CN109584018A - 一种互联网营销云服务平台 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种互联网营销云服务平台，包括客户终端、云服务平台、商户终端，所述客户终端和商户终端均包含有I/O模块和通信模块，所述云服务平台包括数据收发模块，存储模块、数据分析模块；有利于降低客户终端和商户终端的制造成本，适用的设备范围广，数量多，推广成本低。能够有效的提升成交率，使商户的订单量增加。对交易过的用户进行针对性的营销信息的推送，将目标客户转化为老客户，同时配合潜在客户挖掘单元，能够在全网挖掘出具有相同消费属性和客户兴趣品类的客户，将商品和营销信息推送给该客户，使没有交易过的客户转变为新客户，增加订单量。

Description

一种互联网营销云服务平台

技术领域

本发明涉及云服务领域，具体涉及一种互联网营销云服务平台。

背景技术

互联网营销也称为网络营销，就是以国际互联网络为基础，利用数字化的信息和网络媒体的交互性来实现营销目标的一种新型的市场营销方式。现有的互联网营销方式主要是通过即时通讯软件主动添加客户，此方法效率低下，耗时较长，且容易形成骚扰信息和骚扰电话，用户也十分反感，容易产生抵触心理，进而导致成交率降低，影响订单量，同时在进行促销活动时，广告投放的准确度不高，进而导致推广费用增加，降低商品的竞争力。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种互联网营销云服务平台。

本发明所要解决的技术问题为：

(1)如何分析和利用客户数据。

(2)如何根据不同的客户提升营销的效率。

(3)如何巩固和扩大客户量。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种互联网营销云服务平台，包括客户终端、云服务平台、商户终端，所述客户终端和商户终端均包含有I/O模块和通信模块，所述云服务平台包括数据收发模块，存储模块、数据分析模块。

其中，所述数据收发模块用于接受所有的客户终端和商户终端发出的数据，并向客户终端和商户终端发出经数据分析模块处理后的数据。

其中，所述存储模块通过数据收发模块转存从客户终端发出的客户数据和从商户终端发出的商户数据，所述客户数据包括搜索记录、咨询记录和消费记录，且消费记录包括商户信息、成交价、商品信息和退换货信息，所述商户数据包括商品信息、库存信息、商品交易记录、交易评分和营销信息，并将库存信息中库存数量小于X的标记为抢购商品，交易评分为该商户退换货的订单占总交易量的占比。

其中，所述数据分析模块用于分析客户数据，并得到分析报告，所述数据分析模块得到分析报告的步骤如下：

步骤一：客户注册账户，生成客户数据，在客户在线时，记录客户的搜索记录、咨询记录和消费记录，商户注册账户，并将商户数据上传至存储模块，并在商户在线时，更新商户数据，并将所有商品按商品品类进行分类；

步骤二：根据该客户的搜索记录、咨询记录和消费记录，将客户数据中的商品按商品的品类进行分类，并计算各品类商品的客单价以及各品类的占比，将占比位于前五的品类作为客户兴趣品类；

步骤三：根据存储模块中所有客户的消费记录，计算全网中各品类商品的平均成交价，并根据步骤二中的客单价进行比较，当客单价低于平均成交价的a％时，则客户该品类的消费属性为价格敏感型；

步骤四：根据客户数据，计算出该客户的退换货订单的占比、新品订单占比、抢购商品数量占比，将退换货订单的占比大于b％且抢购商品数量占比小于c％的用户的消费属性为服务敏感型，将新品订单占比大于d％的用户的消费属性为商品敏感型；

步骤五：将步骤一至四中得到的客户兴趣品类、价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型共同形成分析报告。

