CN115345659B - 一种私域流量监测分析处理方法、系统及存储介质 - Google Patents
一种私域流量监测分析处理方法、系统及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种私域流量监测分析处理方法、系统及存储介质，本发明通过对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，由此分析得到指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，并对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，从而进行相应的处理。从一方面来说，保障了淘宝店铺中粉丝群的活跃度，使得粉丝之间的互动增多，不仅加快了店铺售卖商品的推广效率，同时还通过粉丝之间的互动了解粉丝的需求和倾向，促进店铺生意的发展，属于良性循环；从另一方面来说，在很大程度上能够直接提升淘宝店铺中粉丝群内粉丝流量的转化率，避免了粉丝对店铺的倾向性和关注度降低，有效避免了一部分客源流失。
Description
技术领域
本发明涉及私域流量监测分析处理技术领域，具体而言，涉及一种私域流量监测分析处理方法、系统及存储介质。
背景技术
私域流量不仅是指品牌或个人自主拥有的、可以自由控制的流量，同时还是能够被反复利用的流量。简单来说就是依靠社交让店家与客户熟悉起来，例如淘宝店铺中的粉丝群、微商的朋友圈等。私域流量具有流量可控、性价比高等特点，由此可见，对私域流量监测分析的重要性不言而喻。
当前淘宝店铺中对粉丝群内粉丝进行好物推荐时，通常以上新产品或畅销产品进行推荐，没有对粉丝进行深入研究，无法精准识别各粉丝对应的需求商品，故当前好物推荐通常在以下方面存在不足：
1.各粉丝对应的店铺关注信息和各粉丝在店铺粉丝群中的活跃状态直接反映了粉丝与淘宝店铺之间的粘合度。而当前大部分淘宝店铺都是依据各粉丝对应的店铺关注信息对粉丝与淘宝店铺之间的粘合度进行监测和分析，忽略了各粉丝在店铺粉丝群中的活跃状态进行监测和分析，使得监测视角存在片面性，容易导致粉丝与店铺之间粘合度对应的监测力度和分析力度不强，从而造成一定的误差，无法为店铺后续的修整提供有力的数据支撑。
2.淘宝店铺对应的商品销量与粉丝群的活跃状态密切相关，通过发布上新产品和销量领先产品吸引老客户购买，从而迅速增长销量。而当前大部分淘宝店铺没有对此进行监测和分析，导致粉丝群内部活跃度较低，粉丝之间互动较少，进而无法依据粉丝群内部活跃指数对其进行相应的处理，从而降低了淘宝店铺中粉丝群内粉丝流量的转化率，在一定程度上造成了客户流失。
3.对粉丝实行需求分析并深入挖掘粉丝的需求，按需对粉丝进行商品推荐，可以有效的增加粉丝与店铺之间的粘合度，并且加深对店铺的信任感。当前对粉丝实行商品推荐时，往往通过粉丝的购买商品种类、畅销商品、上新商品进行商品推荐，没有依据粉丝对各商品种类的关注次数和关注时长进行商品推荐，使得粉丝的商品推荐定位不够全面和精准，同时对各粉丝的推荐商品种类的分析缺乏依据性和针对性，无法有效提升粉丝的满意度和转化率。
发明内容
为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种私域流量监测分析处理方法、系统及存储介质,能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种私域流量监测分析处理方法，包括如下步骤：
A1、淘宝店铺粉丝群消息监测分析：对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，得到指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合，并由此分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数；
A2、淘宝店铺粉丝群流量分析处理：对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，若指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为正常，则执行下一步，若指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为异常，则进行相应的处理，并重复执行步骤A1和流量状态分析，直至指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为正常为止；
A3、淘宝店铺粉丝关注状态监测分析：对指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息进行监测，分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，同时获取各粉丝在各设定时间段对应的群消息浏览时长，并对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，进而综合分析各粉丝对应的关注状态评估指数；
A4、淘宝店铺粉丝需求分析：获取指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的商品需求记录，并从中提取各粉丝在各设定时间段对应各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长，由此分析各粉丝对应各商品种类的需求指数；
A5、淘宝店铺粉丝商品推荐处理：将各粉丝对应各商品种类的需求指数按照从大到小的顺序依次进行排序，同时基于各粉丝对应的关注状态评估指数对各粉丝对应的推荐频率进行分析，进而对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，由此进行相应的处理。
