CN112232876B - 基于用户场景属性信息的精准营销方法及装置 - Google Patents

基于用户场景属性信息的精准营销方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于用户场景属性信息的精准营销方法及装置，其中，方法包括：根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息，其包括用户所处的场景模式信息、和/或用户常驻位置信息、和/或用户消费次数信息；确定与该用户场景属性信息对应的营销策略，其中该营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道，其包括线下到店消费渠道、和/或线下外卖消费渠道、和/或线上消费渠道；利用该营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。本发明方案，根据用户场景属性信息确定用户选择各种消费渠道进行消费的可能性，据此向用户提供与用户场景属性信息相匹配的消费渠道的营销信息，以实现店铺的各个渠道的营销活动的精准营销。

Description

基于用户场景属性信息的精准营销方法及装置
本发明专利申请是分案申请。原案的申请号是：201810789259.7，申请日是：2018.7.18，发明名称是：基于用户场景属性信息的精准营销方法及装置。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于用户场景属性信息的精准营销方法及装置。
背景技术
在餐饮、超市等售卖商品的行业中，通常在到店消费的场景下，消费者消费后，商家会向消费者推送一些营销活动券，例如，推送满返券，以刺激消费者下次继续到店消费。
上述营销方式中，没有对营销活动券的类型进行区别，而只有一种到店消费的营销活动券，使得营销活动券的使用场景受限制，而对于部分过路客，下次再次到店消费的概率很低，到店消费的营销活动券没有可用之处，这样就极大的降低了营销活动券的核销率；与此同时，上述营销方式也没有对营销的对象进行区分，而是向所有消费者都推送一致的营销活动券，这样容易给消费者留下打折店的印象，进而有损商家的品牌。
因此，需要一种更好的营销方式，以弥补现有的推送一致的营销活动券所带来的营销活动券核销率低，以及对商家的品牌造成折损的不足。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于用户场景属性信息的精准营销方法及装置。
根据本发明的一个方面，提供了一种基于用户场景属性信息的精准营销方法，包括：
根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息；其中，所述用户场景属性信息包括用户所处的场景模式信息、和/或用户常驻位置信息、和/或用户消费次数信息；
确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略，其中所述营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道；其中，确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略包括：根据所述用户所处的场景模式信息、和/或用户常驻位置信息、和/或用户消费次数信息获取对应的营销策略；所述消费渠道包括线下到店消费渠道、和/或线下外卖消费渠道、和/或线上消费渠道；
利用所述营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
可选的，所述用户场景属性信息包括用户常驻位置信息；
所述确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略进一步包括：
将用户常驻位置信息与店铺位置信息进行比较，获取与比较结果对应的营销策略。
可选的，所述获取与比较结果对应的营销策略进一步包括：
若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第一距离范围内，获取与比较结果对应的第一营销策略，所述第一营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道；
或者，若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第二距离范围内，获取与比较结果对应的第二营销策略，所述第二营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下外卖消费渠道；
或者，若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第三距离范围内，获取与比较结果对应的第三营销策略，所述第三营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线上消费渠道。
可选的，所述用户常驻位置信息根据用户的历史定位记录确定；或者，所述用户常驻位置信息根据用户的历史消费商圈位置确定。
可选的，所述方法还包括：根据用户的历史定位记录，确定用户连续停留时间超过预设时间的地点，并将该地点的位置信息确定为用户常驻位置信息；和/或，根据预设时间周期内，用户的历史消费商圈预测用户生活或工作的区域，并据此确定用户常驻位置信息。
可选的，所述方法还包括：
判断用户是否为所述店铺的会员，若否，则引导用户加入会员。
可选的，所述用户场景属性信息还包含用户消费次数信息；
根据用户消费次数信息获取对应的营销策略进一步包括：判断用户消费次数信息是否与预设的消费次数范围匹配，若是，则得到全渠道营销策略，所述全渠道营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道、线下外卖消费渠道以及线上消费渠道，利用所述全渠道营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
可选的，所述根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息进一步包括：若用户消费次数信息不与预设的消费次数范围匹配，则根据用户在店铺的消费行为，获取用户常驻地位置信息。