根据分析报告，对不同的客户推送不同的商品和营销信息，所述数据分析模块包含有搜索商品展示单元、预测商品展示单元、目标客户推送单元和潜在客户挖掘单元。

所述搜索商品展示单元用于客户在搜索某商品后，根据客户的分析报告，分析报告含有客户消费属性，向客户列出所有符合的商品。

所述预测商品展示单元在客户搜索商品一周后且客户未购买此商品时，根据搜索的商品信息和分析报告，在客户下次登录时，向客户推荐相似的商品。

所述目标客户推送单元根据分析报告在有促销活动时向目标客户推送营销信息；

所述潜在客户挖掘单元根据分析报告向潜在客户发送营销信息。

进一步的，所述营销信息经数据分析模块按商品品类分类后，再分类为价格促销类、新品推广类、服务升级类。

进一步的，所述搜索商品展示单元根据分析报告判断客户的消费属性，若客户为价格敏感型，则按照售价从低至高排列将商品展示给客户，若客户为服务敏感型，则先筛选出库存数量大于X的商户，再根据商户的交易评分从低至高排列将商品展示给客户，若客户为商品敏感型形成，则按照商品的发售日期从近至远排列将商品展示给客户，若客户同时具有价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型形等多种属性，则给出筛选界面，让客户手动设置。

进一步的，所述预测商品展示单元根据客户兴趣品类向客户推荐相似的商品时，根据分析报告，若客户为价格敏感型，则按照售价从低至高排列将相似商品展示给客户，若客户为服务敏感型，则先筛选出库存数量大于X的商户，在根据商户的交易评分从低至高排列将相似商品展示给客户，若客户为商品敏感型形成，则按照商品的发售日期从近至远排列将相似商品展示给客户，若客户同时具有价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型等多种属性，则随机排列将相似商品展示给客户。

进一步的，所述目标客户推送单元根据客户数据中的咨询记录和消费记录，将与商家有交易记录的客户作为目标客户，并在有促销活动时向价格敏感型的目标客户推送价格促销类营销信息，向服务敏感型的目标客户推送服务升级类的营销信息，向商品敏感型的目标客户推送新品推广类的营销信息。

进一步的，所述潜在客户挖掘单元根据消费记录和分析报告，并根据商户的商品交易记录，当该商品交易记录中具有相同的消费属性和客户兴趣品类的客户的占比超过e％时，在全网筛选出具有相同的消费属性和客户兴趣品类且未与商户有过交易记录的客户作为潜在客户，向潜在客户发送该商品的商品信息和营销信息。

进一步的，所述相似的商品的品类相同，价格、品牌、上市日期之中的至少一项不同。

本发明的有益效果：

(1)客户终端和商户终端的设备要求较低，可为专用的终端，也可为其他电子设备，只需具有I/O模块和通信模块即可，数据的运算和存储均位于云服务平台，有利于降低客户终端和商户终端的制造成本，适用的设备范围广，数量多，推广成本低。

(2)通过云服务平台对客户及商户的数据进行分析和处理，形成客户的分析报告，通过客户兴趣品类和消费属性，可以准确方便的了解客户的消费习惯和各类商品的购买力。

(3)被动营销的效率高，通过客户的自主搜索，搜索商品展示单元能够根据客户的消费属性来给不同的客户展示出不同的搜索结过，匹配各类客户的关注点，能够有效的提升成交率，使商户的订单量增加。同时通过预测商品展示单元进行二次推荐，使得在搜索商品展示单元展示效果不好时，智能调节搜索的参数，给于客户更多的选择，提升成交率。

(4)还具有主动营销，在商户提供营销信息后，通过目标客户推送单元，对交易过的用户进行针对性的营销信息的推送，提高营销信息的推送准确度，有利于提升成交率，将目标客户转化为老客户，同时配合潜在客户挖掘单元，能够在全网挖掘出具有相同消费属性和客户兴趣品类的客户，将商品和营销信息推送给该客户，使没有交易过的客户转变为新客户，增加订单量。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本实施例提供了一种互联网营销云服务平台，包括客户终端、云服务平台、商户终端，客户终端和商户终端均包含有I/O模块和通信模块，云服务平台包括数据收发模块，存储模块、数据分析模块。

其中，数据收发模块用于接受所有的客户终端和商户终端发出的数据，并向客户终端和商户终端发出经数据分析模块处理后的数据。

其中，存储模块通过数据收发模块转存从客户终端发出的客户数据和从商户终端发出的商户数据，客户数据包括搜索记录、咨询记录和消费记录，且消费记录包括商户信息、成交价、商品信息和退换货信息，商户数据包括商品信息、库存信息、商品交易记录、交易评分和营销信息，并将库存信息中库存数量小于50的标记为抢购商品，交易评分为该商户退换货的订单占总交易量的占比，因为退换货费时费力，对于客户消费体验影响较大，所以交易评分越低，说明退换货的占比越少，购物体验越好。

