CN115545755A - 一种互联网营销受众筛选方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于互联网技术领域，尤其涉及一种互联网营销受众筛选方法及系统，所述方法包括：获取用户历史订单数据以及待营销商品信息；生成正选关键字和反选关键字；对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据；通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。本发明通过对用户的历史购物记录进行数据分析，一方面确定用户的购物习惯，另一方面分析用户的购物需求，从而在特定的时间段对客户进行精准推送，大大提高了互联网营销的成功率，对用户也更加友好，减少了用户不感兴趣的内容的出现，提升了用户体验。

Description

一种互联网营销受众筛选方法及系统

技术领域

本发明属于互联网技术领域，尤其涉及一种互联网营销受众筛选方法及系统。

背景技术

互联网营销也称为网络营销，就是以国际互联网络为基础，利用数字化的信息和网络媒体的交互性来实现营销目标的一种新型的市场营销方式。

计算机可储存大量的信息，为消费者提供查询，可传送的信息数量与精确度，远超过其他媒体，并能因应市场需求，及时更新产品或调整价格，因此能及时有效了解并满足顾客的需求。

在当前的互联网营销过程中，主要是通过大数据对用户进行分析，从而根据用户的浏览记录以及用户标签进行用户筛选，其筛选精度较低，难以根据用户需求进行精准营销。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种互联网营销受众筛选方法，旨在解决现有技术中筛选精度较低，难以根据用户需求进行精准营销的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种互联网营销受众筛选方法，所述方法包括：

获取用户历史订单数据以及待营销商品信息；

根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字；

对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据；

通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。

优选的，所述根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字的步骤，具体包括：

按照预设的提取顺序，对待营销商品信息进行属性提取，得到属性关键字；

对属性关键字进行分类，将其划分为可变关键字和固定关键字；

根据预设的关键字分布表和可变关键字生成正选关键字和反选关键字。

优选的，所述对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据的步骤，具体包括：

对用户历史订单数据进行解析，统计其中包含的所有已购商品信息；

按照预设的功能分类分叉树对待营销商品和已购商品信息中的商品进行分类；

提取与待营销商品同属于一个最小分支的商品对应的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据。

优选的，所述通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息的步骤，具体包括：

根据正选关键字对备选用户订单数据进行第一次筛选，得到正相关订单；

根据反选关键字对正相关订单进行第二次筛选，得到可用订单；

查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息。

优选的，所述查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息的步骤中，根据商品的使用周期以及可用订单中商品的购买时间，计算得到需求时间段，在需求时间段内进行推送。

优选的，将在推送待营销商品对应的营销信息后购买了该待营销商品的用户作为免识别用户，在下一次针对该待营销商品进行推送时，直接向其进行推送。

本发明实施例的另一目的在于提供一种互联网营销受众筛选系统，所述系统包括：

信息获取模块，用于获取用户历史订单数据以及待营销商品信息；

关键字生成模块，用于根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字；

订单初筛模块，用于对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据；

订单复筛模块，用于通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。

优选的，所述关键字生成模块包括：

属性提取单元，用于按照预设的提取顺序，对待营销商品信息进行属性提取，得到属性关键字；

第一关键字分类单元，用于对属性关键字进行分类，将其划分为可变关键字和固定关键字；

第二关键字分类单元，用于根据预设的关键字分布表和可变关键字生成正选关键字和反选关键字。

优选的，所述订单初筛模块包括：

订单解析单元，用于对用户历史订单数据进行解析，统计其中包含的所有已购商品信息；

商品分类单元，用于按照预设的功能分类分叉树对待营销商品和已购商品信息中的商品进行分类；

订单提取单元，用于提取与待营销商品同属于一个最小分支的商品对应的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据。

优选的，所述订单复筛模块包括：

正筛选单元，用于根据正选关键字对备选用户订单数据进行第一次筛选，得到正相关订单；

反筛选单元，用于根据反选关键字对正相关订单进行第二次筛选，得到可用订单；

商品推送单元，用于查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息。

本发明实施例提供的一种互联网营销受众筛选方法，通过对用户的历史购物记录进行数据分析，一方面确定用户的购物习惯，另一方面分析用户的购物需求，从而在特定的时间段对客户进行精准推送，大大提高了互联网营销的成功率，对用户也更加友好，减少了用户不感兴趣的内容的出现，提升了用户体验。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种互联网营销受众筛选方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字的步骤的流程图；