于本发明一优选实施例，所述步骤A1中分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，其具体分析步骤如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合中提取指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的图片消息条数和文字消息条数，分别记为Ti和Wi，i表示为各设定时间段对应的编号，i＝1,2,......,n，同时从中提取指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段内各条文字消息对应的文字数量和各条图片消息对应的文字数量，分别记为和/>f表示为各条文字消息对应的编号，f＝1,2,.......,g，j表示为各条图片消息的编号，j＝1,2,......,l；
从各条图片消息中提取各条图片消息对应的主体类型，并将各条图片消息对应的主体类型与设定的各种主体类型对应的权值因子进行匹配，得到指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段内各条图片消息对应的权值因子，记为
依据公式计算出指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，δi表示为指定淘宝店铺在第i个设定时间段对应的粉丝群活跃指数，e表示为自然常数，T′、W′分别表示为预设的参考图片消息条数、参考文字消息条数，X′、Z′分别表示为设定的文字消息对应的参考文字数量、图片消息对应的参考文字数量，a1、a2、a3、a4分别表示为预设的图片消息条数、文字消息条数、文字消息中文字数量、图片消息中文字数量对应的影响因子。
于本发明一优选实施例，所述步骤A2中对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，其具体分析过程如下：
将指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数进行累加，得到指定淘宝店铺对应的粉丝群活跃指数，并将其与设定的粉丝群活跃指数阈值进行对比，若指定淘宝店铺对应的粉丝群活跃指数小于设定的粉丝群活跃指数阈值，则判定指定淘宝店铺对应的流量状态为异常，反之，则判定指定淘宝店铺对应的流量状态为正常。
于本发明一优选实施例，所述步骤A3中分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，其具体分析过程如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息中提取各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注时长、店铺购买次数、店铺购买总金额、浏览店铺次数和浏览店铺总时长，分别记为和/>r表示为各粉丝的编号，r＝1,2,......,q；
依据公式计算出各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，/>表示为第r个粉丝在第i个设定时间段对应的店铺关注指数，d′、m′、p′、k′、t′分别表示为设定的参考店铺关注时长、参考店铺购买次数、参考店铺购买总金额、参考浏览店铺次数、参考浏览店铺总时长，b1、b2、b3、b4、b5分别表示为设定的设定的店铺关注时长、店铺购买次数、店铺购买总金额、浏览店铺次数、浏览店铺总时长对应的影响因子。
于本发明一优选实施例，所述步骤A3中对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，其具体分析过程如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合中提取各粉丝在各设定时间段对应的图片发言次数和文字发言次数，分别记为和/>同时提取各粉丝在各设定时间段对应的文字发言总字数，记为/>
对各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的发言主体类型进行提取，并将各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的发言主体类型与设定的各种发言主体类型对应的权值因子进行匹配，得到各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的权值因子，记为c表示为各次图片发言的编号，c＝1,2,......,h，同时提取各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言中文字字数，记为/>
将各粉丝在各设定时间段对应的群消息浏览时长，记为进而依据公式计算出各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数，/>表示为第r个粉丝在第i个设定时间段对应的群活跃指数，B′、D′、E′、F′、Q′分别表示为设定的参考图片发言次数、参考文字发言次数、参考文字发言总字数、参考图片发言中文字字数、参考群消息浏览时长，c1、c2、c3、c4、c5分别表示为设定的图片发言次数、文字发言次数、文字发言总字数、图片发言中文字字数、群消息浏览时长对应的影响因子。
于本发明一优选实施例，所述步骤A3中各粉丝对应的关注状态评估指数，具体计算公式为γr表示为第r个粉丝对应的关注状态评估指数，v1、v2分别表示为设定的店铺关注指数、群活跃指数对应的影响因子。
于本发明一优选实施例，所述步骤A4中分析各粉丝对应各商品种类的需求指数，其具体分析过程如下：
将各粉丝在各设定时间段对应各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长分别记为和/>s表示为各商品种类的编号，s＝1,2,......,u；
依据公式计算出各粉丝对应各商品种类的需求指数，并记为
于本发明一优选实施例，所述对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，其具体分析过程如下：
将各粉丝对应的关注状态评估指数与设定的各种关注状态评估指数对应的推荐频率进行匹配，得到各粉丝对应的推荐频率，记为
从各粉丝对应各商品种类的需求指数中按照从大到小的顺序筛选出排在前三位的各粉丝对应的商品种类，并记为各粉丝对应的推荐商品种类；
基于各粉丝对应的推荐频率对各粉丝对应的推荐商品种类进行推荐。
本发明第二方面提供一种私域流量监测分析处理系统，包括：