可选的，所述用户所处的场景模式信息包括以下至少一种：出差模式、出游模式、备考模式、养病模式和/或居家模式。
可选的，所述营销信息具体为优惠信息。
根据本发明的另一方面，提供了一种基于用户场景属性信息的精准营销装置，包括：
获取模块，适于根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息；其中，所述用户场景属性信息包括用户所处的场景模式信息、和/或用户常驻位置信息、和/或用户消费次数信息；
确定模块，适于确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略，其中所述营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道；其中，确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略包括：根据所述用户所处的场景模式信息、和/或用户常驻位置信息、和/或用户消费次数信息获取对应的营销策略；所述消费渠道包括线下到店消费渠道、和/或线下外卖消费渠道、和/或线上消费渠道；
提供模块，适于利用所述营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
可选的，所述用户场景属性信息包括用户常驻位置信息；
所述确定模块进一步适于：将用户常驻位置信息与店铺位置信息进行比较，获取与比较结果对应的营销策略。
可选的，所述确定模块进一步适于：
若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第一距离范围内，获取与比较结果对应的第一营销策略，所述第一营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道；
或者，若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第二距离范围内，获取与比较结果对应的第二营销策略，所述第二营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下外卖消费渠道；
或者，若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第三距离范围内，获取与比较结果对应的第三营销策略，所述第三营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线上消费渠道。
可选的，所述用户常驻位置信息根据用户的历史定位记录确定；或者，所述用户常驻位置信息根据用户的历史消费商圈位置确定。
可选的，所述装置还适于：根据用户的历史定位记录，确定用户连续停留时间超过预设时间的地点，并将该地点的位置信息确定为用户常驻位置信息；和/或，根据预设时间周期内，用户的历史消费商圈预测用户生活或工作的区域，并据此确定用户常驻位置信息。
可选的，所述装置还包括：
第一判断模块，适于判断用户是否为所述店铺的会员，若否，则引导用户加入会员。
可选的，所述用户场景属性信息还包含用户消费次数信息；
所述装置还包括：第二判断模块，适于判断用户消费次数信息是否与预设的消费次数范围匹配，若是，则得到全渠道营销策略，所述全渠道营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道、线下外卖消费渠道以及线上消费渠道；
所述提供模块还适于：利用所述全渠道营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
可选的，所述获取模块进一步适于：若用户消费次数信息不与预设的消费次数范围匹配，则根据用户在店铺的消费行为，获取用户常驻地位置信息。
可选的，所述用户所处的场景模式信息包括以下至少一种：出差模式、出游模式、备考模式、养病模式和/或居家模式。
可选的，所述营销信息具体为优惠信息。
根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述基于用户场景属性信息的精准营销方法对应的操作。
根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述基于用户场景属性信息的精准营销方法对应的操作。
根据本发明的基于用户场景属性信息的精准营销方法及装置，其中，方法包括：根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息；确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略，其中所述营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道；利用所述营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。利用本发明方案，一方面，营销策略中规定的消费渠道与用户场景属性信息相匹配，使得提供给用户的营销信息更具有针对性，用户使用该营销信息的可能性更大，提升了用户的消费体验；另一方面，向不同的用户提供相应消费渠道的营销信息，不仅可以将各个渠道的客流利用起来，以将线上线下打通，实现店铺的多种渠道的结合售卖，而且有利于培养用户的品牌心智。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的基于用户场景属性信息的精准营销方法的流程图；
图2示出了根据本发明另一个实施例的基于用户场景属性信息的精准营销方法的流程图；
图3示出了根据本发明一个实施例的基于用户场景属性信息的精准营销装置的功能框图；
图4示出了根据本发明实施例的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的基于用户场景属性信息的精准营销方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
步骤S101，根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息。
