CN107909393A - 一种超市优惠券智能生成方法、系统及分发系统 - Google Patents

一种超市优惠券智能生成方法、系统及分发系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种超市优惠券智能生成方法、系统及分发系统，该方法包括以下步骤：超市根据其营销策略制定商品优惠券清单并保存在优惠券库中；消费者结算时，用户信息和购物信息上传到超市优惠券智能生成系统；通过分析该消费者的历史购物数据以及本次购物信息，推测出一种或多种该消费者近期最需要购买的商品；根据该消费者近期最需要购买的商品从优惠券库中匹配优惠券清单；将匹配度高的优惠券取出生成本次购物优惠券。本发明，实时针对每一个消费者自动生成优惠券，提高了优惠券的精准投放效率，减少大量无效广告和优惠券的印刷成本和投放成本，且优惠券投放的人力投入微乎其微。

Description

一种超市优惠券智能生成方法、系统及分发系统
技术领域
本发明涉及超市优惠券的分发，具体涉及一种超市优惠券智能生成方法、系统及分发系统。
背景技术
目前，超市(无论是实体店还是网店)已经成为广大消费者购买日常用品的主要场所。超市的发展带来了激烈的市场竞争，为招徕生意，许多超市都会经常性地推出一定程度的折扣促销手段，其中优惠券就是最常用的一种促销手段。
超市优惠券大多分为直减券、满减券和折扣券，针对不同的店面形式又有纸质优惠券、电子优惠券、手机优惠券、优惠券码等。主流的发券方法有服务提供方主动发放、用户主动传播以及积分兑换等几种。
然而，现有的超市优惠券分发方式普遍存在发送盲目、营销效果差的问题，经常会出现拿到优惠券的消费者对优惠券上的商品不感兴趣，顺手丢弃，造成浪费，而需要优惠券的消费者又拿不到优惠券，做不到取其所需；另外，大规模出现的基于电子邮件，智能手机应用的电子优惠券，对于广大老年消费者而言使用非常困难。并且，投放广告需要超市投入大量的人力资源。
有鉴于此，急需对现有的超市优惠券发放方式进行改进，以减少优惠券发放的盲目性，提高营销效果，降低人力资源成本。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有的超市优惠券分发方式普遍存在发送盲目、营销效果差的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是提供一种市优惠券智能生成方法，包括以下步骤：
超市根据其营销策略制定商品优惠券清单并保存在优惠券库中；
消费者结算时，超市收银系统将消费者的用户信息和购物信息上传到超市优惠券智能生成系统，并保存在数据库中；
通过分析该消费者的历史购物数据以及本次购物信息，推测出一种或多种该消费者近期最需要购买的商品；
根据该消费者近期最需要购买的商品从优惠券库中匹配优惠券清单；
将匹配度高的优惠券取出生成本次购物优惠券。
在上述方法中，还包括以下步骤推测出消费者近期最需要购买的商品：
利用数据库中所有消费者的购物信息进行训练获得消费者模型，该消费者模型包括消费类型、消费者身份和消费能力；
通过大数据和人工智能算法，结合已经训练好的消费者模型和消费者的本次购物信息，获得消费者的特性，并根据消费者的特性推测出该消费者近期最需要购买的商品。
在上述方法中，根据消费者近期最需要购买的商品和消费者的特性匹配优惠券清单。
在上述方法中，商品优惠券清单中的优惠券具有有效期，并在有效期结束后自动从优惠券库中删除。
本发明还提供了一种超市优惠券智能生成系统，包括：
数据库，用于保存用户信息、消费者的购物信息以及优惠券库；
通讯和数据交换模块，用于与超市的收银系统连接，采集消费者的用户信息以及购物信息，并保存到数据库中；
消费行为分析模块，用于通过分析消费者的历史消费数据，推测出一种或多种消费者近期最需要购买的商品；
优惠券生成模块，根据消费者近期最需要购买的商品，在优惠券库中匹配优惠券清单，生成或不生成本次购物优惠券。
在上述超市优惠券智能生成系统中，还包括人工智能算法和大数据分析算法模块，利用消费者的历史消费数据训练获得消费者模型，结合已经训练好的消费者模型和消费者本次购物信息，获得消费者的特性，优惠券生成模块根据消费者近期最需要购买的商品和消费者的特性，在优惠券库中匹配优惠券清单。
本发明还提供了一种超市优惠券智能分发系统，包括优惠券智能生成模块和分发模块，所述优惠券智能生成模块采用上述超市优惠券智能生成系统，所述分发模块用于将超市优惠券智能生成系统生成的优惠券发放给消费者。
在上述超市优惠券智能分发系统中，超市优惠券智能生成模块利用其上的通讯和数据交换模块与每个收银员工作台上的优惠券打印机连接，优惠券智能生成模块生成优惠券后，将打印优惠券指令发送给优惠券打印机，打印出相应的优惠券。
在上述超市优惠券智能分发系统中，通过外部接口将优惠券智能生成模块生成的优惠券上传到云端，借用第三方平台，以电子优惠券的形式推送给消费者。
在上述超市优惠券智能分发系统中，电子优惠券推送给消费者电子邮箱或移动终端上的应用软件。
本发明，通过分析消费者的历史购物数据以及本次购物信息，推测出一种或多种该消费者近期最需要购买的商品，并从优惠券库中匹配优惠券，实时针对每一个消费者自动生成优惠券，提高了优惠券的精准投放效率，减少大量无效广告和优惠券的印刷成本和投放成本，且优惠券投放的人力投入微乎其微。
附图说明
图1为本发明中超市优惠券智能生成方法第一种实施例的流程图；
图2为本发明中收银系统的示意图；
图3为本发明中打印模板的正面示意图；
图4为本发明中打印模板的反面示意图；
图5为本发明中利大数据分析算法和人工智能算法模块进行优惠券投放判别的流程图。
具体实施方式
本发明提供了一种超市优惠券智能生成方法、系统及优惠券分发系统，使得超市优惠券的分发更有效率，更加精准，提高了广告效率。下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明做出详细说明。
如图2所示，本发明提供的超市优惠券智能生成系统包括：数据库10、通讯和数据交换模块20、消费行为分析模块30、人工智能算法和大数据分析算法模块40以及优惠券生成投放模块50。
其中，数据库10用于保存用户信息、消费者的购物信息以及优惠券库等信息；通讯和数据交换模块20提供了一种接口，超市优惠券智能生成系统通过该接口，利用网络与超市的收银系统70连接，采集消费者的用户信息以及购物信息，并保存在数据库10中，同时利用该接口发放优惠券。
消费者每次购物后在超市收银台结账时，超市的收银系统会将消费者的本次购物信息通过网络上传到优惠券智能生成系统，并保存在的数据库中。
消费行为分析模块30主要通过分析消费者的历史消费数据，推测出一种或多种(如1-3种)该消费者近期最需要购买的商品，如饮用水、咖啡、牛奶、牙膏、洗衣液等。
推测出到消费者近期最需要购买的商品后，优惠券生成、投放模块在优惠券库中对这些商品分别匹配优惠券清单，如果有匹配度高的优惠券，就生成本次购物优惠券，发放给消费者；如果没有最匹配的优惠券，就不生成任何优惠券。
优惠券的发放有两种方式：
第一种方式是，超市优惠券智能生成系统利用通讯和数据交换模块与每个收银员工作台上的优惠券打印机80连接，超市优惠券智能生成系统生成优惠券后，将打印优惠券指令发送给优惠券打印机，打印出相应的优惠券。POS机在结算时，通过超市收银系统上传消费者的消费数据，同时连同将本POS机的IP地址一同上传，如果优惠券打印机直接连接在POS上，则超市优惠券智能生成系统下发打印优惠券命令时，打印命令下发给当前的 POS机。如果优惠券打印机不是连接在POS上，而是连接在网络上，则超市优惠券智能生成系统上保存每一个POS机与共其同使用的优惠券打印机的 IP地址对应列表，根据POS机的IP地址，获得与其共同使用的优惠券打印机的IP地址，然后按优惠券打印机的IP地址发送打印指令。
打印出来优惠券由收银员与结算票据一同交给消费者。
优惠券打印机为一台联网的彩色打印机，设置在收银员的POS机旁边。
优惠券打印机使用优惠券打印纸进行打印，如图3所示，优惠券打印纸的正面有使用期限，商品广告，打折额度，优惠条件，条形码或二维码条等内容。优惠券打印纸的反面为法律条款，如图4所示。优惠券的尺寸固定，方便消费者收藏和使用。每张优惠券有独一无二的优惠券编号，由超市优惠券智能生成系统自动生成，可以添加上的超市/商场名称、地址等等信息。布局简单明了，所有重要的信息都显示在上面。优惠券反面的法律条款是预先印制完成的，不需要当场打印，而且可以保证在一张优惠券上面一定可以阅读到完整的法律条款。
超市优惠券智能生成系统运行在服务器上，并连接超市的收银系统以及所有的优惠券打印机。
优惠券的发放的第二种方式是，通过外部接口将生成的优惠券上传到云端，借用第三方互联网公司的服务，以电子优惠券的形式推送到消费者的智能手机上(如果消费者使用了电子支付方式)。
本发明的超市优惠券智能生成系统，还具有人工智能算法和大数据分析算法模块40，利用消费者的历史消费数据训练获得消费者模型，结合已经训练好的消费者模型和消费者本次购物信息，获得消费者的特性，优惠券生成模块根据消费者近期最需要购买的商品和消费者的特性，去分析该消费者的特性，包括：
消费类型(是家庭采购，个人采购，临时购买，还是其他)；
消费者身份(是家庭主妇，未婚女性，还是其他)；
消费能力。
并根据以上信息分析出该消费者的消费行为，根据该消费者的消费行为，在优惠券库中匹配优惠券清单，生成对应的优惠券。
在本发明中，人工智能算法和大数据分析算法模块40还可以通过分析顾客使用优惠券的方式、追踪顾客消费模型、优惠券的效果、竞价广告(优惠券)的转换率，获得分析报告，为广告业主提供广告投资的决策支持或者供超市或商场业主作为市场策略的决策支持。
如图1所示，本发明提供的超市优惠券智能生成方法包括以下步骤：
步骤110：超市根据其营销策略制定商品优惠券清单并保存在优惠券库中，优惠券清单中的优惠券具有有效期，并在有效期结束后自动删除；
步骤120：在消费者结算时，超市收银系统将消费者的用户信息和购物信息上传到超市优惠券智能生成系统，并保存在数据库中；
步骤130：根据当前该消费者购买清单的商品种类、数量、总价进行分析归类，分析出一种或多种该消费者近期最需要的商品；
步骤140：根据该消费者近期最需要的商品从优惠券库中匹配优惠券清单；
步骤150：匹配结果判断，如果有匹配度高的优惠券，就执行步骤160，生成本次购物优惠券，发放给消费者；如果没有最匹配的优惠券，就执行步骤170，不生成任何优惠券。
优惠券生成后，打印出来或通过电子形式发放给消费者。
在上述方法的基础上，还可以利用优惠券智能生成系统上配备的大数据分析算法和人工智能算法模块进行优惠券投放判别，实现更精准的投放。
如图5所示，在此实施例中，包括以下步骤：
步骤210：超市根据其营销策略制定商品优惠券清单并保存在优惠券库中。
步骤220：根据当前该消费者的购物品清单的商品种类、数量、总价进行分析，归类，分析出1种或多种该消费者近期最需要购买的商品。
步骤230：通过大数据和人工智能算法模块，利用已经训练好的消费者模型和消费者的历史购物信息，去分析该消费者的特性，如消费类型、消费者身份和消费能力等。
步骤240，根据消费者的特性和消费者的本次购物信息，推测出该消费者近期最需要购买的商品。
步骤250，根据消费者近期最需要购买的商品和消费者的特性从优惠券库中匹配最为匹配的优惠券。
步骤260，匹配结果判断，如果优惠券库中有匹配度高的优惠券，就执行步骤270，生成本次购物优惠券，发放给消费者；如果没有最匹配的优惠券，就执行步骤280，根据该消费者的特性，随机给出适合该消费者的优惠券，或者不给任何优惠券。
举例如下：
首先根据消费者的历史购物数据和消费者模型分析出该消费者的特性；
然后根据本次购物信息推测出该消费者近期最需要购买的商品；
根据该消费者的特性和近期最需要购买的商品匹配优惠券库，选出最匹配的优惠券发放给该消费者。
大数据分析和人工智能算法不是基于该消费者本身，而是对一类消费者的消费行为进行分析。
例如：消费者模型是家庭主妇，则主要推送日常用品的优惠券；消费者模型是司机，主要推送汽车产品的优惠券；消费者模型是学生，主要推送学习用品的优惠券。
以下详细介绍一个本发明的具体实例。
某消费者在超市的收银台结账时，POS机扫描会员卡及购买商品，收银系统将该消费者的ID以及购物信息上传给优惠券智能生成系统；
根据消费者的ID分析该消费者的历史数据，推测出：
该消费者每周会购买一箱饮用水；
每月会购买一罐咖啡和牙膏；
每半年会购买洗衣粉等等。
如果消费者的当前购物清单中的没有饮用水，并且距离上次购买饮用水的时间还差1-2天，则判断该消费者下次购物最需要购买的是饮用水，于是从优惠券库中匹配饮用水优惠券，并根据该消费者以前购买的品牌，选择匹配度最高的饮用水优惠券，如果匹配到，则生成优惠券并发放给该消费者，如果没有匹配到，则不发放优惠券。同样地，对该消费者的当前消费清单中的所有物品进行分析，如果消费者昨天才购买了咖啡，则不对咖啡类优惠券进行匹配；
如果该消费者对商品品牌不十分在意，例如连续多次购物中，饮用水的品牌不固定，则选择最优惠的优惠券；如果品牌固定，没有匹配到优惠券的则不发放。
