CN114493713A - 一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统 - Google Patents

一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114493713A
CN114493713A CN202210113550.9A CN202210113550A CN114493713A CN 114493713 A CN114493713 A CN 114493713A CN 202210113550 A CN202210113550 A CN 202210113550A CN 114493713 A CN114493713 A CN 114493713A
Authority
CN
China
Prior art keywords
product
user
price
transaction
type
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.)
Pending
Application number
CN202210113550.9A
Other languages
English (en)
Inventor
吴凯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Liexiong Network Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Liexiong Network Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Liexiong Network Technology Co ltd filed Critical Shanghai Liexiong Network Technology Co ltd
Priority to CN202210113550.9A priority Critical patent/CN114493713A/zh
Publication of CN114493713A publication Critical patent/CN114493713A/zh
Pending legal-status Critical Current

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
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • 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
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提出了一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统。所述数字化自动营销方法包括：实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库；根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围。当用户再次搜索产品时，如果用户当前搜索的产品对应的产品类型为已进行过交易的产品类型，则结合获取的产品类型对应的产品价格推荐范围，为用户进行产品展示。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。

Description

一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统
技术领域
本发明提出了一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统，属于电子信息技术领域。
背景技术
随着科技的发展，互联网应用的普及率提升，各种应用软件不断发展，互联网购物和互联网产品销售营销平台也应运而生。用户可根据互联网产品销售营销选择自己需要的产品或服务。然而，现有的互联网产品销售营销平台存在无法为用户提供有效准确的产品，导致用户产品浏览时间较长，无法进行达成有效及时的销售目的。
发明内容
本发明提供了一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统，用以解决现有无法为用户提供有效准确的产品，导致用户产品浏览时间较长，无法进行达成有效及时的销售目的的问题，所采取的技术方案如下：
一种基于大数据的数字化自动营销方法，所述数字化自动营销方法包括：
实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库；
根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围。
当用户再次搜索产品时，如果用户当前搜索的产品对应的产品类型为已进行过交易的产品类型，则结合获取的产品类型对应的产品价格推荐范围，为用户进行产品展示。
进一步地，实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库，包括：
实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格；
实时监测用户的交易完成记录，并获取完成交易的交易产品和交易价格；
依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库。
进一步地，所述依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库，包括：
实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索过程和产品浏览过程，提取用户进行产品搜索时输入的产品关键词；
