CN109543951A - 一种网络营销方法、系统及计算机存储介质 - Google Patents

一种网络营销方法、系统及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种网络营销方法、系统及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：S1)收集服务提供商在互联网的公开信息；S2)根据所述公开信息对所述服务提供商进行分类，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签；S3)建立所述服务提供商类别标签与用户之间的映射关系；以及S4)根据所述映射关系给所述用户匹配对应的服务提供商。根据本发明提供的网络营销方法可以为用户高效、快速地匹配合适的工程服务商。

Description

一种网络营销方法、系统及计算机存储介质
技术领域
本发明属于信息网络定向营销技术，尤其涉及一种网络营销方法、系统及计算机存储介质。
背景技术
随着互联网技术的不断进步和迅速扩张，网络给人们的生活和工作带来了极大的便利性，例如，越来越多的用户可以足不出户的通过互联网搜索、获取其需要的服务。
然而，相关技术中，用户在网上搜索相关服务(例如，用户需要显示行业工程服务)时，各种有不同需求的用户所面对的是同样的泛行业供应信息(例如泛显示行业供应信息)，无法根据用户的特定需求，自动推荐适合用户的相关服务，用户需要在各种模糊的大量信息中甄选自己真正所需的信息，极大的浪费用户的时间。同时，相关技术中，一般仅了解工程商的基本信息，并对工程商进行简单分类，无法智能推送工程商或解决方案，无法科学评价工程商提供的产品和服务的价值和提高未来可能的溢价。
发明内容
本发明为至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种网络营销方法、系统及计算机存储介质，根据该方法，可以为用户高效、快速地匹配合适的工程服务商。
为此，本发明提供一种网络营销方法，其包括以下步骤：
S1)收集服务提供商在互联网的公开信息；
S2)根据所述公开信息对所述服务提供商进行分类，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签；
S3)建立所述服务提供商类别标签与用户之间的映射关系；以及
S4)根据所述映射关系给所述用户匹配对应的服务提供商。
在本发明的一些实施例中，在步骤S1)中，通过服务提供商的官方网站或第三方评价网站收集所述服务提供商在互联网的公开信息，所述公开信息包括：成交量，成交价格，成交评价，响应时长，主营品类，主营业务类型，所在地域，业务范围，服务时间，成交转化率，工程商等级，所经营的产品、服务、案例库及产品细节标签。
在本发明的一些实施例中，通过收集所述服务提供商的历史案例及交易历史记录收集所述服务提供商在互联网的公开信息。
在本发明的一些实施例中，所述步骤S2)包括：
S21)对所述公开信息进行解析，以提取服务提供商的关键词；
S22)根据提取的关键词对服务提供商进行分类，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签。
在本发明的一些实施例中，所述步骤S21)包括：对所述关键词进行分类分组，并将所述关键词作为服务提供商分类的指标，根据所述指标的权重建立机器学习算法模型，以对服务提供商进行聚类处理，然后根据运算结果，对服务提供商的所属类别进行标记或更新，以建立所述服务提供商类别标签。
在本发明的一些实施例中，还包括步骤S5)存储所述服务提供商类别标签，并定期基于存储的最新服务提供商类别标签，更新所述机器学习算法模型。
在本发明的一些实施例中，所述步骤S4)包括：在线上渠道中，根据所述映射关系将对应的服务提供商的相关信息的展示或排序展示给所述用户；或者，在网络订单分配中，根据所述映射关系给对应的服务提供商发送新订单通知。
同时，本发明还提供一种网络营销系统，其包括：
信息收集模块，用于收集服务提供商在互联网的公开信息；
分类模块，用于根据所述公开信息对所述服务提供商进行类别划分，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签；
映射关系模块，用于建立所述服务提供商类别标签与用户之间的映射关系；以及
匹配模块，用于根据所述映射关系给所述用户匹配对应的服务提供商。
进一步的，本发明还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上任一项所述的方法。
根据本发明提供的网络营销方法、系统及计算机存储介质，通过收集服务提供商在网上的公开信息，然后根据该公开信息对服务提供商进行分类，并建立服务提供商类别标签，进而建立用户与服务提供商之间的映射关系，并根据该映射关系为用户匹配对应的服务提供商，因此，本发明可以根据用户的需求为用户自动推荐合适的服务提供商，而不需要用户自己在各种模糊的信息中进行甄选，为用户高效、快速地匹配合适的工程服务商。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是本发明一个实施例提供的网络营销方法的流程示意图；以及
