CN114169930B - 一种线上线下协同的门店精准营销方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种线上线下协同的门店精准营销方法及系统，能够在检测到消费者经过消费过的线上商店对应的线下门店附近时，及时向消费者发送邀请信息，吸引消费者到线下门店消费，实现门店精准营销。同时，对于GPS信号不好、位置偏僻的线下门店，本发明能够在外卖配送员到该类线下门店取餐时，将配送员找到这类线下门店的具体路径记录下来，作为后续邀请消费者到店时的导航路径数据，由于导航路径数据并不依赖于GPS信号来得到实时坐标，而是依赖惯性传感器来计算得到实时坐标，对于位置偏僻、GPS信号弱的线下门店，本发明能够极大的节省消费者寻找线下门店的时间，提升了消费者体验感。

Description

一种线上线下协同的门店精准营销方法及系统

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种线上线下协同的门店精准营销方法及系统。

背景技术

根据百度百科定义：门店是一种极具发展前景的新型业态，在门店购物已成为现代人快节奏生活的方式之一。门店的投资发展是一种见效比较快，但风险及投资成本较高的一种行业。但随着商品经济的到来，很多创业人士看好门店投资，如门店出售，门店出租，门店转让。传统模式下门店要想获得重大的回报，还是要看门店所在繁华位置程度。越繁华的地方，越被看好。随着互联网技术的发展，各种外卖平台兴起，餐饮行业实现了线上线下协同营销；餐饮行业开始将更多成本投入到线上的经营，例如进行线上宣传、线上发放优惠券等；好处是，对于线下门店的成本投入可以减少，例如，很多餐饮商家开始将线下门店位置设置在不太繁华但是租金较低的地方，以节约成本。

现有技术中，授权公告号为CN111178968B的中国专利公开了一种线上店铺与线下店铺的营销方法，通过获得第一会员在第一时间购买第一商家的第一商品；根据所述第一商品获得所述第一商家的第一线下店铺地址信息，其中，所述第一线下店铺中销售所述第一商品；获得所述第一会员的第一位置信息，其中，所述第一位置信息是第二线上平台显示的第一会员的定位信息；根据所述第一位置信息与所述第一线下店铺地址信息确定第一距离差；判断所述第一距离差是否在第一预设阈值范围内；当所述第一距离差在所述第一预设阈值范围内时，向所述第一会员发送所述第一线下店铺的第一邀请信息，达到了快速为用户找到需求商品的线下店铺，提升用户线下购物体验感的技术效果。

上述现有技术中提供的线上线下协同的门店营销方案，能够从线上获取会员的位置信息，并引导线上商店的会员引导到线下门店中进行消费体验。上述现有技术提供的线上线下协同的门店营销方案仅适用于苏宁易购、京东商城、盒马生鲜线下店铺、游泳馆等这类位置在街道宽敞的繁华区域、占用场地面积大、招牌显眼的线下门店。这类线下门店由于知名度高、位置在繁华区域、占用场地面积大、招牌显眼，其作为标志性的兴趣点不仅在线上容易被百度地图标识位置，而且当用户根据百度地图找到标识位置附近的时候也容易被在线下被用户找到具体位置。

然而，对于以外卖为主的知名度低的餐饮商家而言，百度地图等电子地图一般不会将其标记为兴趣点，同时为了节省成本，这类餐饮商家一般将线下门店设置在建筑密集、门店占地小的老城区或城中村，这类环境中手机GPS信号容易受到密集建筑的遮挡而削弱甚至丢失。上述原因造成消费者一般只能够通过电子地图的定位导航到餐饮商家线下门店附近后，其手机接收到的GPS信号很弱无法满足进一步导航的要求；然后用户只能根据电子地图上兴趣点与附近实际建筑物的对应关系，在狭窄复杂的街道中艰难寻找餐饮商家线下门店的具体位置，导致用户在收到附近商家发送的邀请信息后还得花费大量时间寻找线下门店位置，用户体验感很差。