本步骤中，首先获取用户场景属性信息，以便确定与用户场景属性信息相匹配的营销策略。
其中，用户在店铺的消费行为包括用户通过多种消费渠道进行消费的消费行为，可选的，多种消费渠道包括线下到店消费渠道、线下外卖消费渠道和/或线上消费渠道。进一步的，用户在店铺的消费行为包括用户的支付行为。
其中，用户场景属性信息为影响用户选择各个消费渠道进行消费的可能性的信息。可选的，用户场景属性信息包括用户所处的场景模式信息、用户常驻位置信息和/或用户消费次数信息。在本发明中，用户所处的场景模式信息包括但不限于出差模式、出游模式、备考模式、养病模式和/或居家模式，在这些不同的场景模式下，用户普遍会选择适应该场景模式的消费渠道。
例如，获取到用户由A地来到了B地(当前位置)的位置变化信息，A地与B地间隔超过100千米，且用户到B地后，工作时间段内几乎停留在写字楼C中，则得到用户场景属性信息为用户到B地出差。又如，获取到用户一直长期活动在B地，且休息时间段内几乎停留在小区D中，则得到用户场景属性信息为用户居住在小区D。
步骤S102，确定与用户场景属性信息对应的营销策略。
其中，营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道。
具体地，根据用户场景属性信息将对应的用户划分为不同类型的用户，而不同类型的用户选择各种消费渠道进行消费的可能性大小是不同的。基于此，针对不同的用户场景属性信息确定不同的营销策略，该营销策略中规定的消费渠道是用户选择进行消费的可能性较大的一种或多种消费渠道。
举例来说，用户在B地的店铺1产生过消费行为，且用户场景属性信息为用户到B地出差，则针对店铺1，用户选择线上消费渠道进行消费的可能性较低，而选择线下到店消费渠道和/或线下外卖消费渠道进行消费的可能性较高，相应的，则与用户到B地出差对应的营销策略规定的店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道和/或线下外卖消费渠道。
步骤S103，利用营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
具体地，将店铺营销活动对应的营销信息按照消费渠道进行划分，并向用户提供与用户场景属性信息相匹配的消费渠道的营销信息。其中，营销信息包括店铺营销活动对应在各个消费渠道中的营销活动规则、营销活动的具体内容和/或营销活动的优惠信息。
本发明方案，可以广泛应用于有多种售卖场景的店铺中，通过对营销信息按照消费渠道进行划分，以及，将营销的对象(即用户)按照用户场景属性信息进行划分，并向用户提供与用户场景属性信息相匹配的消费渠道的营销信息，以实现基于用户场景属性信息的精准营销。尤其在智慧餐厅的具体场景中，当用户在智慧餐厅产生消费行为后，智慧餐厅的服务方通过采集及分析，获取到用户场景属性信息，并据此向用户提供该智慧餐厅的一种或多种消费渠道的营销活动对应的营销信息，以根据用户场景属性信息将该智慧餐厅的门店顾客引流到各个消费渠道中去，实现基于用户场景属性信息的精准营销，并且将该智慧餐厅的全渠道的客流量进行了打通。
根据本实施例提供的基于用户场景属性信息的精准营销方法，首先获取用户场景属性信息，通过该用户场景属性信息可以对营销的对象(即用户)进行划分；然后，确定与用户场景属性信息对应的营销策略，即确定了针对用户的店铺营销活动的营销策略；并且，根据营销策略中规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息，使得用户获得的营销信息为用户最有可能选择进行消费的消费渠道的营销信息，一方面，营销策略中规定的消费渠道与用户场景属性信息相匹配，使得提供给用户的营销信息更具有针对性，用户使用该营销信息的可能性更大，提升了用户的消费体验；另一方面，向不同的用户提供相应消费渠道的营销信息，不仅可以将各个渠道的客流利用起来，以将线上线下打通，实现店铺的多种渠道的结合售卖，而且有利于培养用户的品牌心智。
图2示出了根据本发明另一个实施例的基于用户场景属性信息的精准营销方法的流程图。如图2所示，该方法包括：
步骤S201，判断用户是否为店铺的会员；若是，则执行步骤S203；若否，则执行步骤S202。
可选的，在用户完成支付动作后，判断用户是否为店铺会员。
步骤S202，引导用户加入会员。
步骤S203，获取用户消费次数信息；判断用户消费次数信息是否与预设的消费次数范围匹配；若是，则执行步骤S204；若否，则执行步骤S205。
其中，用户消费次数信息指用户在店铺的消费次数，包括用户在多种消费渠道中的消费次数之和，或者，仅包括用户在线下实体店铺的消费次数。
通常来讲，若用户经常在店铺消费，则认为该用户对店铺售卖的商品比较满意，有比较强的品牌心智，对于这类店铺常客，则确定用户选择各种消费渠道进行消费的可能性都较高。基于此，通过将用户消费次数信息与预设的消费次数范围进行匹配，判断用户消费次数信息是否属于预设的消费次数范围，将用户按照店铺常客和非店铺常客区别开来，以便于根据不同的营销策略提供营销信息。
具体地，若用户消费次数信息属于预设的消费次数范围，则确定该用户为店铺常客，则执行步骤S204；若用户消费次数信息不属于预设的消费次数范围，则确定该用户为非店铺常客，则执行步骤S205。
步骤S204，得到全渠道营销策略；利用全渠道营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
针对店铺常客，则确定提供营销信息的策略为全渠道营销策略，即向店铺常客提供与店铺营销活动对应的所有消费渠道的营销信息。可选的，全渠道营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道、线下外卖消费渠道以及线上消费渠道。
步骤S205，根据用户在店铺的消费行为，获取用户常驻位置信息。
用户常驻位置信息是指用户长时间学习、生活或工作的所在位置的信息，用户常驻位置信息可以通过以下方式确定：
在本发明的一些具体的实施例中，用户常驻位置信息根据用户的历史定位记录确定。具体地，根据用户的历史定位记录，确定用户连续停留时间超过预设时间的地点，并将该地点的位置信息确定为用户常驻位置信息。例如，将用户连续停留时间超过8小时的地点确定为用户的居住地点。
