[發明專利]基于視頻行為分析的線下鞋服店庫存營銷方法及相關組件

在審

• 申請號: 202211722225.9
• 申請日: 2022-12-30
• 公開（公告）號: CN115953196A
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發明（設計）人: 劉佩;許俊秋
• 申請（專利權）人: 天翼物聯科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/0207
• 分類號: G06Q30/0207;G06Q30/0226;G06Q30/0601;G06V40/16;G06V20/40
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 馬戰輝

本發明公開了基于視頻行為分析的線下鞋服店庫存營銷方法及相關組件，該方法包括：利用頭像識別算法識別消費者是否為會員；若是會員，則識別消費者的進店試穿行為，并根據所述進店試穿行為更新當前消費者的試穿列表；判斷消費者是否下單；若下單，則獲取消費者的消費總額，并判斷所述消費總額是否大于預設值；若所述消費總額大于預設值，則將所述試穿列表中試穿次數排名第一的目標商品信息輸入營銷模型進行折扣計算。輸出目標商品的折扣信息，并將折扣信息推送到消費者。本發明基于消費者偏好和商品特征，建立了商品和人自適應匹配的營銷模型，從而高效降低庫存成本，提升消費者復購率、品牌影響力和商店總體利潤。

技術領域

本發明涉及物聯網技術領域，特別涉及一種基于視頻行為分析的線下鞋服店庫存營銷方法及相關組件。

背景技術

在電商時代，線下鞋服店，由于具有獲客成本低、產品質量可驗證和現場可體驗等優勢，仍然占據了很大的比重。消費者進入附近實體鞋服店鋪，可以觀察并分析所需產品的質量，甚至直接試穿中意款式。最終有些消費者選擇下單購買并帶走衣服，有些消費者卻選擇放棄，衣服被繼續積壓在倉庫，因此線下店鋪每天有大量有價值的消費者信息沒被挖掘。與此同時，隨著消費者需求變化的速度和種類劇增，鞋服店較高的庫存率導致企業成本升高。

傳統店鋪營銷方式，一方面，沒有有效的消費者營銷手段，導致消費者留存率低，品牌忠實度和影響力小，進而導致商店利潤低；另一方面，已有鞋服庫存的處理，并未有效利用線下消費者的行為信息，導致庫存促銷方法很被動、效率低。

發明內容

本發明實施例提供了一種基于視頻行為分析的線下鞋服店庫存營銷方法及相關組件，旨在解決店鋪庫存的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種基于視頻行為分析的線下鞋服店庫存營銷方法，包括：

利用頭像識別算法識別消費者是否為會員；

若是會員，則識別消費者的進店試穿行為，并根據所述進店試穿行為更新當前消費者的試穿列表，其中所述試穿列表包括試穿商品及試穿次數；

判斷消費者是否下單；

若下單，則獲取消費者的消費總額，并判斷所述消費總額是否大于預設值，其中所述消費總額為本次下單消費及歷史下單消費的總和；

若所述消費總額大于預設值，則將所述試穿列表中試穿次數排名第一的目標商品信息輸入營銷模型進行折扣計算，輸出目標商品的折扣信息，并將折扣信息推送到消費者。

第二方面，本發明實施例提供了一種基于視頻行為分析的線下鞋服店庫存營銷裝置，包括：

第一識別單元，用于利用頭像識別算法識別消費者是否為會員；

第二識別單元，用于若是會員，則識別消費者的進店試穿行為，并根據所述進店試穿行為更新當前消費者的試穿列表，其中所述試穿列表包括試穿商品及試穿次數；

第一判斷單元，用于判斷消費者是否下單；

第二判斷單元，用于若下單，則獲取消費者的消費總額，并判斷所述消費總額是否大于預設值，其中所述消費總額為本次下單消費及歷史下單消費的總和；

計算單元，用于若所述消費總額大于預設值，則將所述試穿列表中試穿次數排名第一的目標商品信息輸入營銷模型進行折扣計算，輸出目標商品的折扣信息，并將折扣信息推送到消費者。

第三方面，本發明實施例提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如第一方面所述的基于視頻行為分析的線下鞋服店庫存營銷方法。

第四方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面所述的基于視頻行為分析的線下鞋服店庫存營銷方法。