根据所述产品关键词结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述产品关键词对应的产品类型；
实时监测用户完成的产品交易，并将所述完成的产品交易的产品结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述完成的产品交易对应的产品类型；
根据所述产品关键词对应的产品类型和所述完成的产品交易对应的产品类型通过产品关联性获取与所述产品类型相关联或包含于所述产品类型内的其他产品，形成与每个用户对应的用户产品及类型关系库；
当用户再次进行电商交易平台浏览时，在用户没有进行针对性产品搜索时，提取符合所述用户产品及类型关系库中的产品优先在所述电商交易平台的界面上进行展示。
进一步地，实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格，包括：
监控用户在产品搜索过程中的产品页面点开情况，并根据预先设置的产品浏览时间阈值，检测用户的页面浏览情况；
当用户进行产品页面浏览的时间超过预设的浏览时间阈值时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
当用户进行产品页面浏览的时间没有超过预设的浏览时间阈值，但对该产品页面进行收藏或加入购物车操作时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
其中，所述产品价格数据即为用户点开产品页面对应的产品价格。
其中，所述浏览时间阈值通过如下公式获取：
Figure BDA0003495578890000021
其中，T表示浏览时间阈值，T0表示基准浏览时间阈值，T0的取值范围为1.5min-3min；m表示用户产品浏览过程中，针对一个产品页面的浏览时间超过基准浏览时间阈值的次数；k表示用户产品浏览过程中，针对一个产品页面的浏览时间没有超过基准浏览时间阈值的次数；n表示用户产品浏览过程中点进产品页面的总产品次数；INT()表示向上取整；Ti表示第i次用户针对一个产品页面的浏览时间超过基准浏览时间阈值时的页面浏览时长；Tj表示第j次用户针对一个产品页面的浏览时间没有超过基准浏览时间阈值时的页面浏览时长。
进一步地，根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围，包括：
在用户点开产品页面对应的产品价格中提取最高产品价格和最低产品价格，并结合所述最高产品价格和最低产品价格形成产品价格区间；
提取用户针对该产品的已完成交易的交易价格，判断所述交易价格是否在所述产品价格区间内；
如果所述交易价格在所述产品价格区间内，则按照第一产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
如果所述交易价格不再所述产品价格区间内，则按照第二产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
其中，所述第一产品价格模型和第二产品价格模型如下：
Figure BDA0003495578890000031
Figure BDA0003495578890000032
其中，M1和M2分别表示通过第一产品价格模型和第二产品价格模型获得的产品价格推荐范围；M0表示完成交易的产品价格；Mmin表示所述产品价格区间的最小值；Mmax表示所述产品价格区间的最大值。
一种基于大数据的数字化自动营销系统，所述数字化自动营销系统包括：
监测模块，用于实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库；
价格范围模块，用于根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围。
推荐模块，用于当用户再次搜索产品时，如果用户当前搜索的产品对应的产品类型为已进行过交易的产品类型，则结合获取的产品类型对应的产品价格推荐范围，为用户进行产品展示。
进一步地，所述监测模块包括：
监测模块一，用于实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格；
监测模块二，用于实时监测用户的交易完成记录，并获取完成交易的交易产品和交易价格；
关系库建立模块，用于依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库。
进一步地，所述关系库建立模块包括：
提取模块，用于实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索过程和产品浏览过程，提取用户进行产品搜索时输入的产品关键词；
类型获取模块一，用于根据所述产品关键词结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述产品关键词对应的产品类型；
类型获取模块二，用于实时监测用户完成的产品交易，并将所述完成的产品交易的产品结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述完成的产品交易对应的产品类型；
形成模块，用于根据所述产品关键词对应的产品类型和所述完成的产品交易对应的产品类型通过产品关联性获取与所述产品类型相关联或包含于所述产品类型内的其他产品，形成与每个用户对应的用户产品及类型关系库；
展示模块，用于当用户再次进行电商交易平台浏览时，在用户没有进行针对性产品搜索时，提取符合所述用户产品及类型关系库中的产品优先在所述电商交易平台的界面上进行展示。
进一步地，所述监测模块一包括：
情况检测模块，用于监控用户在产品搜索过程中的产品页面点开情况，并根据预先设置的产品浏览时间阈值，检测用户的页面浏览情况；
数据提取模块一，用于当用户进行产品页面浏览的时间超过预设的浏览时间阈值时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