在本发明的另一些具体的实施例中，用户常驻位置信息根据用户的历史消费商圈位置确定。具体地，根据预设时间周期内，用户的历史消费商圈预测用户生活或工作的区域，并据此确定用户常驻位置信息。例如，在过去的一周内，用户每天中午在商圈E消费，则根据商圈E或商圈E附近的写字楼的位置信息确定用户常驻位置信息。
上述仅为本发明确定用户常驻位置信息的两种示例方式，但是本发明并不以此为限，具体实施时，也可以通过其它可行的方式确定用户常驻位置信息。
步骤S206，将用户常驻位置信息与店铺位置信息进行比较，获取与比较结果对应的营销策略。
由于距离店铺的远近不同，选择各种消费渠道进行消费的可能性也不同，一般情况下，距离店铺越近，选择线下到店消费渠道进行消费的可能性越大，距离店铺越远，选择线上消费渠道进行消费的可能性越大。基于此，预先设置与不同距离范围对应的营销策略。
具体地，将用户常驻位置信息与店铺位置信息之间的间隔距离，与多个距离范围的端点距离值进行比较；然后，根据比较结果确定该间隔距离所属的距离范围，间隔距离属于不同的距离范围的用户则划分为不同类型的用户，即完成了根据用户常驻位置信息对用户进行划分的过程，而不同类型的用户选择各种消费渠道进行消费的可能性大小是不同的；然后，根据距离范围与营销策略的对应关系，获取针对用户的营销策略，该营销策略中规定的消费渠道为用户选择进行消费的可能性较高的渠道。
其中，距离范围与营销策略的对应关系根据距离店铺不同距离的用户选择各种消费渠道进行消费的可能性大小进行设置。可选的，若比较结果表明用户常驻位置与店铺位置信息之间的距离在第一距离范围内，获取与比较结果对应的第一营销策略，第一营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道；或者，若比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第二距离范围内，获取与比较结果对应的第二营销策略，第二营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下外卖消费渠道；或者，若比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第三距离范围内，获取与比较结果对应的第三营销策略，第三营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线上消费渠道。
举例来说，若第一距离范围、第二距离范围以及第三距离范围分别为0-500米，500-3000米，3000米以外，当比较结果显示用户常驻位置信息对应的位置与店铺位置信息对应的位置之间的间隔距离属于500-3000米时，则获取第二营销策略。
步骤S207，利用营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
以智慧餐厅为例，智慧餐厅提供有到店堂食、外卖到家以及线上实物商品(天猫渠道)三种售卖场景，针对到智慧餐厅消费的用户，在用户支付完成后，根据用户场景属性信息，对于下次再到智慧餐厅消费概率大的用户，例如智慧餐厅辐射范围500米居住或工作的用户，则推送到店堂食消费渠道的优惠券；对于下次到智慧餐厅消费概率低、但属于同商圈的用户，例如智慧餐厅辐射范围500-3000米的工作或居住的用户，则推送外卖到家消费渠道的优惠券；对于下次无法再次到智慧餐厅的、且距离智慧餐厅太远的用户，则可以推送智慧餐厅的线上消费渠道的优惠券，使有品牌心智的用户购买线上的半成品食品，进而实现将线下实体店铺消费的客流引导到不同的售卖场景中，增加品牌商的整体营收；同时，用户获得了更加适合自己的优惠券，能够有更好的消费体验。
需要在此说明的是，本实施例主要以用户场景属性信息为用户常驻位置信息和用户消费次数信息为例，进行了基于用户场景属性信息的精准营销方案的说明，但是，本发明并不以此为限，具体实施时，本领域技术人员可以选择根据其它任意一种或多种用户场景属性信息进行精准营销。可选的，根据用户所处的模式信息和/或用户通过各种渠道进行消费的消费次数信息，进行精准营销。
根据本实施例提供的基于用户场景属性信息的精准营销方法，首先根据用户消费次数信息判断用户是否为店铺常客，若是，则根据全渠道营销策略向用户提供营销信息；若否，则通过将用户常驻位置信息与店铺位置信息进行比较，获取与比较结果对应的营销策略，其中，该营销策略中规定的消费渠道为用户最可能选择的消费渠道；然后，利用营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。利用本实施例方案，一方面，营销策略中规定的消费渠道与用户场景属性信息相匹配，使得提供给用户的营销信息更具有针对性，用户使用该营销信息的可能性更大，提升了用户的消费体验；另一方面，向不同的用户提供相应消费渠道的营销信息，不仅可以将各个渠道的客流利用起来，以将线上线下打通，实现店铺的多种渠道的结合售卖，而且有利于培养用户的品牌心智。
图3示出了根据本发明一个实施例的基于用户场景属性信息的精准营销装置的功能框图。如图3所示，该装置包括：获取模块301，确定模块302以及提供模块303；可选的，该装置还包括：第一判断模块304，第二判断模块305。
获取模块301，适于根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息；
确定模块302，确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略，其中所述营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道；
提供模块303，适于利用所述营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
在一种可选的实施方式中，所述用户场景属性信息包括用户常驻位置信息；
所述确定模块进一步适于：将用户常驻位置信息与店铺位置信息进行比较，获取与比较结果对应的营销策略。
在一种可选的实施方式中，所述确定模块302进一步适于：
