CN116805254A - 一种基于大数据的产品营销状态评估系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的产品营销状态评估系统，涉及产品营销技术领域，包括产品营销信息采集模块、服务器、比对模块以及预警模块；产品营销信息采集模块，采集产品营销时的多项数据信息，包括销售数据信息和网站行为数据信息，采集后，将产品营销时的销售数据信息和网站行为数据信息处理后传递至服务器。本发明通过对产品营销时的销售数据信息和网站行为数据信息进行综合分析，当产品进行线上营销时的营销策略可能存在潜在的异常隐患时，对营销策略进行分析，及时发现营销策略问题并对营销策略进行及时调整，有效地防止产品进行线上营销时的营销策略出现潜在的风险，便于营销人员对营销策略更好地把控。

Description

一种基于大数据的产品营销状态评估系统

技术领域

本发明涉及产品营销技术领域，具体涉及一种基于大数据的产品营销状态评估系统。

背景技术

产品营销是指企业或组织通过一系列策略和活动来促进、推广和销售其产品，以满足消费者需求、创造价值，并实现商业目标的过程。随着互联网的普及和数字化技术的发展，越来越多的企业将注意力转向了线上渠道，以在数字化环境中与潜在客户进行互动、建立品牌认知并促使购买行为。线上产品营销是指在互联网和数字化渠道上推广和销售产品的营销活动。

现有技术存在以下不足：然而，当产品进行线上营销时的营销策略可能存在潜在的异常隐患时，营销人员无法敏锐的察觉，待产品进行线上营销时的营销策略出现明显的潜在风险时，营销人员才会发现，发现问题存在严重的滞后性，从而不便营销人员对营销策略更好地把控并及时对营销策略进行调整。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于大数据的产品营销状态评估系统，本发明通过对产品营销时的销售数据信息和网站行为数据信息进行综合分析，判断产品进行线上营销时的状况，当产品进行线上营销时的营销策略可能存在潜在的异常隐患时，对营销策略进行分析，及时发现营销策略问题并对营销策略进行及时调整，有效地防止产品进行线上营销时的营销策略出现潜在的风险，便于营销人员对营销策略更好地把控并及时对营销策略进行及时调整，以解决上述背景技术中的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的产品营销状态评估系统，包括产品营销信息采集模块、服务器、比对模块以及预警模块；

产品营销信息采集模块，采集产品营销时的多项数据信息，包括销售数据信息和网站行为数据信息，采集后，将产品营销时的销售数据信息和网站行为数据信息处理后传递至服务器；

服务器，将产品营销时获取的经过处理后的销售数据信息和网站行为数据信息进行综合分析，生成隐患指数，并将隐患指数传递至比对模块；

比对模块，将产品营销时生成的隐患指数与预先设定的隐患指数参考阈值进行比对，生成隐患风险信号，并将隐患风险信号传递至预警模块，通过预警模块发出或者不发出预警提示。优选的，产品营销时的销售数据信息包括产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数，采集后，产品营销信息采集模块将产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数分别标定为和/>，产品营销时的网站行为数据信息包括主页面浏览时长异常隐匿系数，采集后，产品营销信息采集模块将主页面浏览时长异常隐匿系数标定为/>。

优选的，产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数获取的逻辑如下：

A101、对线上产品营销过程中的实际平均销售量设置销售量参考值，并将销售量参考值标定为；

A102、获取产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量，并将实际平均销售量标定为，x表示产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量的编号，x=1、2、3、4、……、m，m为正整数；

A103、将小于销售量参考值的实际平均销售量标定为/>，y表示小于销售量参考值/>的实际平均销售量的编号，y=1、2、3、4、……、n，n为正整数；A104、计算产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量标准差，并将实际平均销售量标准差标定为R，则：

；其中，为产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量的平均值，获取的计算公式为：/>；A105、通过产品营销过程中在T时间内获取的实际平均销售量标准差/>计算产品销售数量异常波动系数，计算的表达式为：/>，通过小于销售量参考值/>的实际平均销售量/>计算产品销售量异常下滑系数，计算的表达式为：/>。