数据提取模块二，用于当用户进行产品页面浏览的时间没有超过预设的浏览时间阈值，但对该产品页面进行收藏或加入购物车操作时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
其中，所述产品价格数据即为用户点开产品页面对应的产品价格。
其中，所述浏览时间阈值通过如下公式获取：
Figure BDA0003495578890000051
其中，T表示浏览时间阈值，T0表示基准浏览时间阈值，T0的取值范围为1.5min-3min；m表示用户产品浏览过程中，针对一个产品页面的浏览时间超过基准浏览时间阈值的次数；k表示用户产品浏览过程中，针对一个产品页面的浏览时间没有超过基准浏览时间阈值的次数；n表示用户产品浏览过程中点进产品页面的总产品次数；INT()表示去整数部分数值；Ti表示第i次用户针对一个产品页面的浏览时间超过基准浏览时间阈值时的页面浏览时长；Tj表示第j次用户针对一个产品页面的浏览时间没有超过基准浏览时间阈值时的页面浏览时长。
进一步地，所述价格范围模块包括：
区间获取模块，用于在用户点开产品页面对应的产品价格中提取最高产品价格和最低产品价格，并结合所述最高产品价格和最低产品价格形成产品价格区间；
区间提取模块，用于提取用户针对该产品的已完成交易的交易价格，判断所述交易价格是否在所述产品价格区间内；
第一产品价格获取模块，用于如果所述交易价格在所述产品价格区间内，则按照第一产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
第二产品价格获取模块，用于如果所述交易价格不再所述产品价格区间内，则按照第二产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
其中，所述第一产品价格模型和第二产品价格模型如下：
Figure BDA0003495578890000052
Figure BDA0003495578890000053
其中，M1和M2分别表示通过第一产品价格模型和第二产品价格模型获得的产品价格推荐范围；M0表示完成交易的产品价格；Mmin表示所述产品价格区间的最小值；Mmax表示所述产品价格区间的最大值。
本发明有益效果：
本发明提出的一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统能够通过用户进行产品页面浏览的实际情况获取用户关注的产品的价格范围，通过价格范围的确定进而确定用户的消费能力范围。并且，以用户的消费能力范围为依据为用户进行产品推荐和展示，能够有效提高用户获取满意产品的效率。并且，有效提高产品推荐的准确性和与用户价格需求之间的匹配性。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程图一；
图2为本发明所述方法的流程图二；
图3为本发明所述系统的系统框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提出了一种基于大数据的数字化自动营销方法，如图1所示，所述数字化自动营销方法包括：
S1、实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库；
S2、根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围。
S3、当用户再次搜索产品时，如果用户当前搜索的产品对应的产品类型为已进行过交易的产品类型，则结合获取的产品类型对应的产品价格推荐范围，为用户进行产品展示。
其中，实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库，包括：
S101、实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格；
S102、实时监测用户的交易完成记录，并获取完成交易的交易产品和交易价格；
S103、依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库。
并且，所述依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库，包括：
S1031、实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索过程和产品浏览过程，提取用户进行产品搜索时输入的产品关键词；
S1032、根据所述产品关键词结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述产品关键词对应的产品类型；
S1033、实时监测用户完成的产品交易，并将所述完成的产品交易的产品结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述完成的产品交易对应的产品类型；
S1034、根据所述产品关键词对应的产品类型和所述完成的产品交易对应的产品类型通过产品关联性获取与所述产品类型相关联或包含于所述产品类型内的其他产品，形成与每个用户对应的用户产品及类型关系库；
S1035、当用户再次进行电商交易平台浏览时，在用户没有进行针对性产品搜索时，提取符合所述用户产品及类型关系库中的产品优先在所述电商交易平台的界面上进行展示。
上述技术方案的效果为：能够通过用户进行产品页面浏览的实际情况获取用户关注的产品的价格范围，通过价格范围的确定进而确定用户的消费能力范围。并且，以用户的消费能力范围为依据为用户进行产品推荐和展示，能够有效提高用户获取满意产品的效率。并且，有效提高产品推荐的准确性和与用户价格需求之间的匹配性。
本发明的一个实施例，如图2所示，实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格，包括：
S1021、监控用户在产品搜索过程中的产品页面点开情况，并根据预先设置的产品浏览时间阈值，检测用户的页面浏览情况；