若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第一距离范围内，获取与比较结果对应的第一营销策略，所述第一营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道；
或者，若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第二距离范围内，获取与比较结果对应的第二营销策略，所述第二营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下外卖消费渠道；
或者，若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第三距离范围内，获取与比较结果对应的第三营销策略，所述第三营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线上消费渠道。
其中，所述用户常驻位置信息根据用户的历史定位记录确定；或者，所述用户常驻位置信息根据用户的历史消费商圈位置确定。
所述装置还包括：第一判断模块304，适于判断用户是否为所述店铺的会员，若否，则引导用户加入会员。
其中，所述用户场景属性信息还包含用户消费次数信息；
所述装置还包括：第二判断模块305，适于判断用户消费次数信息是否与预设的消费次数范围匹配，若是，则得到全渠道营销策略，所述全渠道营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道、线下外卖消费渠道以及线上消费渠道；
所述提供模块303还适于：利用所述全渠道营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
其中，所述营销信息具体为优惠信息。
关于上述各个模块的具体结构和工作原理可参照方法实施例中相应步骤的描述，此处不再赘述。
本申请实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的基于用户场景属性信息的精准营销方法。
图4示出了根据本发明实施例的一种计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图4所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(Communications Interface)404、存储器(memory)406、以及通信总线408。
其中：
处理器402、通信接口404、以及存储器406通过通信总线408完成相互间的通信。
通信接口404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述基于用户场景属性信息的精准营销方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序410具体可以用于使得处理器402执行以下操作：
根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息；
确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略，其中所述营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道；
利用所述营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
在一种可选的实施方式中，所述用户场景属性信息包括用户常驻位置信息；
程序410具体可以进一步用于使得处理器402执行以下操作：将用户常驻位置信息与店铺位置信息进行比较，获取与比较结果对应的营销策略。
在一种可选的实施方式中，程序410具体可以进一步用于使得处理器402执行以下操作：
若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第一距离范围内，获取与比较结果对应的第一营销策略，所述第一营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道；
或者，若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第二距离范围内，获取与比较结果对应的第二营销策略，所述第二营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下外卖消费渠道；
或者，若所述比较结果表明用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第三距离范围内，获取与比较结果对应的第三营销策略，所述第三营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线上消费渠道。
在一种可选的实施方式中，所述用户常驻位置信息根据用户的历史定位记录确定；或者，所述用户常驻位置信息根据用户的历史消费商圈位置确定。
在一种可选的实施方式中，程序410具体可以进一步用于使得处理器402执行以下操作：
判断用户是否为所述店铺的会员，若否，则引导用户加入会员。
在一种可选的实施方式中，所述用户场景属性信息还包含用户消费次数信息；
程序410具体可以进一步用于使得处理器402执行以下操作：
判断用户消费次数信息是否与预设的消费次数范围匹配，若是，则得到全渠道营销策略，所述全渠道营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道、线下外卖消费渠道以及线上消费渠道，利用所述全渠道营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
在一种可选的实施方式中，所述营销信息具体为优惠信息。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的基于用户场景属性信息的精准营销装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (20)

1.一种基于用户场景属性信息的精准营销方法，包括：
