CN117237024A - 一种用于市场营销的推广方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于市场营销的推广方法及系统，涉及营销推广技术领域，该系统运行时，通过线上平台分析工具采集到的用户行为数据、商品的火热程度的数据和用户的配合数据，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组，并将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好，通过第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph，通过设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案，通过持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化调整。

Description

一种用于市场营销的推广方法及系统

技术领域

本发明涉及营销推广技术领域，具体为一种用于市场营销的推广方法及系统。

背景技术

在当今高度数字化的商业环境中，市场营销是企业获取客户并促进销售增长的关键策略，随着互联网的兴起和快速发展，电子商务已成为商业领域的主要发展方向，电子商务为企业提供了无限的商业机会，使得产品和服务能够更便捷、高效地传播和销售。

然而，当前的市场营销策略常常过于笼统和模糊，缺乏对用户行为和偏好的深入理解，导致推广活动效果不佳和资源浪费，传统的市场推广方法难以应对多渠道用户互动数据的整合和分析，无法准确把握用户的购买习惯和偏好，因而营销策略的个性化程度较低，此外，对于不同渠道的推广数据的监测和分析也存在一定困难，难以及时对推广活动进行调整和优化。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于市场营销的推广方法及系统，解决了背景技术中提到的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于市场营销的推广方法及系统，包括数据采集模块、用户画像建立模块、数据处理模块、个性化营销策略模块和持续监测优化模块；

所述数据采集模块用于用户登录电子商务A平台后，通过线上平台分析工具采集用户在登录电子商务A平台期间的历史浏览、历史购买和收藏的历史数据，作为第一数据组，通过第一采集工具监测电子商务A平台在搜索引擎上的表现，获得相关的搜索排名和流量数据，作为第二数据组，通过第二采集工具采集多个渠道的用户信息，包括电话、短信、邮件和直播间，获得推广电话接听时长，推广邮件回复的频率、推广短信已读情况和推广直播间的停留情况，作为第三数据组；

所述用户画像建立模块用于根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好：

所述数据处理模块用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组和第三数据组，以数字化形式实时处理，并对所述第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl：

所述营销策略指数Yxcl通过以下公式计算获取：

；

式中，Yhxw表示用户行为系数，Sprd表示商品热度系数，Yhph表示用户配合系数，q表示用户行为系数Yhxw的比例系数，w表示商品热度系数Sprd的比例系数，a表示用户配合系数Yhph的比例系数；

其中，，/>，/>且，/>，E表示修正常数；

所述用户行为系数Yhxw通过第一数据组计算获取；

所述商品热度系数Sprd通过第二数据组计算获取；

所述用户配合系数Yhph通过第三数据组计算获取；

所述个性化营销策略模块用于设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案；

所述个性化营销策略模块包括营销策略评估制定单元；

所述营销策略评估制定单元用于设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案：

用户行为系数Yhxw策略评估方案：

Yhxw>Z，执行促销活动方案：提供特定产品的折扣或促销活动；

X<Yhxw≤Z，执行产品推荐方案：通过电子商务A平台的推荐引擎向用户推荐相关产品；

Yhxw≤X，执行定制化服务方案：提供个性化定制服务，定制化商品或专属服务；

商品热度系数Sprd策略评估方案：

Sprd>C，执行促销套餐方案：提供针对多种商品的打包促销优惠；

V<Sprd≤C，执行新品上市方案：推出新品并通过网站首页和推荐栏目进行展示；

Sprd≤V，执行限时特价方案：提供限时特价商品或服务，增加购买的紧迫感；

用户配合系数Yhph策略评估方案：

Yhph>B，执行短信提醒方案：发送针对用户感兴趣商品的特别优惠短信提醒；

N<Yhph≤B，执行邮件营销方案：发送个性化的营销邮件，包括产品推荐和促销信息；

Yhph≤N，执行个性化直播推荐方案：在直播间中提供个性化商品推荐和互动推广活动；

所述持续监测优化模块用于负责持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化和调整。

优选的，所述数据采集模块包括行为数据采集单元、搜索引擎监测单元和信息采集单元；

所述行为数据采集单元用于用户登录电子商务A平台后通过电子商务A平台分析工具收集浏览历史的商品类型、购买行为、收藏关注和添加购物车行为，获取：购买频率Gmpl、浏览时间平均值Pjsj和用户偏好率Yhph，作为第一数据组；

所述搜索引擎监测单元用于通过搜索数据、社交媒体数据和广告投放数据，收集电子商务A平台在搜索栏的排名，了解用户的搜索习惯和商品的曝光情况，监测商品在社交媒体平台上的活跃度和用户互动情况，了解用户的社交行为和品牌形象，记录各类广告渠道的投放效果，获取：商品曝光度Spbg、用户活跃度Yhhy和点击率Djl，作为第二数据组；

所述信息采集单元用于采集多个渠道的用户信息，包括电话、短信、邮件和直播间渠道的用户互动数据，获得推广电话接听时长，推广邮件回复的频率、推广短信已读情况和推广直播间的停留情况，获取：邮件回复率Yjhf、短信已读率Dxyd和直播间停留时长平均值Zbsc，作为第三数据组；

所述用户偏好率Yhph通过浏览历史的商品类型、购买行为、收藏关注和添加购物车行为相互关联获得。

优选的，所述用户画像建立模块包括用户分类单元和用户画像建立单元；

所述用户分类单元用于根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类，通过对用户行为、搜索引擎表现以及多渠道互动数据的分析，将用户分为不同的群体或类型；

所述用户画像建立单元用于根据对用户的分类情况，建立用户画像，通过整合和分析用户的行为数据、偏好和需求，建立用户的详细画像，包括用户的个人信息、购买习惯和喜好偏好。

优选的，所述数据处理模块包括分析计算单元；

所述分析计算单元用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组和第三数据组，以数字化形式实时处理，进行计算后分析，获取：用户行为系数Yhxw、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph。

优选的，所述用户行为系数Yhxw通过以下公式计算获取：

；

式中，Gmpl表示购买频率，Pjsj表示浏览时间平均值，Yhph表示用户偏好率，r表示购买频率Gmpl的比例系数、t表示浏览时间平均值Pjsj的比例系数、y表示用户偏好率Yhph的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，U表示修正常数。

优选的，所述商品热度系数Sprd通过以下公式计算获取：

；

式中，Spbg表示商品曝光度，Yhhy表示用户活跃度，Djl表示点击率，i表示商品曝光度Spbg的比例系数，o表示用户活跃度Yhhy的比例系数，p表示点击率Djl的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，S表示修正常数。

优选的，所述用户配合系数Yhph通过以下公式计算获取：

；

式中，Yjhf表示邮件回复率，Dxyd表示短信已读率，Zbsc表示直播间停留时长平均值，e表示邮件回复率Yjhf的比例系数，u表示短信已读率Dxyd的比例系数，d表示直播间停留时长平均值Zbsc的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，F表示修正常数。

优选的，所述持续监测优化模块包括数据监测单元和策略调整单元；

所述数据监测单元用于持续监测推广系统的数据流，包括用户行为数据、搜索引擎排名和流量数据以及多渠道用户互动数据，对数据进行实时监测和分析；

所述策略调整单元用于根据数据监测单元收集到的数据结果，对个性化营销策略模块制定的营销策略进行调整，根据市场反馈和用户互动情况，及时调整推广活动的方向和内容。

优选的，一种用于市场营销的推广方法，包括以下步骤：

步骤一：通过线上平台分析工具采集到的用户行为数据、商品的火热程度的数据和用户的配合数据，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组；

步骤二：通过根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好；

步骤三：通过第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph；

步骤四：通过设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案；

步骤五：通过持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化调整。

本发明提供了一种用于市场营销的推广方法及系统，具备以下有益效果：

（1）系统运行时，通过线上平台分析工具采集到的用户行为数据、商品的火热程度的数据和用户的配合数据，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组，通过根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好，通过第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph，通过设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案，通过持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化调整。

（2）通过收集用户在电子商务A平台上的行为数据，包括浏览历史的商品类型、购买行为、收藏关注和添加购物车行为，帮助了解用户的购买习惯和偏好，通过监测电子商务A平台在搜索引擎上的排名和曝光情况，以及在社交媒体平台上的用户活跃度和互动情况，帮助了解平台的曝光情况和用户的社交行为，通过采集多个渠道的用户互动数据，包括电话、短信、邮件和直播间等渠道的数据，帮助了解不同渠道下用户的参与程度和互动情况。

（3）通过根据数据采集模块收集的第一数据组、第二数据组和第三数据组，以数字化形式实时处理，并进行计算和分析，获取用户行为系数Yhxw、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph，这些系数的计算和分析有助于量化用户行为和市场趋势，为后续的个性化营销策略制定提供支持。

（4）通过持续监测推广系统的数据流，包括用户行为数据、搜索引擎排名和流量数据以及多渠道用户互动数据，对这些数据进行实时监测和分析，以便及时发现市场变化和用户需求的变化，并为制定营销策略的优化提供数据支持，通过对数据的监测和分析，可以发现用户行为的变化趋势、营销活动的效果以及市场的变化情况，为后续的策略调整提供有力支持，根据数据监测单元收集到的数据结果，对个性化营销策略模块制定的营销策略进行调整，根据市场反馈和用户互动情况，对推广活动的方向和内容进行实时调整和优化，以提高推广活动的效果和用户参与度。

附图说明

图1为本发明一种用于市场营销的推广系统框图流程示意图；

图2为本发明一种用于市场营销的推广方法步骤示意图。

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、完整的描述，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。

在当今高度数字化的商业环境中，市场营销是企业获取客户并促进销售增长的关键策略，随着互联网的兴起和快速发展，电子商务已成为商业领域的主要发展方向，电子商务为企业提供了无限的商业机会，使得产品和服务能够更便捷、高效地传播和销售。

然而，当前的市场营销策略常常过于笼统和模糊，缺乏对用户行为和偏好的深入理解，导致推广活动效果不佳和资源浪费，传统的市场推广方法难以应对多渠道用户互动数据的整合和分析，无法准确把握用户的购买习惯和偏好，因而营销策略的个性化程度较低，此外，对于不同渠道的推广数据的监测和分析也存在一定困难，难以及时对推广活动进行调整和优化。

实施例1

本发明提供一种用于市场营销的推广系统，请参阅图1，包括数据采集模块、用户画像建立模块、数据处理模块、个性化营销策略模块和持续监测优化模块；

所述数据采集模块用于用户登录电子商务A平台后，通过线上平台分析工具采集用户在登录电子商务A平台期间的历史浏览、历史购买和收藏的历史数据，作为第一数据组，通过第一采集工具监测电子商务A平台在搜索引擎上的表现，获得相关的搜索排名和流量数据，作为第二数据组，通过第二采集工具采集多个渠道的用户信息，包括电话、短信、邮件和直播间，获得推广电话接听时长，推广邮件回复的频率、推广短信已读情况和推广直播间的停留情况，作为第三数据组；

所述用户画像建立模块用于根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好：

所述数据处理模块用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组和第三数据组，以数字化形式实时处理，并对所述第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl：

所述营销策略指数Yxcl通过以下公式计算获取：

；

式中，Yhxw表示用户行为系数，Sprd表示商品热度系数，Yhph表示用户配合系数，q表示用户行为系数Yhxw的比例系数，w表示商品热度系数Sprd的比例系数，a表示用户配合系数Yhph的比例系数；