S1022、当用户进行产品页面浏览的时间超过预设的浏览时间阈值时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
S1023、当用户进行产品页面浏览的时间没有超过预设的浏览时间阈值，但对该产品页面进行收藏或加入购物车操作时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
其中，所述产品价格数据即为用户点开产品页面对应的产品价格。
并且，所述浏览时间阈值通过如下公式获取：
Figure BDA0003495578890000081
其中，T表示浏览时间阈值，T0表示基准浏览时间阈值，T0的取值范围为1.5min-3min；m表示用户产品浏览过程中，针对一个产品页面的浏览时间超过基准浏览时间阈值的次数；k表示用户产品浏览过程中，针对一个产品页面的浏览时间没有超过基准浏览时间阈值的次数；n表示用户产品浏览过程中点进产品页面的总产品次数；INT()表示向上取整；Ti表示第i次用户针对一个产品页面的浏览时间超过基准浏览时间阈值时的页面浏览时长；Tj表示第j次用户针对一个产品页面的浏览时间没有超过基准浏览时间阈值时的页面浏览时长。
上述技术方案的工作原理为：首先，监控用户在产品搜索过程中的产品页面点开情况，并根据预先设置的产品浏览时间阈值，检测用户的页面浏览情况；然后，当用户进行产品页面浏览的时间超过预设的浏览时间阈值时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；最后，当用户进行产品页面浏览的时间没有超过预设的浏览时间阈值，但对该产品页面进行收藏或加入购物车操作时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
上述技术方案的效果为：本实施例能够通过用户进行产品页面浏览的实际情况获取用户关注的产品的价格范围，通过价格范围的确定进而确定用户的消费能力范围。并且，以用户的消费能力范围为依据为用户进行产品推荐和展示，能够有效提高用户获取满意产品的效率。并且，有效提高产品推荐的准确性和与用户价格需求之间的匹配性。另一方面，通过上述公式获取的浏览时间阈值能够有效结合用户的实际页面浏览情况和习惯，为用户设置针对每个用户不同的时间阈值，能够有效提高时间阈值设置与用户自身习惯的匹配性。同时，能够为后续价格模型的建立提供准确的监控数据，进而提高后续价格模型获取的价格范围的准确性和合理性。
本发明的一个实施例，根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围，包括：
S301、在用户点开产品页面对应的产品价格中提取最高产品价格和最低产品价格，并结合所述最高产品价格和最低产品价格形成产品价格区间；
S302、提取用户针对该产品的已完成交易的交易价格，判断所述交易价格是否在所述产品价格区间内；
S303、如果所述交易价格在所述产品价格区间内，则按照第一产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
S304、如果所述交易价格不再所述产品价格区间内，则按照第二产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
其中，所述第一产品价格模型和第二产品价格模型如下：
Figure BDA0003495578890000091
Figure BDA0003495578890000092
其中，M1和M2分别表示通过第一产品价格模型和第二产品价格模型获得的产品价格推荐范围；M0表示完成交易的产品价格；Mmin表示所述产品价格区间的最小值；Mmax表示所述产品价格区间的最大值。
上述技术方案的工作原理为：首先，在用户点开产品页面对应的产品价格中提取最高产品价格和最低产品价格，并结合所述最高产品价格和最低产品价格形成产品价格区间；然后，提取用户针对该产品的已完成交易的交易价格，判断所述交易价格是否在所述产品价格区间内；之后，如果所述交易价格在所述产品价格区间内，则按照第一产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；最后，如果所述交易价格不再所述产品价格区间内，则按照第二产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围。
上述技术方案的效果为：本实施例能够通过用户进行产品页面浏览的实际情况获取用户关注的产品的价格范围，通过价格范围的确定进而确定用户的消费能力范围。并且，以用户的消费能力范围为依据为用户进行产品推荐和展示，能够有效提高用户获取满意产品的效率。并且，有效提高产品推荐的准确性和与用户价格需求之间的匹配性。另一方面，通过上述公式获取的产品价格推荐范围能够与用户的实际消费水平相配合，并且设置一定的价格预留范围，能够在有效防止过度推荐销售导致用户体验感下降的问题，同时，上述公式获得的价格推荐范围能够最大限度合理的在用户消费区间上进行有限度的小幅度扩展，这种扩展幅度既能够保证最大限度保证产品展示的数量和价格区间能够满足用户的选购需求，同时又能够有效降低产品推荐过程中的过度高价格推荐情况，在有效提高用户的选购效率的同时提高用户的选购体验感。
本发明实施例提出了一种基于大数据的数字化自动营销系统，如图3所示，所述数字化自动营销系统包括：
监测模块，用于实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库；
价格范围模块，用于根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围。
推荐模块，用于当用户再次搜索产品时，如果用户当前搜索的产品对应的产品类型为已进行过交易的产品类型，则结合获取的产品类型对应的产品价格推荐范围，为用户进行产品展示。
其中，所述监测模块包括：
监测模块一，用于实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格；