发明内容

本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种线上线下协同的门店精准营销方法及系统，能够在检测到消费者经过消费过的线上商店对应的线下门店附近时，及时向消费者发送邀请信息，吸引消费者到线下门店消费，实现门店精准营销；同时对于GPS信号不好、位置偏僻的线下门店，本发明能够在外卖配送员到该类线下门店取餐时，将配送员找到这类线下门店的具体路径记录下来，作为后续邀请消费者到店时的导航路径数据，极大的节省了消费者寻找线下门店的时间，提升了消费者体验感。

为了实现上述发明目的，提供如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种线上线下协同的门店精准营销方法，所述方法包括：

在配送员账户处于待取餐状态下，配送员终端根据配送员终端的实时位置与线上商家的店铺地址确定第一距离差；所述配送员终端的实时位置通过配送员终端上GPS模块获取的GPS坐标计算得到；

配送员终端检测到所述第一距离差在第一预设阈值范围内，且所述GPS模块接收到的GPS信号强度下降到预设信号强度时，将所述GPS模块当前获取到的GPS坐标作为起点坐标并根据配送员终端上惯性传感器采集到的运动信息计算配送员终端的实时位置对应的实时坐标；所述运动信息包括运动速度和运动方向；

配送员终端检测到配送员账户从待取餐状态切换至已取餐配送中状态时，将当前所处位置作为终点坐标并根据所述起点坐标、终点坐标以及二者之间的各个实时坐标生成导航路径数据并将所述导航路径数据发送给服务器；

服务器将接收到的导航路径数据与相应的线上商家进行绑定；

服务器根据消费者账户在线上商家的消费记录确定所述消费者账户对应的线下商家推荐名单；

服务器检测到消费者账户的实时位置与线下商家推荐名单中的第一线上商家的店铺地址之间的第二距离差在第二预设阈值范围内并且所述第一线上商家绑定有导航路径数据时，服务器向所述消费者账户对应的消费者终端发送邀请信息；所述邀请信息包括所述导航路径数据；

在接收到所述邀请信息后，所述消费者终端根据所述邀请信息中的导航路径数据实时显示导航路径。

第二方面，本发明提供一种线上线下协同的门店精准营销系统，所述系统包括组成网络的配送员终端、服务器和消费者终端；其中，

配送员终端用于：

在配送员账户处于待取餐状态下，根据配送员终端的实时位置与线上商家的店铺地址确定第一距离差；所述配送员终端的实时位置通过配送员终端上GPS模块获取的GPS坐标计算得到；

检测到所述第一距离差在第一预设阈值范围内，且所述GPS模块接收到的GPS信号强度下降到预设信号强度时，将所述GPS模块当前获取到的GPS坐标作为起点坐标并根据配送员终端上惯性传感器采集到的运动信息计算配送员终端的实时位置对应的实时坐标；所述运动信息包括运动速度和运动方向；

检测到配送员账户从待取餐状态切换至已取餐配送中状态时，将当前所处位置作为终点坐标并根据所述起点坐标、终点坐标以及二者之间的各个实时坐标生成导航路径数据并将所述导航路径数据发送给服务器；

服务器用于：

将接收到的导航路径数据与相应的线上商家进行绑定；

根据消费者账户在线上商家的消费记录确定所述消费者账户对应的线下商家推荐名单；

检测到消费者账户的实时位置与线下商家推荐名单中的第一线上商家的店铺地址之间的第二距离差在第二预设阈值范围内并且所述第一线上商家绑定有导航路径数据时，服务器向所述消费者账户对应的消费者终端发送邀请信息；所述邀请信息包括所述导航路径数据；

消费者终端用于：

在接收到所述邀请信息后，根据所述邀请信息中的导航路径数据实时显示导航路径。

相较于现有技术，本发明提供的一种线上线下协同的门店精准营销方法及系统，能够在检测到消费者经过消费过的线上商店对应的线下门店附近时，及时向消费者发送邀请信息，吸引消费者到线下门店消费，实现门店精准营销。同时，对于GPS信号不好、位置偏僻的线下门店，本发明能够在外卖配送员到该类线下门店取餐时，将配送员找到这类线下门店的具体路径记录下来，作为后续邀请消费者到店时的导航路径数据，可以理解的是，由于导航路径数据并不依赖于GPS信号来得到实时坐标，而是依赖惯性传感器来计算得到实时坐标，对于位置偏僻、GPS信号弱的线下门店，本发明能够极大的节省消费者寻找线下门店的时间，提升了消费者体验感。