根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息；其中，所述用户场景属性信息包括用户常驻位置信息；
确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略，包括：将用户常驻位置信息与店铺位置信息进行比较，在用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第一距离范围内的情况下，确定出第一营销策略，所述第一营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道；
或者，在用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第二距离范围内的情况下，确定出第二营销策略，所述第二营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下外卖消费渠道；
或者，在用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第三距离范围内的情况下，确定出第三营销策略，所述第三营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线上消费渠道；
利用所述营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
2.根据权利要求1所述的方法，所述用户场景属性信息还包括用户所处的场景模式信息、和/或用户消费次数信息；
确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略，还包括：
根据所述用户所处的场景模式信息、和/或用户消费次数信息获取对应的营销策略；其中所述营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道；所述消费渠道包括线下到店消费渠道、和/或线下外卖消费渠道、和/或线上消费渠道。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户常驻位置信息根据用户的历史定位记录确定；或者，所述用户常驻位置信息根据用户的历史消费商圈位置确定。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：根据用户的历史定位记录，确定用户连续停留时间超过预设时间的地点，并将该地点的位置信息确定为用户常驻位置信息；和/或，根据预设时间周期内，用户的历史消费商圈预测用户生活或工作的区域，并据此确定用户常驻位置信息。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：
判断用户是否为所述店铺的会员，若否，则引导用户加入会员。
6.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其中，所述用户场景属性信息还包含用户消费次数信息；
根据用户消费次数信息获取对应的营销策略进一步包括：判断用户消费次数信息是否与预设的消费次数范围匹配，若是，则得到全渠道营销策略，所述全渠道营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道、线下外卖消费渠道以及线上消费渠道，利用所述全渠道营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息进一步包括：
若用户消费次数信息不与预设的消费次数范围匹配，则根据用户在店铺的消费行为，获取用户常驻地位置信息。
8.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其中，所述用户所处的场景模式信息包括以下至少一种：出差模式、出游模式、备考模式、养病模式和/或居家模式。
9.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其中，所述营销信息具体为优惠信息。
10.一种基于用户场景属性信息的精准营销装置，包括：
获取模块，适于根据用户在店铺的消费行为，获取用户场景属性信息；其中，所述用户场景属性信息包括用户常驻位置信息；
确定模块，适于确定与所述用户场景属性信息对应的营销策略，进一步适于：将用户常驻位置信息与店铺位置信息进行比较，在用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第一距离范围内的情况下，确定出第一营销策略，所述第一营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道；
或者，在用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第二距离范围内的情况下，确定出第二营销策略，所述第二营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下外卖消费渠道；
或者，在用户常驻位置与店铺位置之间的距离在第三距离范围内的情况下，确定出第三营销策略，所述第三营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线上消费渠道；
提供模块，适于利用所述营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述用户场景属性信息还包括用户所处的场景模式信息、和/或用户消费次数信息；
所述确定模块，还适于：
根据所述用户所处的场景模式信息、和/或用户消费次数信息获取对应的营销策略；其中所述营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道；所述消费渠道包括线下到店消费渠道、和/或线下外卖消费渠道、和/或线上消费渠道。
12.根据权利要求10所述的装置，其中，所述用户常驻位置信息根据用户的历史定位记录确定；或者，所述用户常驻位置信息根据用户的历史消费商圈位置确定。
