CN113743999A - 基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统 - Google Patents
基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113743999A CN113743999A CN202111312170.XA CN202111312170A CN113743999A CN 113743999 A CN113743999 A CN 113743999A CN 202111312170 A CN202111312170 A CN 202111312170A CN 113743999 A CN113743999 A CN 113743999A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- brand
- sub
- brands
- linked
- chain
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
- G06Q30/0204—Market segmentation
- G06Q30/0205—Location or geographical consideration
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,涉及品牌选址技术领域,解决了现有技术中在营销策略下无法准确选取门店地址的技术问题,对连锁品牌进行选址,通过将选址过程中的数据进行上链存储,并将区块链内的数据进行公开或者加密,在数据安全前提下进行数据共享,提高了品牌选址的准确性;将连锁品牌与经营区域进行配对有利于提高了品牌选址的准确性,判断连锁品牌在对应子区域内的竞争压力,进一步提高了品牌选址的准确性,判断子区域内现有品牌与连锁品牌的联合效应是否为积极效应,从而将预配对的连锁品牌和子区域进行确定,进一步加快选址进度,同时提高选址准确率。
Description
技术领域
本发明涉及品牌选址技术领域,具体为基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统。
背景技术
渠道部门在面临的企业变革过程中的作用越来越明显,门店的位置对于树立品牌是非常关键的,特别是我们的品牌在转型的时期。不仅要确保门店能够给公司带来良好的回报;更重要的是确保该门店的位置具有长期的竞争性,财务回报具备持续性和稳定性。必须认识到,我们的门店是顾客获得产品体验,认知我们品牌的地方。门店的选址是一门艺术,更是一门科学。
但是在现有技术中,无法将市场内品牌进行选址时采集的数据进行储存,同时无法在数据安全的前提下进行权限设定,增加市场内品牌门店选址的成本,不利于市场稳定;无法通过多方面分析进行选址分析,导致连锁品牌的选址效率低下;此外,无法将连锁品牌入驻区域后的效应进行分析,不能够判断现有品牌对其带来的效应,导致实时入驻的连锁品牌运营盈利概率降低。
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决的问题,而提出基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,对连锁品牌进行选址,通过将选址过程中的数据进行上链存储,并将区块链内的数据进行公开或者加密,在数据安全前提下进行数据共享,提高了品牌选址的准确性;将连锁品牌与经营区域进行配对有利于提高了品牌选址的准确性,从而降低了连锁品牌因地址选择不当导致经营亏损的风险;判断连锁品牌在对应子区域内的竞争压力,从而进一步提高了品牌选址的准确性,降低了连锁品牌运营亏损的风险;判断子区域内现有品牌与连锁品牌的联合效应是否为积极效应,从而将预配对的连锁品牌和子区域进行确定,进一步加快选址进度,同时提高选址准确率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,其特征在于,包括区块链选址平台,区块链选址平台内设置有服务器,服务器通讯连接有地段分析单元、品牌选择单元、联合效应分析单元以及区块链数据库,其中,品牌选择单元通讯连接有区域分析单元和竞争分析单元;
区块链选址平台用于对连锁品牌进行选址,通过将选址过程中的数据进行上链存储;服务器生成品牌选择信号并将品牌选择信号发送至品牌选择单元,通过品牌选择单元用于对连锁品牌进行分析筛选,通过区域分析单元对连锁品牌的经营区域进行分析,将经营区域与连锁品牌进行合理匹配;通过竞争分析单元对完成配对的子区域和连锁品牌进行分析;通过联合效应分析单元对预配对的连锁品牌和子区域进行分析;通过地段分析单元在设定址域内对预配对连锁品牌进行地段选址;通过区块链数据库进行数据储存和加密。
作为本发明的一种优选实施方式,区域分析单元的区域分析过程如下:
将经营区域划分为o个子区域,o为大于1的自然数,采集到各个子区域的平均每月购物支付总额以及子区域每月的总经济产值,并将各个子区域的平均每月购物支付总额以及子区域每月的总经济产值分别标记为JEo和JJo;通过分析获取到各个子区域的经济分析系数Xo;
将各个子区域的经济分析系数Xo分别与经济分析系数阈值范围进行比较:
若子区域的经济分析系数大于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为一级子区域;若子区域的经济分析系数位于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为二级子区域;若子区域的经济分析系数小于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为三级子区域;
将一级子区域、二级子区域以及三级子区域发送至品牌选择单元。
作为本发明的一种优选实施方式,品牌选择单元接收到一级子区域、二级子区域以及三级子区域后,采集到连锁品牌与同类品牌的超出价格值以及连锁品牌的价格波动频率,并将连锁品牌与同类品牌的超出价格值以及连锁品牌的价格波动频率分别与超出价格值阈值和价格波动频率阈值进行比较:
若连锁品牌与同类品牌的价格差值大于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率小于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为一级品牌;若连锁品牌与同类品牌的价格差值大于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率大于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为二级品牌;连锁品牌与同类品牌的价格差值小于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率小于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为三级品牌;将子区域与连锁品牌进行相同等级配对,并将配对的子区域和连锁品牌进行分析。
作为本发明的一种优选实施方式,竞争分析单元的竞争分析过程如下:
根据连锁品牌历史消费统计获取到连锁品牌对应消费人群的年龄段,并将其标记为需求年龄段,采集到连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量,并将连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量标记为SL;采集到需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例,并将需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例标记为BZ;
将连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL与需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ分别与产品品牌数量阈值和人数比例阈值进行比较:
若连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL大于产品品牌数量阈值,且需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ小于人数比例阈值,则判定连锁品牌与对应子区域匹配不合适,生成匹配失败信号并将匹配失败信号和连锁品牌以及对应子区域一同发送至品牌选择单元;
若连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL小于产品品牌数量阈值,且需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ大于人数比例阈值,则判定连锁品牌与对应子区域匹配合适,生成匹配成功信号并将匹配成功信号和连锁品牌以及对应子区域一同发送至品牌选择单元;
品牌选择单元接收到匹配失败信号和连锁品牌以及对应子区域后,将对应连锁品牌和子区域取消配对,接收到匹配成功信号和连锁品牌以及对应子区域后将对应连锁品牌和子区域进行预配对;并将取消配对和预配对的连锁品牌和子区域以及对应等级标记为粗略选址数据,将粗略选址数据通过服务器发送至区块链数据库,区块链数据库接收到粗略选址数据后将其设置公开权限,且权限对应范围为市场内所有品牌对应公司。
作为本发明的一种优选实施方式,联合效应分析单元的效应分析过程如下:
将预配对的连锁品牌和子区域分别预配对连锁品牌和预配对子区域,采集到预配对连锁品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率,并将预配对连锁品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率标记为预配对连锁品牌的品牌信用度;采集到预配对连锁品牌在市场上的认同客户的数量,并将预配对连锁品牌在市场上的认同客户的数量标记为预配对连锁品牌的品牌品类度;
采集到预配对子区域内现有品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率,并将预配对子区域内现有品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率标记为现有品牌的品牌信用度;采集到预配对子区域内现有品牌在市场上的认同客户的数量,并将预配对子区域内现有品牌在市场上的认同客户的数量标记为现有品牌的品牌品类度;
当预配对连锁品牌与现有品牌对应产品类型一致时,若预配对连锁品牌的品牌信用度大于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度大于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生积极效应,并将现有产品标记为积极产品;
若预配对连锁品牌的品牌信用度小于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度小于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生消极效应,并将现有产品标记为消极产品;
当预配对连锁品牌与现有品牌对应产品类型不一致时,若预配对连锁品牌的品牌信用度小于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度小于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生积极效应,并将现有产品标记为积极产品;
若预配对连锁品牌的品牌信用度大于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度大于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生消极效应,并将现有产品标记为消极产品;
将预配对子区域内消极产品数量与积极产品数量进行统计,若消极产品数量小于积极产品数量,且积极产品数量小于对应阈值,则将预配对子区域标记为预配对连锁品牌的设定址域;若消极产品数量大于积极产品数量或者积极产品数量大于对应阈值,则将预配对子区域标记为预配对连锁品牌的非设定址域;
