CN110942337A - 一种基于互联网大数据的精准旅游营销方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于互联网大数据的精准旅游营销方法，包括步骤：从由互联网络获取的用户行为数据中提取用户的目标特征，结合人口统计信息数据建立动态标签，通过标签化用户以进行用户画像，然后在用户聚类的基础上，通过分析锁定识别目标用户；计算目标用户与待营销产品的匹配度，并根据匹配度情况借助互联网发送相应的营销信息，同时不断获取用户反馈，对营销信息再处理。本发明能实施个性化、差异化的营销策略，并根据实时性的效果反馈，及时对营销策略进行调整。
Description
技术领域
本发明涉及大数据处理技术领域，特别是涉及一种基于互联网大数据的精准旅游营销方法。
背景技术
目前文旅企业的旅游产品营销模式多以粗放式营销为主，存在着目标市场划分不够细致、旅游目的地形象不鲜明、营销效果缺乏科学评估、缺乏技术和平台支撑等问题，旅游产品同质化程度高、服务趋同性强，主要依靠加大公关投入、扩大宣传范围和打价格战来吸引顾客。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种基于互联网大数据的精准旅游营销方法。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种基于互联网大数据的精准旅游营销方法，包括步骤：
从由互联网络获取的用户行为数据中提取用户的目标特征，结合人口统计信息数据建立动态标签，通过标签化用户以进行用户画像，然后在用户聚类的基础上，通过分析锁定识别目标用户；
计算目标用户与待营销产品的匹配度，并根据匹配度情况借助互联网发送相应的营销信息，同时不断获取用户反馈，对营销信息再处理。
其中，所述用户行为数据包括用户的浏览、评论、购买行为、转发、点赞、拉黑、游记数据；所述的人口统计信息数据包括性别、年龄、学历、地域、职业。
其中，所述购买行为包括所买商品、购买时间、购买数量、消费金额。
其中，采用基于CNN卷积神经网络的深度学习框架从通过互联网络获取的用户行为数据中提取用户的目标特征，CNN卷积神经网络的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层等，其中的卷积层、池化层、全连接层构成卷积神经网络。
本发明依托信息技术手段采集、量化、分析用户行为数据，对用户的各种信息进行多维度的关联分析，从大量数据中发现用户的消费偏好和需求，建立个性化的用户沟通和服务体系，进而实施个性化、差异化的营销策略，并根据实时性的效果反馈，及时对营销策略进行调整。
附图说明
图1为本发明的基于互联网大数据的精准旅游营销方法流程图；
图2为网络评论内容的情感倾向分析处理的流程图；
图3为根据游客个人与旅游产品进行个性化推荐的处理流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。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，本发明基于互联网大数据的精准旅游营销方法，包括步骤：
从由互联网络获取的用户行为数据中提取用户的目标特征，结合人口统计信息数据建立动态标签，通过标签化用户以进行用户画像，然后在用户聚类的基础上，通过分析锁定识别目标用户；
计算目标用户与待营销产品的匹配度，并根据匹配度情况借助互联网发送相应的营销信息，同时不断获取用户反馈，对营销信息再处理。
具体的，利用网络爬虫技术对各大主流搜索引擎(如百度、谷歌)，社交媒体(如微信、微博)，典型旅游网站(如去哪儿网、途牛网、阿里旅行等)中的用户行为数据(如浏览、评论、购买行为、转发、点赞、拉黑、游记等)及人口统计信息数据(如性别、年龄、学历、地域、职业)进行抓取。其中，购买行为包括买了什么、购买时间、购买数量、消费金额等信息。
然后对所获得数据消重、去噪、降维、中文分词、特征及关键词提取、词性标注、命名实体识别等预处理，对有关数据进行统计和分析，从中发现用户对各类旅游产品的偏好规律和消费特征，推断用户的消费能力、兴趣爱好、旅游需求等信息，然后将用户信息进行聚类，建立多元化、动态的客户标签，并结合游客性别、年龄、学历、地域、职业等人口统计学信息，构建用户画像。依据旅游产品数据和用户特征数据，计算游客偏好和文旅产品之间的匹配度，帮助文旅企业快速、准确地锁定目标用户群，通过第三方渠道推送其可能感兴趣的旅游文记和广告，同时不断收集用户的反馈信息，评估营销效果，获得负面预警，进而有针对性的对修正、优化或重新制定营销策略，以期在最短的时间内抓住用户的兴趣焦点，提升用户体验，促使游客购买特定的文旅产品，实现文旅产品的精准营销。
在数据的处理过程中，估测需数据记录数量和数据库表规模及数据增长速度。对用户数据建模，设计数据库表，搭建数据库以支持数据上传、存储、删除、移动、查询、下载等操作。对采集的用户评论、游记、攻略等文本数据进行关键词提取、主题识别、语义理解、情感分类等分析，结合以及浏览、购买、转发、点赞、拉黑等网络行为数据，提取用户旅游偏好、旅游需求、消费能力、消费习惯、消费行为、网络活跃度等用户特征，并结合性别、年龄、学历、地域、职业等人口统计信息，对用户进行进行聚类。
