社区团购商品选取方法及装置、可读存储介质和终端制造方法及图纸

一种社区团购商品选取方法及装置、可读存储介质和终端，所述方法包括：获取预设历史周期内的订单信息；基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据；基于计算得到的对应商品的多维选品数据，确定参加社区团购的商品。上述的方案，可以提高团购商品选取的效率和准确率。

Methods and devices, readable storage media and terminals for community group purchase

【技术实现步骤摘要】
社区团购商品选取方法及装置、可读存储介质和终端
本专利技术涉及物流
，具体地涉及一种社区团购商品选取方法及装置、可读存储介质和终端。
技术介绍
团购(Grouppurchase)，或名团体购物，是指认识或不认识的消费者联合起来，加大与商家的谈判能力，以求得最优价格的一种购物方式。根据薄利多销的原理，商家可以给出低于零售价格的团购折扣和单独购买得不到的优质服务。随着电子商务的迅猛发展，团购作为一种新兴的电子商务模式，通过消费者自行组团、专业团购网站、商家组织团购等形式，提升用户与商家的议价能力，并极大程度地获得商品让利，引起消费者及业内厂商、甚至是资本市场的关注。但是，现有的团购商品选取方法存在着效率和准确率低下的问题。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是如何团购商品选取的效率和准确率。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种社区团购商品选取方法，所述方法包括：获取预设历史周期内的订单信息；基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据；基于计算得到的对应商品的多维选品数据，确定参加社区团购的商品。可选地，所述商品的多维选品数据包括商品的参考毛利率、品类占比和商品排序分值。可选地，采用如下的公式计算商品的参考毛利率：GPRi＝(PAi-PPi)/PAi；其中，GPRi表示商品i的参考毛利率，PAi表示商品i的平均售价，PPi表示商品i的进价。可选地，采用如下的公式计算商品的品类占比：r>PPNj＝[SPHNj*SPHj]*SPNHj；其中，PPi表示当前周期商品品类j的品类占比，SPHNj表示历史同周期商品品类j的销售量占比，SPHj当前周期之前的历史窗口期商品品类j的销售额占比,SPNHj表示历史同周期之前的历史窗口期商品品类j的销售额占比。可选地，采用如下的公式计算商品的排序分值：SCORE＝[MS/MA*50％+SS/SA*50％]*100％；其中，SCORE表示商品i的排序分值，MS表示商品的平均售价，MA表示所有商品的进价，SS表示商品的平均售价，SA表示所有商品的平均进价。本专利技术实施例还提供了一种社区团购商品选取装置，所述装置包括：获取单元，适于获取预设历史周期内的订单信息；计算单元，适于基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据；确定单元，适于基于计算得到的对应商品的多维选品数据，确定参加社区团购的商品。可选地，所述商品的多维选品数据包括商品的参考毛利率、品类占比和商品排序分值。可选地，所述计算单元，适于采用如下的公式计算商品的参考毛利率：GPRi＝(PAi-PPi)/PAi；其中，GPRi表示商品i的参考毛利率，PAi表示商品i的平均售价，PPi表示商品i的进价。可选地，所述计算单元，适于采用如下的公式计算商品的品类占比：PPNj＝[SPHNj*SPHj]*SPNHj；其中，PPi表示当前周期商品品类j的品类占比，SPHNj表示历史同周期商品品类j的销售量占比，SPHj当前周期之前的历史窗口期商品品类j的销售额占比,SPNHj表示历史同周期之前的历史窗口期商品品类j的销售额占比。可选地，所述计算单元，适于采用如下的公式计算商品的排序分值：SCORE＝[MS/MA*50％+SS/SA*50％]*100％；其中，SCORE表示商品i的排序分值，MS表示商品的平均售价，MA表示所有商品的进价，SS表示商品的平均售价，SA表示所有商品的平均进价。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一项所述的社区团购商品选取方法的步骤。本专利技术实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述的社区团购商品选取方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术实施例的技术方案具有以下有益效果：上述的方案，获取预设历史周期内的订单信息，基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据，并基于计算得到的对应商品的多维选品数据，确定参加社区团购的商品，与人工筛选相比，可以提高所选取的团购商品的准确率和效率。附图说明图1是本专利技术实施例中的一种社区团购商品选取方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例中的一种社区团购商品选取装置的结构示意图。具体实施方式正如
技术介绍
所言，现有的团购商品选取方法存在着效率和准确率低下的问题。本专利技术实施例中的技术方案通过获取预设历史周期内的订单信息，基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据，并基于计算得到的对应商品的多维选品数据，确定参加社区团购的商品，与人工筛选相比，可以提高所选取的团购商品的准确率和效率。为使本专利技术的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。图1是本专利技术实施例的一种社区团购商品选取方法的结构示意图。参考图1，一种社区团购商品选取方法具体可以包括如下的步骤：步骤S101：获取预设历史周期内的订单信息。在具体实施中，可以从预设的订单系统抓取预设历史周期内产生的商品的订单信息。其中，没所述预设历史周期可以根据实际的需要进行设置。例如，当社区团购商品的选取周期为24小时时，可以将所述预设的历史周期设置为24小时等。步骤S102：基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据。在具体实施中，可以所抓取的预设历史周期内订单中抓取对应的商品。作为商品选品样本池，并抓取商品的销、平均销售额和销售额扣除优惠权益的信息作为后续计算商品的多维选品数据的基础。本具体实施中，所述商品的多维选品数据包括商品的参考毛利率、品类占比和商品排序分值。在本专利技术一实施例中，分别采用如下的公式计算商品的参考毛利率、品类占比和商品排序分值：GPRi＝(PAi-PPi)/PAi(1)PPNj＝[SPHNj*SPHj]*SPNHj(2)SCORE＝[MS/MA*50％+SS/SA*50％]*100％(3)其中，GPRi表示商品i的参考毛利率，PAi表示商品i的平均售价，PPi表示商品i的进价；PPi表示当前周期商品品类j的品类占比，SPHNj表示历史同周期商品品类j的销售量占比，SPHj当前周期之前的历史窗口期商品品类j的销售额占比,SPNHj表示历史同周期之前的历史窗口期商品品类j的销售额占比；SCORE表示商品i的排序分值，MS表示商品的平均售价，MA表示所有商品的进价，SS表示商品的平均售价，SA表示所有商品的平均进价。步骤S103：基于计算得到的对应商品的多维选品数据，确定参加社区团购的商品。在具体实施中，计算得到的对应商品的多维选品数据时，首先确定毛本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种社区团购商品选取方法，其特征在于，包括：/n获取预设历史周期内的订单信息；/n基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据；/n基于计算得到的对应商品的多维选品数据，确定参加社区团购的商品。/n