其中，数据分析模块用于分析客户数据，并得到分析报告，根据分析报告，对不同的客户推送不同的商品和营销信息，数据分析模块包含有搜索商品展示单元、预测商品展示单元、目标客户推送单元和潜在客户挖掘单元。

数据分析模块得到分析报告的步骤如下。

步骤一：客户注册账户，生成客户数据，在客户在线时，记录客户的搜索记录、咨询记录和消费记录，商户注册账户，并将商户数据上传至存储模块，并在商户在线时，更新商户数据，并将所有商品按商品品类进行分类，形成客户的数据库和商户的数据库。

步骤二：根据该客户的搜索记录、咨询记录和消费记录，将客户数据中的商品按商品的品类进行分类，便于进行比较，并计算各品类商品的客单价，其中客单价是将客户所有消费记录中所有该品类商品的订单中的成交价相加，除以该品类商品的订单总数，即可得到该品类商品的客单价，能够表现出客户对于该类商品的平均购买力，以及各品类商品的订单数量除以总订单数量，即可得到各品类商品的占比，将占比的值位于前五的品类作为客户兴趣品类，能够表现出客户的消费占比及消费喜好。

步骤三：同一客户对于不同品类的商品的价格敏感程度不同，因此需要根据存储模块中所有客户的消费记录，计算全网中各品类商品的平均成交价，并根据步骤二中的客单价进行比较，当客单价低于平均成交价的80％时，则客户该品类的消费属性为价格敏感型。如品类为保温杯，全网的平均成交价为100元，而客户的客单价为70元，则说明客户对于保温杯这类商品为价格敏感型。

步骤四：根据客户数据，计算出该客户的退换货订单的占比、新品订单占比、抢购商品数量占比，将退换货订单的占比大于30％且抢购商品数量占比小于10％的用户的消费属性为服务敏感型，退换货订单的占比大于30％说明客户对于商品较为挑剔，需要良好的售后服务作为保障，消费的体验要求较高，而抢购商品通常需要花时间和精力抢购，消费体验不佳，因此可以表现出客户对于服务的需求较高，将新品订单占比大于20％的用户的消费属性为商品敏感型。新品订单占比大于20％说明客户对于商品的要求较高，通常服务敏感型和商品敏感型的客户都不属于价格敏感型。

步骤五：将步骤一至四中得到的客户兴趣品类、价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型共同形成分析报告，来判断客户的消费属性和消费趋势。

搜索商品展示单元用于客户在搜索某商品后，根据客户的分析报告，分析报告含有客户消费属性，向客户列出所有符合的商品。搜索商品展示单元根据分析报告判断客户的消费属性，若客户为价格敏感型，则按照售价从低至高排列将商品展示给客户，价格越便宜，对于商品敏感型的客户来说，成交的可能性就越大。

若客户为服务敏感型，则先筛选出库存数量大于50的商户，再根据商户的交易评分从低至高排列将商品展示给客户，能够去除需要抢购的商品，再选择服务质量较高，退换货较少的商户，可提升消费的体验，有利于提升服务敏感型客户的成交率。

若客户为商品敏感型形成，则按照商品的发售日期从近至远排列将商品展示给客户，能够展示给客户最新的商品，有利于提升商品敏感型客户的成交率。

若客户同时具有价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型形等多种属性，则给出筛选界面，让客户手动设置，方便客户进行自定义的调节，实现个性化的推荐。

预测商品展示单元在客户搜索商品一周后且客户未购买此商品时，说明对于上次搜索的结果不满意，需要对搜索的参数进行细微调节，根据搜索的商品信息和分析报告，在客户下次登录时，向客户推荐相似的商品。相似的商品的品类相同，价格、品牌、上市日期之中的至少一项不同。和搜索商品展示单元商品排序的原因相同，为了提高成交率，预测商品展示单元根据客户兴趣品类向客户推荐相似的商品时，根据分析报告，若客户为价格敏感型，则按照售价从低至高排列将相似商品展示给客户，若客户为服务敏感型，则先筛选出库存数量大于50的商户，在根据商户的交易评分从低至高排列将相似商品展示给客户，若客户为商品敏感型形成，则按照商品的发售日期从近至远排列将相似商品展示给客户，若客户同时具有价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型等多种属性，则随机排列将相似商品展示给客户。

