[發明專利]一種超市優惠券面額的動態生成方法

在審

• 申請號: 201711071204.4
• 申請日: 2017-11-03
• 公開（公告）號: CN107886356A
• 公開（公告）日: 2018-04-06
• 發明（設計）人: 李瀚懿
• 申請（專利權）人: 北京翰寧智能科技有限責任公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京捷誠信通專利事務所(普通合伙)11221
• 代理人: 王衛東

1.一種超市優惠券面額的動態生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

商家根據營銷策略制定要分發的優惠券數量和優惠券總額度；

實時統計已發放優惠券數量、已發放優惠券總額度以及已發放優惠券的歷史使用率，并統計銷售額和根據銷售額計算當前優惠力度下的收益情況；

根據已發放優惠券數量、已發放優惠券總額度、已發放優惠券的歷史使用率以及銷售額和收益情況，利用大數據算法重新計算每張優惠券面額的取值范圍；

通過人工智能算法對該消費者近期消費行為進行分析，在重新計算得到的每張優惠券面額的取值范圍內，自動匹配計算出來最適合該消費者的優惠券面額。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，配置在一種優惠券智能生成系統上，自動確定發送給每個消費者的優惠券面額；

該系統可以保存收到的消費信息，分析該消費信息和消費信息大數據庫，推測出一種或多種該消費者近期最需要購買的商品；再根據該消費者近期最需要購買的商品，從優惠券庫中匹配本次購物的優惠券清單，將匹配度高的一個或多個優惠券發送到該消費者的智能設備上或者直接進行打印，分發給消費者。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述優惠券智能生成系統運行在服務器上，可以與自助一體機、智能設備、超市的收銀系統或收銀臺的打印設備互聯，包括：

消費信息數據庫，用于保存優惠券庫、消費者的消費信息和消費者用戶信息；

通訊和數據交換模塊，提供了一種接口，優惠券智能生成系統通過該接口，利用網絡與自助一體機、智能設備、超市的收銀系統或收銀臺的打印設備連接，接收消費者的用戶信息以及消費信息，并保存在所述消費信息數據庫中；同時利用該接口發送生成的購物優惠券給自助一體機、智能設備、超市的收銀系統或收銀臺的打印設備；

消費行為分析模塊，利用所述消費信息數據庫中大量消費者的消費行為數據對本次消費信息分析，推測出一種或多種該消費者近期最需要購買的商品；

優惠券生成模塊，在優惠券庫中對這些商品分別匹配本次購物的優惠券清單，并在本次購物的優惠券清單中選擇匹配度高的一個或多個優惠券，生成本次購物優惠券。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述優惠券智能生成系統還包括人工智能算法和大數據分析算法模塊，用于利用消費信息大數據庫中大量消費者的歷史消費數據訓練獲得消費者模型，結合已經訓練好的消費者模型和消費者本次購物信息，獲得消費者特性，并根據消費者特性分析出該消費者的消費行為習慣；

所述優惠券生成模塊結合消費者的消費行為習慣和費者近期最需要購買的商品，在優惠券庫中精準匹配本次購物的優惠券清單。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述該消費者特性包括：

消費類型；

消費者身份；

消費能力。

6.如權利要求3所述的方法，其特征在于，生成本次購物的優惠券清單具體工作流程包括以下步驟：

步驟110：超市、賣場根據其營銷策略制定各類商品的優惠券信息，并保存在優惠券庫中；

步驟120：根據優惠券信息以及實時統計的已發放優惠券數量、已發放優惠券額度、已發放優惠券的歷史使用率和銷售額和收益情況，利用大數據算法重新計算每張優惠券面額的取值范圍；

步驟130：在消費者結算時，超市收銀系統將消費者的用戶信息和消費信息上傳到商場消費場所的IT系統保存在數據庫中，并將消費信息發送給優惠券智能生成系統；

步驟140：優惠券智能生成系統根據當前該消費者購買清單的商品種類、數量、總價進行分析歸類，分析出一種或多種該消費者近期最需要的商品；

步驟150：根據該消費者近期最需要的商品從優惠券庫中匹配優惠券清單；

步驟160：匹配結果判斷，如果有匹配度高的優惠券，執行步驟170；如果沒有最匹配的優惠券，不生成任何優惠券；

步驟170：通過人工智能算法對該消費者近期消費行為進行分析，在重新計算優惠券面額取值范圍內為匹配度高的優惠券自動匹配最適合該消費者的面額，生成本次購物的優惠券。

7.如權利要求5所述的方法，其特征在于，生成本次購物的優惠券清單具體工作流程包括以下步驟：

步驟210：超市、賣場根據其營銷策略制定各類商品的優惠券信息，并保存在優惠券庫中；

步驟220：根據優惠券信息以及實時統計的已發放優惠券數量、已發放優惠券額度、已發放優惠券的歷史使用率和銷售額和收益情況，利用大數據算法重新計算每張優惠券面額的取值范圍；

步驟230：在消費者結算時，超市收銀系統將消費者的用戶信息和消費信息上傳到商場消費場所的IT系統保存在數據庫中，并將消費信息發送給優惠券智能生成系統；

步驟240：優惠券智能生成系統根據當前該消費者購買清單的商品種類、數量、總價進行分析歸類，分析出一種或多種該消費者近期最需要的商品；

步驟250：通過大數據和人工智能算法模塊，利用已經訓練好的消費者模型和消費者的消費信息，去分析該消費者的特性；

步驟260，根據消費者的特性和消費者的本次購物信息，推測出該消費者近期最需要購買的商品；

步驟270，根據消費者近期最需要購買的商品和消費者的特性從優惠券庫中匹配最為匹配的優惠券；

步驟280，匹配結果判斷，如果優惠券庫中有匹配度高的優惠券，執行步驟290；如果沒有最匹配的優惠券，根據該消費者的特性，隨機給出適合該消費者的優惠券，或者不給任何優惠券；

步驟290、通過人工智能算法對該消費者近期消費行為進行分析，在重新計算優惠券面額取值范圍內為匹配度高的優惠券自動匹配最適合該消費者的面額，生成本次購物的優惠券。