其中，，/>，/>且，/>，E表示修正常数；

所述用户行为系数Yhxw通过第一数据组计算获取；

所述商品热度系数Sprd通过第二数据组计算获取；

所述用户配合系数Yhph通过第三数据组计算获取；

所述个性化营销策略模块用于设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案；

所述个性化营销策略模块包括营销策略评估制定单元；

所述营销策略评估制定单元用于设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案：

用户行为系数Yhxw策略评估方案：

Yhxw>Z，执行促销活动方案：提供特定产品的折扣或促销活动；

X<Yhxw≤Z，执行产品推荐方案：通过电子商务A平台的推荐引擎向用户推荐相关产品；

Yhxw≤X，执行定制化服务方案：提供个性化定制服务，定制化商品或专属服务；

商品热度系数Sprd策略评估方案：

Sprd>C，执行促销套餐方案：提供针对多种商品的打包促销优惠；

V<Sprd≤C，执行新品上市方案：推出新品并通过网站首页和推荐栏目进行展示；

Sprd≤V，执行限时特价方案：提供限时特价商品或服务，增加购买的紧迫感；

用户配合系数Yhph策略评估方案：

Yhph>B，执行短信提醒方案：发送针对用户感兴趣商品的特别优惠短信提醒；

N<Yhph≤B，执行邮件营销方案：发送个性化的营销邮件，包括产品推荐和促销信息；

Yhph≤N，执行个性化直播推荐方案：在直播间中提供个性化商品推荐和互动推广活动；

所述持续监测优化模块用于负责持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化和调整。

本实施例中，通过线上平台分析工具采集到的用户行为数据、商品的火热程度的数据和用户的配合数据，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组，并将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好，通过第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph，通过设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案，通过持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化调整。

实施例2

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的：所述数据采集模块包括行为数据采集单元、搜索引擎监测单元和信息采集单元；

所述行为数据采集单元用于用户登录电子商务A平台后通过电子商务A平台分析工具收集浏览历史的商品类型、购买行为、收藏关注和添加购物车行为，获取：购买频率Gmpl、浏览时间平均值Pjsj和用户偏好率Yhph，作为第一数据组；

所述搜索引擎监测单元用于通过搜索数据、社交媒体数据和广告投放数据，收集电子商务A平台在搜索栏的排名，了解用户的搜索习惯和商品的曝光情况，监测商品在社交媒体平台上的活跃度和用户互动情况，了解用户的社交行为和品牌形象，记录各类广告渠道的投放效果，获取：商品曝光度Spbg、用户活跃度Yhhy和点击率Djl，作为第二数据组；

所述信息采集单元用于采集多个渠道的用户信息，包括电话、短信、邮件和直播间渠道的用户互动数据，获得推广电话接听时长，推广邮件回复的频率、推广短信已读情况和推广直播间的停留情况，获取：邮件回复率Yjhf、短信已读率Dxyd和直播间停留时长平均值Zbsc，作为第三数据组；

所述用户偏好率Yhph通过浏览历史的商品类型、购买行为、收藏关注和添加购物车行为相互关联获得。

本实施例中，通过收集用户在电子商务A平台上的行为数据，包括浏览历史的商品类型、购买行为、收藏关注和添加购物车行为，帮助了解用户的购买习惯和偏好，通过监测电子商务A平台在搜索引擎上的排名和曝光情况，以及在社交媒体平台上的用户活跃度和互动情况，帮助了解平台的曝光情况和用户的社交行为，通过采集多个渠道的用户互动数据，包括电话、短信、邮件和直播间等渠道的数据，帮助了解不同渠道下用户的参与程度和互动情况。

实施例3

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的：所述用户画像建立模块包括用户分类单元和用户画像建立单元；

所述用户分类单元用于根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类，通过对用户行为、搜索引擎表现以及多渠道互动数据的分析，将用户分为不同的群体或类型；

所述用户画像建立单元用于根据对用户的分类情况，建立用户画像，通过整合和分析用户的行为数据、偏好和需求，建立用户的详细画像，包括用户的个人信息、购买习惯和喜好偏好。

所述数据处理模块包括分析计算单元；

所述分析计算单元用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组和第三数据组，以数字化形式实时处理，进行计算后分析，获取：用户行为系数Yhxw、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph。

本实施例中，通过收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，对用户进行分类，通过对用户行为、搜索引擎表现以及多渠道互动数据的分析，将用户分为不同的群体或类型，以便针对不同用户群体制定个性化的营销策略，通过用户分类单元分析得出的用户群体信息，建立用户的详细画像，整合和分析用户的行为数据、偏好和需求，建立用户的个人信息、购买习惯和喜好偏好的详细画像，以便更好地了解用户需求和特点，为个性化营销提供支持。

实施例4

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的：所述用户行为系数Yhxw通过以下公式计算获取：

；

式中，Gmpl表示购买频率，Pjsj表示浏览时间平均值，Yhph表示用户偏好率，r表示购买频率Gmpl的比例系数、t表示浏览时间平均值Pjsj的比例系数、y表示用户偏好率Yhph的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，U表示修正常数。

所述商品热度系数Sprd通过以下公式计算获取：

；

式中，Spbg表示商品曝光度，Yhhy表示用户活跃度，Djl表示点击率，i表示商品曝光度Spbg的比例系数，o表示用户活跃度Yhhy的比例系数，p表示点击率Djl的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，S表示修正常数。