目标客户推送单元根据分析报告在有促销活动时向目标客户推送营销信息。营销信息经数据分析模块按商品品类分类后，再分类为价格促销类、新品推广类、服务升级类。目标客户推送单元根据客户数据中的咨询记录和消费记录，将与商家有交易记录的客户作为目标客户，客户已在商户有过消费，可发展为老客户，并在有促销活动时向价格敏感型的目标客户推送价格促销类营销信息，向服务敏感型的目标客户推送服务升级类的营销信息，向商品敏感型的目标客户推送新品推广类的营销信息，根据各类客户的关注点不同，进行针对性的营销信息的推送，使得推送的准确率提高，有利于形成订单。

潜在客户挖掘单元根据分析报告向潜在客户发送营销信息。潜在客户挖掘单元根据消费记录和分析报告，并根据商户的商品交易记录，当该商品交易记录中具有相同的消费属性和客户兴趣品类的客户的占比超过50％时，说明该商品对于某一消费人群具有吸引力，潜在客户即为该类人群，因此在全网筛选出具有相同的消费属性和客户兴趣品类且未与商户有过交易记录的客户作为潜在客户，向潜在客户发送该商品的商品信息和营销信息，提升营销信息的推送准确度，能够扩大客户范围，挖掘出更多的客户，增加订单量。

本发明在工作过程中，客户通过客户终端进行搜索，并通过通信模块将数据传输至云服务平台后，根据数据分析模块依据消费记录得到的包含客户的消费兴趣点和消费的属性形成客户的分析报告，通过搜索商品展示单元给出针对用户特点的搜索结果，再配合预测商品展示单元，作为搜索商品展示单元的补充，推荐更多的商品，共同组成被动营销的功能，再通过目标客户推送单元，在有优惠活动时，根据用户特点推送营销信息，来巩固已有的客户群，同时配合潜在客户挖掘单元，通过针对性的营销信息发送，挖掘潜在客户群，两者配合形成主动营销的功能。

本发明的有益效果：

客户终端和商户终端的设备要求较低，可为专用的终端，也可为其他电子设备，只需具有I/O模块和通信模块即可，数据的运算和存储均位于云服务平台，有利于降低客户终端和商户终端的制造成本，适用的设备范围广，数量多，推广成本低。

通过云服务平台对客户及商户的数据进行分析和处理，形成客户的分析报告，通过客户兴趣品类和消费属性，可以准确方便的了解客户的消费习惯和各类商品的购买力。

被动营销的效率高，通过客户的自主搜索，搜索商品展示单元能够根据客户的消费属性来给不同的客户展示出不同的搜索结过，匹配各类客户的关注点，能够有效的提升成交率，使商户的订单量增加。同时通过预测商品展示单元进行二次推荐，使得在搜索商品展示单元展示效果不好时，智能调节搜索的参数，给于客户更多的选择，提升成交率。

还具有主动营销，在商户提供营销信息后，通过目标客户推送单元，对交易过的用户进行针对性的营销信息的推送，提高营销信息的推送准确度，有利于提升成交率，将目标客户转化为老客户，同时配合潜在客户挖掘单元，能够在全网挖掘出具有相同消费属性和客户兴趣品类的客户，将商品和营销信息推送给该客户，使没有交易过的客户转变为新客户，有效增加订单量。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种互联网营销云服务平台，其特征在于，包括客户终端、云服务平台、商户终端，所述客户终端和商户终端均包含有I/O模块和通信模块，所述云服务平台包括数据收发模块，存储模块、数据分析模块；

其中，所述数据收发模块用于接受所有的客户终端和商户终端发出的数据，并向客户终端和商户终端发出经数据分析模块处理后的数据；

其中，所述存储模块通过数据收发模块转存从客户终端发出的客户数据和从商户终端发出的商户数据，所述客户数据包括搜索记录、咨询记录和消费记录，且消费记录包括商户信息、成交价、商品信息和退换货信息，所述商户数据包括商品信息、库存信息、商品交易记录、交易评分和营销信息，并将库存信息中库存数量小于X的标记为抢购商品，交易评分为该商户退换货的订单占总交易量的占比；

其中，所述数据分析模块用于分析客户数据，并得到分析报告，所述数据分析模块得到分析报告的步骤如下；

步骤一：客户注册账户，生成客户数据，在客户在线时，记录客户的搜索记录、咨询记录和消费记录，商户注册账户，并将商户数据上传至存储模块，并在商户在线时，更新商户数据，并将所有商品按商品品类进行分类；

步骤二：根据该客户的搜索记录、咨询记录和消费记录，将客户数据中的商品按商品的品类进行分类，并计算各品类商品的客单价以及各品类的占比，将占比位于前五的品类作为客户兴趣品类；

步骤三：根据存储模块中所有客户的消费记录，计算全网中各品类商品的平均成交价，并根据步骤二中的客单价进行比较，当客单价低于平均成交价的a％时，则客户该品类的消费属性为价格敏感型；

步骤四：根据客户数据，计算出该客户的退换货订单的占比、新品订单占比、抢购商品数量占比，将退换货订单的占比大于b％且抢购商品数量占比小于c％的用户的消费属性为服务敏感型，将新品订单占比大于d％的用户的消费属性为商品敏感型；

步骤五：将步骤一至四中得到的客户兴趣品类、价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型共同形成分析报告。

根据分析报告，对不同的客户推送不同的商品和营销信息，所述数据分析模块包含有搜索商品展示单元、预测商品展示单元、目标客户推送单元和潜在客户挖掘单元；

所述搜索商品展示单元用于客户在搜索某商品后，根据客户的分析报告，分析报告含有客户消费属性，向客户列出所有符合的商品；

所述预测商品展示单元在客户搜索商品一周后且客户未购买此商品时，根据搜索的商品信息和分析报告，在客户下次登录时，向客户推荐相似的商品；

所述目标客户推送单元根据分析报告在有促销活动时向目标客户推送营销信息；

所述潜在客户挖掘单元根据分析报告向潜在客户发送营销信息。

2.根据权利要求1所述的一种互联网营销云服务平台，其特征在于，所述营销信息经数据分析模块按商品品类分类后，再分类为价格促销类、新品推广类、服务升级类。

3.根据权利要求1所述的一种互联网营销云服务平台，其特征在于，所述搜索商品展示单元根据分析报告判断客户的消费属性，若客户为价格敏感型，则按照售价从低至高排列将商品展示给客户，若客户为服务敏感型，则先筛选出库存数量大于X的商户，再根据商户的交易评分从低至高排列将商品展示给客户，若客户为商品敏感型形成，则按照商品的发售日期从近至远排列将商品展示给客户，若客户同时具有价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型形等多种属性，则给出筛选界面，让客户手动设置。

4.根据权利要求1所述的一种互联网营销云服务平台，其特征在于，所述预测商品展示单元根据客户兴趣品类向客户推荐相似的商品时，根据分析报告，若客户为价格敏感型，则按照售价从低至高排列将相似商品展示给客户，若客户为服务敏感型，则先筛选出库存数量大于X的商户，在根据商户的交易评分从低至高排列将相似商品展示给客户，若客户为商品敏感型形成，则按照商品的发售日期从近至远排列将相似商品展示给客户，若客户同时具有价格敏感型、服务敏感型、商品敏感型等多种属性，则随机排列将相似商品展示给客户。

5.根据权利要求1所述的一种互联网营销云服务平台，其特征在于，所述目标客户推送单元根据客户数据中的咨询记录和消费记录，将与商家有交易记录的客户作为目标客户，并在有促销活动时向价格敏感型的目标客户推送价格促销类营销信息，向服务敏感型的目标客户推送服务升级类的营销信息，向商品敏感型的目标客户推送新品推广类的营销信息。

6.根据权利要求1所述的一种互联网营销云服务平台，其特征在于，所述潜在客户挖掘单元根据消费记录和分析报告，并根据商户的商品交易记录，当该商品交易记录中具有相同的消费属性和客户兴趣品类的客户的占比超过e％时，在全网筛选出具有相同的消费属性和客户兴趣品类且未与商户有过交易记录的客户作为潜在客户，向潜在客户发送该商品的商品信息和营销信息。

7.根据权利要求1所述的一种互联网营销云服务平台，其特征在于，所述相似的商品的品类相同，价格、品牌、上市日期之中的至少一项不同。