瀏覽量：132,轉(zhuǎn)發(fā)量：45,閱讀時(shí)長：206分鐘,米境通跨境電商ERP

排名	長尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	百度查詢	流量熱度
1	跨境電商多平臺運(yùn)營獲取更多訂單	71	4	百度查詢	45 元
2	跨境電商賣家應(yīng)優(yōu)先處理哪三類訂單	41	9	百度查詢	28 元
3	跨境電商B2B如何獲取訂單	65	10	百度查詢	11 元
4	跨境電商英文郵件合并訂單	71	14	百度查詢	32 元
5	跨境電商下的訂單是扁平化 碎片化的	79	16	百度查詢	24 元
6	跨境電商的訂單類型	20	15	百度查詢	39 元
7	跨境電商的退貨訂單	31	13	百度查詢	4 元
8	跨境電商平臺訂單處理流程	24	13	百度查詢	11 元
9	跨境電商公司訂單處理	98	11	百度查詢	8 元
10	跨境電商內(nèi)衣訂單多么	89	3	百度查詢	21 元

排名	長尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	360查詢	流量熱度
1	跨境電商 訂單分賬	96	8	360查詢	27 元
2	跨境電商平臺如何提高訂單量	88	17	360查詢	7 元
3	跨境電商小額批發(fā)訂單的特點(diǎn)	71	20	360查詢	12 元
4	服飾跨境電商單個(gè)訂單運(yùn)輸量	29	6	360查詢	37 元
5	跨境電商推送訂單	82	16	360查詢	15 元
6	跨境電商出口虛假訂單行業(yè)	79	1	360查詢	5 元
7	跨境電商萬圣節(jié)后訂單變少	32	13	360查詢	4 元
8	詢問訂單號 跨境電商郵件回復(fù)	92	14	360查詢	36 元
9	跨境電商賣家訂單處理方式	98	16	360查詢	35 元
10	跨境電商發(fā)貨操作等訂單處理流程圖	34	15	360查詢	6 元

排名	長尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	搜狗查詢	流量熱度
1	跨境電商怎么提高訂單	13	11	搜狗查詢	10 元
2	跨境電商產(chǎn)生訂單糾紛怎么辦	17	9	搜狗查詢	36 元
3	跨境電商運(yùn)營訂單審核	9	14	搜狗查詢	11 元
4	跨境電商的訂單	8	13	搜狗查詢	36 元
5	從訂單類型看 跨境電商具有	71	9	搜狗查詢	32 元
6	跨境電商推送支付單和訂單	51	3	搜狗查詢	24 元
7	跨境電商平臺一個(gè)訂單限額	64	11	搜狗查詢	50 元
8	跨境電商物流訂單	38	2	搜狗查詢	46 元
9	跨境電商出口訂單導(dǎo)入	90	8	搜狗查詢	43 元
10	跨境電商去哪找訂單	35	10	搜狗查詢	18 元

四、跨境電商綜合服務(wù)平臺訂單查詢相關(guān)圖片展示

跨境電商綜合服務(wù)平臺訂單查詢提供一種服務(wù)器、一種活動(dòng)方案管理方法和一種活動(dòng)方案管理系統(tǒng)，其中，服務(wù)器包括：數(shù)據(jù)收發(fā)模塊，接收活動(dòng)的發(fā)起終端所發(fā)送的條件信息；信息搜索模塊，在預(yù)存儲的數(shù)據(jù)信息中搜索與所述條件信息相關(guān)聯(lián)的其他信息；方案制定模塊，根據(jù)搜索出的所述條件信息和所述其他信息，為所述活動(dòng)制定方案，所述數(shù)據(jù)收發(fā)模塊將所述方案發(fā)送給所述發(fā)起終端和/或所述活動(dòng)的一個(gè)或多個(gè)參與終端。所述服務(wù)器為云服務(wù)器。通過，通過有限的條件信息，即可利用(云端)服務(wù)器的海量數(shù)據(jù)資源以及強(qiáng)力計(jì)算能力，能夠獲取足夠多的與活動(dòng)相關(guān)的信息數(shù)據(jù)，用以制定方案，保證最終的方案能夠盡可能的完善?？缇畴娚叹C合服務(wù)平臺訂單查詢公開人工智能的貨源分配的方法，涉及煙草資源分配、人工智能技術(shù)，充分利用煙草行業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能算法，利用人工智能中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自主學(xué)習(xí)能力，深度挖掘各指標(biāo)之間深層關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了零售戶貨源策略的自動(dòng)分配。首先，選取卷煙營銷中市場維度和客戶訂單維度的主要指標(biāo)，利用人工智能中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自主學(xué)習(xí)能力，經(jīng)過信號的前向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程，構(gòu)建各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。然后，進(jìn)行多次反復(fù)模型訓(xùn)練，將利用模型訓(xùn)練得到的參數(shù)，結(jié)合歷史各維度指標(biāo)數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入?yún)?，自?dòng)計(jì)算零售客戶的貨源分配量。減少貨源分配過程中人為因素的影響，提高貨源分配結(jié)果與客戶需求的吻合度。

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