将预配对连锁品牌和对应设定址域发送至服务器,并通过服务器发送至区块链数据库,区块链数据库接收到预配对连锁品牌和对应设定址域后,将其设置私密权限,仅为对应连锁品牌公司公开。
作为本发明的一种优选实施方式,地段分析单元的地段分析过程如下:
将设定址域划分为k个子域段,k为大于1的自然数,采集到各个子域段的平均人流量以及平均车流速度,并将子域段的平均人流量以及平均车流速度分别与人流量阈值和车流速度阈值进行比较:
若子域段的平均人流量大于人流量阈值且平均车流速度大于车流速度阈值,则将对应子域段标记为选中店址;若子域段的平均人流量小于人流量阈值或者平均车流速度大于车流速度阈值,则将对应子域段标记为筛出店址;
将选中店址与对应连锁品牌发送至服务器。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明中,对连锁品牌进行选址,通过将选址过程中的数据进行上链存储,并将区块链内的数据进行公开或者加密,在数据安全前提下进行数据共享,提高了品牌选址的准确性;将连锁品牌与经营区域进行配对有利于提高了品牌选址的准确性,从而降低了连锁品牌因地址选择不当导致经营亏损的风险;判断连锁品牌在对应子区域内的竞争压力,从而进一步提高了品牌选址的准确性,降低了连锁品牌运营亏损的风险;
判断子区域内现有品牌与连锁品牌的联合效应是否为积极效应,从而将预配对的连锁品牌和子区域进行确定,进一步加快选址进度,同时提高选址准确率;在设定址域内对预配对连锁品牌进行地段选址,保证对应连锁品牌在设定址域内运营效果最好,提高了选址带来的有益效果,提高了连锁品牌的盈利概率。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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,基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,包括区块链选址平台,区块链选址平台内设置有服务器,服务器通讯连接有地段分析单元、品牌选择单元、联合效应分析单元以及区块链数据库,其中,品牌选择单元通讯连接有区域分析单元和竞争分析单元;
区块链选址平台用于对连锁品牌进行选址,通过将选址过程中的数据进行上链存储,并将区块链内的数据进行公开或者加密,在数据安全前提下进行数据共享,提高了品牌选址的准确性,服务器生成品牌选择信号并将品牌选择信号发送至品牌选择单元,品牌选择单元用于对连锁品牌进行分析筛选,从而确定实时选址的品牌,采集到各个种类的连锁品牌并将其设置标号i,i为大于1的自然数,同时生成区域分析信号并将区域分析信号发送至区域分析单元;
区域分析单元用于对连锁品牌的经营区域进行分析,将经营区域与连锁品牌进行合理匹配,将连锁品牌与经营区域进行配对有利于提高了品牌选址的准确性,从而降低了连锁品牌因地址选择不当导致经营亏损的风险,具体区域分析过程如下:
将经营区域划分为o个子区域,o为大于1的自然数,采集到各个子区域的平均每月购物支付总额以及子区域每月的总经济产值,并将各个子区域的平均每月购物支付总额以及子区域每月的总经济产值分别标记为JEo和JJo;通过公式Xo=α(JEo×a1+JJo×a2)获取到各个子区域的经济分析系数Xo,其中,a1和a2均为预设比例系数,且a1>a2>0,α为误差修正因子,取值为1.23;
将各个子区域的经济分析系数Xo分别与经济分析系数阈值范围进行比较:
若子区域的经济分析系数大于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为一级子区域;若子区域的经济分析系数位于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为二级子区域;若子区域的经济分析系数小于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为三级子区域;
将一级子区域、二级子区域以及三级子区域发送至品牌选择单元;
品牌选择单元接收到一级子区域、二级子区域以及三级子区域后,采集到连锁品牌与同类品牌的超出价格值以及连锁品牌的价格波动频率,并将连锁品牌与同类品牌的超出价格值以及连锁品牌的价格波动频率分别与超出价格值阈值和价格波动频率阈值进行比较:
若连锁品牌与同类品牌的价格差值大于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率小于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为一级品牌;若连锁品牌与同类品牌的价格差值大于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率大于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为二级品牌;连锁品牌与同类品牌的价格差值小于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率小于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为三级品牌;
将子区域与连锁品牌进行相同等级配对,并将配对的子区域和连锁品牌进行分析,生成竞争分析信号并将竞争分析信号发送至竞争分析单元,竞争分析单元用于对完成配对的子区域和连锁品牌进行分析,判断连锁品牌在对应子区域内的竞争压力,从而进一步提高了品牌选址的准确性,降低了连锁品牌运营亏损的风险,具体竞争分析过程如下:
根据连锁品牌历史消费统计获取到连锁品牌对应消费人群的年龄段,并将其标记为需求年龄段,采集到连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量,并将连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量标记为SL;采集到需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例,并将需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例标记为BZ;