13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述装置还适于：根据用户的历史定位记录，确定用户连续停留时间超过预设时间的地点，并将该地点的位置信息确定为用户常驻位置信息；和/或，根据预设时间周期内，用户的历史消费商圈预测用户生活或工作的区域，并据此确定用户常驻位置信息。
14.根据权利要求10-13任一项所述的装置，其中，所述装置还包括：
第一判断模块，适于判断用户是否为所述店铺的会员，若否，则引导用户加入会员。
15.根据权利要求11-13任一项所述的装置，其中，所述用户场景属性信息还包含用户消费次数信息；
所述装置还包括：第二判断模块，适于判断用户消费次数信息是否与预设的消费次数范围匹配，若是，则得到全渠道营销策略，所述全渠道营销策略规定了店铺营销活动的消费渠道为线下到店消费渠道、线下外卖消费渠道以及线上消费渠道；
所述提供模块还适于：利用所述全渠道营销策略规定的消费渠道向用户提供店铺营销活动对应的营销信息。
16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述获取模块进一步适于：
若用户消费次数信息不与预设的消费次数范围匹配，则根据用户在店铺的消费行为，获取用户常驻地位置信息。
17.根据权利要求11-13任一项所述的装置，其中，所述用户所处的场景模式信息包括以下至少一种：出差模式、出游模式、备考模式、养病模式和/或居家模式。
18.根据权利要求10-13任一项所述的装置，其中，所述营销信息具体为优惠信息。
19.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-9中任一项所述的基于用户场景属性信息的精准营销方法对应的操作。
20.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-9中任一项所述的基于用户场景属性信息的精准营销方法对应的操作。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111415178A (zh) * 2019-01-04 2020-07-14 阿里巴巴集团控股有限公司 用户权益信息提供方法、装置及电子设备
CN110175858B (zh) * 2019-03-27 2023-07-28 创新先进技术有限公司 一种调整发放电子资源的方法及系统
CN111107155B (zh) * 2019-12-26 2021-01-15 珠海格力电器股份有限公司 一种信息推送的方法及服务器
CN111178968B (zh) * 2019-12-30 2021-10-01 深圳市云积分科技有限公司 一种线上店铺与线下店铺的营销方法和装置
CN111340565B (zh) * 2020-03-20 2023-05-02 北京爱笔科技有限公司 一种信息推荐方法、装置、设备及存储介质
CN112507242B (zh) * 2021-02-04 2021-06-18 浙江口碑网络技术有限公司 一种服务意图识别方法、装置及电子设备
CN113763052A (zh) * 2021-09-14 2021-12-07 胜斗士(上海)科技技术发展有限公司 用于确定店铺的地理服务范围的方法
CN116308513A (zh) * 2023-03-10 2023-06-23 深圳市优讯信息技术有限公司 一种代发客群账户促活留存激励方法、装置、介质及设备
CN117726359B (zh) * 2024-02-08 2024-04-26 成都纳宝科技有限公司 一种互动营销方法、系统和设备

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2780059A1 (en) * 2009-11-06 2011-05-12 Edatanetworks Inc. Method, system, and computer program for attracting local and regional businesses to an automated cause marketing environment
CA2735538A1 (en) * 2011-03-30 2012-09-30 Leonard J. Gaik Affiliate consumer referral marketing
CN104346746A (zh) * 2014-09-27 2015-02-11 深圳市无微不至数字技术有限公司 一种线下商圈的消费动线规划系统及方法
KR20150070481A (ko) * 2013-12-16 2015-06-25 넷다이버(주) 마케팅 시스템 및 이를 이용한 마케팅 방법
CN106296308A (zh) * 2016-08-24 2017-01-04 广州云移信息科技有限公司 一种商户营销方法及系统
KR20170021171A (ko) * 2015-08-17 2017-02-27 주식회사 케이티 마케팅 서비스 제공 방법 및 장치
CN106817384A (zh) * 2015-11-27 2017-06-09 亿阳信通股份有限公司 一种基于用户电信访问行为的分析方法及系统
CN107025578A (zh) * 2017-04-13 2017-08-08 上海艾德韦宣股份有限公司 一种大数据智能营销系统及营销方法
CN107103024A (zh) * 2016-12-23 2017-08-29 阿里巴巴集团控股有限公司 消费数据处理方法、装置及电子设备
CN107230089A (zh) * 2016-03-23 2017-10-03 北京爱街网络科技有限公司 一种智能场景营销方法及其有关设备
CN107403365A (zh) * 2017-07-31 2017-11-28 合肥光照信息科技有限公司 一种基于oto模式的swcc交易中心
CN107451836A (zh) * 2016-05-31 2017-12-08 知而行（上海）营销咨询有限公司 一种基于线下用户消费行为的可配置优惠券分发方法
CN107622400A (zh) * 2016-07-13 2018-01-23 湖南易分销电子商务有限公司 一种应用于网络购物优惠活动的处理系统及方法
