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作者：蒋晨辰;孔维力;黄丽莹;张子超;韦伟;李纲彬;张磊;宋文慧;
单位：广西中烟工业有限责任公司;深圳纹通科技有限公司;
摘要：【背景和目的】针对传统机器学习方法在中高端卷烟消费者多动机识别中的局限性，本文通过构建基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的瀑布模型分析方法，以提升对消费者多动机的识别准确率，进而高效指导烟草企业制定精准营销策略。【方法】基于用户行为对营销策略的导向，消费者行为动机分为交往型、追新型、求异型、从众型、务实型5类。依据前述5类行为动机在中高端卷烟营销实践中的优先级不同，本文构建三级SVM瀑布模型分类器。【结果】实验表明，所提出模型的综合准确率达92.67%，较传统方法提升约10%或以上。【结论】在安徽省合肥市使用该模型筛选出130家店铺，并对其进行中高端卷烟营销，结果显示，这些店铺中高端卷烟订购总量上升了29.8%，表明模型在实际营销中具有显著价值，推广前景广阔。
关键词：SVM;;瀑布模型;;消费者行为动机;;中高端卷烟
基金资助：广西中烟工业有限责任公司科技项目“安徽市场中高端卷烟消费者行为研究”（CGAXZX20220030050001-049）