淘宝店铺粉丝群消息监测分析模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，并由此分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数；
淘宝店铺粉丝群流量分析处理模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，并进行相应的处理；
淘宝店铺粉丝关注状态监测分析模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息进行监测，分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，同时对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，进而综合分析各粉丝对应的关注状态评估指数；
淘宝店铺粉丝需求分析模块，用于获取指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的商品需求记录，由此分析各粉丝对应各商品种类的需求指数；
淘宝店铺粉丝商品推荐处理模块，用于将各粉丝对应各商品种类的需求指数按照从大到小的顺序依次进行排序，同时基于各粉丝对应的关注状态评估指数对各粉丝对应的推荐频率进行分析，进而对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，由此进行相应的处理。
本发明第三方面还提供一种私域流量监测分析处理存储介质：所述私域流量监测分析处理存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述一种私域流量监测分析处理方法。
相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：
(1)本发明通过对各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息进行监测，由此分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，同时对各粉丝在各设定时间段对应的群消息浏览时长、图片发言次数、文字发言次数、文字发言总字数和图片发言中文字字数进行综合分析，得到各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数，进而对各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数和群活跃指数进行综合分析，得到各粉丝对应的关注状态评估指数，打破了当前没有对各粉丝在店铺粉丝群中的活跃状态进行监测和分析的不足，弥补了当前对粉丝与淘宝店铺之间的粘合度监测视角片面性的缺陷，在很大程度上提升了粉丝与店铺之间粘合度对应的监测力度和分析力度，进而为店铺后续的修整提供有力的数据支撑。
(2)本发明通过对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，由此分析得到指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，并对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，从而进行相应的处理。从一方面来说，保障了淘宝店铺中粉丝群的活跃度，使得粉丝之间的互动增多，不仅加快了店铺售卖商品的推广效率，同时还通过粉丝之间的互动了解粉丝的需求和倾向，促进店铺生意的发展，属于良性循环；从另一方面来说，在很大程度上能够直接提升淘宝店铺中粉丝群内粉丝流量的转化率，避免了粉丝对店铺的倾向性和关注度降低，有效避免了一部分客源流失。
(3)本发明通过对各粉丝在各设定时间段对应各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长进行获取，从而分析各粉丝对应各商品种类的需求指数，同时基于各粉丝对应的关注状态评估指数对各粉丝对应的推荐频率进行分析，进而依据各粉丝对应的推荐频率和各商品种类的需求指数对各粉丝进行推荐商品分析，打破了当前对粉丝进行商品推荐的局限性，不仅有效弥补了当前对粉丝进行商品推荐的片面性、单一性和机械性，同时还使得各粉丝的推荐商品种类的分析更具备依据性和针对性，大大提高了粉丝的满意度和转化率，在一定程度上为增加粉丝与店铺之间的粘合度和加深对店铺的信任感起到了关键性作用。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明方法流程示意图。
图2为本发明系统模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1所示，本发明的第一方面提供一种私域流量监测分析处理方法，包括如下步骤：
A1、淘宝店铺粉丝群消息监测分析：对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，得到指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合，并由此分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数。
需要说明的是，群消息集合包括指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的图片消息条数、文字消息条数、各条文字消息对应的文字数量、各条图片消息对应的文字数量、各粉丝在各设定时间段对应的图片发言次数、文字发言次数、文字发言总字数和各次图片发言中文字字数。
于本发明一优选实施例，所述步骤A1中分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，其具体分析步骤如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合中提取指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的图片消息条数和文字消息条数，分别记为Ti和Wi，i表示为各设定时间段对应的编号，i＝1,2,......,n，同时从中提取指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段内各条文字消息对应的文字数量和各条图片消息对应的文字数量，分别记为和/>f表示为各条文字消息对应的编号，f＝1,2,.......,g，j表示为各条图片消息的编号，j＝1,2,......,l；
