CN116934373A - 基于多维数据分析的商户运营推荐方法及装置 - Google Patents

基于多维数据分析的商户运营推荐方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于多维数据分析的商户运营推荐方法及装置，包括：收集与商户运营相关的多个维度的数据；对所述多维数据进行整理、清洗；对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果。本发明能够帮助商户更好地了解运营情况，发现问题与机会，并给出有效的运营策略与推荐，有助于提高商户的销售额、客户满意度和盈利能力。

Description

基于多维数据分析的商户运营推荐方法及装置
技术领域
本发明涉及数据分析领域，具体而言，涉及基于多维数据分析的商户运营推荐方法及装置。
背景技术
主流电商管理后台无法根据店铺运营活动针对的售卖群体自动从海量库存中选择最适合的品类，当运营人员开始策划售卖活动时，将投入大量精力在选款与售卖结果的测算中，对于很多商品品类总数过大的店铺，消耗精力将直接与商品总量成正比，这造成了大量人力资源的消耗。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了基于多维数据分析的商户运营推荐方法及装置，能够帮助商户更好地了解运营情况，发现问题与机会，并给出有效的运营策略与推荐，有助于提高商户的销售额、客户满意度和盈利能力。
根据本发明实施例的一个方面，提供了基于多维数据分析的商户运营推荐方法，所述方法包括：
收集与商户运营相关的多个维度的数据；
对所述多维数据进行整理、清洗；
对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；
根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；
对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；
根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了基于多维数据分析的商户运营推荐装置，所述装置包括：
采集单元，用于收集与商户运营相关的多个维度的数据；
整理单元，用于对所述多维数据进行整理、清洗；
分析单元，用于对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；
运营制定单元，用于根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；
数据监测单元，用于对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；
数据比对单元，用于根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算设备，所述计算设备包括：至少一个处理器、存储器和输入输出单元；其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行上述基于多维数据分析的商户运营推荐方法。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述基于多维数据分析的商户运营推荐方法。
在本发明实施例中，通过对商户的多维数据进行分析，并根据分析结果制定出适合该商户的运营方法，能够帮助商户更好地了解运营情况、发现运营存在的问题以及机会，并给出有效的运营策略与推荐，有助于提高商户的销售额、客户满意度和盈利能力。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的基于多维数据分析的商户运营推荐方法的流程示意图；
图2是根据本发明实施例的基于多维数据分析的商户运营推荐装置的结构示意图；
图3示意性地示出了本发明实施例的一种介质的结构示意图；
图4示意性地示出了本发明实施例的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面参考图1，图1为本发明一实施例提供的基于多维数据分析的商户运营推荐方法的流程示意图。
图1所示的本发明一实施例提供的基于多维数据分析的商户运营推荐方法的流程，包括：
步骤S101，收集与商户运营相关的多个维度的数据；
本发明实施例中，通过各种渠道，如POS系统、在线销售平台、客户调查等，获取并收集商户相关的多个维度的数据，其中，这些数据可以包括销售额、成本、利润、用户反馈、社交媒体数据等。
步骤S102，对所述多维数据进行整理、清洗；
本发明实施例中，对收集到的数据进行整理和清洗，将所述三维数据中的异常值和缺失值剔除，确保三维数据的质量和准确性，还需要对所述三维数据的格式与单位进行统一，以便后续的分析处理。
步骤S103，对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；
本发明实施例中，通过描述性分析了解商户运营的整体情况，如销售趋势、客户偏好、产品组合等；
通过预测分析预测未来的销售趋势、需求量等，有助于帮助商户制定合理的库存管理和采购策略；
通过关联分析找出不同维度之间的关联关系；例如，识别出某些产品销售时常与其他产品一起购买，从而推荐交叉销售策略；
通过聚类分析将商户的客户划分为不同的群体或类别，有助于商户了解不同群体的需求、购买行为和偏好，从而个性化推荐和运营策略。
步骤S104，根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；
本发明实施例中，根据商户的历史销售数据和关联分析结果，推荐出最佳的产品组合搭配，提升客户购买的多样性和满意度；
通过分析竞争商户的价格、消费者需求和产品成本，推荐出优选的定价策略；其中，定价策略可以包括优惠折扣、分层定价、时段性定价等；
根据客户的购买历史以及行为，推荐出有效的促销活动类型以及活动时间，例如，通过给予忠诚客户特定的折扣或积分激励来提高客户留存率；
根据销售预测和库存数据，推荐最佳的库存管理策略，避免出现库存过多或过少的情况。
步骤S105，对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；
本发明实施例中，通过对应用了制定的运营方法的商户的运营数据进行实时监测并记录，商户能够清楚的了解运营数据。
步骤S106，根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果。
本发明实施例中，通过将监测的运营数据与商户历史的运营数据进行比对，能够清楚的知晓该运营方法是否适合该商户。
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的基于多维数据分析的商户运营推荐装置的结构图。如图2所示，该装置包括：
采集单元201，用于收集与商户运营相关的多个维度的数据；
整理单元202，用于对所述多维数据进行整理、清洗；
分析单元203，用于对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；
运营制定单元204，用于根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；
数据监测单元205，用于对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；
数据比对单元206，用于根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果。
作为一种可选的实施方式，所述数据比对单元206还用于得到比对结果之后，根据所述比对结果，判断所述运营数据是否有效；
若比对结果显示无效，则基于所述运营数据对所述运营方法进行优化调整。
其中，实施这种实施方式，通过对比对结果进行判断，能够及时发现该运营方法存在的问题，并及时对该运营方法进行优化调整。
在介绍了本发明示例性实施方式的方法和装置之后，接下来，参考图3对本发明示例性实施方式的计算机可读存储介质进行说明，请参考图3，其示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会实现上述方法实施方式中所记载的各步骤，例如，收集与商户运营相关的多个维度的数据；对所述多维数据进行整理、清洗；对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果；各步骤的具体实现方式在此不再重复说明。
需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
在介绍了本发明示例性实施方式的方法、介质和装置之后，接下来，参考图4对本发明示例性实施方式的基于多维数据分析的商户运营推荐的计算设备。
图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算设备40的框图，该计算设备40可以是计算机系统或服务器。图4显示的计算设备40仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，计算设备40的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元401，系统存储器402，连接不同系统组件(包括系统存储器402和处理单元401)的总线403。
计算设备40典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算设备40访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器402可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)4021和/或高速缓存存储器4022。计算设备40可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，ROM4023可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4中未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管未在图4中示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线403相连。系统存储器402中可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块4024的程序/实用工具4025，可以存储在例如系统存储器402中，且这样的程序模块4024包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块4024通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算设备40也可以与一个或多个外部设备404(如键盘、指向设备、显示器等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口405进行。并且，计算设备40还可以通过网络适配器406与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图4所示，网络适配器406通过总线403与计算设备40的其它模块(如处理单元401等)通信。应当明白，尽管图4中未示出，可以结合计算设备40使用其它硬件和/或软件模块。
处理单元401通过运行存储在系统存储器402中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如，收集与商户运营相关的多个维度的数据；对所述多维数据进行整理、清洗；对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果。各步骤的具体实现方式在此不再重复说明。应当注意，尽管在上文详细描述中提及了基于多维数据分析的商户运营推荐装置的若干单元/模块或子单元/子模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
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。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。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，又例如，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通信接口，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，在本发明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。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