本发明的附加方面和优点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，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步地说明；

图1为一个实施例中一种线上线下协同的门店精准营销系统的结构框图。

图2为一个实施例中利用配送员终端生成导航路径数据的原理示意图。

图3为一个实施例中消费者终端实时生成消费者导航轨迹的界面示意图。

图4为一个实施例中线上商家对应的商家账户上传的门店照片的示意图。

图5为一个实施例中一种线上线下协同的门店精准营销方法的流程示意图。

图6为一个实施例中一种线上线下协同的门店精准营销方法的流程示意图。

图7为一个实施例中一种线上线下协同的门店精准营销方法的流程示意图。

图8为一个实施例中计算机设备的结构框图。

附图标记：

110、服务器；120、配送员终端；130、商家终端；131、线下门店；140、消费者终端。

具体实施方式

本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。

图1为一个实施例中一种线上线下协同的门店精准营销系统的结构框图。参照图1，该线上线下协同的门店精准营销方法应用于线上线下协同的门店精准营销系统。该线上线下协同的门店精准营销系统包括组成网络的服务器110、消费者终端140、商家终端130和配送员终端120。各终端具体可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器110可以用独立的服务器110或者是多个服务器110组成的服务器集群来实现。

参照图5，在一个实施例中，提供了一种线上线下协同的门店精准营销方法，该方法包括：

步骤S202：在配送员账户处于待取餐状态下，配送员终端120根据配送员终端120的实时位置与线上商家的店铺地址确定第一距离差；所述配送员终端120的实时位置通过配送员终端120上GPS模块获取的GPS坐标计算得到。

可以理解的是，线上商家在外卖平台上注册对应的商家账户时，会将其线下门店对应的店铺地址、门店照片等信息上传至服务器110，由服务器110绑定至该商家账户，便于管理。为了规范配送员取餐和配送行为，平台会通过配送员终端120的GPS模块监控配送员的实时位置，例如，只有在配送员到达店铺地址一定范围内才允许配送员从待取餐状态切换至已取餐配送中状态，只有在配送员到达指定取餐地址一定范围内才允许配送员从已取餐配送中状态切换至外卖已送达状态。

步骤S204：配送员终端120检测到所述第一距离差在第一预设阈值范围内，且所述GPS模块接收到的GPS信号强度下降到预设信号强度时，将所述GPS模块当前获取到的GPS坐标作为起点坐标并根据配送员终端120上惯性传感器采集到的运动信息计算配送员终端120的实时位置对应的实时坐标；所述运动信息包括运动速度和运动方向。

如图2所示，图中虚线方框区域为GPS信号干扰较大的城中村，线下门店131位于该区域中，当配送员从图2中的圆形位置进入到虚线方框内部时，GPS模块接收到的GPS信号强度下降到预设信号强度，配送员终端120在进入到虚线方框内后将不能通过GPS进行定位，此时将圆形位置处的GPS坐标作为起点坐标，并根据配送员终端120上的惯性传感器(可以是加速度传感器或者陀螺仪等)采集配送员在虚线方框内的运动信息，即运动速度和运动方向，根据这些运动信息计算得到配送员终端120的实时位置对应的实时坐标，这些实时坐标按照时间顺序连接起来就是图2中带箭头的虚线所示的轨迹，这个轨迹就是配送员在城中村内寻找线下门店131时经过的轨迹。如图2所示，当配送员沿着带箭头的虚线所示轨迹到达线下门店131旁边的三角形位置时，由于配送员已经看到了该线下门店131的招牌，因此通过配送员终端120向服务器110发送已取餐信号，并从该线下门店131取走外卖食物。