从各条图片消息中提取各条图片消息对应的主体类型，并将各条图片消息对应的主体类型与设定的各种主体类型对应的权值因子进行匹配，得到指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段内各条图片消息对应的权值因子，记为
需要说明的是，各条图片消息对应的主体类型包括但不限于店铺在售商品名称、店铺未售商品名称、其他。
依据公式计算出指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，δi表示为指定淘宝店铺在第i个设定时间段对应的粉丝群活跃指数，e表示为自然常数，T′、W′分别表示为预设的参考图片消息条数、参考文字消息条数，X′、Z′分别表示为设定的文字消息对应的参考文字数量、图片消息对应的参考文字数量，a1、a2、a3、a4分别表示为预设的图片消息条数、文字消息条数、文字消息中文字数量、图片消息中文字数量对应的影响因子。
在一个具体的实施例中，本发明通过对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，由此分析得到指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，并对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，从而进行相应的处理。从一方面来说，保障了淘宝店铺中粉丝群的活跃度，使得粉丝之间的互动增多，不仅加快了店铺售卖商品的推广效率，同时还通过粉丝之间的互动了解粉丝的需求和倾向，促进店铺生意的发展，属于良性循环；从另一方面来说，在很大程度上能够直接提升淘宝店铺中粉丝群内粉丝流量的转化率，避免了粉丝对店铺的倾向性和关注度降低，有效避免了一部分客源流失。
A2、淘宝店铺粉丝群流量分析处理：对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，若指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为正常，则执行下一步，若指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为异常，则进行相应的处理，并重复执行步骤A1和流量状态分析，直至指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为正常为止。
于本发明一优选实施例，所述步骤A2中对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，其具体分析过程如下：
将指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数进行累加，得到指定淘宝店铺对应的粉丝群活跃指数，并将其与设定的粉丝群活跃指数阈值进行对比，若指定淘宝店铺对应的粉丝群活跃指数小于设定的粉丝群活跃指数阈值，则判定指定淘宝店铺对应的流量状态为异常，反之，则判定指定淘宝店铺对应的流量状态为正常。
A3、淘宝店铺粉丝关注状态监测分析：对指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息进行监测，分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，同时获取各粉丝在各设定时间段对应的群消息浏览时长，并对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，进而综合分析各粉丝对应的关注状态评估指数。
需要说明的是，店铺关注信息包括各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注时长、店铺购买次数、店铺购买总金额、浏览店铺次数和浏览店铺总时长。
于本发明一优选实施例，所述步骤A3中分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，其具体分析过程如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息中提取各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注时长、店铺购买次数、店铺购买总金额、浏览店铺次数和浏览店铺总时长，分别记为和/>r表示为各粉丝的编号，r＝1,2,......,q；
依据公式计算出各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，/>表示为第r个粉丝在第i个设定时间段对应的店铺关注指数，d′、m′、p′、k′、t′分别表示为设定的参考店铺关注时长、参考店铺购买次数、参考店铺购买总金额、参考浏览店铺次数、参考浏览店铺总时长，b1、b2、b3、b4、b5分别表示为设定的设定的店铺关注时长、店铺购买次数、店铺购买总金额、浏览店铺次数、浏览店铺总时长对应的影响因子。
于本发明一优选实施例，所述步骤A3中对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，其具体分析过程如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合中提取各粉丝在各设定时间段对应的图片发言次数和文字发言次数，分别记为和/>同时提取各粉丝在各设定时间段对应的文字发言总字数，记为/>
对各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的发言主体类型进行提取，并将各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的发言主体类型与设定的各种发言主体类型对应的权值因子进行匹配，得到各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的权值因子，记为c表示为各次图片发言的编号，c＝1,2,......,h，同时提取各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言中文字字数，记为/>