优选的，主页面浏览时长异常隐匿系数获取的如下：

B101、对主页面浏览时长设置时长参考值t1和时长参考值t2，其中时长参考值t1小于时长参考值t2，并将小于时长参考值t1的主页面浏览时长定义为高异常主页面浏览时长，将大于等于时长参考值t1并且小于时长参考值t2的主页面浏览时长定义为低异常主页面浏览时长，将大于等于时长参考值t2的主页面浏览时长定义为正常主页面浏览时长；B102、获取产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长，并将实际主页面浏览时长标定为，h表示产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长的编号，h=1、2、3、4、……、j，j为正整数；

B103、产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长分别与时长参考值t1和时长参考值t2进行比对，并将标记为高异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长重新标定为/>，a表示标记为高异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长的编号，a=1、2、3、4、……、c，c为正整数，将标记为低异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长重新标定为，b表示标记为低异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长的编号，b=1、2、3、4、……、d，d为正整数；B104、计算产品营销过程中在T时间内的高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数，并将高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数分别标定为/>和/>，计算的表达式为：/>，；

B105、通过产品营销过程中在T时间内的高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数/>计算主页面浏览时长异常隐匿系数，计算的表达式为：，式中，m1、m2分别为高异常主页面浏览时长指数/>和低异常主页面浏览时长指数/>的权重因子，取值分别为0.9和0.2。

优选的，服务器获取到产品销售数量异常波动系数、产品销售量异常下滑系数以及主页面浏览时长异常隐匿系数/>后，建立数据分析模型，生成隐患指数/>，依据的公式为：

；式中，、/>、/>为产品销售数量异常波动系数/>、产品销售量异常下滑系数以及主页面浏览时长异常隐匿系数/>的预设比例系数，且/>、/>、/>均大于0。

优选的，比对模块将产品营销时生成的隐患指数与预先设定的隐患指数参考阈值进行比对，若隐患指数大于等于隐患指数参考阈值，则通过比对模块生成高隐患风险信号，并将信号传递至预警模块，通过预警模块发出预警提示，若隐患指数小于隐患指数参考阈值，则通过比对模块生成低隐患风险信号，并将信号传递至预警模块，不通过预警模块发出预警提示。

优选的，还包括策略调整分析模块；

策略调整分析模块，对调整策略后经过服务器输出的隐患指数进行输出，并对输出的若干个隐患指数进行综合分析，判断策略调整的情况。

优选的，策略调整分析模块对调整策略后经过服务器输出的隐患指数进行输出，并对输出的若干个隐患指数建立数据集合进行综合分析，分析的逻辑如下：

将输出的若干个隐患指数建立数据集合，并将数据集合标定为P，则，u表示数据集合内的隐患指数的编号，u=1、2、3、4、……、s，s为正整数；

计算数据集合内隐患指数的平均值和标准差，并将隐患指数平均值和隐患指数标准差分别与预先设定的隐患指数参考阈值和预先设定的标准差参考阈值进行比对，比对分为如下情况：

若隐患指数平均值大于等于隐患指数参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整失败的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整失败；

若隐患指数平均值小于隐患指数参考阈值且隐患指数标准差大于等于标准差参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整不稳定的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整不稳定；

若隐患指数平均值小于隐患指数参考阈值且隐患指数标准差小于标准差参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整成功的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整成功。

在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

本发明通过对产品营销时的销售数据信息和网站行为数据信息进行综合分析，判断产品进行线上营销时的状况，当产品进行线上营销时的营销策略可能存在潜在的异常隐患时，对营销策略进行分析，及时发现营销策略问题并对营销策略进行及时调整，有效地防止产品进行线上营销时的营销策略出现潜在的风险，便于营销人员对营销策略更好地把控并及时对营销策略进行及时调整；

本发明通过对调整策略后经过服务器输出的若干个隐患指数进行综合分析，判断策略调整的情况，有效地对调整策略后的情况进行综合监测分析，保证对营销策略调整后的情况进一步把控，进一步有效地防止产品进行线上营销时的营销策略出现潜在的风险。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于大数据的产品营销状态评估系统的模块示意图。