Claims (8)

1.基于多维数据分析的商户运营推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
收集与商户运营相关的多个维度的数据；
对所述多维数据进行整理、清洗；
对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；
根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；
对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；
根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果。
2.根据权利要求1所述基于多维数据分析的商户运营推荐方法，其特征在于，所述对所述多维数据进行整理、清洗，包括：
对收集到的三维数据进行整理与清洗，将所述三维数据中的异常值和缺失值剔除，对所述三维数据的格式与单位进行统一。
3.根据权利要求1所述基于多维数据分析的商户运营推荐方法，其特征在于，所述对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果，包括：
利用数据分析方法对所述商户多维数据进行分析，获取所述多维数据的分析结果；其中，所述数据分析方法包括描述性分析、预测分析、关联分析、聚类分析；
通过描述性分析对数据进行描述性分析，获取商户运营的整体情况；
通过预测分析对商户运营的历史数据进行建模和预测，预测未来的销售趋势以及商品需求量；
通过关联分析找出不同维度的数据之间的关联关系；
通过聚类分析将商户的客户划分为不同的群体或类别。
4.根据权利要求1所述基于多维数据分析的商户运营推荐方法，其特征在于，所述根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略，包括：
基于所述多维数据分析结果，结合所述商户多维数据，制定出适合该商户的运营方法和策略；其中，所述运营方法和策略包括产品组合推荐、定价策略推荐、促销活动推荐、库存管理推荐；
根据所述商户历史销售数据以及关联分析结果，推荐出最佳的产品组合搭配；
根据竞争商户的价格、消费者的需求和产品成本，推荐出优选的定价策略；
根据客户的购买历史以及行为，推荐出有效的促销活动类型以及活动时间；
根据销售预测和库存数据，推荐最佳的库存管理策略。
5.根据权利要求1所述基于多维数据分析的商户运营推荐方法，其特征在于，所述得到比对结果之后，所述方法还包括：
根据所述比对结果，判断所述运营数据是否有效；
若比对结果显示无效，则基于所述运营数据对所述运营方法进行优化调整。
6.一种基于多维数据分析的商户运营推荐装置，包括：
采集单元，用于收集与商户运营相关的多个维度的数据；
整理单元，用于对所述多维数据进行整理、清洗；
分析单元，用于对整理后的商户多维数据进行分析，得到多维数据的分析结果；
运营制定单元，用于根据所述多维数据以及所述多维数据分析结果，对商户制定出合适的运营方法和策略；
数据监测单元，用于对制定运营方法和策略的商户运营数据进行实时监测，得到所述运营方法的实时监测数据；
数据比对单元，用于根据所述监测数据，将所述监测数据与商户历史数据进行比对，得到比对结果。
7.一种计算设备，所述计算设备包括：
至少一个处理器、存储器和输入输出单元；
其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行如权利要求1～5中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～5中的任一项所述的方法。
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