图2是本发明一个实施例提供的网络营销系统的结构示意框图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的一个具体实施例提供一种网络营销方法，其包括以下步骤：
S1)收集服务提供商在互联网的公开信息；
S2)根据所述公开信息对所述服务提供商进行分类，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签；
S3)建立所述服务提供商类别标签与用户之间的映射关系；以及
S4)根据所述映射关系给所述用户匹配对应的服务提供商。
具体而言，在步骤S1)中，可以通过各种常用的方法和工具收集服务提供商在互联网上的公开信息，本发明对此没有特殊限制。例如，可以通过各种网络爬虫工具提取服务提供商的官方网站上的公开信息。当然，可以理解的是，收集服务提供商在互联网上的公开信息是需在获得服务提供商许可的情况下对以上信息进行收集的。同样可以理解的是，服务提供商可以是商品的提供商，也可以是商品具体服务(如安装、维修、租赁等服务)的提供商。
同时，在本发明的一些实施例中，在步骤S1)中，还可以通过第三方评价网站收集所述服务提供商在互联网的公开信息。例如，一些行业服务平台汇集了多个服务提供商，为服务提供商和用户提供中介服务，服务提供商可在该行业服务平台上留有相关展示信息或案例介绍，用户也可在该行业服务平台对这些服务提供商进行评价，因此，可以通过这些第三方行业服务平台收集服务提供商在互联网的公开信息。
当然，可以收集用户在互联网上的各种公开信息，本发明对于公开信息的具体内容没有特殊限制。在本发明的一些实施例中，所述公开信息包括：成交量，成交价格，成交评价，响应时长，主营品类，主营业务类型，所在地域，业务范围，服务时间，成交转化率，工程商等级，所经营的产品、服务、案例库及产品细节标签。可以理解的是，公开信息的收集过程是动态的过程，收集到的服务提供商越多，服务提供商的公开信息越多，服务提供商样本量越大，服务提供商类别和评价体系就会越精确。
当然，可以通过各种素材收集服务提供商的公开信息，本发明对此没有特殊限制。例如，在本发明的一些实施例中，通过收集所述服务提供商的历史案例及交易历史记录收集所述服务提供商在互联网的公开信息。
进一步的，为便于后续的类别划分，在本发明的一些实施例中，所述步骤S2)包括：
S21)对所述公开信息进行解析，以提取服务提供商的关键词；
S22)根据提取的关键词对服务提供商进行分类，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签。
即，在此实施例中，通过获取服务提供商的关键词，根据该关键词可以非常方便的对服务提供商进行类别划分。可以理解的是，可以采用各种方法对服务提供商的公开信息进行解析，本发明对此没有特殊限制，只要能提取服务提供商行为的关键词即可。例如，可以在服务提供商的历史案例及交易历史记录中直接提取关键词。
在本发明的一些实施例中，在获取服务提供商的关键词后，所述步骤S21)包括：对所述关键词进行分类分组，并将所述关键词作为服务提供商分类的指标，根据所述指标的权重建立机器学习算法模型，以对服务提供商进行聚类处理，然后根据运算结果，对服务提供商的所属类别进行标记或更新，以建立所述服务提供商类别标签。即，在此实施例中，根据关键词，通过机器学习算法模型对服务提供商进行类别划分。
可以理解的是，如何建立机器学习算法模型为本领域技术人员所公知，本发明对此不再赘述。同样可以理解的是，本发明对于具体的机器学习算法模型的算法逻辑没有特殊限制，其可以为各种可用的算法模型，只要能根据该算法模型计算出相应的服务提供商类别即可。例如，在本发明的一些实施例中，将收集的公开信息提取关键词后，先与所述服务提供商建立关联，对提取的关键词进行分类分组，并将该关键词作为服务提供商类别的指标，根据指标权重建立服务提供商类别划分的算法模型。
当然，机器学习算法模型可以根据实际需要进行调整，本发明对此没有特殊限制。例如，在一些实施例中，对服务提供商在互联网上的公开信息进行解析获得相应的关键词后，可以调整机器学习算法模型中各关键词的权重比例，进而可对运算结果进行实时调整。
进一步的，在本发明的一些实施例中，还包括步骤S5)存储所述服务提供商类别标签，并定期基于存储的最新服务提供商类别标签，更新所述机器学习算法模型。进而，在此实施例中，在本发明提供的方法运行一段时间后，可以定期更新其机器学习算法模型，进而，可以提高服务提供商的分类准确度，提高本发明提供的网络营销方法的精准度。
可以理解的是，服务提供商的类别可以有多种，本发明对此没有特殊限制。例如，如下表所示，根据关键词特征，可以对服务提供商分为多个类别。
类别 关键词特征
白金用户 地区头部工程商，后付费
响应时长短 较专业有效的线上订单转化能力
主营全彩大屏、异形屏 匹配特定的场景和产品
业务范围上海 匹配特定地域