【技术特征摘要】
1.一种社区团购商品选取方法，其特征在于，包括：
获取预设历史周期内的订单信息；
基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据；
基于计算得到的对应商品的多维选品数据，确定参加社区团购的商品。


2.根据权利要求1所述的社区团购商品选取方法，其特征在于，所述商品的多维选品数据包括商品的参考毛利率、品类占比和商品排序分值。


3.根据权利要求2所述的社区团购商品选取方法，其特征在于，采用如下的公式计算商品的参考毛利率：
GPRi＝(PAi-PPi)/PAi；
其中，GPRi表示商品i的参考毛利率，PAi表示商品i的平均售价，PPi表示商品i的进价。


4.根据权利要求2所述的社区团购商品选取方法，其特征在于，采用如下的公式计算商品的品类占比：
PPNj＝[SPHNj*SPHj]*SPNHj；
其中，PPi表示当前周期商品品类j的品类占比，SPHNj表示历史同周期商品品类j的销售量占比，SPHj当前周期之前的历史窗口期商品品类j的销售额占比,SPNHj表示历史同周期之前的历史窗口期商品品类j的销售额占比。


5.根据权利要求2所述的社区团购商品选取方法，其特征在于，采用如下的公式计算商品的排序分值：
SCORE＝[MS/MA*50％+SS/SA*50％]*100％；
其中，SCORE表示商品i的排序分值，MS表示商品的平均售价，MA表示所有商品的进价，SS表示商品的平均售价，SA表示所有商品的平均进价。


6.一种社区团购商品选取装置，其特征在于，包括：
获取单元，适于获取预设历史周期内的订单信息；
计算单元，适于基于所获取预设历史周期内的订单信息，计算对应商品的多维选品数据；
确定单元，适于基于计算得到的对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洪良，王一平，高志杰，赵大卫，
申请(专利权)人：江苏随易信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32