具体的，GPS信号强度包括GPS卫星数量和卫星信噪比。具体可以通过GPS卫星数量，以及每一GPS卫星的信噪比来确定终端GPS信号强度，具体的，终端扫描到的GPS卫星数量越多，且每一GPS卫星的信噪比越大，则可以表示当前终端的GPS信号强度越高。例如，GPS模块扫描当前所处区域的GPS信号，然后对扫描到的GPS信号进行解析处理，得到GPS卫星数量和每一GPS卫星的信噪比，其中GPS卫星数量可以为3，包括第一GPS卫星、第二GPS卫星以及第三GPS卫星，第一GPS卫星的信噪比可以为10分贝，第二GPS卫星的信噪比可以为15分贝，第三GPS卫星的信噪比可以为10分贝等。其中，预设信号强度可以表示GPS模块通过GPS进行定位时，接收到的最小GPS卫星数量，以及最小GPS卫星信噪比。比如，预设信号强度可以为：GPS卫星数量为3，GPS卫星信噪比为30分贝。若当前GPS模块获取到的GPS信号强度下降到预设信号强度，那么GPS模块进行定位可能存在定位不准确，又或者不能通过GPS进行定位等等问题。

步骤S206：配送员终端120检测到配送员账户从待取餐状态切换至已取餐配送中状态时，将当前所处位置作为终点坐标并根据所述起点坐标、终点坐标以及二者之间的各个实时坐标生成导航路径数据并将所述导航路径数据发送给服务器110。

具体的，配送员终端120向服务器110发送已取餐信号之后，服务器110将该配送员账户的状态从待取餐状态切换至已取餐配送中状态并反馈给配送员终端120。配送员终端120检测到配送员账户从待取餐状态切换至已取餐配送中状态时，将当前所处位置作为终点坐标并根据所述起点坐标、终点坐标以及二者之间的各个实时坐标生成导航路径数据并将所述导航路径数据发送给服务器110。此时配送员终端120不需要再继续通过惯性传感器采集数据。

步骤S208：服务器110将接收到的导航路径数据与相应的线上商家进行绑定。

步骤S210：服务器110根据消费者账户在线上商家的消费记录确定所述消费者账户对应的线下商家推荐名单。

步骤S212：服务器110检测到消费者账户的实时位置与线下商家推荐名单中的第一线上商家的店铺地址之间的第二距离差在第二预设阈值范围内并且所述第一线上商家绑定有导航路径数据时，服务器110向所述消费者账户对应的消费者终端140发送邀请信息；所述邀请信息包括所述导航路径数据。

步骤S214：在接收到所述邀请信息后，所述消费者终端140根据所述邀请信息中的导航路径数据实时显示导航路径。

具体的，如图3所示，消费者在利用导航路径数据进行导航时，消费者终端140先根据起点坐标将消费者引导到圆形位置处(例如可以将起点坐标输入到电子地图中将消费者引导的圆形位置处)，在消费者到达圆形位置处的起点坐标之后，消费者终端140显示图3所示的带箭头的虚线轨迹，并调用惯性传感器监控消费者移动的方向和速度进行计算得到消费者实时的坐标并以实线的形式实时生成消费者导航轨迹与虚线同时显示在消费者终端140上。还可以通过语音播报或者文字提示等方式引导消费者沿着图3所示的带箭头的虚线轨迹移动，直至消费者到达图3中的三角形位置处。

本发明提供的一种线上线下协同的门店精准营销方法及系统，能够在检测到消费者经过消费过的线上商店对应的线下门店附近时，及时向消费者发送邀请信息，吸引消费者到线下门店消费，实现门店精准营销。同时，对于GPS信号不好、位置偏僻的线下门店，本发明能够在外卖配送员到该类线下门店取餐时，将配送员找到这类线下门店的具体路径记录下来，作为后续邀请消费者到店时的导航路径数据，可以理解的是，由于导航路径数据并不依赖于GPS信号来得到实时坐标，而是依赖惯性传感器来计算得到实时坐标，对于位置偏僻、GPS信号弱的线下门店，本发明能够极大的节省消费者寻找线下门店的时间，提升了消费者体验感。进一步的，在记录配送员路径的过程中，配送员终端120根据GPS模块接收到的GPS信号强度自动确定导航路径的起点坐标，根据惯性传感器自动采集配送员寻找线下门店时经过的实时坐标，根据配送员确认取到餐时的触发信号确定终点坐标，可见，相较于现有技术使用外卖软件寻找线下门店的操作，本发明并不需要配送员付出额外的劳动。还需要说明的是，对于位置在繁华区域、占用场地面积大、招牌显眼的线下门店，其作为标志性的兴趣点在线上容易被百度地图标识位置，并且其附近街道宽敞GPS信号强，消费者容易找到该类门店，外卖配送员在前往该类线下门店取餐时，无需额外生成导航路径数据，即本发明能够兼容现有技术。

参照图6，在一个实施例中，所述方法还包括：

步骤S302：消费者终端140检测到当前位置的坐标在所述终点坐标设定范围内时，调用摄像头对环境进行视频拍摄并实时从拍摄得到的视频中提取出视频帧作为环境照片。

具体的，如图3所示，当消费者在三角形位置时，虽然人到达了目标门店所在建筑附近，但是由于消费者由于不熟悉该区域，无法立即找到目标门店，这会给消费者带来困惑。本实施例中，在消费者到达三角形位置时，可以通过拍摄视频的方式为消费者终端140采集环境照片，并配合神经网络模型(即门店识别模型)进行识别，方便消费者准确定位目标门店位置。

步骤S304：消费者终端140将多张所述环境照片输入到门店识别模型中。

步骤S306：消费者终端140根据所述门店识别模型确定环境照片中是否有第一线上商家对应的目标门店，其中，所述门店识别模型是使用多组数据训练出来的，所述多组数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据中的每组数据均包括：目标门店的照片和标识该照片包括目标门店的标签；第二类数据中的每组数据均包括：不包括目标门店的照片和标识该照片不包括目标门店的标签；所述目标门店的照片由服务器110从目标门店对应的第一线上商店的账户信息中获取。

具体的，如图4所示，展示了商店名称为“砂锅凤爪”的线下门店的多张照片。外卖平台要求每家经营餐饮外卖的线上门店都需要将其线下门店的照片(即门店照片)上传至平台，本发明中将商家自己上传到线上商店作为线上商店的账户信息的门店照片作为门店识别模型的训练数据，无需额外增加商家的工作量。进一步，当消费者终端140接收到服务器110发出的邀请信息时，服务器110就同时将目标门店照片发给消费者终端140，消费者终端140在消费者从起点坐标到达终点坐标的过程中进行训练得到门店识别模型，不需要服务器110对门店识别模型进行提前训练和保存，该功能不需要额外占用服务器110资源，可以理解的是，第二类数据中的不包括目标门店的照片可以由服务器110从平台上收集其他线上商家对应的线下门店的门面照来构成或者由平台维护人员人工上传选取好的照片构成，这些照片由服务器110发送给消费者终端140进行门店识别模型的训练时使用。

步骤S308：在环境照片中有目标门店的情况下，消费者终端140显示第一提示信息。

考虑到外卖商家的线下门店分布在街道狭窄、建筑密集的旧城区或城中村中，门店的招牌不够显眼，存在消费者即使到了终点坐标也很难快速找到门店具体位置的情况下。本发明中，消费者在到达终点坐标附近之后，可以通过调用摄像头并调整摄像头的朝向和拍摄位置对周围环境进行视频拍摄，消费者终端140会利用预先训练好的门店识别模型对视频中的各视频帧进行识别，在识别到环境照片中出现目标门店时，会控制消费者终端140震动或者播放提示铃声通知消费者，当前拍摄位置和摄像头朝向的方位出现了目标门店，进一步方便消费者找到线下门店具体位置，加快消费者找到线下门店具体位置的速度。

参照图7，在一些实施例中，所述方法还包括：

步骤S402：在进行视频拍摄经过设定时间且所述门店识别模型仍未识别出环境照片中有目标门店的情况下，消费者终端140搜索当前环境下的WiFi接入点，检测是否存在设定WiFi名；所述设定WiFi名为目标门店对应的第一线上商店对应的商家账户上传至服务器110的WiFi名。

可以理解的是，在通过商家终端130登录商家账户时，外卖平台会征求商家是否同意将WiFi名上传至服务器110，在征得同意后会商家终端130会将WiFi名上传至服务器110。