实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

本发明提供了如图1所示的一种基于大数据的产品营销状态评估系统，包括产品营销信息采集模块、服务器、比对模块以及预警模块；

产品营销信息采集模块，采集产品营销时的多项数据信息，包括销售数据信息和网站行为数据信息，采集后，将产品营销时的销售数据信息和网站行为数据信息处理后传递至服务器；

产品营销时的销售数据信息包括产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数，采集后，产品营销信息采集模块将产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数分别标定为和/>；产品销售数量剧烈波动可能暗示营销策略存在一些潜在的异常隐患，以下是一些可能的原因：

不稳定的目标群体定位：如果产品销售波动很大，可能是因为目标受众定位不准确或频繁变化；

营销渠道效果不稳定：不同的营销渠道可能具有不同的效果，如果某个渠道的表现突然下降，可能会导致销售波动；

库存管理问题：过多或过少的库存都可能导致销售波动，过多库存可能意味着产品不受欢迎，而过少库存可能导致无法满足需求；

营销活动一致性：营销活动的一致性对于建立品牌认知和信任非常重要，如果营销活动缺乏一致性，消费者可能会感到困惑，从而影响销售；

产品质量问题：如果产品质量出现问题，消费者的口碑会受到影响，从而导致销售波动；

营销数据分析不足：不充分的数据分析可能导致无法准确地了解市场趋势和消费者行为；

因此，对产品营销时的销售数量进行分析，可及时发现产品销售数量剧烈波动可能带来的一系列异常隐患；

产品线上营销时销售数量的严重下降可能暗示营销策略存在一些潜在的异常隐患，以下是一些可能的异常隐患，：

目标受众错误：如果产品的目标受众定位不准确，可能导致营销信息无法吸引到真正有兴趣的消费者，从而影响销售数量；

不合适的渠道选择：营销渠道的选择应该与产品和目标受众相匹配，如果选择了不合适的渠道，消费者可能无法在适当的时候获得产品信息；

营销信息不清晰或不吸引人：营销信息需要明确传达产品的独特卖点和价值，以及解决消费者问题的能力，如果信息不清晰或缺乏吸引力，消费者可能会失去兴趣；定价策略问题：定价可能影响消费者的购买决策，如果定价过高或过低，都可能导致销售下降，过高的价格可能让消费者望而却步，而过低的价格可能会影响产品价值感；

竞争压力：如果市场上出现了更具竞争力的产品或品牌，消费者可能会转向其他选择，从而影响到产品销售。

促销活动不足或不合适：促销活动可以刺激购买欲望，但如果促销活动的力度不够或者不适合目标受众，可能无法达到预期的销售增长；

用户体验问题：如果产品网站或购买流程存在问题，会影响用户体验，从而导致购买率下降；

市场趋势变化：行业和市场趋势在不断变化，如果营销策略没有及时调整以适应变化，就可能导致销售下滑；

因此，对产品营销时的销售数量进行分析，可及时发现产品销售数量严重下降可能带来的一系列异常隐患；

产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数获取的逻辑如下：

A101、对线上产品营销过程中的实际平均销售量设置销售量参考值，并将销售量参考值标定为；

需要说明的是，线上产品营销过程中设置的销售量参考值在此不作具体的限定，该参考值的设定要参考营销策略、营销资源和营销目标，同时要定期审查和调整这个参考值，以确保该参考值与市场和业务的变化保持一致；

A102、获取产品营销过程中在T时间内不同时段（时段内的时间可以取相同时间段，也可取不同时间段）的实际平均销售量，并将实际平均销售量标定为，x表示产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量的编号，x=1、2、3、4、……、m，m为正整数；