图3为本发明实施例提供的对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据的步骤的流程图；

图4为本发明实施例提供的通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息的步骤的流程图；

图5为本发明实施例提供的一种互联网营销受众筛选系统的架构图；

图6为本发明实施例提供的一种关键字生成模块的架构图；

图7为本发明实施例提供的一种订单初筛模块的架构图；

图8为本发明实施例提供的一种订单复筛模块的架构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

计算机可储存大量的信息，为消费者提供查询，可传送的信息数量与精确度，远超过其他媒体，并能因应市场需求，及时更新产品或调整价格，因此能及时有效了解并满足顾客的需求。在当前的互联网营销过程中，主要是通过大数据对用户进行分析，从而根据用户的浏览记录以及用户标签进行用户筛选，其筛选精度较低，难以根据用户需求进行精准营销。

本发明通过对用户的历史购物记录进行数据分析，一方面确定用户的购物习惯，另一方面分析用户的购物需求，从而在特定的时间段对客户进行精准推送，大大提高了互联网营销的成功率，对用户也更加友好，减少了用户不感兴趣的内容的出现，提升了用户体验。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种互联网营销受众筛选方法的流程图，所述方法包括：

S100，获取用户历史订单数据以及待营销商品信息。

在本步骤中，获取用户历史订单数据以及待营销商品信息，所述用户历史订单数据是各个用户在历史过程中形成的订单，如某用户在某日创建了新订单，在该订单中同时购买了多个商品，即一个订单可以对应一个或者多个商品，待营销商品信息则是当前欲推广或者推送的产品，通过对用户进行筛选，从而提高营销的精准性，一方面减少对用户的打扰，另一方面使得营销具有针对性，待营销商品信息中包含有与该待营销商品相关的所有信息，如商品功能、商品型号、商品类型等。

S200，根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字。

在本步骤中，根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字，对于同一个商品，进行推广时，除了要选择购买过具有相近功能的商品的用户，还需要将用户不喜欢的商品进行剔除，否则会导致用户产生抵触情绪，如用户在历史订单信息中表面不喜欢某种色彩的某类商品，那么在进行用户筛选的时候，若当前待营销商品刚好是该色彩的同类产品，则将该用户剔除，基于上述原理，根据待营销商品的属性和用户历史订单数据，生成相应的正选关键字和反选关键字，包含正选关键字的商品是用户所易于接受的，而反选关键字则是用于剔除不适合的用户。

S300，对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据。

在本步骤中，对用户历史订单数据进行解析，由于每个用户存在多个历史订单，而每一个历史订单中可能包含多个商品，为了分析用户与当前商品之间的相关性，需要对每个历史订单进行分析，首先筛选出购买过与当前待营销商品相近或者相似的商品的用户，这些用户相较于其他用户购买的可能性更大，因此将其作为备选用户订单数据，在确定相关性时，分析历史订单中商品的功能和分类，从而判断其是否与待营销商品具有相同的功能以及是否属于相同的分类即可。

S400，通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。

在本步骤中，通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，无论是先进行反选还是先进行正选均可，进行两次筛选时，包含正选关键字的订单保留，包含有反选关键字的订单舍弃，从而得到最终留下的订单，查询这些订单对应的用户，将预设的待营销商品对应的营销信息推送给上述用户，通过层层筛选，大大提高了商品营销的精准性。

如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，所述根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字的步骤，具体包括：

S201，按照预设的提取顺序，对待营销商品信息进行属性提取，得到属性关键字。

在本步骤中，按照预设的提取顺序，对待营销商品信息进行属性提取，对于一个商品具有多个商品参数，该将商品参数即为商品的属性，根据商品的类型，对该商品进行属性提取，为每一个属性确定一个属性关键字，如红色、直径50、重量5千克等。

S202，对属性关键字进行分类，将其划分为可变关键字和固定关键字。

在本步骤中，对属性关键字进行分类，固定关键字为该商品固有的属性，而可变关键字是该商品具有的可以变化的属性，固定关键字如正螺纹，当存在为反螺纹的商品时，其是无法使用的，可变关键字如外观黑色，当其外观为其他颜色仍不影响使用性能时，则将其划分为可变关键字。

S203，根据预设的关键字分布表和可变关键字生成正选关键字和反选关键字。

在本步骤中，根据预设的关键字分布表和可变关键字生成正选关键字和反选关键字，在关键字分布表中记载有每一个可变关键字能够变化的其他选项，如色彩，该商品色彩可以为红色、绿色、灰色等，形状可以为长方形、正方形等，进而根据待营销商品的属性进行判断，如待营销商品只能为红色和绿色，那么灰色即作为反选关键字，形状必须为长方形或者正方形，则将其作为正选关键字。

如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，所述对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据的步骤，具体包括：

S301，对用户历史订单数据进行解析，统计其中包含的所有已购商品信息。

在本步骤中，对用户历史订单数据进行解析，由于一个订单中包含有很多商品，因此经过统计可以获得多个商品，而这些商品中有的与当前待营销商品相关，有的与其不相关。

S302，按照预设的功能分类分叉树对待营销商品和已购商品信息中的商品进行分类。

在本步骤中，在功能分类分叉树中，按照功能进行逐级划分，从而据此对所有商品进行分类处理，判断待营销商品和已购商品信息中的商品分别位于哪一个分类。

S303，提取与待营销商品同属于一个最小分支的商品对应的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据。

在本步骤中，提取与待营销商品同属于一个最小分支的商品对应的用户历史订单数据，经过划分之后，确定该待营销商品对应的最小分支，即功能分类分叉树的末端，同在一个分类的商品为一类，将其作为备选用户订单数据。

如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，所述通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息的步骤，具体包括：

S401，根据正选关键字对备选用户订单数据进行第一次筛选，得到正相关订单。

在本步骤中，根据正选关键字对备选用户订单数据进行第一次筛选，筛选出所有包含改正选关键字的订单，不包含该正选关键字的订单则被舍弃，剩余的则为正相关订单。

S402，根据反选关键字对正相关订单进行第二次筛选，得到可用订单。

在本步骤中，根据反选关键字对正相关订单进行第二次筛选，此时，筛选出所有包含反选关键字的订单，将包含反选关键字的订单均舍弃，将其他订单保留，剩余部分即为可用订单。

S403，查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息。

在本步骤中，查询可用订单对应的用户，在此过程中，可能存在一个用户对应多个订单，此时，则进行合并，进而向每一个查询得到用户推送待营销商品对应的营销信息，以实现精准营销；所述查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息的步骤中，根据商品的使用周期以及可用订单中商品的购买时间，计算得到需求时间段，在需求时间段内进行推送；将在推送待营销商品对应的营销信息后购买了该待营销商品的用户作为免识别用户，在下一次针对该待营销商品进行推送时，直接向其进行推送。

如图5所示，为本发明实施例提供的一种互联网营销受众筛选系统，所述系统包括：

信息获取模块100，用于获取用户历史订单数据以及待营销商品信息。

在本系统中，信息获取模块100获取用户历史订单数据以及待营销商品信息，所述用户历史订单数据是各个用户在历史过程中形成的订单，如某用户在某日创建了新订单，在该订单中同时购买了多个商品，即一个订单可以对应一个或者多个商品，待营销商品信息则是当前欲推广或者推送的产品，通过对用户进行筛选，从而提高营销的精准性，一方面减少对用户的打扰，另一方面使得营销具有针对性，待营销商品信息中包含有与该待营销商品相关的所有信息，如商品功能、商品型号、商品类型等。

关键字生成模块200，用于根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字。

在本系统中，关键字生成模块200根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字，对于同一个商品，进行推广时，除了要选择购买过具有相近功能的商品的用户，还需要将用户不喜欢的商品进行剔除，否则会导致用户产生抵触情绪，如用户在历史订单信息中表面不喜欢某种色彩的某类商品，那么在进行用户筛选的时候，若当前待营销商品刚好是该色彩的同类产品，则将该用户剔除，基于上述原理，根据待营销商品的属性和用户历史订单数据，生成相应的正选关键字和反选关键字，包含正选关键字的商品是用户所易于接受的，而反选关键字则是用于剔除不适合的用户。