步骤S404：若是，则消费者终端140显示第二提示消息，所述第二提示消息用于通知消费者已发现目标门店WiFi。

步骤S406：若否，则消费者终端140显示第三提示消息，所述第三提示消息用于通知消费者未发现目标门店WiFi。

考虑到线下门店分布在街道狭窄、建筑密集的旧城区或城中村中，门店的招牌不够显眼，即使通过视频拍摄仍无法及时找到目标门店，此时消费者无法确定自己是否就在目标门店附近，若是继续拍摄寻找可能导致消费者陷入烦躁之中。因此，本发明会对目标门店WiFi进行搜索，在搜索到目标门店WiFi时通知消费者可以让消费者确信已经到达目标门店附近，在搜索不到目标门店WiFi时也通知消费者，让消费者知道可能找错位置了，从而提供使消费者能够做出合理的预期，从而决定是否继续寻找目标门店。当消费者终端140在进行视频拍摄经过设定时间且所述门店识别模型仍未识别出环境照片中有目标门店的情况下，消费者终端140会向服务器110发送获取WiFi名的请求，服务器110响应于该请求会将设定WiFi名发送至消费者终端140。

进一步的，所述第一线上商家为处于营业状态的线上商家。

具体的，服务器110检测所述线下商家推荐名单中线上商家对应的商家账户是处于营业状态，将处于营业状态的商家账户对应的线上商家作为第一线上商家。需要说明的是，处于营业状态意味着该线上商家在线下门店中处于可以接单的状态，此时消费者去到线下门店才是有意义的，商家可以通过商家终端130登录相应的商家账户设置其对应的状态。因此，本发明在向所述消费者账户对应的消费者终端140发送邀请信息之前，还对线下商家推荐名单中线上商家的营业状态进行了检测，当检测到线上商家处于打烊状态时，不需要对线下商家推荐名单中的这类线上商家的店铺地址与消费者账户的实时位置进行计算，节约了服务器110的资源。

进一步的，所述邀请信息还包括所述第一线上商家对应的电子优惠券。

可以理解的是，本发明在检测到消费者位于第一线上商家对应的线下门店附近时除了邀请消费者去到线下门店体验，还向消费者发放电子优惠券，可以促进消费者在线下门店消费。

另一方面，在一些实施例中，提供了一种线上线下协同的门店精准营销系统，所述系统包括组成网络的配送员终端120、服务器110和消费者终端140；其中，

配送员终端120用于：

在配送员账户处于待取餐状态下，根据配送员终端120的实时位置与线上商家的店铺地址确定第一距离差；所述配送员终端120的实时位置通过配送员终端120上GPS模块获取的GPS坐标计算得到；

检测到所述第一距离差在第一预设阈值范围内，且所述GPS模块接收到的GPS信号强度下降到预设信号强度时，将所述GPS模块当前获取到的GPS坐标作为起点坐标并根据配送员终端120上惯性传感器采集到的运动信息计算配送员终端120的实时位置对应的实时坐标；所述运动信息包括运动速度和运动方向；

检测到配送员账户从待取餐状态切换至已取餐配送中状态时，将当前所处位置作为终点坐标并根据所述起点坐标、终点坐标以及二者之间的各个实时坐标生成导航路径数据并将所述导航路径数据发送给服务器110；

服务器110用于：

将接收到的导航路径数据与相应的线上商家进行绑定；

根据消费者账户在线上商家的消费记录确定所述消费者账户对应的线下商家推荐名单；

检测到消费者账户的实时位置与线下商家推荐名单中的第一线上商家的店铺地址之间的第二距离差在第二预设阈值范围内并且所述第一线上商家绑定有导航路径数据时，服务器110向所述消费者账户对应的消费者终端140发送邀请信息；所述邀请信息包括所述导航路径数据；

消费者终端140用于：

在接收到所述邀请信息后，根据所述邀请信息中的导航路径数据实时显示导航路径。

在一些实施例中，所述消费者终端140还用于：

检测到当前位置的坐标在所述终点坐标设定范围内时，调用摄像头对环境进行视频拍摄并实时从拍摄得到的视频中提取出视频帧作为环境照片；

将多张所述环境照片输入到门店识别模型中；

根据所述门店识别模型确定环境照片中是否有第一线上商家对应的目标门店，其中，所述门店识别模型是使用多组数据训练出来的，所述多组数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据中的每组数据均包括：目标门店的照片和标识该照片包括目标门店的标签；第二类数据中的每组数据均包括：不包括目标门店的照片和标识该照片不包括目标门店的标签；所述目标门店的照片由服务器110从目标门店对应的第一线上商店的账户信息中获取；

