[發(fā)明專利]一種用于營銷活動效果預(yù)測的方法、裝置及電子設(shè)備

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• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN107886369A
• 公開（公告）日: 2018-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 樊翀
• 申請（專利權(quán)）人: 口碑(上海)信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京清源匯知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)11644
• 代理人: 馮德魁,竇曉慧

1.一種用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，包括：

獲取不同門店的歷史營銷數(shù)據(jù)作為輸入樣本，計算營銷活動前后不同門店的營銷活動效果數(shù)據(jù)；

選取目標(biāo)門店的營銷活動效果數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)平滑處理得到該目標(biāo)門店的營銷活動效果預(yù)估初值；

基于不同門店的營銷活動效果數(shù)據(jù)，通過線性擬合構(gòu)建折扣率調(diào)節(jié)因子，使用所述折扣率調(diào)節(jié)因子對所述營銷活動效果預(yù)估初值進行校準(zhǔn)，獲得的校準(zhǔn)值即為所述目標(biāo)門店營銷活動效果預(yù)估值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，所述營銷活動效果數(shù)據(jù)，是門店在營銷活動前后的商業(yè)指標(biāo)提升值，至少包括下述任一指標(biāo)：客單價提升百分點和復(fù)購率提升百分點。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，所述選取目標(biāo)門店的營銷活動效果數(shù)據(jù)，包括下述處理：

建立目標(biāo)門店的相似門店模型，基于所述相似門店模型確定目標(biāo)門店的相似門店，從所述不同門店的營銷活動效果數(shù)據(jù)中選取所述目標(biāo)門店及其相似門店的營銷活動效果數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，所述建立目標(biāo)門店的相似門店模型，包括：

從一個或多個維度獲取門店特征值，基于KNN算法或者基于設(shè)定的門店相似度排序方法，根據(jù)所述特征值建立所述目標(biāo)門店的相似門店模型；其中，所述一個或多個維度，至少包括下述任一維度：日均筆數(shù)、筆單價、門店所屬商家ID、位置特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，所述設(shè)定的門店相似度排序方法，包括：

通過預(yù)設(shè)條件篩選出所述目標(biāo)門店的候選相似門店；

根據(jù)候選相似門店各維度特征值、各維度在相似門店排序中所占比重，以及相似門店與所述目標(biāo)門店對應(yīng)維度的特征值接近程度，確定門店相似度排序。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，所述經(jīng)過數(shù)據(jù)平滑處理得到所述目標(biāo)門店的營銷活動效果預(yù)估初值，包括下述平滑處理：取目標(biāo)門店及其相似門店的客單價提升百分點的均值作為所述目標(biāo)門店的客單價預(yù)估初值，取目標(biāo)門店及其相似門店的復(fù)購率提升百分點的均值作為所述目標(biāo)門店的復(fù)購率預(yù)估初值。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，所述選取目標(biāo)門店的營銷活動效果數(shù)據(jù)，是選取發(fā)放量和核銷量大于設(shè)定值的歷史營銷活動的活動效果數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，所述基于不同門店的營銷活動效果數(shù)據(jù)，通過線性擬合構(gòu)建折扣率調(diào)節(jié)因子，包括：基于歷史營銷活動的客單價提升百分點和復(fù)購率提升百分點，通過最小二乘法進行線性擬合，得出折扣率調(diào)節(jié)因子隨折扣率變化的計算公式。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用于營銷活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，所述通過最小二乘法進行線性擬合，得出折扣率調(diào)節(jié)因子隨折扣率變化的計算公式，包括：

利用折扣率和營銷活動效果，擬合出直線的截距和斜率，則折扣率調(diào)節(jié)因子隨折扣率變化的計算公式為：折扣率調(diào)節(jié)因子等于斜率乘以折扣率再加上截距；

其中，截距等于活動效果平均值減去斜率乘以折扣率平均值；將各相似門店的折扣率離均差乘以活動效果離均差，求和后再除以各相似門店的折扣率離均差平方和，即得到斜率；所述離均差為實際值偏離平均值的距離。

10.一種用于商家活動效果預(yù)測的方法，其特征在于，包括：

從下述任一維度獲取門店的特征值：日均筆數(shù)、筆單價、門店所屬商家ID、位置特征，根據(jù)所述特征值，基于KNN算法或者基于設(shè)定的門店相似度排序方法，建立活動適用門店的相似門店模型；

基于所述相似門店模型確定活動適用門店的相似門店，獲取相似門店營銷活動效果數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)平滑處理得到該活動適用門店的營銷活動效果預(yù)測值；

對活動適用門店的營銷活動效果值進行聚合，得到商家活動效果預(yù)測值。