需要说明的是，各次图片发言的发言主体类型包括但不限于：店铺在售商品名称、店铺未售商品名称、其他。
将各粉丝在各设定时间段对应的群消息浏览时长，记为进而依据公式计算出各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数，/>表示为第r个粉丝在第i个设定时间段对应的群活跃指数，B′、D′、E′、F′、Q′分别表示为设定的参考图片发言次数、参考文字发言次数、参考文字发言总字数、参考图片发言中文字字数、参考群消息浏览时长，c1、c2、c3、c4、c5分别表示为设定的图片发言次数、文字发言次数、文字发言总字数、图片发言中文字字数、群消息浏览时长对应的影响因子。
于本发明一优选实施例，所述步骤A3中各粉丝对应的关注状态评估指数，具体计算公式为γr表示为第r个粉丝对应的关注状态评估指数，v1、v2分别表示为设定的店铺关注指数、群活跃指数对应的影响因子。
在一个具体的实施例中，本发明通过对各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息进行监测，由此分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，同时对各粉丝在各设定时间段对应的群消息浏览时长、图片发言次数、文字发言次数、文字发言总字数和图片发言中文字字数进行综合分析，得到各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数，进而对各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数和群活跃指数进行综合分析，得到各粉丝对应的关注状态评估指数，打破了当前没有对各粉丝在店铺粉丝群中的活跃状态进行监测和分析的不足，弥补了当前对粉丝与淘宝店铺之间的粘合度监测视角片面性的缺陷，在很大程度上提升了粉丝与店铺之间粘合度对应的监测力度和分析力度，进而为店铺后续的修整提供有力的数据支撑。
A4、淘宝店铺粉丝需求分析：获取指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的商品需求记录，并从中提取各粉丝在各设定时间段对应各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长，由此分析各粉丝对应各商品种类的需求指数。
需要说明的是，商品需求记录包括各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长。
于本发明一优选实施例，所述步骤A4中分析各粉丝对应各商品种类的需求指数，其具体分析过程如下：
将各粉丝在各设定时间段对应各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长分别记为和/>s表示为各商品种类的编号，s＝1,2,......,u；
依据公式计算出各粉丝对应各商品种类的需求指数，并记为
需要说明的是，各粉丝对应各商品种类的需求指数，其具体计算公式为Gs′、Hs′、Is′、Js′分别表示为设定的第s个商品种类对应的参考购买次数、参考购买金额、参考总关注次数、参考总关注时长，y1、y2、y3、y4分别表示为设定的购买次数、购买金额、总关注次数、总关注时长对应的影响因子。
A5、淘宝店铺粉丝商品推荐处理：将各粉丝对应各商品种类的需求指数按照从大到小的顺序依次进行排序，同时基于各粉丝对应的关注状态评估指数对各粉丝对应的推荐频率进行分析，进而对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，由此进行相应的处理。
于本发明一优选实施例，所述对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，其具体分析过程如下：
将各粉丝对应的关注状态评估指数与设定的各种关注状态评估指数对应的推荐频率进行匹配，得到各粉丝对应的推荐频率，记为
从各粉丝对应各商品种类的需求指数中按照从大到小的顺序筛选出排在前三位的各粉丝对应的商品种类，并记为各粉丝对应的推荐商品种类；
基于各粉丝对应的推荐频率对各粉丝对应的推荐商品种类进行推荐。
在一个具体的实施例中，本发明通过对各粉丝在各设定时间段对应各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长进行获取，从而分析各粉丝对应各商品种类的需求指数，同时基于各粉丝对应的关注状态评估指数对各粉丝对应的推荐频率进行分析，进而依据各粉丝对应的推荐频率和各商品种类的需求指数对各粉丝进行推荐商品分析，打破了当前对粉丝进行商品推荐的局限性，不仅有效弥补了当前对粉丝进行商品推荐的片面性、单一性和机械性，同时还使得各粉丝的推荐商品种类的分析更具备依据性和针对性，大大提高了粉丝的满意度和转化率，在一定程度上为增加粉丝与店铺之间的粘合度和加深对店铺的信任感起到了关键性作用。
参照图2所示，本发明第二方面提供一种私域流量监测分析处理系统，包括淘宝店铺粉丝群消息监测分析模块、淘宝店铺粉丝群流量分析处理模块、淘宝店铺粉丝关注状态监测分析模块、淘宝店铺粉丝需求分析模块和淘宝店铺粉丝商品推荐处理模块。
所述淘宝店铺粉丝群消息监测分析模块分别与淘宝店铺粉丝群流量分析处理模块和淘宝店铺粉丝关注状态监测分析模块连接，淘宝店铺粉丝关注状态监测分析模块分别与淘宝店铺粉丝需求分析模块和淘宝店铺粉丝商品推荐处理模块连接，淘宝店铺粉丝需求分析模块和淘宝店铺粉丝商品推荐处理模块连接。
淘宝店铺粉丝群消息监测分析模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，并由此分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数；
淘宝店铺粉丝群流量分析处理模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，并进行相应的处理；