CN107657483A (zh) * 2017-09-30 2018-02-02 四川智胜慧旅科技有限公司 一种全域智慧旅游系统
CN107679915A (zh) * 2017-09-30 2018-02-09 平安科技（深圳）有限公司 营销活动的管理方法、装置、设备及计算机存储介质
CN107844988A (zh) * 2017-09-15 2018-03-27 南京安讯科技有限责任公司 一种基于大数据挖掘和地理位置匹配的智能营销系统
CN107862549A (zh) * 2017-11-03 2018-03-30 北京翰宁智能科技有限责任公司 一种优惠券投放方法及系统
CN108038722A (zh) * 2017-12-07 2018-05-15 深圳慧逛信息服务有限公司 一种互动营销系统
CN108289121A (zh) * 2018-01-02 2018-07-17 阿里巴巴集团控股有限公司 营销信息的推送方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110131098A1 (en) * 2009-11-30 2011-06-02 Jack Bafia System and method for facilitating affiliate marketing relationships
US20150170225A1 (en) * 2013-12-18 2015-06-18 Jean Élie Belleroche Collaborative platform system for live entertaining
CN107609960A (zh) * 2017-10-18 2018-01-19 口碑(上海)信息技术有限公司 推荐理由生成方法及装置

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2780059A1 (en) * 2009-11-06 2011-05-12 Edatanetworks Inc. Method, system, and computer program for attracting local and regional businesses to an automated cause marketing environment
CA2735538A1 (en) * 2011-03-30 2012-09-30 Leonard J. Gaik Affiliate consumer referral marketing
KR20150070481A (ko) * 2013-12-16 2015-06-25 넷다이버(주) 마케팅 시스템 및 이를 이용한 마케팅 방법
CN104346746A (zh) * 2014-09-27 2015-02-11 深圳市无微不至数字技术有限公司 一种线下商圈的消费动线规划系统及方法
KR20170021171A (ko) * 2015-08-17 2017-02-27 주식회사 케이티 마케팅 서비스 제공 방법 및 장치
CN106817384A (zh) * 2015-11-27 2017-06-09 亿阳信通股份有限公司 一种基于用户电信访问行为的分析方法及系统
CN107230089A (zh) * 2016-03-23 2017-10-03 北京爱街网络科技有限公司 一种智能场景营销方法及其有关设备
CN107451836A (zh) * 2016-05-31 2017-12-08 知而行（上海）营销咨询有限公司 一种基于线下用户消费行为的可配置优惠券分发方法
CN107622400A (zh) * 2016-07-13 2018-01-23 湖南易分销电子商务有限公司 一种应用于网络购物优惠活动的处理系统及方法
CN106296308A (zh) * 2016-08-24 2017-01-04 广州云移信息科技有限公司 一种商户营销方法及系统
CN107103024A (zh) * 2016-12-23 2017-08-29 阿里巴巴集团控股有限公司 消费数据处理方法、装置及电子设备
CN107025578A (zh) * 2017-04-13 2017-08-08 上海艾德韦宣股份有限公司 一种大数据智能营销系统及营销方法
CN107403365A (zh) * 2017-07-31 2017-11-28 合肥光照信息科技有限公司 一种基于oto模式的swcc交易中心
CN107844988A (zh) * 2017-09-15 2018-03-27 南京安讯科技有限责任公司 一种基于大数据挖掘和地理位置匹配的智能营销系统
CN107657483A (zh) * 2017-09-30 2018-02-02 四川智胜慧旅科技有限公司 一种全域智慧旅游系统
CN107679915A (zh) * 2017-09-30 2018-02-09 平安科技（深圳）有限公司 营销活动的管理方法、装置、设备及计算机存储介质
CN107862549A (zh) * 2017-11-03 2018-03-30 北京翰宁智能科技有限责任公司 一种优惠券投放方法及系统
CN108038722A (zh) * 2017-12-07 2018-05-15 深圳慧逛信息服务有限公司 一种互动营销系统
CN108289121A (zh) * 2018-01-02 2018-07-17 阿里巴巴集团控股有限公司 营销信息的推送方法及装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
J品牌O2O门店服饰营销策略研究;冯曦涓;韩祖奇;;科技通报;20150531(第05期);全文 *
中国奢侈品市场现状及营销对策;李馨;邹娅玲;周霞霞;刘莹;李黎;;昆明冶金高等专科学校学报;20160614(第02期);全文 *
基于电子优惠券的多渠道整合策略研究;罗美玲;李刚;张文杰;;运筹与管理;20170225(第02期);全文 *
浅析全渠道视角下的茶叶营销模式;廖颖川;;茶世界;20170215(第02期);全文 *

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