在环境照片中有目标门店的情况下，显示第一提示信息。

在一些实施例中，所述消费者终端140还用于：

在进行视频拍摄经过设定时间且所述门店识别模型仍未识别出环境照片中有目标门店的情况下，搜索当前环境下的WiFi接入点，检测是否存在设定WiFi名；所述设定WiFi名为目标门店对应的第一线上商店对应的商家账户上传至服务器110的WiFi名；

在检测到存在设定WiFi名情况下，显示第二提示消息，所述第二提示消息用于通知消费者已发现目标门店WiFi；

在检测到不存在设定WiFi名情况下，显示第三提示消息，所述第三提示消息用于通知消费者未发现目标门店WiFi。

在一些实施例中，所述第一线上商家为处于营业状态的线上商家。

在一些实施例中，所述邀请信息还包括所述第一线上商家对应的电子优惠券

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

图8示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是图1中的各终端(或服务器110)。如图8所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现线上线下协同的门店精准营销方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行线上线下协同的门店精准营销方法。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行上述线上线下协同的门店精准营销方法的步骤。此处线上线下协同的门店精准营销方法的步骤可以是上述各个实施例的线上线下协同的门店精准营销方法中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRA)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRA)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

Claims (8)

1.一种线上线下协同的门店精准营销方法，其特征在于，所述方法包括：

在配送员账户处于待取餐状态下，配送员终端根据配送员终端的实时位置与线上商家的店铺地址确定第一距离差；所述配送员终端的实时位置通过配送员终端上GPS模块获取的GPS坐标计算得到；

配送员终端检测到所述第一距离差在第一预设阈值范围内，且所述GPS模块接收到的GPS信号强度下降到预设信号强度时，将所述GPS模块当前获取到的GPS坐标作为起点坐标并根据配送员终端上惯性传感器采集到的运动信息计算配送员终端的实时位置对应的实时坐标；所述运动信息包括运动速度和运动方向；

配送员终端检测到配送员账户从待取餐状态切换至已取餐配送中状态时，将当前所处位置作为终点坐标并根据所述起点坐标、终点坐标以及二者之间的各个实时坐标生成导航路径数据并将所述导航路径数据发送给服务器；

服务器将接收到的导航路径数据与相应的线上商家进行绑定；

服务器根据消费者账户在线上商家的消费记录确定所述消费者账户对应的线下商家推荐名单；

服务器检测到消费者账户的实时位置与线下商家推荐名单中的第一线上商家的店铺地址之间的第二距离差在第二预设阈值范围内并且所述第一线上商家绑定有导航路径数据时，服务器向所述消费者账户对应的消费者终端发送邀请信息；所述邀请信息包括所述导航路径数据；

在接收到所述邀请信息后，所述消费者终端根据所述邀请信息中的导航路径数据实时显示导航路径；

所述方法还包括：

消费者终端检测到当前位置的坐标在所述终点坐标设定范围内时，调用摄像头对环境进行视频拍摄并实时从拍摄得到的视频中提取出视频帧作为环境照片；

消费者终端将多张所述环境照片输入到门店识别模型中；

消费者终端根据所述门店识别模型确定环境照片中是否有第一线上商家对应的目标门店，其中，所述门店识别模型是使用多组数据训练出来的，所述多组数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据中的每组数据均包括：目标门店的照片和标识该照片包括目标门店的标签；第二类数据中的每组数据均包括：不包括目标门店的照片和标识该照片不包括目标门店的标签；所述目标门店的照片由服务器从目标门店对应的第一线上商店的账户信息中获取；

在环境照片中有目标门店的情况下，消费者终端显示第一提示信息。

2.根据权利要求1所述的一种线上线下协同的门店精准营销方法，其特征在于，所述方法还包括：

在进行视频拍摄经过设定时间且所述门店识别模型仍未识别出环境照片中有目标门店的情况下，消费者终端搜索当前环境下的WiFi接入点，检测是否存在设定WiFi名；所述设定WiFi名为目标门店对应的第一线上商店对应的商家账户上传至服务器的WiFi名；

