可智能调价的收益管理系统及智能调价方法技术方案

本发明专利技术公开了一种可智能调价的收益管理系统及智能调价方法，主要包含数据监控模块、智能调价模块、收益预测模块，方法包括订单数据清洗、初始化权重、训练、计算系数权重、调整系数权重、在运行的偏差范围内计算票据等步骤；本发明专利技术的优点在于：能够对影院场次票房实时监控，根据临开场时间、影片热度、影厅类型、市场均价、影院分类、影片分类等基础数据模型，对影院场次票价进行智能调整，以提高影院收益、降低运营成本。

【技术实现步骤摘要】
可智能调价的收益管理系统及智能调价方法
本专利技术涉及一种收益管理系统，具体地说是一种可智能调价的收益管理系统及智能调价方法，属于收益管理系统领域。
技术介绍
目前，由于在线购票的便捷性、高效性，越来越多的人选择通过互联网渠道购买电影票，然后到影院自助机取票观影。对于影院的经营方来讲，一方面希望通过互联网渠道为影院带来更多的观影人群、提高上座率；另一方面由于对互联网渠道进行票价调控主要依赖影院运营人员手动操作，效率低下且不具备完善的决策依据，存在运营成本高、运营效果不理想的问题。因此，为影院提供一套可精准智能调价的收益管理系统，帮助影院实现票房收益最大化、降低影院的运营成本显得迫在眉睫。现有的《鼎新影院电商营销平台》已经实现针对不同渠道设置不同的价格规则、活动规则、售卖规则，以及根据每个场次的影片制式、影厅类型、影厅区域、观影时段等条件设置不同的价格和售卖规则，目前系统中的定价是根据用户设置的价格规则，通过价格计算得到的固定的价格，完全通过人工的方式进行控制，需要运营人员有较丰富的行业经验和市场把控能力，对影院来说运营的成本较高，且效率较低。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术设本文档来自技高网...

【技术保护点】
可智能调价的收益管理系统，其特征在于：主要包含数据监控模块、智能调价模块、收益预测模块；数据监控模块帮助影院全面地了解当前市场情况、附近影院的场次、深度分析本影院的场次票房数据，为智能调价提供了有力的决策依据；智能调价模块是基于对给定指标进行大量数据分析和机器学习后进行的无需人工干预的自动调价的行为；收益预测模块是机器学习系统基于对观影人次、影片类型、影片热度、上映时间、调价时间综合因素进行建模分析的过程；通过对模型的数据指标进行量化分析，精准预测出观影人次是否会增长、票房是否会增长、上座率是否会增长。

【技术特征摘要】
1.可智能调价的收益管理系统，其特征在于：主要包含数据监控模块、智能调价模块、收益预测模块；数据监控模块帮助影院全面地了解当前市场情况、附近影院的场次、深度分析本影院的场次票房数据，为智能调价提供了有力的决策依据；智能调价模块是基于对给定指标进行大量数据分析和机器学习后进行的无需人工干预的自动调价的行为；收益预测模块是机器学习系统基于对观影人次、影片类型、影片热度、上映时间、调价时间综合因素进行建模分析的过程；通过对模型的数据指标进行量化分析，精准预测出观影人次是否会增长、票房是否会增长、上座率是否会增长。2.根据权利要求1所述的可智能调价的收益管理系统，其特征在于：所述数据监控模块包含场次票房监控、竞品票房分析、影片热度分析三大内容；场次票房监控涵盖了每个场次的当前上座率、临开场时间、场次放映时长、放映影片基本信息、场次是否启用了智能调价维度的信息；竞品票房分析为影院提供了周边影院的场次信息，包括有多少相近场次、影片不同介质的票价分布情况、场次上座率情况信息；其中，相近场次可理解为同一部影片存在多种不同的放映介质；影片热度分析提供了当前热映影片的实时票房、平均上座率统计信息，帮助影院追踪当前热映影片。3.一种基于权利要求1-2所述的可智能调价的收益管理系统的智能调价方法，包括如下步骤：（1）学习已有的订单数据，包括清洗历史订单数据，为机器学习做第一步准备，提供训练数据；订单数据清洗过程包括剔除离群数据；（2）通过非监督式学习过程，计算各因素中每个因子对票价影响的权重；预设影院客观条件参数，主要包括：在使用智能调价之前，首先应当在系统内输入影院的基本信息，基本信息包括当前影院的集团品牌、地理位置、基础设施；输入完成后，系统会根据影院的客观条件得出一个客观的评分系数；该系数用于将智能调价程序算出的最终价格进行加盐处理；当上述影院的客观条件发生变更后，评分系数会自动...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，刘茜，时志红，张焕岭，
申请(专利权)人：北京影合众新媒体技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11