一种营销大数据建模方法及平台技术

本发明专利技术实施例公开了一种营销大数据建模方法及平台，涉及数据建模领域，所述方法包括：数据整合，根据业务需求融合多平台数据，进行数据标准化管理；搭建模型，利用分类或聚类算法对大量数据进行建模，并进行评估优化和模型预测；数据分析，分析群体用户特征，根据用户特征进行价值定位，划分阶段；渠道触达，针对不同阶段用户执行对应的营销策略，多渠道自动化触达。本发明专利技术能够解决现有数据建模平台商业应用程度不高，业务贴合程度和标准化程度低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种营销大数据建模方法及平台
本专利技术实施例涉及数据建模领域，具体涉及一种营销大数据建模方法及平台。
技术介绍
在数字时代，利用大数据分析来达到更好的营销效果是常见的数字营销手段，然而目前的数据建模平台更多的是提供了机器学习训练平台，封装了常见的机器学习算法，如阿里云机器学习PAI平台、百度数据科学平台、AQUILADiscoveryPlatform、SASEM和SPSSMolder等。上述列举的数据建模平台大部分只是局限在自己的产品生态布局或数据池中，优势在于其他资源、云平台、私有数据、计算加速器等，并没有针对数据营销或商业应用的通用建模平台，虽然阿里云机器学习PAI平台、百度数据科学平台和AQUILADiscoveryPlatform具有一定能的商业应用功能，但其商业应用程度不高，SASEM和SPSSMolder是比较成熟的数据挖掘工具，但是需要专业技术人员操作完成，与业务贴合程度较低。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种营销大数据建模方法及平台，用以解决现有数据建模平台商业应用程度不高，业务贴合程度和标准化程度低的问题。为实现上述目的，本专利技术实施例主要提供如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供了一种营销大数据建模方法，所述方法包括：数据整合，根据业务需求融合多平台数据，进行数据标准化管理；搭建模型，利用分类或聚类算法对大量数据进行建模，并进行评估优化和模型预测；数据分析，分析群体用户特征，根据用户特征进行价值定位，划分阶段；渠道触达，针对不同阶段用户执行对应的营销策略，多渠道自动化触达。优选地，所述方法包括：以拖拽画布的形式呈现操作界面，且采用可视化模型训练结果及验证结果，以不同的数据结构和图表类型进行直观的展现。优选地，所述搭建模型过程中采用Spark+Hadoop架构，对整合后的数据集和训练数据进行高效处理并获取结果集。优选地，所述搭建模型过程中采用底层并行计算方式，利用多种算法同时训练解决同一问题，并进行性能比较。优选地，所述数据分析过程中，根据用户特征划分的阶段包括获客阶段、维系阶段和照护阶段，在所述获客阶段，根据游客画像精准投放产品信息，预估用户购买机率；在所述维系阶段，进行定制化产品推荐；在所述照护阶段，提取用户的购买特征，归结原因，激励重复购买。优选地，所述方法包括：连通社交平台和移动应用，对接自动化营销工具，支持个性化触达方式的定制。第二方面，本专利技术实施例还提供一种营销大数据建模平台，所述平台包括：数据整合模块，用于融合多平台数据，进行数据标准化管理；建模单元，用于搭建模型，利用分类或聚类算法对大量数据进行建模，并进行评估优化和模型预测；数据分析模块，用于分析群体用户特征，根据用户特征进行价值定位，划分阶段；渠道触达模块，用于对接自动化营销工具，针对不同阶段用户执行对应的营销策略，实现多渠道自动化触达。优选地，所述建模单元还用于为不同用户阶段建立子模型，所述子模型包括获客阶段的响应模型、转化模型、审批模型、价值模型和分类模型，维系阶段的留存模型、复购模型、流失模型和激活模型，以及照护阶段的盈利模型、提升模型、交叉销售模型和向上销售模型。第三方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被计算机执行一种营销大数据建模方法。