CN113205282A - 一种基于大数据分析的新零售商品运营系统及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于大数据分析的新零售商品运营系统及装置。该系统包括大数据收集层，用于收集商品信息和消费者信息；商品信息包括不同商家对商品的定价，商品的历史价格和商品的成本价，消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；运营系统层，用于通过大数据技术对大数据收集层中的信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；终端应用层，与运营系统层通信连接，用于供不同的商家调用商品的定价、商品的历史价格和商品的成本价，并为商家显示定价推荐信息和库存推荐信息。本申请实施例中的系统，可以为商家提供准确的运营信息，有利于商家运营，并可提高用户的购物体验。本申请可广泛应用于大数据技术领域内。

Description

一种基于大数据分析的新零售商品运营系统及装置

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其是一种基于大数据分析的新零售商品运营系统及装置。

背景技术

商品零售行业与人们的生活息息相关，自零售行业诞生之日起，零售商就一直致力于将商品的信息与消费者需求尽可能对应，实现精准营销。传统的商品运营一般包括商品的采购环节，而商家在采购环节往往只是基于自身的判断来安排，忽视了用户的实际需求。综上，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。

发明内容

本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本申请实施例的一个目的在于提供一种基于大数据分析的新零售商品运营系统，该系统能够为商家提供准确的运营信息，有利于商家运营，并可提高用户的购物体验。

本申请实施例的另一个目的在于提供一种基于大数据分析的新零售商品运营装置。

为了达到上述技术目的，本申请实施例所采取的技术方案包括：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据分析的新零售商品运营系统，包括：

大数据收集层，用于收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

运营系统层，用于通过大数据技术对所述大数据收集层中的信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

终端应用层，与所述运营系统层通信连接，用于供不同的商家调用所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

另外，根据本申请上述实施例的系统，还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述系统还包括：

大数据信息存储层，用于对所述大数据收集层收集得到的信息进行编码、分类和存储。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述大数据收集层收集的数据源包括结构化数据和非结构化数据。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述非结构化数据包括图像、视频、字符、日志中的至少一种。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述系统还包括大数据云平台。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述大数据云平台包括聚类分析、关联分析、时空分析和定性归纳分析中至少一种算法工具。

第二方面，本申请实施例提供了另一种基于大数据分析的新零售商品运营系统，包括：

收集模块，用于收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

分析模块，用于通过大数据技术对所述商品信息和所述消费者信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

发送模块，用于向不同的商家发送所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种基于大数据分析的新零售商品运营装置，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现如下步骤：

收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

通过大数据技术对所述商品信息和所述消费者信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

向不同的商家发送所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

本申请的优点和有益效果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，或通过本申请的实践了解到：

本申请实施例中的基于大数据分析的新零售商品运营系统，包括大数据收集层，用于收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；运营系统层，用于通过大数据技术对所述大数据收集层中的信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；终端应用层，与所述运营系统层通信连接，用于供不同的商家调用所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。本申请实施例中的基于大数据分析的新零售商品运营系统，可以为商家提供准确的运营信息，有利于商家运营，并可提高用户的购物体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本申请实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本申请的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员来说，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的新零售商品运营系统的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种基于大数据分析的新零售商品运营系统的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的新零售商品运营装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

相关技术中，对于商品的运营往往单一依靠商家自己的经验和决策来执行，针对性不强。较大的商家对用户的服务经验更加丰富，而小商家往往没有一定的运营经验，生存较为艰难，例如对于某些商品的库存，很多商家往往就把握不好，有时库存会出现大量积压，导致运营成本激增，资金链难以维系；而有时库存量又会出现不足，导致用户购物体验较差。本申请实施例中，提出一种基于大数据分析的新零售商品运营系统，主要适用于商家，可以为他们提供更多的信息，使其更好地为各种类型的用户群体服务，满足消费者多元化、差异化的需求，提高购物服务的质量和用户的购物体验。

参照图1，本申请实施例中提供一种基于大数据分析的新零售商品运营系统，该系统包括：

大数据收集层，用于收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

本申请实施例中，新零售商品运营系统通过大数据收集层实现商品数据和信息的收集，通过将不同终端的数据抓取、汇聚，形成集中统一的数据资源。这些数据和信息是整个系统运营的基础，其数据质量、大小、规模以及可靠性直接影响后续终端应用层的可靠性。可以理解的是，大数据收集层是本申请整个新零售商品运营系统的基础，大数据收集层和其他的平台系统对接，将获取到的商品信息与消费者信息等各类数据上传到新零售商品运营系统中，其他的平台系统可以包括第三方应用的数据库系统、各种移动终端、任务分发系统等等。本申请实施例中的商品信息主要包括不同商家对商品的定价，商品的历史价格和商品的成本价，消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录等，大数据收集层支持不同数据类型的数据获取，例如可以包括各种主流数据库、各种类型的非结构化数据文件(如视音频、图片、文档等)，也能够从互联网、物联网等新兴媒体上获取上述所需的数据。

大数据信息存储层：通过一个或多个接口连接到大数据收集层，将大数据收集层收集到的信息和数据进行编码、分类，形成数据集合，存入存储器中。

本系统中，由大数据收集层获取的数据能够形成海量的信息源，但是这些信息源未进行整合，故可以通过大数据信息存储层存储，系统中的其他组件单元需要用到这些信息时可随时调取。