所述用户配合系数Yhph通过以下公式计算获取：

；

式中，Yjhf表示邮件回复率，Dxyd表示短信已读率，Zbsc表示直播间停留时长平均值，e表示邮件回复率Yjhf的比例系数，u表示短信已读率Dxyd的比例系数，d表示直播间停留时长平均值Zbsc的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，F表示修正常数。

所述持续监测优化模块包括数据监测单元和策略调整单元；

所述数据监测单元用于持续监测推广系统的数据流，包括用户行为数据、搜索引擎排名和流量数据以及多渠道用户互动数据，对数据进行实时监测和分析；

所述策略调整单元用于根据数据监测单元收集到的数据结果，对个性化营销策略模块制定的营销策略进行调整，根据市场反馈和用户互动情况，及时调整推广活动的方向和内容。

本实施例中，通过持续监测推广系统的数据流，包括用户行为数据、搜索引擎排名和流量数据以及多渠道用户互动数据，对这些数据进行实时监测和分析，以便及时发现市场变化和用户需求的变化，并为制定营销策略的优化提供数据支持，通过对数据的监测和分析，可以发现用户行为的变化趋势、营销活动的效果以及市场的变化情况，为后续的策略调整提供有力支持，根据数据监测单元收集到的数据结果，对个性化营销策略模块制定的营销策略进行调整，根据市场反馈和用户互动情况，对推广活动的方向和内容进行实时调整和优化，以提高推广活动的效果和用户参与度。

实施例5

一种用于市场营销的推广方法，请参照图2，具体的：包括以下步骤：

步骤一：通过线上平台分析工具采集到的用户行为数据、商品的火热程度的数据和用户的配合数据，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组；

步骤二：通过根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好；

步骤三：通过第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph；

步骤四：通过设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案；

步骤五：通过持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化调整。

本方法发明中，使用线上平台分析工具采集用户行为数据、商品火热程度数据和用户互动数据，用于后续的分析和建模，根据第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，进行用户分类和建立用户画像，将用户划分为不同的群体或类型，而用户画像则包括用户的详细信息、购买习惯、兴趣和偏好，有助于更好地理解不同用户群体的需求和喜好，为个性化市场营销提供基础，使用第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，以获取营销策略指数Yxcl、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph，制定三个策略评估方案，根据设置的用户行为预期阈值Z和X、商品热度预期阈值C和V、用户配合预期阈值B和N，将根据用户行为系数Yhxw、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph的值执行不同的市场营销策略，以满足不同用户群体的需求和提高市场效果，系统会持续监测系统的运行情况和推广活动的效果，根据监测结果，进行系统的优化和调整，使市场策略和活动根据实时数据进行调整，以适应市场变化和用户行为的变化，实现更好的市场效果。

具体示例：

假设某某电子商务品牌需要使用一种用于市场营销的推广系统，下面是一个包含上述采集到的数据具体参数数值的示例：

第一数据组：

购买频率Gmpl：平均每用户每月购买3次；

浏览时间平均值Pjsj：平均每次浏览时长为5分钟；

用户偏好率Yhph：用户在浏览历史中有70%的商品类型是电子产品类别；

第二数据组：

商品曝光度Spbg：商品在搜索引擎上的排名平均为前10位；

用户活跃度Yhhy：在社交媒体平台上，每篇帖子平均获得100次互动（点赞、评论和分享）；

点击率Djl：广告投放的平均点击率为2%；

第三数据组：

邮件回复率Yjhf：5%（平均每100封营销邮件有5封会收到回复）；

短信已读率Dxyd：20%（平均每100条营销短信有20条会被用户打开阅读）；

直播间停留时长平均值Zbsc：15（平均每个用户在直播间停留时长为15分钟）；

根据给定的具体参数数值，我们可以将其代入公式计算营销策略指数Yxcl的示例：

比例系数：r=0.25，t=0.2，y=0.35，i=0.2，o=0.28，p=0.35，q=0.4，w=0.5，e=0.2，u=0.35，d=0.25；

修正常数：U=5，S=3，E=2，F=3；

Yhxw=[(3×0.25+5×0.2+0.7×0.35)/（0.25+0.2+0.35）]+5=8.74；

Sprd=[(10×0.2+100×0.28+2×0.35)/(0.2+0.28+0.35)]+3=40.04；

Yhph=(0.05×0.2)+(0.2×0.35)+(15×0.25)+3=6.83；

Yxcl=(8.74375×0.4)+(40.04819×0.5)+(6.83×0.2)+2=27.88；

以上结果均取小数点后两位数；

将预期阈值Z=10，X=8，C=45，V=35，B=20，N=10，将用户行为系数Yhxw与预期阈值Z和X进行对比，X<Yhxw≤Z，执行产品推荐方案：通过电子商务A平台的推荐引擎向用户推荐相关产品，根据用户历史购买和浏览记录，推荐同类的产品；将商品热度系数Sprd与预期阈值C和V进行对比，V≤Sprd<C，执行新品上市方案：推出新品并通过网站首页和推荐栏目进行展示，引导用户关注和购买新产品；将用户配合系数Yhph与预期阈值B和N进行对比，N<Yhph≤B，执行邮件营销方案：发送个性化的营销邮件，包括产品推荐和促销信息，根据用户喜好推送相关产品的促销信息。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：包括数据采集模块、用户画像建立模块、数据处理模块、个性化营销策略模块和持续监测优化模块；

所述数据采集模块用于用户登录电子商务A平台后，通过线上平台分析工具采集用户在登录电子商务A平台期间的历史浏览、历史购买和收藏的历史数据，作为第一数据组，通过第一采集工具监测电子商务A平台在搜索引擎上的表现，获得相关的搜索排名和流量数据，作为第二数据组，通过第二采集工具采集多个渠道的用户信息，包括电话、短信、邮件和直播间，获得推广电话接听时长，推广邮件回复的频率、推广短信已读情况和推广直播间的停留情况，作为第三数据组；

所述用户画像建立模块用于根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好：

所述数据处理模块用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组和第三数据组，以数字化形式实时处理，并对所述第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl：

所述营销策略指数Yxcl通过以下公式计算获取：

；

式中，Yhxw表示用户行为系数，Sprd表示商品热度系数，Yhph表示用户配合系数，q表示用户行为系数Yhxw的比例系数，w表示商品热度系数Sprd的比例系数，a表示用户配合系数Yhph的比例系数；

其中，，/>，/>且，/>，E表示修正常数；

所述用户行为系数Yhxw通过第一数据组计算获取；

所述商品热度系数Sprd通过第二数据组计算获取；

所述用户配合系数Yhph通过第三数据组计算获取；

所述个性化营销策略模块用于设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案；

所述个性化营销策略模块包括营销策略评估制定单元；

所述营销策略评估制定单元用于设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案：

用户行为系数Yhxw策略评估方案：

Yhxw>Z，执行促销活动方案：提供特定产品的折扣或促销活动；

X<Yhxw≤Z，执行产品推荐方案：通过电子商务A平台的推荐引擎向用户推荐相关产品；

Yhxw≤X，执行定制化服务方案：提供个性化定制服务，定制化商品或专属服务；

商品热度系数Sprd策略评估方案：

Sprd>C，执行促销套餐方案：提供针对多种商品的打包促销优惠；

V<Sprd≤C，执行新品上市方案：推出新品并通过网站首页和推荐栏目进行展示；

Sprd≤V，执行限时特价方案：提供限时特价商品或服务，增加购买的紧迫感；

用户配合系数Yhph策略评估方案：

Yhph>B，执行短信提醒方案：发送针对用户感兴趣商品的特别优惠短信提醒；

N<Yhph≤B，执行邮件营销方案：发送个性化的营销邮件，包括产品推荐和促销信息；

Yhph≤N，执行个性化直播推荐方案：在直播间中提供个性化商品推荐和互动推广活动；

所述持续监测优化模块用于负责持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化和调整。

2.根据权利要求1所述的一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：所述数据采集模块包括行为数据采集单元、搜索引擎监测单元和信息采集单元；

所述行为数据采集单元用于用户登录电子商务A平台后通过电子商务A平台分析工具收集浏览历史的商品类型、购买行为、收藏关注和添加购物车行为，获取：购买频率Gmpl、浏览时间平均值Pjsj和用户偏好率Yhph，作为第一数据组；