需要说明的是，可以使用网站分析工具如Google Analytics来追踪访问量、转化率以及销售数据，这些工具通常可以提供关于访问和销售在不同时间段的数据；

时段的选取可选择白天作为评估时段，因为白天通常是用户上网和在线活动的高峰时段，人们在工作休息间隙、午餐时间等会更频繁地上网，浏览网站和进行线上购物，白天时段用户通常处于清醒、积极的状态，购买意愿可能相对较高，更容易进行决策和购买，在白天时段，用户更容易注意到网站上的营销活动、广告推广，注意力更集中；

A103、将小于销售量参考值的实际平均销售量标定为/>，y表示小于销售量参考值/>的实际平均销售量的编号，y=1、2、3、4、……、n，n为正整数；

A104、计算产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量标准差，并将实际平均销售量标准差标定为R，则：

；其中，为产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量的平均值，获取的计算公式为：/>；

产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量标准差R的表现值越大，表明产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量的波动越剧烈，反之则表明产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量越稳定；

A105、通过产品营销过程中在T时间内获取的实际平均销售量标准差计算产品销售数量异常波动系数，计算的表达式为：/>，通过小于销售量参考值的实际平均销售量/>计算产品销售量异常下滑系数，计算的表达式为：；

由产品销售数量异常波动系数计算的表达式可知，产品营销过程中在T时间内运行时生成的产品销售数量异常波动系数的表现值越大，表明产品进行线上营销时的营销策略存在潜在异常隐患的概率越大，反之则表明产品进行线上营销时的营销策略存在潜在异常隐患的概率越小；

由产品销售量异常下滑系数计算的表达式可知，产品营销过程中在T时间内运行时生成的产品销售量异常下滑系数的表现值越大，表明产品进行线上营销时的营销策略存在潜在异常隐患的概率越大，反之则表明产品进行线上营销时的营销策略存在潜在异常隐患的概率越小；

产品营销时的网站行为数据信息包括主页面浏览时长异常隐匿系数，采集后，产品营销信息采集模块将主页面浏览时长异常隐匿系数标定为；

产品线上营销时，网站主页面浏览时长较短可能暗示营销策略存在以下潜在异常隐患：不符合期望：主页面内容与用户期望不符，可能让用户迅速离开，营销活动中的宣传信息应与实际网站内容一致，否则用户会感到失望；

缺乏吸引力：主页面的设计、排版、图像和文案等可能不够吸引人，页面吸引力不足可能导致用户没有足够的兴趣停留下来；

信息获取难度：如果用户无法迅速找到所需信息，可能会提前离开，主页面应该提供清晰的导航和引导，帮助用户快速了解产品和服务；

页面加载速度慢：缓慢的页面加载速度会让用户耐心不足，导致提前离开；

缺乏核心信息：如果主页面没有传达产品或品牌的核心信息，用户可能会感到困惑而离开，主要信息应该在页面上清晰可见；

不适应移动设备：如果主页面在移动设备上显示效果不佳，可能会让移动用户迅速离开，响应式设计可以确保页面在各种设备上都能正常显示；

缺乏互动性：如果主页面缺乏互动元素，如按钮、链接或轮播图等，用户可能没有动力停留下来与页面互动；

页面内容重复：如果主页面内容过于重复或乏味，用户可能会提前离开，确保内容新鲜、有趣，并能够吸引用户的注意力；

目标受众错误：营销活动可能没有准确地将主页面的内容定位给适当的目标受众，如果主页面内容不符合目标受众的兴趣和需求，用户可能会迅速离开；

因此，对产品营销时的主页面浏览时长进行分析，可及时发现主页面浏览时长变短可能带来的一系列异常隐患；

主页面浏览时长异常隐匿系数获取的如下：

B101、对主页面浏览时长设置时长参考值t1和时长参考值t2，其中时长参考值t1小于时长参考值t2，并将小于时长参考值t1的主页面浏览时长定义为高异常主页面浏览时长，将大于等于时长参考值t1并且小于时长参考值t2的主页面浏览时长定义为低异常主页面浏览时长，将大于等于时长参考值t2的主页面浏览时长定义为正常主页面浏览时长；