可以理解的是，可以采用各种方法建立用户与服务提供商之间的映射关系，本发明对此没有特殊限制。例如，可以根据用户的关注点建立用户与服务提供商之间的映射关系，可以理解的是，用户的关注点可以通过各种方法获得，例如，可以通过网络爬虫等工具，获得用户在上网浏览时的行为轨迹，通过对行为轨迹的分析，可以获得用户关注的信息及感兴趣的信息，进而，根据用户关注的信息及感兴趣的信息，可以与对应类别的服务提供商进行配对，以形成映射关系。又例如，可以采用类似的方法对用户进行分类，建立用户的类别标签，进而根据服务提供商的类别标签与用户的类别标签，可以很容易的建立用户和服务提供商之间的映射关系，进而可以为用户匹配相应的服务提供商。
在成功建立用户与服务提供商之间的映射关系后，通过该映射关系，可以为不同类别的用户匹配对应的工程商。本发明对于匹配的过程以及匹配结果没有特殊限制，其可以采用各种常用的匹配过程以及匹配结果。在本发明的一些实施例中，所述步骤S4)包括：在线上渠道中，根据所述映射关系将对应的服务提供商的相关信息的展示或排序展示给所述用户；或者，在网络订单分配中，根据所述映射关系给对应的服务提供商发送新订单通知。
同时，本发明还提供一种网络营销系统，其包括：
信息收集模块，用于收集服务提供商在互联网的公开信息；
分类模块，用于根据所述公开信息对所述服务提供商进行类别划分，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签；
映射关系模块，用于建立所述服务提供商类别标签与用户之间的映射关系；以及
匹配模块，用于根据所述映射关系给所述用户匹配对应的服务提供商。
进一步的，本发明还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上任一项所述的方法。
根据本发明提供的网络营销方法、系统及计算机存储介质，通过收集服务提供商在网上的公开信息，然后根据该公开信息对服务提供商进行分类，并建立服务提供商类别标签，进而建立用户与服务提供商之间的映射关系，并根据该映射关系为用户匹配对应的服务提供商，因此，本发明可以根据用户的需求为用户自动推荐合适的服务提供商，而不需要用户自己在各种模糊的信息中进行甄选，为用户高效、快速地匹配合适的工程服务商。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种网络营销方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1)收集服务提供商在互联网的公开信息；
S2)根据所述公开信息对所述服务提供商进行分类，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签；
S3)建立所述服务提供商类别标签与用户之间的映射关系；以及
S4)根据所述映射关系给所述用户匹配对应的服务提供商。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤S1)中，通过服务提供商的官方网站或第三方评价网站收集所述服务提供商在互联网的公开信息，所述公开信息包括：成交量，成交价格，成交评价，响应时长，主营品类，主营业务类型，所在地域，业务范围，服务时间，成交转化率，工程商等级，所经营的产品、服务、案例库及产品细节标签。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：通过收集所述服务提供商的历史案例及交易历史记录收集所述服务提供商在互联网的公开信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S2)包括：
S21)对所述公开信息进行解析，以提取服务提供商的关键词；
S22)根据提取的关键词对服务提供商进行分类，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述步骤S21)包括：对所述关键词进行分类分组，并将所述关键词作为服务提供商分类的指标，根据所述指标的权重建立机器学习算法模型，以对服务提供商进行聚类处理，然后根据运算结果，对服务提供商的所属类别进行标记或更新，以建立所述服务提供商类别标签。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：还包括步骤S5)存储所述服务提供商类别标签，并定期基于存储的最新服务提供商类别标签，更新所述机器学习算法模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S4)包括：在线上渠道中，根据所述映射关系将对应的服务提供商的相关信息的展示或排序展示给所述用户；或者，在网络订单分配中，根据所述映射关系给对应的服务提供商发送新订单通知。
8.一种网络营销系统，其特征在于，包括：
信息收集模块，用于收集服务提供商在互联网的公开信息；
分类模块，用于根据所述公开信息对所述服务提供商进行类别划分，以对每个服务提供商建立服务提供商类别标签；
映射关系模块，用于建立所述服务提供商类别标签与用户之间的映射关系；以及
匹配模块，用于根据所述映射关系给所述用户匹配对应的服务提供商。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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