淘宝店铺粉丝关注状态监测分析模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息进行监测，分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，同时对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，进而综合分析各粉丝对应的关注状态评估指数；
淘宝店铺粉丝需求分析模块，用于获取指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的商品需求记录，由此分析各粉丝对应各商品种类的需求指数；
淘宝店铺粉丝商品推荐处理模块，用于将各粉丝对应各商品种类的需求指数按照从大到小的顺序依次进行排序，同时基于各粉丝对应的关注状态评估指数对各粉丝对应的推荐频率进行分析，进而对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，由此进行相应的处理。
本发明的第三方面还提供一种私域流量监测分析处理存储介质，所述私域流量监测分析处理存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述一种私域流量监测分析处理方法。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种私域流量监测分析处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
A1、淘宝店铺粉丝群消息监测分析：对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，得到指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合，并由此分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数；
A2、淘宝店铺粉丝群流量分析处理：对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，若指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为正常，则执行下一步，若指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为异常，则进行相应的处理，并重复执行步骤A1和流量状态分析，直至指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态为正常为止；
A3、淘宝店铺粉丝关注状态监测分析：对指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息进行监测，分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，同时获取各粉丝在各设定时间段对应的群消息浏览时长，并对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，进而综合分析各粉丝对应的关注状态评估指数；
A4、淘宝店铺粉丝需求分析：获取指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的商品需求记录，并从中提取各粉丝在各设定时间段对应各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长，由此分析各粉丝对应各商品种类的需求指数；
A5、淘宝店铺粉丝商品推荐处理：将各粉丝对应各商品种类的需求指数按照从大到小的顺序依次进行排序，同时基于各粉丝对应的关注状态评估指数对各粉丝对应的推荐频率进行分析，进而对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，由此进行相应的处理；
所述步骤A1中分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，其具体分析步骤如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合中提取指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的图片消息条数和文字消息条数，分别记为Ti和Wi，i表示为各设定时间段对应的编号，i＝1,2,......,n，同时从中提取指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段内各条文字消息对应的文字数量和各条图片消息对应的文字数量，分别记为和f表示为各条文字消息对应的编号，f＝1,2,.......,g，j表示为各条图片消息的编号，j＝1,2,......,l；
从各条图片消息中提取各条图片消息对应的主体类型，并将各条图片消息对应的主体类型与设定的各种主体类型对应的权值因子进行匹配，得到指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段内各条图片消息对应的权值因子，记为
依据公式计算出指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数，δi表示为指定淘宝店铺在第i个设定时间段对应的粉丝群活跃指数，e表示为自然常数，T′、W′分别表示为预设的参考图片消息条数、参考文字消息条数，X′、Z′分别表示为设定的文字消息对应的参考文字数量、图片消息对应的参考文字数量，a1、a2、a3、a4分别表示为预设的图片消息条数、文字消息条数、文字消息中文字数量、图片消息中文字数量对应的影响因子。
2.根据权利要求1所述的一种私域流量监测分析处理方法，其特征在于：所述步骤A2中对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，其具体分析过程如下：
将指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数进行累加，得到指定淘宝店铺对应的粉丝群活跃指数，并将其与设定的粉丝群活跃指数阈值进行对比，若指定淘宝店铺对应的粉丝群活跃指数小于设定的粉丝群活跃指数阈值，则判定指定淘宝店铺对应的流量状态为异常，反之，则判定指定淘宝店铺对应的流量状态为正常。
