科技的进步带来了产品的多样化和客户需求的升级,满足客户需求的个性化产品才能具有市场竞争力。敏锐捕捉客户需求的发展方向是企业在复杂的市场上立足的基石。针对客户需求多样性、动态性和不完备性等特征,由客户原始需求表达建立相应的模型以准确推理预测出客户满意的产品配置具有重要的研究意义。本文围绕客户需求的不同特征,对多样化需求的表达路径、动态需求下与不完备需求下的产品配置、客户需求变化趋势等问题进行了深入的研究,具体内容如下:(1)由于客户需求表达方式的多样性,本文利用蚁群优化算法,对需求节点进行排序以获得最佳的表达路径,并根据客户满意程度来评价表达路径。实现了路径的及时反馈与优化,达到了解客户需求重点的目的。(2)针对客户需求时常存在的动态变化性问题,本文将人工神经网络应用到产品配置中。面对客户的动态需求和外界客观因素导致的模型变化,人工神经网络极强的调整能力可使企业获得动态需求下的产品配置方案。(3)信息的不对称和专业知识的限制造成了客户需求表达的不完备性。本文利用贝叶斯网络在解决复杂不确定性问题上的优势,通过学习和训练大量数据,解决了不完备需求下的产品配置问题。(4)为提前了解客户需求的变化趋势,使企业能够抢占市场先机。本文建立了向量自回归模型,研究了产品的价格、配置、性能与客户需求间的动态关系,分析出了客户需求未来一段时间内的发展趋势,从而为企业提供产品研发和制定生产计划的合理建议。