将连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL与需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ分别与产品品牌数量阈值和人数比例阈值进行比较:
若连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL大于产品品牌数量阈值,且需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ小于人数比例阈值,则判定连锁品牌与对应子区域匹配不合适,生成匹配失败信号并将匹配失败信号和连锁品牌以及对应子区域一同发送至品牌选择单元;
若连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL小于产品品牌数量阈值,且需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ大于人数比例阈值,则判定连锁品牌与对应子区域匹配合适,生成匹配成功信号并将匹配成功信号和连锁品牌以及对应子区域一同发送至品牌选择单元;
品牌选择单元接收到匹配失败信号和连锁品牌以及对应子区域后,将对应连锁品牌和子区域取消配对,接收到匹配成功信号和连锁品牌以及对应子区域后将对应连锁品牌和子区域进行预配对;并将取消配对和预配对的连锁品牌和子区域以及对应等级标记为粗略选址数据,将粗略选址数据通过服务器发送至区块链数据库,区块链数据库接收到粗略选址数据后将其设置公开权限,且权限对应范围为市场内所有品牌对应公司;
品牌选择单元生成效应分析信号并将效应分析信号和预配对的连锁品牌和子区域发送至联合效应分析单元,联合效应分析单元用于对预配对的连锁品牌和子区域进行分析,判断子区域内现有品牌与连锁品牌的联合效应是否为积极效应,从而将预配对的连锁品牌和子区域进行确定,进一步加快选址进度,同时提高选址准确率,具体效应分析过程如下:
将预配对的连锁品牌和子区域分别预配对连锁品牌和预配对子区域,采集到预配对连锁品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率,并将预配对连锁品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率标记为预配对连锁品牌的品牌信用度;采集到预配对连锁品牌在市场上的认同客户的数量,并将预配对连锁品牌在市场上的认同客户的数量标记为预配对连锁品牌的品牌品类度;认同客户表示为对连锁品牌有对应了解的客户;附加条件表示为品牌对顾客的额外条件,如七天包退还、包邮等相关条件;
采集到预配对子区域内现有品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率,并将预配对子区域内现有品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率标记为现有品牌的品牌信用度;采集到预配对子区域内现有品牌在市场上的认同客户的数量,并将预配对子区域内现有品牌在市场上的认同客户的数量标记为现有品牌的品牌品类度;
当预配对连锁品牌与现有品牌对应产品类型一致时,若预配对连锁品牌的品牌信用度大于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度大于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生积极效应,并将现有产品标记为积极产品;
若预配对连锁品牌的品牌信用度小于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度小于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生消极效应,并将现有产品标记为消极产品;
当预配对连锁品牌与现有品牌对应产品类型不一致时,若预配对连锁品牌的品牌信用度小于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度小于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生积极效应,并将现有产品标记为积极产品;
若预配对连锁品牌的品牌信用度大于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度大于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生消极效应,并将现有产品标记为消极产品;
将预配对子区域内消极产品数量与积极产品数量进行统计,若消极产品数量小于积极产品数量,且积极产品数量小于对应阈值,则将预配对子区域标记为预配对连锁品牌的设定址域;若消极产品数量大于积极产品数量或者积极产品数量大于对应阈值,则将预配对子区域标记为预配对连锁品牌的非设定址域;
将预配对连锁品牌和对应设定址域发送至服务器,并通过服务器发送至区块链数据库,区块链数据库接收到预配对连锁品牌和对应设定址域后,将其设置私密权限,仅为对应连锁品牌公司公开;
服务器接收到预配对连锁品牌和对应设定址域后,生成地段分析信号并将地段分析信号发送至地段分析单元,地段分析单元用于在设定址域内对预配对连锁品牌进行地段选址,保证对应连锁品牌在设定址域内运营效果最好,提高了选址带来的有益效果,提高了连锁品牌的盈利概率,具体地段分析过程如下:
将设定址域划分为k个子域段,k为大于1的自然数,采集到各个子域段的平均人流量以及平均车流速度,并将子域段的平均人流量以及平均车流速度分别与人流量阈值和车流速度阈值进行比较:
若子域段的平均人流量大于人流量阈值且平均车流速度大于车流速度阈值,则将对应子域段标记为选中店址;若子域段的平均人流量小于人流量阈值或者平均车流速度大于车流速度阈值,则将对应子域段标记为筛出店址;
将选中店址与对应连锁品牌发送至服务器。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置;