若是，则消费者终端显示第二提示消息，所述第二提示消息用于通知消费者已发现目标门店WiFi；

若否，则消费者终端显示第三提示消息，所述第三提示消息用于通知消费者未发现目标门店WiFi。

3.根据权利要求1所述的一种线上线下协同的门店精准营销方法，其特征在于，所述第一线上商家为处于营业状态的线上商家。

4.根据权利要求1所述的一种线上线下协同的门店精准营销方法，其特征在于，所述邀请信息还包括所述第一线上商家对应的电子优惠券。

5.一种线上线下协同的门店精准营销系统，其特征在于，所述系统包括组成网络的配送员终端、服务器和消费者终端；其中，

配送员终端用于：

在配送员账户处于待取餐状态下，根据配送员终端的实时位置与线上商家的店铺地址确定第一距离差；所述配送员终端的实时位置通过配送员终端上GPS模块获取的GPS坐标计算得到；

检测到所述第一距离差在第一预设阈值范围内，且所述GPS模块接收到的GPS信号强度下降到预设信号强度时，将所述GPS模块当前获取到的GPS坐标作为起点坐标并根据配送员终端上惯性传感器采集到的运动信息计算配送员终端的实时位置对应的实时坐标；所述运动信息包括运动速度和运动方向；

检测到配送员账户从待取餐状态切换至已取餐配送中状态时，将当前所处位置作为终点坐标并根据所述起点坐标、终点坐标以及二者之间的各个实时坐标生成导航路径数据并将所述导航路径数据发送给服务器；

服务器用于：

将接收到的导航路径数据与相应的线上商家进行绑定；

根据消费者账户在线上商家的消费记录确定所述消费者账户对应的线下商家推荐名单；

检测到消费者账户的实时位置与线下商家推荐名单中的第一线上商家的店铺地址之间的第二距离差在第二预设阈值范围内并且所述第一线上商家绑定有导航路径数据时，服务器向所述消费者账户对应的消费者终端发送邀请信息；所述邀请信息包括所述导航路径数据；

消费者终端用于：

在接收到所述邀请信息后，根据所述邀请信息中的导航路径数据实时显示导航路径；

所述消费者终端还用于：

检测到当前位置的坐标在所述终点坐标设定范围内时，调用摄像头对环境进行视频拍摄并实时从拍摄得到的视频中提取出视频帧作为环境照片；

将多张所述环境照片输入到门店识别模型中；

根据所述门店识别模型确定环境照片中是否有第一线上商家对应的目标门店，其中，所述门店识别模型是使用多组数据训练出来的，所述多组数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据中的每组数据均包括：目标门店的照片和标识该照片包括目标门店的标签；第二类数据中的每组数据均包括：不包括目标门店的照片和标识该照片不包括目标门店的标签；所述目标门店的照片由服务器从目标门店对应的第一线上商店的账户信息中获取；

在环境照片中有目标门店的情况下，显示第一提示信息。

6.根据权利要求5所述的一种线上线下协同的门店精准营销系统，其特征在于，所述消费者终端还用于：

在进行视频拍摄经过设定时间且所述门店识别模型仍未识别出环境照片中有目标门店的情况下，搜索当前环境下的WiFi接入点，检测是否存在设定WiFi名；所述设定WiFi名为目标门店对应的第一线上商店对应的商家账户上传至服务器的WiFi名；

在检测到存在设定WiFi名情况下，显示第二提示消息，所述第二提示消息用于通知消费者已发现目标门店WiFi；

在检测到不存在设定WiFi名情况下，显示第三提示消息，所述第三提示消息用于通知消费者未发现目标门店WiFi。

7.根据权利要求5所述的一种线上线下协同的门店精准营销系统，其特征在于，所述第一线上商家为处于营业状态的线上商家。

8.根据权利要求5所述的一种线上线下协同的门店精准营销系统，其特征在于，所述邀请信息还包括所述第一线上商家对应的电子优惠券。

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