[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211002693.9
• 申請(qǐng)日: 2022-08-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115099878B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高玲;朱建華;王冬健
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南通領(lǐng)跑信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06Q30/06;G06K9/62
• 代理公司: 深圳政科創(chuàng)新專利代理事務(wù)所(普通合伙) 44880
• 代理人: 謝庚生

1.一種基于大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

基于設(shè)定的品類數(shù)量統(tǒng)計(jì)每種品類的消費(fèi)金額，得到當(dāng)前消費(fèi)者的當(dāng)前購(gòu)物小票所對(duì)應(yīng)的目前消費(fèi)金額序列和上一次購(gòu)物小票所對(duì)應(yīng)的歷史消費(fèi)金額序列；基于當(dāng)前購(gòu)物小票對(duì)應(yīng)采樣時(shí)刻下每個(gè)其他消費(fèi)者的所述歷史消費(fèi)金額序列獲取當(dāng)前消費(fèi)者的基準(zhǔn)消費(fèi)金額序列，結(jié)合所述基準(zhǔn)消費(fèi)金額序列和當(dāng)前消費(fèi)者的所述歷史消費(fèi)金額序列計(jì)算當(dāng)前消費(fèi)者的購(gòu)物典型程度；

在所述采樣時(shí)刻下統(tǒng)計(jì)商超的有效購(gòu)物小票的歷史數(shù)量和實(shí)時(shí)數(shù)量，以計(jì)算商超在所述采樣時(shí)刻下的購(gòu)物活躍差異度；結(jié)合當(dāng)前消費(fèi)者的目前消費(fèi)金額序列、歷史消費(fèi)金額序列、所述購(gòu)物典型程度和商超的所述購(gòu)物活躍差異度構(gòu)成當(dāng)前消費(fèi)者的消費(fèi)特征向量；在所述采樣時(shí)刻下獲取商超內(nèi)所有消費(fèi)者的所述消費(fèi)特征向量以得到有效消費(fèi)特征向量；

利用任意兩個(gè)有效消費(fèi)特征向量之間的不相似程度對(duì)所有的消費(fèi)者進(jìn)行聚類，得到M個(gè)聚類簇，M為正整數(shù)，將當(dāng)前消費(fèi)者所在聚類簇中的其他消費(fèi)者作為目標(biāo)消費(fèi)者，根據(jù)所有消費(fèi)者的下一次聚類結(jié)果，分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)聚類簇所包含的目標(biāo)消費(fèi)者的第一數(shù)量，將M個(gè)聚類簇的第一數(shù)量組成數(shù)量序列，對(duì)所述數(shù)量序列進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化得到當(dāng)前消費(fèi)者對(duì)應(yīng)有效消費(fèi)特征向量的轉(zhuǎn)移置信度描述子；

獲取每個(gè)有效消費(fèi)特征向量的所述轉(zhuǎn)移置信度描述子，將有效消費(fèi)特征向量中的所述歷史消費(fèi)金額序列、所述購(gòu)物典型程度和所述購(gòu)物活躍差異度作為FCN預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸入、所述轉(zhuǎn)移置信度描述子作為輸出，對(duì)所述FCN預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練好的所述FCN預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)得到實(shí)時(shí)消費(fèi)者的所述轉(zhuǎn)移置信度描述子的預(yù)測(cè)值，根據(jù)預(yù)測(cè)值對(duì)實(shí)時(shí)消費(fèi)者進(jìn)行推銷方式的推薦；

結(jié)合所述基準(zhǔn)消費(fèi)金額序列和當(dāng)前消費(fèi)者的所述歷史消費(fèi)金額序列計(jì)算當(dāng)前消費(fèi)者的購(gòu)物典型程度的方法，包括：