本发明在使用时,通过区块链选址平台对连锁品牌进行选址,通过将选址过程中的数据进行上链存储;服务器生成品牌选择信号并将品牌选择信号发送至品牌选择单元,通过品牌选择单元用于对连锁品牌进行分析筛选,通过区域分析单元对连锁品牌的经营区域进行分析,将经营区域与连锁品牌进行合理匹配;通过竞争分析单元对完成配对的子区域和连锁品牌进行分析;通过联合效应分析单元对预配对的连锁品牌和子区域进行分析;通过地段分析单元在设定址域内对预配对连锁品牌进行地段选址;通过区块链数据库进行数据储存和加密。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (6)
1.基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,其特征在于,包括区块链选址平台,区块链选址平台内设置有服务器,服务器通讯连接有地段分析单元、品牌选择单元、联合效应分析单元以及区块链数据库,其中,品牌选择单元通讯连接有区域分析单元和竞争分析单元;
区块链选址平台用于对连锁品牌进行选址,通过将选址过程中的数据进行上链存储;服务器生成品牌选择信号并将品牌选择信号发送至品牌选择单元,通过品牌选择单元用于对连锁品牌进行分析筛选,通过区域分析单元对连锁品牌的经营区域进行分析,将经营区域与连锁品牌进行合理匹配;通过竞争分析单元对完成配对的子区域和连锁品牌进行分析;通过联合效应分析单元对预配对的连锁品牌和子区域进行分析;通过地段分析单元在设定址域内对预配对连锁品牌进行地段选址;通过区块链数据库进行数据储存和加密。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,其特征在于,区域分析单元的区域分析过程如下:
将经营区域划分为o个子区域,o为大于1的自然数,采集到各个子区域的平均每月购物支付总额以及子区域每月的总经济产值,并将各个子区域的平均每月购物支付总额以及子区域每月的总经济产值分别标记为JEo和JJo;通过分析获取到各个子区域的经济分析系数Xo;
将各个子区域的经济分析系数Xo分别与经济分析系数阈值范围进行比较:
若子区域的经济分析系数大于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为一级子区域;若子区域的经济分析系数位于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为二级子区域;若子区域的经济分析系数小于经济分析系数阈值范围,则将对应子区域标记为三级子区域;
将一级子区域、二级子区域以及三级子区域发送至品牌选择单元。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,其特征在于,品牌选择单元接收到一级子区域、二级子区域以及三级子区域后,采集到连锁品牌与同类品牌的超出价格值以及连锁品牌的价格波动频率,并将连锁品牌与同类品牌的超出价格值以及连锁品牌的价格波动频率分别与超出价格值阈值和价格波动频率阈值进行比较:
若连锁品牌与同类品牌的价格差值大于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率小于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为一级品牌;若连锁品牌与同类品牌的价格差值大于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率大于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为二级品牌;连锁品牌与同类品牌的价格差值小于超出价格值阈值,且连锁品牌的价格波动频率小于价格波动频率阈值,则将对应连锁品牌标记为三级品牌;将子区域与连锁品牌进行相同等级配对,并将配对的子区域和连锁品牌进行分析。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,其特征在于,竞争分析单元的竞争分析过程如下:
根据连锁品牌历史消费统计获取到连锁品牌对应消费人群的年龄段,并将其标记为需求年龄段,采集到连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量,并将连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量标记为SL;采集到需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例,并将需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例标记为BZ;
将连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL与需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ分别与产品品牌数量阈值和人数比例阈值进行比较:
若连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL大于产品品牌数量阈值,且需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ小于人数比例阈值,则判定连锁品牌与对应子区域匹配不合适,生成匹配失败信号并将匹配失败信号和连锁品牌以及对应子区域一同发送至品牌选择单元;
若连锁品牌对应子区域内需求年龄段适应产品品牌数量SL小于产品品牌数量阈值,且需求年龄段人群数量占对应区域总人数的比例BZ大于人数比例阈值,则判定连锁品牌与对应子区域匹配合适,生成匹配成功信号并将匹配成功信号和连锁品牌以及对应子区域一同发送至品牌选择单元;
品牌选择单元接收到匹配失败信号和连锁品牌以及对应子区域后,将对应连锁品牌和子区域取消配对,接收到匹配成功信号和连锁品牌以及对应子区域后将对应连锁品牌和子区域进行预配对;并将取消配对和预配对的连锁品牌和子区域以及对应等级标记为粗略选址数据,将粗略选址数据通过服务器发送至区块链数据库,区块链数据库接收到粗略选址数据后将其设置公开权限,且权限对应范围为市场内所有品牌对应公司。
5.根据权利要求1所述的基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,其特征在于,联合效应分析单元的效应分析过程如下:
将预配对的连锁品牌和子区域分别预配对连锁品牌和预配对子区域,采集到预配对连锁品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率,并将预配对连锁品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率标记为预配对连锁品牌的品牌信用度;采集到预配对连锁品牌在市场上的认同客户的数量,并将预配对连锁品牌在市场上的认同客户的数量标记为预配对连锁品牌的品牌品类度;
采集到预配对子区域内现有品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率,并将预配对子区域内现有品牌的附加条件对顾客的承诺兑现率标记为现有品牌的品牌信用度;采集到预配对子区域内现有品牌在市场上的认同客户的数量,并将预配对子区域内现有品牌在市场上的认同客户的数量标记为现有品牌的品牌品类度;
当预配对连锁品牌与现有品牌对应产品类型一致时,若预配对连锁品牌的品牌信用度大于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度大于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生积极效应,并将现有产品标记为积极产品;
若预配对连锁品牌的品牌信用度小于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度小于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生消极效应,并将现有产品标记为消极产品;
当预配对连锁品牌与现有品牌对应产品类型不一致时,若预配对连锁品牌的品牌信用度小于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度小于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生积极效应,并将现有产品标记为积极产品;
若预配对连锁品牌的品牌信用度大于现有品牌的品牌信用度,且预配对连锁品牌的品牌品类度大于现有品牌的品牌品类度,则判断现有品牌对预配对连锁品牌产生消极效应,并将现有产品标记为消极产品;
将预配对子区域内消极产品数量与积极产品数量进行统计,若消极产品数量小于积极产品数量,且积极产品数量小于对应阈值,则将预配对子区域标记为预配对连锁品牌的设定址域;若消极产品数量大于积极产品数量或者积极产品数量大于对应阈值,则将预配对子区域标记为预配对连锁品牌的非设定址域;
将预配对连锁品牌和对应设定址域发送至服务器,并通过服务器发送至区块链数据库,区块链数据库接收到预配对连锁品牌和对应设定址域后,将其设置私密权限,仅为对应连锁品牌公司公开。
6.根据权利要求1所述的基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统,其特征在于,地段分析单元的地段分析过程如下:
将设定址域划分为k个子域段,k为大于1的自然数,采集到各个子域段的平均人流量以及平均车流速度,并将子域段的平均人流量以及平均车流速度分别与人流量阈值和车流速度阈值进行比较:
若子域段的平均人流量大于人流量阈值且平均车流速度大于车流速度阈值,则将对应子域段标记为选中店址;若子域段的平均人流量小于人流量阈值或者平均车流速度大于车流速度阈值,则将对应子域段标记为筛出店址;
将选中店址与对应连锁品牌发送至服务器。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111312170.XA CN113743999B (zh) | 2021-11-08 | 2021-11-08 | 基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111312170.XA CN113743999B (zh) | 2021-11-08 | 2021-11-08 | 基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113743999A true CN113743999A (zh) | 2021-12-03 |
CN113743999B CN113743999B (zh) | 2022-02-11 |
Family
ID=78727716
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111312170.XA Active CN113743999B (zh) | 2021-11-08 | 2021-11-08 | 基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113743999B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114372857A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-04-19 | 江西服装学院 | 基于数据分析的夹克定制服务平台 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101814174A (zh) * | 2010-04-07 | 2010-08-25 | 北京交通大学 | 农资连锁经营物流配送中心选址优化方法 |
CN108876032A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种对象选址的数据处理方法、装置、设备及系统 |
CN111784387A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-16 | 大连中维世纪科技有限公司 | 一种基于多维度大数据的消费者品牌忠诚度分析方法 |
CN111949834A (zh) * | 2019-05-17 | 2020-11-17 | 上海树融数据科技有限公司 | 选址方法和选址平台 |