优惠券的发放可以在用纸制方式，即打印优惠券，也可以采用电子分发方式，发放到电子邮箱或消费者端(注册时登记的)。
进一步地，优惠券智能生成系统可以还利用大数据分析和人工智能算法，根据消费者模型和该消费者的特性进行优惠券投放判别，实现更精准的投放。
本发明的有益效果在于：实时针对每一个消费者自动生成优惠券，还可以通过大数据和人工智能算法，提高优惠券的精准投放效率，减少大量无效广告和优惠券的印刷成本和投放成本。优惠券投放的人力投入微乎其微，只需要在收银员的在递交个消费者结算小票的同时将打印完的优惠券递交给消费者即可。
而且，硬件投资成本低，只有优惠券打印机，优惠券打印纸和优惠券智能生成系统。
而且，打印生成的优惠券便于收藏，阅读简单明了，使用方便。
本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人应该得知在本发明的启示下作出的结构变化，凡是与本发明具有相同或相近的技术方案，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种超市优惠券智能生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
超市根据其营销策略制定商品优惠券清单并保存在优惠券库中；
消费者结算时，超市收银系统将消费者的用户信息和购物信息上传到超市优惠券智能生成系统，并保存在数据库中；
通过分析该消费者的历史购物数据以及本次购物信息，推测出一种或多种该消费者近期最需要购买的商品；
根据该消费者近期最需要购买的商品从优惠券库中匹配优惠券清单；
将匹配度高的优惠券取出生成本次购物优惠券。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤推测出消费者近期最需要购买的商品：
利用数据库中所有消费者的购物信息进行训练获得消费者模型，该消费者模型包括消费类型、消费者身份和消费能力；
通过大数据和人工智能算法，结合已经训练好的消费者模型和消费者的历史购物信息，获得该消费者的特性，并根据该消费者的特性和本次购物信息推测出该消费者近期最需要购买的商品。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据消费者近期最需要购买的商品和消费者的特性匹配优惠券清单。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，商品优惠券清单中的优惠券具有有效期，并在有效期结束后自动从优惠券库中删除。
5.一种超市优惠券智能生成系统，其特征在于，包括：
数据库，用于保存用户信息、消费者的购物信息以及优惠券库；
通讯和数据交换模块，用于与超市的收银系统连接，采集消费者的用户信息以及购物信息，并保存到数据库中；
消费行为分析模块，用于通过分析消费者的历史消费数据，推测出一种或多种消费者近期最需要购买的商品；
优惠券生成模块，根据消费者近期最需要购买的商品，在优惠券库中匹配优惠券清单，生成或不生成本次购物优惠券。
6.如权利要求5所述的超市优惠券智能生成系统，其特征在于，还包括人工智能算法和大数据分析算法模块，利用消费者的历史消费数据训练获得消费者模型，结合已经训练好的消费者模型和消费者本次购物信息，获得消费者的特性以及消费行为，优惠券生成模块根据消费者近期最需要购买的商品和消费者的消费行为，在优惠券库中匹配优惠券清单。
7.一种超市优惠券智能分发系统，包括优惠券智能生成模块和分发模块，其特征在于，所述优惠券智能生成模块采用如权利要求5或6所述的超市优惠券智能生成系统，所述分发模块用于将超市优惠券智能生成系统生成的优惠券发放给消费者。
8.如权利要求7所述的超市优惠券智能分发系统，其特征在于，超市优惠券智能生成模块利用其上的通讯和数据交换模块与每个收银员工作台上的优惠券打印机连接，优惠券智能生成模块生成优惠券后，将打印优惠券指令发送给优惠券打印机，打印出相应的优惠券。
9.如权利要求7所述的超市优惠券智能分发系统，其特征在于，通过外部接口将优惠券智能生成模块生成的优惠券上传到云端，借用第三方平台，以电子优惠券的形式推送给消费者。
10.如权利要求9所述的超市优惠券智能分发系统，其特征在于，电子优惠券推送给消费者电子邮箱或移动终端上的应用软件。
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