分別計(jì)算當(dāng)前消費(fèi)者的所述歷史消費(fèi)金額序列與所述基準(zhǔn)消費(fèi)金額序列中任意一個(gè)所述歷史消費(fèi)金額序列之間的L2距離，計(jì)算所有L2距離的平均值，將所述平均值作為當(dāng)前消費(fèi)者的所述購(gòu)物典型程度；

所述不相似程度的獲取方法，包括：

利用Similarity函數(shù)分別計(jì)算任意兩個(gè)所述有效消費(fèi)特征向量中對(duì)應(yīng)目前消費(fèi)金額序列之間的第一相似值、對(duì)應(yīng)購(gòu)物典型程度之間的第二相似值、對(duì)應(yīng)購(gòu)物活躍差異度之間的第三相似值；

獲取第一相似值、第二相似值和第三相似值之間的乘積，由乘積得到不相似程度，不相似程度與乘積之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷方法，其特征在于，所述基準(zhǔn)消費(fèi)金額序列的獲取方法，包括：

分別計(jì)算當(dāng)前消費(fèi)者與其他消費(fèi)者對(duì)應(yīng)所述歷史消費(fèi)金額序列之間的余弦距離，將所述余弦距離作為相似度，對(duì)得到的相似度進(jìn)行從高到低的排序，選取最高相似度所對(duì)應(yīng)其他消費(fèi)者的所述歷史消費(fèi)金額序列和第K個(gè)相似度所對(duì)應(yīng)其他消費(fèi)者的所述歷史消費(fèi)金額序列作為當(dāng)前消費(fèi)者的所述基準(zhǔn)消費(fèi)金額序列，K為正整數(shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷方法，其特征在于，所述購(gòu)物活躍差異度的獲取方法，包括：

將所述采樣時(shí)刻之前其他歷史采樣時(shí)刻下的所述歷史數(shù)量組成歷史數(shù)量向量，選擇所述歷史數(shù)量向量中top-n個(gè)所述歷史數(shù)量計(jì)算歷史數(shù)量平均值，n為正整數(shù)，將所述歷史數(shù)量平均值與實(shí)時(shí)數(shù)量的差值絕對(duì)值作為所述購(gòu)物活躍差異度。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷方法，其特征在于，所述有效消費(fèi)特征向量的獲取方法，包括：

設(shè)置典型程度閾值，令所述購(gòu)物典型程度小于或等于典型程度閾值的所述消費(fèi)特征向量為所述有效消費(fèi)特征向量。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)測(cè)值對(duì)實(shí)時(shí)消費(fèi)者進(jìn)行推銷方式的推薦的方法，包括：

選擇預(yù)測(cè)值中top-m個(gè)元素所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)聚類簇，m小于M且為正整數(shù)，當(dāng)實(shí)時(shí)消費(fèi)者中目標(biāo)品類的消費(fèi)金額與每個(gè)目標(biāo)聚類簇中同種品類的消費(fèi)金額的消費(fèi)金額差異存在低于差異閾值時(shí)，基于目標(biāo)品類的消費(fèi)金額，在目標(biāo)聚類簇中獲取同種品類的最相似消費(fèi)金額，設(shè)置一個(gè)上浮比例，結(jié)合上浮比例和最相似消費(fèi)金額為實(shí)時(shí)消費(fèi)者設(shè)置滿減優(yōu)惠。

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)測(cè)值對(duì)實(shí)時(shí)消費(fèi)者進(jìn)行推銷方式的推薦的方法，包括：

選擇預(yù)測(cè)值中top-m個(gè)元素所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)聚類簇，m小于M且為正整數(shù)，在每個(gè)目標(biāo)聚類簇中找到品類的消費(fèi)金額都低于設(shè)定消費(fèi)閾值的品類，以組成第一品類集合；

將實(shí)時(shí)消費(fèi)者中不存在的品類構(gòu)成第二品類集合，獲取第二品類集合與第一品類集合的交集，將交集作為推銷用的折扣優(yōu)惠品類集合，對(duì)折扣優(yōu)惠品類集合中的品類設(shè)置折扣值。