监测模块二，用于实时监测用户的交易完成记录，并获取完成交易的交易产品和交易价格；
关系库建立模块，用于依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库。
所述关系库建立模块包括：
提取模块，用于实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索过程和产品浏览过程，提取用户进行产品搜索时输入的产品关键词；
类型获取模块一，用于根据所述产品关键词结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述产品关键词对应的产品类型；
类型获取模块二，用于实时监测用户完成的产品交易，并将所述完成的产品交易的产品结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述完成的产品交易对应的产品类型；
形成模块，用于根据所述产品关键词对应的产品类型和所述完成的产品交易对应的产品类型通过产品关联性获取与所述产品类型相关联或包含于所述产品类型内的其他产品，形成与每个用户对应的用户产品及类型关系库；
展示模块，用于当用户再次进行电商交易平台浏览时，在用户没有进行针对性产品搜索时，提取符合所述用户产品及类型关系库中的产品优先在所述电商交易平台的界面上进行展示。
所述监测模块一包括：
情况检测模块，用于监控用户在产品搜索过程中的产品页面点开情况，并根据预先设置的产品浏览时间阈值，检测用户的页面浏览情况；
数据提取模块一，用于当用户进行产品页面浏览的时间超过预设的浏览时间阈值时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
数据提取模块二，用于当用户进行产品页面浏览的时间没有超过预设的浏览时间阈值，但对该产品页面进行收藏或加入购物车操作时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
其中，所述产品价格数据即为用户点开产品页面对应的产品价格。
其中，所述浏览时间阈值通过如下公式获取：
Figure BDA0003495578890000111
其中，T表示浏览时间阈值，T0表示基准浏览时间阈值，T0的取值范围为1.5min-3min；m表示用户产品浏览过程中，针对一个产品页面的浏览时间超过基准浏览时间阈值的次数；k表示用户产品浏览过程中，针对一个产品页面的浏览时间没有超过基准浏览时间阈值的次数；n表示用户产品浏览过程中点进产品页面的总产品次数；INT()表示去整数部分数值；Ti表示第i次用户针对一个产品页面的浏览时间超过基准浏览时间阈值时的页面浏览时长；Tj表示第j次用户针对一个产品页面的浏览时间没有超过基准浏览时间阈值时的页面浏览时长。
所述价格范围模块包括：
区间获取模块，用于在用户点开产品页面对应的产品价格中提取最高产品价格和最低产品价格，并结合所述最高产品价格和最低产品价格形成产品价格区间；
区间提取模块，用于提取用户针对该产品的已完成交易的交易价格，判断所述交易价格是否在所述产品价格区间内；
第一产品价格获取模块，用于如果所述交易价格在所述产品价格区间内，则按照第一产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
第二产品价格获取模块，用于如果所述交易价格不再所述产品价格区间内，则按照第二产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
其中，所述第一产品价格模型和第二产品价格模型如下：
Figure BDA0003495578890000112
Figure BDA0003495578890000121
其中，M1和M2分别表示通过第一产品价格模型和第二产品价格模型获得的产品价格推荐范围；M0表示完成交易的产品价格；Mmin表示所述产品价格区间的最小值；Mmax表示所述产品价格区间的最大值。
上述技术方案的效果为：本实施例能够通过用户进行产品页面浏览的实际情况获取用户关注的产品的价格范围，通过价格范围的确定进而确定用户的消费能力范围。并且，以用户的消费能力范围为依据为用户进行产品推荐和展示，能够有效提高用户获取满意产品的效率。并且，有效提高产品推荐的准确性和与用户价格需求之间的匹配性。另一方面，通过上述公式获取的产品价格推荐范围能够与用户的实际消费水平相配合，并且设置一定的价格预留范围，能够在有效防止过度推荐销售导致用户体验感下降的问题，同时，上述公式获得的价格推荐范围能够最大限度合理的在用户消费区间上进行有限度的小幅度扩展，这种扩展幅度既能够保证最大限度保证产品展示的数量和价格区间能够满足用户的选购需求，同时又能够有效降低产品推荐过程中的过度高价格推荐情况，在有效提高用户的选购效率的同时提高用户的选购体验感。
同时，通过上述公式获取的浏览时间阈值能够有效结合用户的实际页面浏览情况和习惯，为用户设置针对每个用户不同的时间阈值，能够有效提高时间阈值设置与用户自身习惯的匹配性。同时，能够为后续价格模型的建立提供准确的监控数据，进而提高后续价格模型获取的价格范围的准确性和合理性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的数字化自动营销方法，其特征在于，所述数字化自动营销方法包括：
实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库；
根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围；
当用户再次搜索产品时，如果用户当前搜索的产品对应的产品类型为已进行过交易的产品类型，则结合获取的产品类型对应的产品价格推荐范围，为用户进行产品展示。
2.根据权利要求1所述数字化自动营销方法，其特征在于，实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库，包括：