CN112215658A (zh) * | 2020-10-15 | 2021-01-12 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于大数据的选址方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN113706059A (zh) * | 2021-10-28 | 2021-11-26 | 南京慧链和信数字信息科技研究院有限公司 | 基于区块链的物资管理存证平台 |
-
2021
- 2021-11-08 CN CN202111312170.XA patent/CN113743999B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101814174A (zh) * | 2010-04-07 | 2010-08-25 | 北京交通大学 | 农资连锁经营物流配送中心选址优化方法 |
CN108876032A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种对象选址的数据处理方法、装置、设备及系统 |
CN111949834A (zh) * | 2019-05-17 | 2020-11-17 | 上海树融数据科技有限公司 | 选址方法和选址平台 |
CN111784387A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-16 | 大连中维世纪科技有限公司 | 一种基于多维度大数据的消费者品牌忠诚度分析方法 |
CN112215658A (zh) * | 2020-10-15 | 2021-01-12 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于大数据的选址方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN113706059A (zh) * | 2021-10-28 | 2021-11-26 | 南京慧链和信数字信息科技研究院有限公司 | 基于区块链的物资管理存证平台 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114372857A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-04-19 | 江西服装学院 | 基于数据分析的夹克定制服务平台 |
CN114372857B (zh) * | 2022-01-19 | 2022-11-11 | 江西服装学院 | 基于数据分析的夹克定制服务平台 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113743999B (zh) | 2022-02-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Kumar et al. | Financial risk assessment and modelling of PPP based Indian highway infrastructure projects | |
US8620746B2 (en) | Scoring quality of traffic to network sites | |
AU756154B2 (en) | Financial risk prediction system | |
US20170262852A1 (en) | Database monitoring system | |
US20040128232A1 (en) | Mortgage prepayment forecasting system | |
CN107358422A (zh) | 基于区块链技术的支付系统 | |
CN110147803A (zh) | 用户流失预警处理方法与装置 | |
CN110533539B (zh) | 基于区块链和ai技术的创新型企业增值权投资交易平台 | |
CN108604343A (zh) | 用于确定终端位置的方法和系统 | |
CN101236638A (zh) | 一种基于Web的银行卡风险监测方法及系统 | |
CN110264221A (zh) | 一种针对服务商行业的全链路安全业务联合解决方案 | |
CN113743999B (zh) | 基于区块链的多区域营销策略用连锁品牌选址管理系统 | |
CN107798541A (zh) | 一种用于在线业务的监控方法及系统 | |
CN102496126B (zh) | 一种托管资产交易数据监控设备 | |
CN107357712A (zh) | 一种查单异常检测方法、系统及设备 | |
CN114187125A (zh) | 理赔案件分流方法、装置、设备及存储介质 | |
KR20210155501A (ko) | 중소기업 매출채권 감소 및 부실방지를 위한 빅데이터 기반 매출채권회수지원 시스템 | |
CN112651733A (zh) | 渠道路由选择方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116664085A (zh) | 一种金融行业信贷调查交叉核验系统及方法 | |
Blake et al. | Enhancing property tax compliance in Mandalay | |
CN111861699B (zh) | 一种基于运营商数据的反欺诈指数生成方法 | |
CN112581291B (zh) | 风险测评异动检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114331463A (zh) | 基于线性回归模型的风险识别方法及其相关设备 | |
CN111383092A (zh) | 基于区块链的云计算大数据信贷额度估计方法及系统 | |
CN117151661A (zh) | 一种基于区块链技术的自动核算方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |