CN117455632A - 一种基于大数据的电商选品分析管理平台 - Google Patents
一种基于大数据的电商选品分析管理平台 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及电商选品分析管理领域,具体公开一种基于大数据的电商选品分析管理平台,本发明从关键词搜索次数、收藏次数和销量评估产品的市场容量,有利于帮助企业预测市场需求,调整选品策略;从同类目产品的广告投放数量、广告质量和优惠活动力度评估产品的市场品类竞争度,有利于帮助企业优化选品策略和制定营销对策;评估产品的市场利润度,使电商在竞争激烈的市场中能持续盈利;从市场容量、市场品类竞争度和市场利润度多个维度评估产品的销售推荐排名,有利于筛选出最适合销售的产品;获取产品销售的适宜价格、热门款式和消费者咨询问题,洞察消费者的偏好和需求,从而为电商企业提供个性化的选品建议和营销推荐。
Description
技术领域
本发明涉及电商选品分析管理领域,涉及到一种基于大数据的电商选品分析管理平台。
背景技术
电商选品是指在电商平台上选择和管理适合销售的产品,电商选品通过精心筛选高质量、独特和引人注目的产品,可以提高用户在平台上的购物满意度和忠诚度,同时有助于提高销售转化率和盈利能力,为电商平台带来更多的收入,此外,电商选品还可以反映市场趋势和需求,进而选择热门和具有潜力的产品,为电商平台赢得市场竞争优势。因此,对电商选品进行分析管理具有重要意义。
现有的电商选品分析管理方法存在一些不足:一方面,现有方法往往依赖人工分析和经验判断,评估产品是否适合销售的维度较为单一,如仅分析产品的市场热度和销量情况,缺乏对产品的市场竞争性和市场利润度的分析,当产品的市场竞争度较高时,电商可能需要提供更多的促销和折扣以便与竞争对手保持竞争力,这可能会导致利润率下降,对电商的盈利能力产生负面影响;当产品的市场利润度低时,意味着电商从销售中获取的利润较少,这可能使得电商在竞争激烈的市场中难以持续盈利,对企业的经济状况造成负面影响;进而使得现有方法评估电商选品的体系不够完善,容易导致电商选品的决策偏离实际需求。
另一方面,现有方法大都停留在筛选出适合销售的产品的层次,没有进一步分析产品销售相关的适宜信息,如产品的热销款式、消费者能接受的价格范围和消费者关心的问题等,进而不利于针对性地制定产品的营销策略,从而影响产品的推广和销售效果。
发明内容
针对上述问题,本发明提出了一种基于大数据的电商选品分析管理平台,实现对电商选品分析管理的功能。
本发明解决其技术问题采用的技术方案是:本发明提供一种基于大数据的电商选品分析管理平台,包括:产品市场容量分析模块:用于获取目标电商平台团长精选的待销售的各产品,将其记为各待分析产品,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的关键词搜索累计次数、收藏累计次数和累计销量,分析各待分析产品的市场容量比例系数。
产品市场品类竞争度分析模块:用于获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告投放数量、广告质量系数和优惠活动力度系数,分析各待分析产品的市场品类竞争度系数。
产品市场利润度分析模块:用于获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的成本和市场参考售价,分析各待分析产品的市场利润度系数。
产品销售推荐排名评估模块:用于根据各待分析产品的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数,评估各待分析产品的销售推荐系数,进一步获取各待分析产品的销售推荐排名。
产品销售相关信息分析模块:用于获取各待分析产品销售的相关信息,其中相关信息包括适宜价格、热门款式和消费者咨询问题集合。
电商选品反馈模块:用于将各待分析产品的销售推荐排名和各待分析产品销售的相关信息反馈至目标电商平台。
数据库:用于存储各待分析产品的搜索关键词库和各类优惠活动对应的活动力度系数。
在上述实施例的基础上,所述产品市场容量分析模块的具体分析过程包括:获取目标电商平台团长精选的待销售的各产品,将其记为各待分析产品。
设定监测时间段的时长,并按照预设的等时间间隔原则在监测时间段内设置各时间节点。
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各关键词,提取数据库中存储的各待分析产品的搜索关键词库,将监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各关键词与各待分析产品的搜索关键词库进行比对,筛选得到监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各待分析产品对应的关键词数量,进一步累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的关键词搜索累计次数,将其记为,/>表示第/>个时间节点的编号,/>,/>表示时间节点的总数,/>表示第/>个待分析产品的编号,/>,/>表示待分析产品的总数。
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中各待分析产品的各同类目产品对应链接的收藏次数,进一步累加得到获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的收藏累计次数,将其记为。
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中各待分析产品的各同类目产品的销量,进一步累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的累计销量,将其记为。
在上述实施例的基础上,所述产品市场容量分析模块的具体分析过程还包括:通过分析公式得到各待分析产品的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数,其中/>,/>分别表示各待分析产品的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数,/>表示时间节点的数量,/>表示待分析产品的数量,/>分别表示监测时间段内第/>个时间节点第/>个待分析产品的关键词搜索累计次数、收藏累计次数和累计销量。
通过分析公式得到各待分析产品的市场容量比例系数/>,其中/>分别表示预设的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数的权值,/>。
在上述实施例的基础上,所述产品市场品类竞争度分析模块的具体分析过程包括:获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的广告投放数量,累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告投放数量,将其记为,/>表示第/>个同类目产品的编号,/>,/>表示同类目产品的总数。
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台中投放的各条广告中图片数量和文案字数,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在电商平台投放广告的平均图片数量和平均文案字数,将其分别记为和/>,通过分析公式/>得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告质量系数/>,其中/>分别表示预设的单位图片数量和单位文案字数对应的影响因子。
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的优惠活动,提取数据库中存储的各类优惠活动对应的活动力度系数,筛选得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台中优惠活动对应的活动力度系数,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的优惠活动力度系数,将其记为。
在上述实施例的基础上,所述产品市场品类竞争度分析模块的具体分析过程还包括:通过分析公式得到各待分析产品的市场品类竞争度系数/>。
在上述实施例的基础上,所述产品市场利润度分析模块的具体分析过程为:获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的成本,将其记为。
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的销售价格,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的市场参考售价,将其记为。
通过分析公式得到各待分析产品的市场利润度系数/>,其中/>、/>分别表示监测时间段内第/>个时间节点第/>个待分析产品的市场参考售价和成本。
在上述实施例的基础上,所述产品销售推荐排名评估模块的具体分析过程为:通过分析公式得到各待分析产品的销售推荐系数/>,其中/>表示自然常数,/>分别表示预设的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数的阈值,/>分别表示预设的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数的权重因子。
将各待分析产品按照其销售推荐系数从大到小的顺序进行排序,
得到各待分析产品的销售推荐排名。
在上述实施例的基础上,所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程包括:获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的销售价格,将其进行相互比对和去重,统计得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的同类目产品的各销售价格,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品各销售价格对应的成交量,将其记为,/>表示第/>个销售价格的编号,/>,通过分析公式得到各待分析产品的各销售价格的消费者偏好系数/>,/>表示销售价格的数量。
将各待分析产品的各销售价格的消费者偏好系数进行相互比较,将最大消费者偏好系数对应的销售价格作为待分析产品销售的适宜价格,统计得到各待分析产品销售的适宜价格。
在上述实施例的基础上,所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程还包括:获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的各款式,将其进行相互比对和去重,统计得到监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品的各款式,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品各款式对应的成交量,进一步分析得到各待分析产品销售的热门款式。
在上述实施例的基础上,所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程还包括:获取监测时间段内各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的各条用户评价,进一步统计得到监测时间段内各待分析产品同类目产品的用户评价集合,将其记为各待分析产品的参考用户评价集合。
获取各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价的各关键词,将其与预设的各类消费者咨询问题的关键词库进行比对,筛选得到各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价对应的各类消费者咨询问题,将各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价对应的各类消费者咨询问题进行相互比对和去重,得到各待分析产品参考用户评价集合对应的各类消费者咨询问题,进一步统计得到各待分析产品销售的消费者咨询问题集合。
相对于现有技术,本发明所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台以下有益效果:1.本发明通过获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的关键词搜索累计次数、收藏累计次数和累计销量,分析各待分析产品的市场容量比例系数,基于实时数据对产品的市场趋势进行分析,有利于帮助企业预测市场需求,调整选品策略。
2.本发明通过获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告投放数量、广告质量系数和优惠活动力度系数,分析各待分析产品的市场品类竞争度系数,对产品的竞品进行深入分析,有利于帮助企业优化选品策略和制定营销对策。
3.本发明通过获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的成本和市场参考售价,分析各待分析产品的市场利润度系数,保证产品的市场利润度,使得电商在竞争激烈的市场中能够持续盈利,避免对企业的经济状况造成影响。
4.本发明从市场容量、市场品类竞争度和市场利润度多个维度评估产品是否适合销售,完善电商选品的评估体系,有利于筛选出最适合销售的产品,避免电商选品的决策偏离实际需求。
5.本发明通过获取各待分析产品销售的适宜价格、热门款式和消费者咨询问题集合,并进行反馈,通过对用户行为进行分析,洞察消费者的偏好和需求,从而为电商企业提供个性化的选品建议和营销推荐。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统模块连接图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,本发明提供一种基于大数据的电商选品分析管理平台,包括产品市场容量分析模块、产品市场品类竞争度分析模块、产品市场利润度分析模块、产品销售推荐排名评估模块、产品销售相关信息分析模块、电商选品反馈模块和数据库。
所述产品销售推荐排名评估模块分别与产品市场容量分析模块、产品市场品类竞争度分析模块和产品市场利润度分析模块连接,电商选品反馈模块分别与产品销售推荐排名评估模块和产品销售相关信息分析模块连接,数据库分别与产品市场容量分析模块和产品市场品类竞争度分析模块连接。
所述产品市场容量分析模块用于获取目标电商平台团长精选的待销售的各产品,将其记为各待分析产品,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的关键词搜索累计次数、收藏累计次数和累计销量,分析各待分析产品的市场容量比例系数。
进一步地,所述产品市场容量分析模块的具体分析过程包括:获取目标电商平台团长精选的待销售的各产品,将其记为各待分析产品。
设定监测时间段的时长,并按照预设的等时间间隔原则在监测时间段内设置各时间节点。
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各关键词,提取数据库中存储的各待分析产品的搜索关键词库,将监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各关键词与各待分析产品的搜索关键词库进行比对,筛选得到监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各待分析产品对应的关键词数量,进一步累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的关键词搜索累计次数,将其记为,/>表示第/>个时间节点的编号,/>,/>表示时间节点的总数,/>表示第/>个待分析产品的编号,/>,/>表示待分析产品的总数。
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中各待分析产品的各同类目产品对应链接的收藏次数,进一步累加得到获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的收藏累计次数,将其记为。
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中各待分析产品的各同类目产品的销量,进一步累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的累计销量,将其记为。
作为一种优选方案,目标电商平台团长精选的产品指由目标电商平台上的一些有影响力的用户即团长在其个人账号上精心挑选和推荐的优质商品。
作为一种优选方案,可以通过电商平台的后台管理系统获取电商平台中用户搜索的各关键词。
进一步地,所述产品市场容量分析模块的具体分析过程还包括:通过分析公式得到各待分析产品的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数,其中/>,/>分别表示各待分析产品的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数,/>表示时间节点的数量,/>表示待分析产品的数量,/>分别表示监测时间段内第/>个时间节点第/>个待分析产品的关键词搜索累计次数、收藏累计次数和累计销量。
通过分析公式得到各待分析产品的市场容量比例系数/>,其中/>分别表示预设的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数的权值,/>。
需要说明的是,本发明通过获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的关键词搜索累计次数、收藏累计次数和累计销量,分析各待分析产品的市场容量比例系数,基于实时数据对产品的市场趋势进行分析,有利于帮助企业预测市场需求,调整选品策略。
所述产品市场品类竞争度分析模块用于获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告投放数量、广告质量系数和优惠活动力度系数,分析各待分析产品的市场品类竞争度系数。
进一步地,所述产品市场品类竞争度分析模块的具体分析过程包括:获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的广告投放数量,累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告投放数量,将其记为,/>表示第/>个同类目产品的编号,/>,/>表示同类目产品的总数。
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台中投放的各条广告中图片数量和文案字数,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在电商平台投放广告的平均图片数量和平均文案字数,将其分别记为和/>,通过分析公式/>得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告质量系数/>,其中/>分别表示预设的单位图片数量和单位文案字数对应的影响因子。
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的优惠活动,提取数据库中存储的各类优惠活动对应的活动力度系数,筛选得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台中优惠活动对应的活动力度系数,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的优惠活动力度系数,将其记为。
作为一种优选方案,产品的优惠活动包括但不限于:满减、优惠劵和积分等。
进一步地,所述产品市场品类竞争度分析模块的具体分析过程还包括:通过分析公式得到各待分析产品的市场品类竞争度系数/>。
需要说明的是,本发明通过获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告投放数量、广告质量系数和优惠活动力度系数,分析各待分析产品的市场品类竞争度系数,对产品的竞品进行深入分析,有利于帮助企业优化选品策略和制定营销对策。
所述产品市场利润度分析模块用于获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的成本和市场参考售价,分析各待分析产品的市场利润度系数。
进一步地,所述产品市场利润度分析模块的具体分析过程为:获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的成本,将其记为。
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的销售价格,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的市场参考售价,将其记为。
通过分析公式得到各待分析产品的市场利润度系数/>,其中/>、/>分别表示监测时间段内第/>个时间节点第/>个待分析产品的市场参考售价和成本。
作为一种优选方案,各待分析产品的成本包括制造成本、运输成本、营销成本和管理与人力成本等。
需要说明的是,本发明通过获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的成本和市场参考售价,分析各待分析产品的市场利润度系数,保证产品的市场利润度,使得电商在竞争激烈的市场中能够持续盈利,避免对企业的经济状况造成影响。
所述产品销售推荐排名评估模块用于根据各待分析产品的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数,评估各待分析产品的销售推荐系数,进一步获取各待分析产品的销售推荐排名。
进一步地,所述产品销售推荐排名评估模块的具体分析过程为:通过分析公式得到各待分析产品的销售推荐系数/>,其中/>表示自然常数,分别表示预设的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数的阈值,/>分别表示预设的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数的权重因子。
将各待分析产品按照其销售推荐系数从大到小的顺序进行排序,得到各待分析产品的销售推荐排名。
需要说明的是,本发明从市场容量、市场品类竞争度和市场利润度多个维度评估产品是否适合销售,完善电商选品的评估体系,有利于筛选出最适合销售的产品,避免电商选品的决策偏离实际需求。
所述产品销售相关信息分析模块用于获取各待分析产品销售的相关信息,其中相关信息包括适宜价格、热门款式和消费者咨询问题集合。
进一步地,所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程包括:获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的销售价格,将其进行相互比对和去重,统计得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的同类目产品的各销售价格,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品各销售价格对应的成交量,将其记为,/>表示第/>个销售价格的编号,/>,通过分析公式/>得到各待分析产品的各销售价格的消费者偏好系数/>,/>表示销售价格的数量。
将各待分析产品的各销售价格的消费者偏好系数进行相互比较,将最大消费者偏好系数对应的销售价格作为待分析产品销售的适宜价格,统计得到各待分析产品销售的适宜价格。
进一步地,所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程还包括:获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的各款式,将其进行相互比对和去重,统计得到监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品的各款式,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品各款式对应的成交量,进一步分析得到各待分析产品销售的热门款式。
作为一种优选方案,获取各待分析产品销售的热门款式的方法与获取各待分析产品销售的适宜价格的方法,原理相同。
进一步地,所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程还包括:获取监测时间段内各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的各条用户评价,进一步统计得到监测时间段内各待分析产品同类目产品的用户评价集合,将其记为各待分析产品的参考用户评价集合。
获取各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价的各关键词,将其与预设的各类消费者咨询问题的关键词库进行比对,筛选得到各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价对应的各类消费者咨询问题,将各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价对应的各类消费者咨询问题进行相互比对和去重,得到各待分析产品参考用户评价集合对应的各类消费者咨询问题,进一步统计得到各待分析产品销售的消费者咨询问题集合。
需要说明的是,本发明通过获取各待分析产品销售的适宜价格、热门款式和消费者咨询问题集合,并进行反馈,通过对用户行为进行分析,洞察消费者的偏好和需求,从而为电商企业提供个性化的选品建议和营销推荐。
所述电商选品反馈模块用于将各待分析产品的销售推荐排名和各待分析产品销售的相关信息反馈至目标电商平台。
数据库:用于存储各待分析产品的搜索关键词库和各类优惠活动对应的活动力度系数。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明,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,只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于,包括:
产品市场容量分析模块:用于获取目标电商平台团长精选的待销售的各产品,将其记为各待分析产品,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的关键词搜索累计次数、收藏累计次数和累计销量,分析各待分析产品的市场容量比例系数;
产品市场品类竞争度分析模块:用于获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告投放数量、广告质量系数和优惠活动力度系数,分析各待分析产品的市场品类竞争度系数;
产品市场利润度分析模块:用于获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的成本和市场参考售价,分析各待分析产品的市场利润度系数;
产品销售推荐排名评估模块:用于根据各待分析产品的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数,评估各待分析产品的销售推荐系数,进一步获取各待分析产品的销售推荐排名;
产品销售相关信息分析模块:用于获取各待分析产品销售的相关信息,其中相关信息包括适宜价格、热门款式和消费者咨询问题集合;
电商选品反馈模块:用于将各待分析产品的销售推荐排名和各待分析产品销售的相关信息反馈至目标电商平台;
数据库:用于存储各待分析产品的搜索关键词库和各类优惠活动对应的活动力度系数。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品市场容量分析模块的具体分析过程包括:
获取目标电商平台团长精选的待销售的各产品,将其记为各待分析产品;
设定监测时间段的时长,并按照预设的等时间间隔原则在监测时间段内设置各时间节点;
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各关键词,提取数据库中存储的各待分析产品的搜索关键词库,将监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各关键词与各待分析产品的搜索关键词库进行比对,筛选得到监测时间段内各时间节点各电商平台中用户搜索的各待分析产品对应的关键词数量,进一步累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的关键词搜索累计次数,将其记为,/>表示第/>个时间节点的编号,,/>表示时间节点的总数,/>表示第/>个待分析产品的编号,/>,/>表示待分析产品的总数;
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中各待分析产品的各同类目产品对应链接的收藏次数,进一步累加得到获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的收藏累计次数,将其记为;
获取监测时间段内各时间节点各电商平台中各待分析产品的各同类目产品的销量,进一步累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的累计销量,将其记为。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品市场容量分析模块的具体分析过程还包括:
通过分析公式得到各待分析产品的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数,其中/>,/>分别表示各待分析产品的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数,/>表示时间节点的数量,表示待分析产品的数量,/>分别表示监测时间段内第/>个时间节点第/>个待分析产品的关键词搜索累计次数、收藏累计次数和累计销量;
通过分析公式得到各待分析产品的市场容量比例系数,其中/>分别表示预设的关键词搜索比例系数、收藏比例系数和销量比例系数的权值,/>。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品市场品类竞争度分析模块的具体分析过程包括:
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的广告投放数量,累加得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告投放数量,将其记为,/>表示第/>个同类目产品的编号,/>,/>表示同类目产品的总数;
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台中投放的各条广告中图片数量和文案字数,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在电商平台投放广告的平均图片数量和平均文案字数,将其分别记为和/>,通过分析公式/>得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的广告质量系数/>,其中/>分别表示预设的单位图片数量和单位文案字数对应的影响因子;
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的优惠活动,提取数据库中存储的各类优惠活动对应的活动力度系数,筛选得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台中优惠活动对应的活动力度系数,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的优惠活动力度系数,将其记为。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品市场品类竞争度分析模块的具体分析过程还包括:
通过分析公式得到各待分析产品的市场品类竞争度系数/>。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品市场利润度分析模块的具体分析过程为:
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的成本,将其记为;
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的销售价格,进一步通过平均值计算得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的市场参考售价,将其记为;
通过分析公式得到各待分析产品的市场利润度系数/>,其中/>、/>分别表示监测时间段内第/>个时间节点第/>个待分析产品的市场参考售价和成本。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品销售推荐排名评估模块的具体分析过程为:
通过分析公式得到各待分析产品的销售推荐系数/>,其中/>表示自然常数,/>分别表示预设的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数的阈值,/>分别表示预设的市场容量比例系数、市场品类竞争度系数和市场利润度系数的权重因子;
将各待分析产品按照其销售推荐系数从大到小的顺序进行排序,
得到各待分析产品的销售推荐排名。
8.根据权利要求2所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程包括:
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的销售价格,将其进行相互比对和去重,统计得到监测时间段内各时间节点各待分析产品的同类目产品的各销售价格,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品各销售价格对应的成交量,将其记为,/>表示第/>个销售价格的编号,/>,通过分析公式得到各待分析产品的各销售价格的消费者偏好系数/>,/>表示销售价格的数量;
将各待分析产品的各销售价格的消费者偏好系数进行相互比较,将最大消费者偏好系数对应的销售价格作为待分析产品销售的适宜价格,统计得到各待分析产品销售的适宜价格。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程还包括:
获取监测时间段内各时间节点各待分析产品的各同类目产品的各款式,将其进行相互比对和去重,统计得到监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品的各款式,获取监测时间段内各时间节点各待分析产品同类目产品各款式对应的成交量,进一步分析得到各待分析产品销售的热门款式。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的电商选品分析管理平台,其特征在于:所述产品销售相关信息分析模块的具体分析过程还包括:
获取监测时间段内各待分析产品的各同类目产品在各电商平台的各条用户评价,进一步统计得到监测时间段内各待分析产品同类目产品的用户评价集合,将其记为各待分析产品的参考用户评价集合;
获取各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价的各关键词,将其与预设的各类消费者咨询问题的关键词库进行比对,筛选得到各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价对应的各类消费者咨询问题,将各待分析产品参考用户评价集合中各条用户评价对应的各类消费者咨询问题进行相互比对和去重,得到各待分析产品参考用户评价集合对应的各类消费者咨询问题,进一步统计得到各待分析产品销售的消费者咨询问题集合。
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