订单初筛模块300，用于对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据。

在本系统中，订单初筛模块300对用户历史订单数据进行解析，由于每个用户存在多个历史订单，而每一个历史订单中可能包含多个商品，为了分析用户与当前商品之间的相关性，需要对每个历史订单进行分析，首先筛选出购买过与当前待营销商品相近或者相似的商品的用户，这些用户相较于其他用户购买的可能性更大，因此将其作为备选用户订单数据，在确定相关性时，分析历史订单中商品的功能和分类，从而判断其是否与待营销商品具有相同的功能以及是否属于相同的分类即可。

订单复筛模块400，用于通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。

在本系统中，订单复筛模块400通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，无论是先进行反选还是先进行正选均可，进行两次筛选时，包含正选关键字的订单保留，包含有反选关键字的订单舍弃，从而得到最终留下的订单，查询这些订单对应的用户，将预设的待营销商品对应的营销信息推送给上述用户，通过层层筛选，大大提高了商品营销的精准性。

如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，所述关键字生成模块200包括：

属性提取单元201，用于按照预设的提取顺序，对待营销商品信息进行属性提取，得到属性关键字。

在本模块中，属性提取单元201按照预设的提取顺序，对待营销商品信息进行属性提取，对于一个商品具有多个商品参数，该将商品参数即为商品的属性，根据商品的类型，对该商品进行属性提取，为每一个属性确定一个属性关键字，如红色、直径50、重量5千克等。

第一关键字分类单元202，用于对属性关键字进行分类，将其划分为可变关键字和固定关键字。

在本模块中，第一关键字分类单元202对属性关键字进行分类，固定关键字为该商品固有的属性，而可变关键字是该商品具有的可以变化的属性，固定关键字如正螺纹，当存在为反螺纹的商品时，其是无法使用的，可变关键字如外观黑色，当其外观为其他颜色仍不影响使用性能时，则将其划分为可变关键字。

第二关键字分类单元203，用于根据预设的关键字分布表和可变关键字生成正选关键字和反选关键字。

在本模块中，第二关键字分类单元203根据预设的关键字分布表和可变关键字生成正选关键字和反选关键字，在关键字分布表中记载有每一个可变关键字能够变化的其他选项，如色彩，该商品色彩可以为红色、绿色、灰色等，形状可以为长方形、正方形等，进而根据待营销商品的属性进行判断，如待营销商品只能为红色和绿色，那么灰色即作为反选关键字，形状必须为长方形或者正方形，则将其作为正选关键字。

如图7所示，作为本发明的一个优选实施例，所述订单初筛模块300包括：

订单解析单元301，用于对用户历史订单数据进行解析，统计其中包含的所有已购商品信息。

在本模块中，订单解析单元301对用户历史订单数据进行解析，由于一个订单中包含有很多商品，因此经过统计可以获得多个商品，而这些商品中有的与当前待营销商品相关，有的与其不相关。

商品分类单元302，用于按照预设的功能分类分叉树对待营销商品和已购商品信息中的商品进行分类。

在本模块中，商品分类单元302在功能分类分叉树中，按照功能进行逐级划分，从而据此对所有商品进行分类处理，判断待营销商品和已购商品信息中的商品分别位于哪一个分类。

订单提取单元303，用于提取与待营销商品同属于一个最小分支的商品对应的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据。

在本模块中，订单提取单元303提取与待营销商品同属于一个最小分支的商品对应的用户历史订单数据，经过划分之后，确定该待营销商品对应的最小分支，即功能分类分叉树的末端，同在一个分类的商品为一类，将其作为备选用户订单数据。

如图8所示，作为本发明的一个优选实施例，所述订单复筛模块400包括：

正筛选单元401，用于根据正选关键字对备选用户订单数据进行第一次筛选，得到正相关订单。

在本模块中，正筛选单元401根据正选关键字对备选用户订单数据进行第一次筛选，筛选出所有包含改正选关键字的订单，不包含该正选关键字的订单则被舍弃，剩余的则为正相关订单。

反筛选单元402，用于根据反选关键字对正相关订单进行第二次筛选，得到可用订单。

在本模块中，反筛选单元402根据反选关键字对正相关订单进行第二次筛选，此时，筛选出所有包含反选关键字的订单，将包含反选关键字的订单均舍弃，将其他订单保留，剩余部分即为可用订单。