实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格；
实时监测用户的交易完成记录，并获取完成交易的交易产品和交易价格；
依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库。
3.根据权利要求2所述数字化自动营销方法，其特征在于，所述依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库，包括：
实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索过程和产品浏览过程，提取用户进行产品搜索时输入的产品关键词；
根据所述产品关键词结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述产品关键词对应的产品类型；
实时监测用户完成的产品交易，并将所述完成的产品交易的产品结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述完成的产品交易对应的产品类型；
根据所述产品关键词对应的产品类型和所述完成的产品交易对应的产品类型通过产品关联性获取与所述产品类型相关联或包含于所述产品类型内的其他产品，形成与每个用户对应的用户产品及类型关系库；
当用户再次进行电商交易平台浏览时，在用户没有进行针对性产品搜索时，提取符合所述用户产品及类型关系库中的产品优先在所述电商交易平台的界面上进行展示。
4.根据权利要求2所述数字化自动营销方法，其特征在于，实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格，包括：
监控用户在产品搜索过程中的产品页面点开情况，并根据预先设置的产品浏览时间阈值，检测用户的页面浏览情况；
当用户进行产品页面浏览的时间超过预设的浏览时间阈值时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
当用户进行产品页面浏览的时间没有超过预设的浏览时间阈值，但对该产品页面进行收藏或加入购物车操作时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
其中，所述产品价格数据即为用户点开产品页面对应的产品价格。
5.根据权利要求1所述数字化自动营销方法，其特征在于，根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围，包括：
在用户点开产品页面对应的产品价格中提取最高产品价格和最低产品价格，并结合所述最高产品价格和最低产品价格形成产品价格区间；
提取用户针对该产品的已完成交易的交易价格，判断所述交易价格是否在所述产品价格区间内；
如果所述交易价格在所述产品价格区间内，则按照第一产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
如果所述交易价格不再所述产品价格区间内，则按照第二产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围。
6.一种基于大数据的数字化自动营销系统，其特征在于，所述数字化自动营销系统包括：
监测模块，用于实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索记录和产品交易记录，并获得所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格和用户产品及类型关系库；
价格范围模块，用于根据所述产品搜索记录和产品交易记录中对应的产品价格，获取针对每个用户的每种产品类型对应的产品价格推荐范围；
推荐模块，用于当用户再次搜索产品时，如果用户当前搜索的产品对应的产品类型为已进行过交易的产品类型，则结合获取的产品类型对应的产品价格推荐范围，为用户进行产品展示。
7.根据权利要求6所述数字化自动营销系统，其特征在于，所述监测模块包括：
监测模块一，用于实时监测用户进行产品搜索和产品浏览过程中，获取用户点开产品页面对应的产品价格；
监测模块二，用于实时监测用户的交易完成记录，并获取完成交易的交易产品和交易价格；
关系库建立模块，用于依据预先设定的产品分类范围，结合用户完成交易的交易产品和产品浏览记录，获取用户产品及类型关系库。
8.根据权利要求7所述数字化自动营销系统，其特征在于，所述关系库建立模块包括：
提取模块，用于实时监测用户在电商交易平台上的产品搜索过程和产品浏览过程，提取用户进行产品搜索时输入的产品关键词；
类型获取模块一，用于根据所述产品关键词结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述产品关键词对应的产品类型；
类型获取模块二，用于实时监测用户完成的产品交易，并将所述完成的产品交易的产品结合所述电商交易平台的产品类别，获取所述完成的产品交易对应的产品类型；
形成模块，用于根据所述产品关键词对应的产品类型和所述完成的产品交易对应的产品类型通过产品关联性获取与所述产品类型相关联或包含于所述产品类型内的其他产品，形成与每个用户对应的用户产品及类型关系库；
展示模块，用于当用户再次进行电商交易平台浏览时，在用户没有进行针对性产品搜索时，提取符合所述用户产品及类型关系库中的产品优先在所述电商交易平台的界面上进行展示。
9.根据权利要求7所述数字化自动营销系统，其特征在于，所述监测模块一包括：
情况检测模块，用于监控用户在产品搜索过程中的产品页面点开情况，并根据预先设置的产品浏览时间阈值，检测用户的页面浏览情况；
数据提取模块一，用于当用户进行产品页面浏览的时间超过预设的浏览时间阈值时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
数据提取模块二，用于当用户进行产品页面浏览的时间没有超过预设的浏览时间阈值，但对该产品页面进行收藏或加入购物车操作时，则提取所述产品页面内的产品价格数据；