主页面浏览时长设置时长参考值t1和时长参考值t2在此不作具体的限定，可根据不同页面情况和产品进行调整，设置的方式可以分析过去的网站访问数据，计算出平均停留时间，即用户在网站主页面停留的平均时长，通过这个值作为一个起点，来对主页面浏览时长的时长参考值t1和时长参考值t2进行设定；

B102、获取产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长，并将实际主页面浏览时长标定为，h表示产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长的编号，h=1、2、3、4、……、j，j为正整数；

需要说明的是，使用网站分析工具如Google Analytics、Adobe Analytics等可以追踪和报告网站访问者的行为数据，这些工具可以提供有关页面浏览时长、停留时间和页面跳转的详细数据；

B103、产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长分别与时长参考值t1和时长参考值t2进行比对，并将标记为高异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长重新标定为/>，a表示标记为高异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长的编号，a=1、2、3、4、……、c，c为正整数，将标记为低异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长重新标定为，b表示标记为低异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长的编号，b=1、2、3、4、……、d，d为正整数；

B104、计算产品营销过程中在T时间内的高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数，并将高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数分别标定为和/>，计算的表达式为：/>，/>；

B105、通过产品营销过程中在T时间内的高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数/>计算主页面浏览时长异常隐匿系数，计算的表达式为：，式中，m1、m2分别为高异常主页面浏览时长指数/>和低异常主页面浏览时长指数/>的权重因子，取值分别为0.9和0.2，式中权重因子用于均衡各项数据在公式中的占比，从而促进计算结果的准确性；

由主页面浏览时长异常隐匿系数计算的表达式可知，产品营销过程中在T时间内运行时生成的主页面浏览时长异常隐匿系数的表现值越大，表明产品进行线上营销时的营销策略存在潜在异常隐患的概率越大，反之则表明产品进行线上营销时的营销策略存在潜在异常隐患的概率越小；

服务器，将产品营销时获取的经过处理后的销售数据信息和网站行为数据信息进行综合分析，生成隐患指数，并将隐患指数传递至比对模块；

服务器获取到产品销售数量异常波动系数、产品销售量异常下滑系数/>以及主页面浏览时长异常隐匿系数/>后，建立数据分析模型，生成隐患指数/>，依据的公式为：

；式中，、/>、/>为产品销售数量异常波动系数/>、产品销售量异常下滑系数以及主页面浏览时长异常隐匿系数/>的预设比例系数，且/>、/>、/>均大于0；由计算公式可知，产品营销过程中在T时间内运行时生成的产品销售数量异常波动系数越大、产品销售量异常下滑系数越大、主页面浏览时长异常隐匿系数越大，即产品营销过程中在T时间内运行时生成的隐患指数/>的表现值越大，表明产品进行线上营销时的营销策略存在潜在异常隐患的概率越大，产品营销过程中在T时间内运行时生成的产品销售数量异常波动系数越小、产品销售量异常下滑系数越小、主页面浏览时长异常隐匿系数越小，即产品营销过程中在T时间内运行时生成的隐患指数/>的表现值越小，表明产品进行线上营销时的营销策略存在潜在异常隐患的概率越小；

比对模块，将产品营销时生成的隐患指数与预先设定的隐患指数参考阈值进行比对，生成隐患风险信号，并将隐患风险信号传递至预警模块，通过预警模块发出或者不发出预警提示；

比对模块将产品营销时生成的隐患指数与预先设定的隐患指数参考阈值进行比对，若隐患指数大于等于隐患指数参考阈值，则通过比对模块生成高隐患风险信号，并将信号传递至预警模块，通过预警模块发出预警提示，提示营销人员产品进行线上营销时的营销策略可能存在潜在的异常隐患，需要对营销策略进行分析，从而在发现营销策略问题时及时对营销策略进行调整，有效地防止产品进行线上营销时的营销策略出现潜在的风险，便于营销人员对营销策略更好地把控并及时对营销策略进行及时调整，若隐患指数小于隐患指数参考阈值，则通过比对模块生成低隐患风险信号，并将信号传递至预警模块，不通过预警模块发出预警提示；