商品推送单元403，用于查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息。

在本模块中，商品推送单元403查询可用订单对应的用户，在此过程中，可能存在一个用户对应多个订单，此时，则进行合并，进而向每一个查询得到用户推送待营销商品对应的营销信息，以实现精准营销；所述查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息的步骤中，根据商品的使用周期以及可用订单中商品的购买时间，计算得到需求时间段，在需求时间段内进行推送；将在推送待营销商品对应的营销信息后购买了该待营销商品的用户作为免识别用户，在下一次针对该待营销商品进行推送时，直接向其进行推送。

在一个实施例中，提出了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取用户历史订单数据以及待营销商品信息；

根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字；

对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据；

通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。

在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：

获取用户历史订单数据以及待营销商品信息；

根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字；

对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据；

通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

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（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述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。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种互联网营销受众筛选方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户历史订单数据以及待营销商品信息；

根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字；

对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据；

通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。

2.根据权利要求1所述的互联网营销受众筛选方法，其特征在于，所述根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字的步骤，具体包括：

按照预设的提取顺序，对待营销商品信息进行属性提取，得到属性关键字；

对属性关键字进行分类，将其划分为可变关键字和固定关键字；

根据预设的关键字分布表和可变关键字生成正选关键字和反选关键字。

3.根据权利要求1所述的互联网营销受众筛选方法，其特征在于，所述对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据的步骤，具体包括：

对用户历史订单数据进行解析，统计其中包含的所有已购商品信息；

按照预设的功能分类分叉树对待营销商品和已购商品信息中的商品进行分类；

提取与待营销商品同属于一个最小分支的商品对应的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据。

4.根据权利要求1所述的互联网营销受众筛选方法，其特征在于，所述通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息的步骤，具体包括：

根据正选关键字对备选用户订单数据进行第一次筛选，得到正相关订单；

根据反选关键字对正相关订单进行第二次筛选，得到可用订单；

查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息。

5.根据权利要求1所述的互联网营销受众筛选方法，其特征在于，所述查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息的步骤中，根据商品的使用周期以及可用订单中商品的购买时间，计算得到需求时间段，在需求时间段内进行推送。

6.根据权利要求1所述的互联网营销受众筛选方法，其特征在于，将在推送待营销商品对应的营销信息后购买了该待营销商品的用户作为免识别用户，在下一次针对该待营销商品进行推送时，直接向其进行推送。

7.一种互联网营销受众筛选系统，其特征在于，所述系统包括：

信息获取模块，用于获取用户历史订单数据以及待营销商品信息；

关键字生成模块，用于根据待营销商品信息生成正选关键字和反选关键字；

订单初筛模块，用于对用户历史订单数据进行解析，筛选出与待营销商品具有相关性的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据；

订单复筛模块，用于通过正选关键字和反选关键字对备选用户订单数据进行两次筛选，向筛选得到的用户推送预设的待营销商品对应的营销信息。

8.根据权利要求7所述的互联网营销受众筛选系统，其特征在于，所述关键字生成模块包括：

属性提取单元，用于按照预设的提取顺序，对待营销商品信息进行属性提取，得到属性关键字；

第一关键字分类单元，用于对属性关键字进行分类，将其划分为可变关键字和固定关键字；

第二关键字分类单元，用于根据预设的关键字分布表和可变关键字生成正选关键字和反选关键字。

9.根据权利要求7所述的互联网营销受众筛选系统，其特征在于，所述订单初筛模块包括：

订单解析单元，用于对用户历史订单数据进行解析，统计其中包含的所有已购商品信息；

商品分类单元，用于按照预设的功能分类分叉树对待营销商品和已购商品信息中的商品进行分类；

订单提取单元，用于提取与待营销商品同属于一个最小分支的商品对应的用户历史订单数据，得到备选用户订单数据。

10.根据权利要求7所述的互联网营销受众筛选系统，其特征在于，所述订单复筛模块包括：

正筛选单元，用于根据正选关键字对备选用户订单数据进行第一次筛选，得到正相关订单；

反筛选单元，用于根据反选关键字对正相关订单进行第二次筛选，得到可用订单；

商品推送单元，用于查询可用订单对应的用户，向其推送待营销商品对应的营销信息。

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