其中，所述产品价格数据即为用户点开产品页面对应的产品价格。
10.根据权利要求1所述数字化自动营销方法，其特征在于，所述价格范围模块包括：
区间获取模块，用于在用户点开产品页面对应的产品价格中提取最高产品价格和最低产品价格，并结合所述最高产品价格和最低产品价格形成产品价格区间；
区间提取模块，用于提取用户针对该产品的已完成交易的交易价格，判断所述交易价格是否在所述产品价格区间内；
第一产品价格获取模块，用于如果所述交易价格在所述产品价格区间内，则按照第一产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围；
第二产品价格获取模块，用于如果所述交易价格不再所述产品价格区间内，则按照第二产品价格模型获取对应的产品价格推荐范围。
CN202210113550.9A 2022-01-30 2022-01-30 一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统 Pending CN114493713A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210113550.9A CN114493713A (zh) 2022-01-30 2022-01-30 一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210113550.9A CN114493713A (zh) 2022-01-30 2022-01-30 一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114493713A true CN114493713A (zh) 2022-05-13

Family

ID=81478481

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210113550.9A Pending CN114493713A (zh) 2022-01-30 2022-01-30 一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114493713A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116737790A (zh) * 2023-05-15 2023-09-12 佛山市大迈信息科技有限公司 一种售楼交易数据处理方法及系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116737790A (zh) * 2023-05-15 2023-09-12 佛山市大迈信息科技有限公司 一种售楼交易数据处理方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI539305B (zh) Personalized information push method and device
US9934293B2 (en) Generating search results
US7860886B2 (en) Strategy for providing query results based on analysis of user intent
US6640218B1 (en) Estimating the usefulness of an item in a collection of information
US20100161605A1 (en) Context transfer in search advertising
TWI615723B (zh) 網路搜尋方法及設備
WO2013163062A1 (en) Recommending keywords
JP2010055617A (ja) 社会的インデックス付けを用いて、トピックに基づいて広告ターゲットを拡大させるシステム及び方法
CN105468649B (zh) 一种待展示对象匹配的判断方法及其装置
CN111444380B (zh) 音乐搜索排序方法、装置、设备和存储介质
WO2022081267A1 (en) Product evaluation system and method of use
CN111143516A (zh) 一种文章搜索结果展示方法及相关装置
CN112488781A (zh) 搜索推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112579854A (zh) 信息处理方法、装置、设备和存储介质
CN109446402B (zh) 一种搜索方法及装置
TW201426357A (zh) 搜索資料排序的方法和裝置，資料搜索的方法和裝置
CN112612951A (zh) 一种面向收益提升的无偏学习排序方法
CN107766229B (zh) 一种利用蜕变测试评价商品搜索系统正确性的方法
CN111753526A (zh) 一种相似竞品数据分析方法及系统
CN114493713A (zh) 一种基于大数据的数字化自动营销方法和系统
US7716209B1 (en) Automated advertisement publisher identification and selection
CN110020209A (zh) 内容和搜索词的相关性确定方法及系统、展示方法及系统
CN110851708A (zh) 负样本的抽取方法、装置、计算机设备和存储介质
JP2004326537A (ja) 選択関連情報の情報検索装置，情報検索処理方法，情報検索プログラムおよびそのプログラム記録媒体
CN113781171A (zh) 信息推送方法、装置、设备及存储介质

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