3.根据权利要求1所述的一种私域流量监测分析处理方法，其特征在于：所述步骤A3中分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，其具体分析过程如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息中提取各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注时长、店铺购买次数、店铺购买总金额、浏览店铺次数和浏览店铺总时长，分别记为和/>r表示为各粉丝的编号，r＝1,2,......,q；
依据公式计算出各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，/>表示为第r个粉丝在第i个设定时间段对应的店铺关注指数，d′、m′、p′、k′、t′分别表示为设定的参考店铺关注时长、参考店铺购买次数、参考店铺购买总金额、参考浏览店铺次数、参考浏览店铺总时长，b1、b2、b3、b4、b5分别表示为设定的店铺关注时长、店铺购买次数、店铺购买总金额、浏览店铺次数、浏览店铺总时长对应的影响因子。
4.根据权利要求3所述的一种私域流量监测分析处理方法，其特征在于：所述步骤A3中对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，其具体分析过程如下：
从指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息集合中提取各粉丝在各设定时间段对应的图片发言次数和文字发言次数，分别记为和/>同时提取各粉丝在各设定时间段对应的文字发言总字数，记为/>
对各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的发言主体类型进行提取，并将各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的发言主体类型与设定的各种发言主体类型对应的权值因子进行匹配，得到各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言的权值因子，记为c表示为各次图片发言的编号，c＝1,2,......,h，同时提取各粉丝在各设定时间段对应各次图片发言中文字字数，记为/>
将各粉丝在各设定时间段对应的群消息浏览时长，记为进而依据公式计算出各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数，/>表示为第r个粉丝在第i个设定时间段对应的群活跃指数，B′、D′、E′、F′、Q′分别表示为设定的参考图片发言次数、参考文字发言次数、参考文字发言总字数、参考图片发言中文字字数、参考群消息浏览时长，c1、c2、c3、c4、c5分别表示为设定的图片发言次数、文字发言次数、文字发言总字数、图片发言中文字字数、群消息浏览时长对应的影响因子。
5.根据权利要求4所述的一种私域流量监测分析处理方法，其特征在于：所述步骤A3中各粉丝对应的关注状态评估指数，具体计算公式为γr表示为第r个粉丝对应的关注状态评估指数，v1、v2分别表示为设定的店铺关注指数、群活跃指数对应的影响因子。
6.根据权利要求5所述的一种私域流量监测分析处理方法，其特征在于：所述步骤A4中分析各粉丝对应各商品种类的需求指数，其具体分析过程如下：
将各粉丝在各设定时间段对应各商品种类的购买次数、购买金额、总关注次数和总关注时长分别记为和/>s表示为各商品种类的编号，s＝1,2,......,u；
依据公式计算出各粉丝对应各商品种类的需求指数，并记为其具体计算公式为Gs′、Hs′、Is′、Js′分别表示为设定的第s个商品种类对应的参考购买次数、参考购买金额、参考总关注次数、参考总关注时长，y1、y2、y3、y4分别表示为设定的购买次数、购买金额、总关注次数、总关注时长对应的影响因子。
7.根据权利要求6所述的一种私域流量监测分析处理方法，其特征在于：所述对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，其具体分析过程如下：
将各粉丝对应的关注状态评估指数与设定的各种关注状态评估指数对应的推荐频率进行匹配，得到各粉丝对应的推荐频率，记为
从各粉丝对应各商品种类的需求指数中按照从大到小的顺序筛选出排在前三位的各粉丝对应的商品种类，并记为各粉丝对应的推荐商品种类；
基于各粉丝对应的推荐频率对各粉丝对应的推荐商品种类进行推荐。
8.一种私域流量监测分析处理系统，用于执行如权利要求1所述的一种私域流量监测分析处理方法，其特征在于，包括：
淘宝店铺粉丝群消息监测分析模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群在各设定时间段对应的群消息进行监测，并由此分析指定淘宝店铺在各设定时间段对应的粉丝群活跃指数；
淘宝店铺粉丝群流量分析处理模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群对应的流量状态进行分析，并进行相应的处理；
淘宝店铺粉丝关注状态监测分析模块，用于对指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注信息进行监测，分析各粉丝在各设定时间段对应的店铺关注指数，同时对各粉丝在各设定时间段对应的群活跃指数进行分析，进而综合分析各粉丝对应的关注状态评估指数；
淘宝店铺粉丝需求分析模块，用于获取指定淘宝店铺中粉丝群内各粉丝在各设定时间段对应的商品需求记录，由此分析各粉丝对应各商品种类的需求指数；
淘宝店铺粉丝商品推荐处理模块，用于将各粉丝对应各商品种类的需求指数按照从大到小的顺序依次进行排序，同时基于各粉丝对应的关注状态评估指数对各粉丝对应的推荐频率进行分析，进而对各粉丝对应的推荐商品种类进行综合分析，由此进行相应的处理。
9.一种私域流量监测分析处理存储介质，其特征在于：所述私域流量监测分析处理存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述权利要求1-7任一项所述的一种私域流量监测分析处理方法。
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2022
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