所述搜索引擎监测单元用于通过搜索数据、社交媒体数据和广告投放数据，收集电子商务A平台在搜索栏的排名，了解用户的搜索习惯和商品的曝光情况，监测商品在社交媒体平台上的活跃度和用户互动情况，了解用户的社交行为和品牌形象，记录各类广告渠道的投放效果，获取：商品曝光度Spbg、用户活跃度Yhhy和点击率Djl，作为第二数据组；

所述信息采集单元用于采集多个渠道的用户信息，包括电话、短信、邮件和直播间渠道的用户互动数据，获得推广电话接听时长，推广邮件回复的频率、推广短信已读情况和推广直播间的停留情况，获取：邮件回复率Yjhf、短信已读率Dxyd和直播间停留时长平均值Zbsc，作为第三数据组；

所述用户偏好率Yhph通过浏览历史的商品类型、购买行为、收藏关注和添加购物车行为相互关联获得。

3.根据权利要求1所述的一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：所述用户画像建立模块包括用户分类单元和用户画像建立单元；

所述用户分类单元用于根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类，通过对用户行为、搜索引擎表现以及多渠道互动数据的分析，将用户分为不同的群体或类型；

所述用户画像建立单元用于根据对用户的分类情况，建立用户画像，通过整合和分析用户的行为数据、偏好和需求，建立用户的详细画像，包括用户的个人信息、购买习惯和喜好偏好。

4.根据权利要求3所述的一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：所述数据处理模块包括分析计算单元；

所述分析计算单元用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组和第三数据组，以数字化形式实时处理，进行计算后分析，获取：用户行为系数Yhxw、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph。

5.根据权利要求4所述的一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：所述用户行为系数Yhxw通过以下公式计算获取：

；

式中，Gmpl表示购买频率，Pjsj表示浏览时间平均值，Yhph表示用户偏好率，r表示购买频率Gmpl的比例系数、t表示浏览时间平均值Pjsj的比例系数、y表示用户偏好率Yhph的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，U表示修正常数。

6.根据权利要求4所述的一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：所述商品热度系数Sprd通过以下公式计算获取：

；

式中，Spbg表示商品曝光度，Yhhy表示用户活跃度，Djl表示点击率，i表示商品曝光度Spbg的比例系数，o表示用户活跃度Yhhy的比例系数，p表示点击率Djl的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，S表示修正常数。

7.根据权利要求4所述的一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：所述用户配合系数Yhph通过以下公式计算获取：

；

式中，Yjhf表示邮件回复率，Dxyd表示短信已读率，Zbsc表示直播间停留时长平均值，e表示邮件回复率Yjhf的比例系数，u表示短信已读率Dxyd的比例系数，d表示直播间停留时长平均值Zbsc的比例系数；

其中，，/>，/>，且，/>，F表示修正常数。

8.根据权利要求1所述的一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：所述持续监测优化模块包括数据监测单元和策略调整单元；

所述数据监测单元用于持续监测推广系统的数据流，包括用户行为数据、搜索引擎排名和流量数据以及多渠道用户互动数据，对数据进行实时监测和分析；

所述策略调整单元用于根据数据监测单元收集到的数据结果，对个性化营销策略模块制定的营销策略进行调整，根据市场反馈和用户互动情况，及时调整推广活动的方向和内容。

9.一种用于市场营销的推广方法，包括上述权利要求1~9任一所述的一种用于市场营销的推广系统，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：通过线上平台分析工具采集到的用户行为数据、商品的火热程度的数据和用户的配合数据，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组；

步骤二：通过根据收集到的第一数据组、第二数据组和第三数据组的信息，将用户进行分类并建立用户画像，获取不同用户群体的需求和偏好；

步骤三：通过第一数据组、第二数据组和第三数据组进行结合计算，获取：营销策略指数Yxcl、商品热度系数Sprd和用户配合系数Yhph；

步骤四：通过设置用户行为预期阈值Z和X，设置商品热度预期阈值C和V，设置用户配合预期阈值B和N，获得三个策略评估方案；

步骤五：通过持续监测系统运行情况和推广活动效果，并根据监测结果进行系统优化调整。