还包括策略调整分析模块；

策略调整分析模块，对调整策略后经过服务器输出的隐患指数进行输出，并对输出的若干个隐患指数进行综合分析，判断策略调整的情况；

策略调整分析模块对调整策略后经过服务器输出的隐患指数进行输出，并对输出的若干个隐患指数建立数据集合进行综合分析，分析的逻辑如下：

将输出的若干个隐患指数建立数据集合，并将数据集合标定为P，则，u表示数据集合内的隐患指数的编号，u=1、2、3、4、……、s，s为正整数；

计算数据集合内隐患指数的平均值和标准差，并将隐患指数平均值和隐患指数标准差分别与预先设定的隐患指数参考阈值和预先设定的标准差参考阈值进行比对，比对分为如下情况：

若隐患指数平均值大于等于隐患指数参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整失败的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整失败，需要继续对营销策略进行调整；

若隐患指数平均值小于隐患指数参考阈值且隐患指数标准差大于等于标准差参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整不稳定的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整不稳定，需要继续进行调整，调整不稳定则说明调整后的营销策略稳定性差，时而存在异常隐患，时而不存在异常隐患；

若隐患指数平均值小于隐患指数参考阈值且隐患指数标准差小于标准差参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整成功的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整成功，保证使用调整后的营销策略对产品继续营销；

上述隐患指数标准差的计算公式参照上述实际平均销售量标准差R的计算公式，在此不做详细的赘述；

本发明通过对产品营销时的销售数据信息和网站行为数据信息进行综合分析，判断产品进行线上营销时的状况，当产品进行线上营销时的营销策略可能存在潜在的异常隐患时，对营销策略进行分析，及时发现营销策略问题并对营销策略进行及时调整，有效地防止产品进行线上营销时的营销策略出现潜在的风险，便于营销人员对营销策略更好地把控并及时对营销策略进行及时调整；

本发明通过对调整策略后经过服务器输出的若干个隐患指数进行综合分析，判断策略调整的情况，有效地对调整策略后的情况进行综合监测分析，保证对营销策略调整后的情况进一步把控，进一步有效地防止产品进行线上营销时的营销策略出现潜在的风险。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。需要说明的是，在本文中，如若存在第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于大数据的产品营销状态评估系统，其特征在于，包括产品营销信息采集模块、服务器、比对模块以及预警模块；

产品营销信息采集模块，采集产品营销时的多项数据信息，包括销售数据信息和网站行为数据信息，采集后，将产品营销时的销售数据信息和网站行为数据信息处理后传递至服务器；

服务器，将产品营销时获取的经过处理后的销售数据信息和网站行为数据信息进行综合分析，生成隐患指数，并将隐患指数传递至比对模块；比对模块，将产品营销时生成的隐患指数与预先设定的隐患指数参考阈值进行比对，生成隐患风险信号，并将隐患风险信号传递至预警模块，通过预警模块发出或者不发出预警提示。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的产品营销状态评估系统，其特征在于，产品营销时的销售数据信息包括产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数，采集后，产品营销信息采集模块将产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数分别标定为和/>，产品营销时的网站行为数据信息包括主页面浏览时长异常隐匿系数，采集后，产品营销信息采集模块将主页面浏览时长异常隐匿系数标定为/>。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的产品营销状态评估系统，其特征在于，产品销售数量异常波动系数和产品销售量异常下滑系数获取的逻辑如下：A101、对线上产品营销过程中的实际平均销售量设置销售量参考值，并将销售量参考值标定为；

A102、获取产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量，并将实际平均销售量标定为，x表示产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量的编号，x=1、2、3、4、……、m，m为正整数；

A103、将小于销售量参考值的实际平均销售量标定为/>，y表示小于销售量参考值/>的实际平均销售量的编号，y=1、2、3、4、……、n，n为正整数；A104、计算产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量标准差，并将实际平均销售量标准差标定为R，则：