大数据云平台，通过光纤宽带传输网络至中央服务器，形成大数据云平台。

本申请实施例中，大数据云平台可以采用大数据分析挖掘工具对大数据信息存储层中的数据进行分析，具体可以包括聚类分析、关联分析、时空分析和定性归纳分析等工具。通过光纤传输网络连接到大数据信息存储层，大数据的海量信息源经过大数据云平台计算各类数据，分析并推算出最优的定价范围和最优的库存范围。主要包含两方面：一方面是根据消费者信息，分析当前消费者过去购买的同类商品主要集中在哪一价格区间，购物车或者收藏夹中的商品在哪一定价范围，从而得出具有普适性的定价范围；另一个方面是在当前市场中，各个商家对于同类商品的定价情况，可以正态分布找到最合适的定价范围。商品的库存范围可以通过用户的购物量来确定。此外，大数据云平台还提供数据库、虚拟化、分布式计算、内存计算、图计算、流计算、协同工作交流等服务。

运营系统层，用于通过大数据技术对所述大数据收集层中的信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

本申请实施例中，运营系统层主要用于借助大数据云计算技术，将大数据云平台的数据进行分析，该运营系统层可以包括定价系统层和库存系统层，定价系统层用于分析商品的历史价格、同类商品价格和推荐商品价格。库存系统层用于分析历史库存的动态变化数据、当前库存和推荐库存量。运营系统层依据智能化算法，依据各类数据，包括商品历史交易数据、当前价格、同类商品价格、成本价、预期收益、历史库存、当前库存、消费者购物数据、浏览商品数据等，可以通过各类价格数据求均值、加权的形式得到推荐价格；还可以分析消费者在历史购物中购买同类商品的价格推测消费者的购买水平，得到一个推荐定价参考。经过上述分析，可以得到定价推荐信息和库存推荐信息。

终端应用层，与运营系统层通信连接，用于供不同的商家调用所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

本申请实施例中，终端应用层提供商家使用的数据子模块，实现数据的调用、查询和管理；终端应用层提供资源的接口可以将运营系统层的数据汇聚，按照不同的业务逻辑进行处理和展示，面向商家，方便使用。具体地，应用层可采用一个或多个接口，用于读取和调用数据，包括互联网、移动设备端、企业内部系统等。商家使用终端设备时可随时随地调取相关的需求数据。

参照图2，本申请实施例中，还提供另一种基于大数据分析的新零售商品运营系统：

收集模块101，用于收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

分析模块102，用于通过大数据技术对所述商品信息和所述消费者信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

发送模块103，用于向不同的商家发送所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

可以理解的是，上述实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述实施例相同，并且达到的有益效果与上述实施例所达到的有益效果也相同。

参照图3，本申请实施例提供了一种基于大数据分析的新零售商品运营装置，包括：

至少一个处理器201；

至少一个存储器202，用于存储至少一个程序；

当至少一个程序被至少一个处理器201执行时，使得至少一个处理器201实现如下的步骤：

收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

通过大数据技术对所述商品信息和所述消费者信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

向不同的商家发送所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

同理，上述系统实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述系统实施例相同，并且达到的有益效果与上述系统实施例所达到的有益效果也相同。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器201可执行的程序，处理器201可执行的程序在由处理器201执行时用于执行如下的步骤：

收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

通过大数据技术对所述商品信息和所述消费者信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

向不同的商家发送所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

同理，上述系统实施例中的内容均适用于本计算机可读存储介质实施例中，本计算机可读存储介质实施例所具体实现的功能与上述系统实施例相同，并且达到的有益效果与上述系统实施例所达到的有益效果也相同。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本申请的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本申请，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本申请是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本申请。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本申请的范围，本申请的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。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方式或示例。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方式或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不限于实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (8)

1.一种基于大数据分析的新零售商品运营系统，其特征在于，包括：

大数据收集层，用于收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

运营系统层，用于通过大数据技术对所述大数据收集层中的信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

终端应用层，与所述运营系统层通信连接，用于供不同的商家调用所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的新零售商品运营系统，其特征在于，所述系统还包括：

大数据信息存储层，用于对所述大数据收集层收集得到的信息进行编码、分类和存储。

3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的新零售商品运营系统，其特征在于，所述大数据收集层收集的数据源包括结构化数据和非结构化数据。

4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的新零售商品运营系统，其特征在于，所述非结构化数据包括图像、视频、字符、日志中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的新零售商品运营系统，其特征在于：所述系统还包括大数据云平台。

6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的新零售商品运营系统，其特征在于：所述大数据云平台包括聚类分析、关联分析、时空分析和定性归纳分析中至少一种算法工具。

7.一种基于大数据分析的新零售商品运营系统，其特征在于，包括：

收集模块，用于收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

分析模块，用于通过大数据技术对所述商品信息和所述消费者信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

发送模块，用于向不同的商家发送所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

8.一种基于大数据分析的新零售商品运营装置，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如下步骤：

收集商品信息和消费者信息；所述商品信息包括不同商家对所述商品的定价，所述商品的历史价格和所述商品的成本价，所述消费者信息包括身份信息、线上商品浏览记录、购物记录、问卷调查记录；

通过大数据技术对所述商品信息和所述消费者信息进行分析，得到定价推荐信息和库存推荐信息；

向不同的商家发送所述商品的定价、所述商品的历史价格和所述商品的成本价，并为所述商家显示所述定价推荐信息和所述库存推荐信息。

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