本发明中，在对互联网评论内容分析，特别是情感倾向分析时，采用基于情感词库和基于机器学习两大类方法。在移动互联网时代，新词的出现、使用和毁弃日益频繁，使用词汇变化度大幅提升，随着网民对使用新词的兴趣逐渐提高，网络新词被大量应用于网民自生成内容中，这种现象在社交媒体中尤其普遍。针对新词，本发明采用基于CNN卷积神经网络的深度学习框架识别情感词，实现网民观点和态度的分析，其基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层等，其中的卷积层、池化层、全连接层构成卷积神经网络。
卷积层为模型的输入层。其功能是对数据进行特征提取，内部包含多个卷积核，通过卷积核中的每个元素都对应一个权重系数。卷积运算包含一个滤波器，通过滤波器将每个词按序排列，将初始的句子矩阵转化为词向量。
池化层的主要作用为通过采样分析，滤除非重要成分，简化系统参数数量，提取关键特征，从而提高运算效率。
全连接层选择ReLU作为其激活函数，其目的是为防止过度拟合，将最终提取的特征传到分类器，采用Softmax函数计算每个标签的概率。
其中，本发明在构建用户画像时，对当前时段内游客的旅游偏好、旅游需求、消费能力、消费习惯、消费行为、网络活跃度进行量化，结合性别、年龄、学历、客源地、职业等用户信息建立游客动态标签，构建用户画像。综合用户画及用户活跃度数据，用户进行聚类，结合目标市场定位，分析每一类用户对某旅游产品的消费可能性，快速、准确地识别并锁定目标用户群(潜在消费者)，分析目标用户需求。并基于互联网大数据的初步分析结果，综合利用社会学、心理学和组织行为学等基础理论和方法和知识，深度理解个体网民的行为及其相关联的状态，构建个体网民的行为动力学模型，对网民心理与行为进行综合分析，结合心理地理信息系统中的区域特征指标体系，实现实时动态的情感分析、计算，为实现旅游产品的精准营销提供基础。
需要说明的是，本发明的用户画像分为单个用户画像的构建和群体用户画像的构建两个部分。单个用户画像主要用于个案分析，要求用尽可能全面而详尽的数据去标签化一个用户。标签化是构建用户画像的核心，是对用户的精炼概括，具有语义性和短文本性等特点，对用户属性和特征的标签化处理为数据的进一步挖掘处理奠定了基础。单个用户画像可以全面地反映出某个独立用户的属性和特征，但在具体推荐系统中，仅依靠个人画像难以实现个性化或精准推荐等服务。因此本发明还包括用户群体画像，通过对多个用户的相似性进行统计分析，将具有相似特征的用户聚集起来，形成若干个用户群体或用户簇，在用户群体内总结提炼出共性指标作为推荐的依据。
本发明中，向用户发送营销信息，是基于智能推荐算法实现。在协同过滤推荐算法基础上，进一步融合网络标签、网络结构、网民行为场景(购物、社交、娱乐)等互联网大数据资源，采用基于深度神经网络(RNN)和张量分解的技术架构，解决数据稀疏性和冷启动问题。整合多种在线营销模式(搜索竞价、实时竞价、搜索引擎优化、展示广告、社交口碑、移动APP、视频等)，针对不同的目标群体生成不同的集成营销策略，并经行模拟评估和优化，为沿线自然-文化遗产的推广提供精准投放支撑，吸引目标群体。
具体的，可以是通过搜索引擎、社交媒体、微信公众号、今日头条、在线旅游网等平台，以PC终端、手机APP等传播媒介，面向目标用户群，结合娱乐、购物、餐饮、住宿等全域旅游要素，精准投放旅游广告。并通过用户沟通互动平台，收集用户的反馈信息，获取用户对广告推送和产品服务的满意度。结合游客人次、旅游收入等数据，建立营销评估体系，评估营销效果，有针对性的完善旅游产品，修正、优化或重新制定营销策略。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于互联网大数据的精准旅游营销方法，其特征在于，包括步骤：
从由互联网络获取的用户行为数据中提取用户的目标特征，结合人口统计信息数据建立动态标签，通过标签化用户以进行用户画像，然后在用户聚类的基础上，通过分析锁定识别目标用户；
计算目标用户与待营销产品的匹配度，并根据匹配度情况借助互联网发送相应的营销信息，同时不断获取用户反馈，对营销信息再处理。
2.根据权利要求1所述基于互联网大数据的精准旅游营销方法，其特征在于，所述用户行为数据包括用户的浏览、评论、购买行为、转发、点赞、拉黑、游记数据；所述的人口统计信息数据包括性别、年龄、学历、地域、职业。
3.根据权利要求2所述基于互联网大数据的精准旅游营销方法，其特征在于，所述购买行为包括所买商品、购买时间、购买数量、消费金额。
4.根据权利要求1所述基于互联网大数据的精准旅游营销方法，其特征在于，采用基于CNN卷积神经网络的深度学习框架从通过互联网络获取的用户行为数据中提取用户的目标特征，CNN卷积神经网络的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层等，其中的卷积层、池化层、全连接层构成卷积神经网络。
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