；其中，/>为产品营销过程中在T时间内不同时段的实际平均销售量的平均值，获取的计算公式为：/>；

A105、通过产品营销过程中在T时间内获取的实际平均销售量标准差计算产品销售数量异常波动系数，计算的表达式为：/>，通过小于销售量参考值的实际平均销售量/>计算产品销售量异常下滑系数，计算的表达式为：。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的产品营销状态评估系统，其特征在于，主页面浏览时长异常隐匿系数获取的如下：

B101、对主页面浏览时长设置时长参考值t1和时长参考值t2，其中时长参考值t1小于时长参考值t2，并将小于时长参考值t1的主页面浏览时长定义为高异常主页面浏览时长，将大于等于时长参考值t1并且小于时长参考值t2的主页面浏览时长定义为低异常主页面浏览时长，将大于等于时长参考值t2的主页面浏览时长定义为正常主页面浏览时长；

B102、获取产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长，并将实际主页面浏览时长标定为，h表示产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长的编号，h=1、2、3、4、……、j，j为正整数；

B103、产品营销过程中在T时间内的实际主页面浏览时长分别与时长参考值t1和时长参考值t2进行比对，并将标记为高异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长重新标定为/>，a表示标记为高异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长的编号，a=1、2、3、4、……、c，c为正整数，将标记为低异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长重新标定为，b表示标记为低异常主页面浏览时长的实际主页面浏览时长的编号，b=1、2、3、4、……、d，d为正整数；B104、计算产品营销过程中在T时间内的高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数，并将高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数分别标定为/>和/>，计算的表达式为：/>，；

B105、通过产品营销过程中在T时间内的高异常主页面浏览时长指数和低异常主页面浏览时长指数/>计算主页面浏览时长异常隐匿系数，计算的表达式为：/>，式中，m1、m2分别为高异常主页面浏览时长指数/>和低异常主页面浏览时长指数/>的权重因子，取值分别为0.9和0.2。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的产品营销状态评估系统，其特征在于，服务器获取到产品销售数量异常波动系数、产品销售量异常下滑系数/>以及主页面浏览时长异常隐匿系数/>后，建立数据分析模型，生成隐患指数/>，依据的公式为：

；式中，/>、/>、/>为产品销售数量异常波动系数/>、产品销售量异常下滑系数/>以及主页面浏览时长异常隐匿系数的预设比例系数，且/>、/>、/>均大于0。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的产品营销状态评估系统，其特征在于，比对模块将产品营销时生成的隐患指数与预先设定的隐患指数参考阈值进行比对，若隐患指数大于等于隐患指数参考阈值，则通过比对模块生成高隐患风险信号，并将信号传递至预警模块，通过预警模块发出预警提示，若隐患指数小于隐患指数参考阈值，则通过比对模块生成低隐患风险信号，并将信号传递至预警模块，不通过预警模块发出预警提示。

7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的产品营销状态评估系统，其特征在于，还包括策略调整分析模块；

策略调整分析模块，对调整策略后经过服务器输出的隐患指数进行输出，并对输出的若干个隐患指数进行综合分析，判断策略调整的情况。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的产品营销状态评估系统，其特征在于，策略调整分析模块对调整策略后经过服务器输出的隐患指数进行输出，并对输出的若干个隐患指数建立数据集合进行综合分析，分析的逻辑如下：

将输出的若干个隐患指数建立数据集合，并将数据集合标定为P，则，u表示数据集合内的隐患指数的编号，u=1、2、3、4、……、s，s为正整数；计算数据集合内隐患指数的平均值和标准差，并将隐患指数平均值和隐患指数标准差分别与预先设定的隐患指数参考阈值和预先设定的标准差参考阈值进行比对，比对分为如下情况：

若隐患指数平均值大于等于隐患指数参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整失败的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整失败；

若隐患指数平均值小于隐患指数参考阈值且隐患指数标准差大于等于标准差参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整不稳定的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整不稳定；

若隐患指数平均值小于隐患指数参考阈值且隐患指数标准差小于标准差参考阈值，则通过策略调整分析模块生成产品营销策略调整成功的信号，并将信号传递至移动端，通过移动端提示营销人员营销策略调整成功。