本专利技术实施例提供的技术方案至少具有如下优点：本专利技术根据数据营销行业特点，将数据模型与商业需求连接起来，针对性地开发业务思维指导下的建模流程，极大程度健全业务建模流程，简化、自动化建模过程，形成标准化、通用化的建模过程，能够解决数据营销场景中的大数据建模问题，简化技术问题，以解决实际业务问题为导向，为开发、运营人员带来极大便利。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种营销大数据建模方法步骤图。图2为本专利技术实施例提供的一种营销大数据建模平台结构图。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效。以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。针对
技术介绍
中提出的问题，本专利技术实施例提供一种营销大数据建模方法，参考图1，该方法主要包括：S1、数据整合，根据业务需求融合多平台数据，进行数据标准化管理；将线下、线上以及微信等平台的数据进行统一融合，数据的来源包括自有CRM数据库、客户平台和外部数据，数据的内容包括历史交易数据、企业基本信息、企业购买力、联系信息、行业渗透率、历史互动数据、询价数据、维修记录、线上行为等等。把在不同数据源的数据进行收集、整理、清洗，转换，即数据标准化管理。为客户提供大数据整体战略规划发挥大数据的效应，形成企业可持续积累数据资产，持续服务企业营销。S2、搭建模型，利用分类或聚类算法对大量数据进行建模，并进行评估优化和模型预测；搭建模型过程中对多种常用统计模型，机器学习模型，深度学习框架进行梳理，采用Spark+Hadoop架构，为满足需求，重写底层算法，封装底层算法，通用化、标准化建模过程，对整合后的数据集和训练数据进行高效处理并获取结果集，解决计算速度及效能问题。聚类算法包括K-MEANS和层次聚类，其他算法还包括线性回归、逻辑回归、泊松回归等回归算法，且利用决策树进行分类和回归，以及利用随机森林，Adaboost，XGBoost等集成算法完成建模。由于采用多种算法因此采用底层并行计算方式，利用多种算法同时训练解决同一问题，并进行性能比较。同时，提供点选简易操作模式，以拖拽画布的形式呈现操作界面，且采用可视化模型训练结果及验证结果，以不同的数据结构和图表类型进行直观的展现，简化业务人员对模型的理解和操作。S3、数据分析，分析群体用户特征，根据用户特征进行价值定位，划分阶段；利用大数据分析方法获取用户特征，并进行数据分，根据用户特征对客户的价值进行判断，实现从粉丝到潜在客户到忠实用户的转变，根据用户特征划分的阶段包括获客阶段、维系阶段和照护阶段，在获客阶段，即该客户尚未消费，则根据该用户的相关数据信息生成游客画像，该类游客的表现一般为考虑购买需求、搜索品牌产品信息、注册网站以及进行比较评估，根据游客画像精准投放产品信息，并预估用户购买机率，以提高投放效率。在维系阶段，进行定制化产品推荐，极大化客户价值，进行客户的培育和转化，刺激消费者品牌互动与服务最终购买。在照护阶段，提取用户的购买特征，归结购买原因，通过线上或线下活动激励消费者重复购买或者购买拓展产品。S4、渠道触达，针对不同阶段用户执行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种营销大数据建模方法，其特征在于，所述方法包括：/n数据整合，根据业务需求融合多平台数据，进行数据标准化管理；/n搭建模型，利用分类或聚类算法对大量数据进行建模，并进行评估优化和模型预测；/n数据分析，分析群体用户特征，根据用户特征进行价值定位，划分阶段；/n渠道触达，针对不同阶段用户执行对应的营销策略，多渠道自动化触达。/n

【技术特征摘要】
1.一种营销大数据建模方法，其特征在于，所述方法包括：
数据整合，根据业务需求融合多平台数据，进行数据标准化管理；
搭建模型，利用分类或聚类算法对大量数据进行建模，并进行评估优化和模型预测；
数据分析，分析群体用户特征，根据用户特征进行价值定位，划分阶段；
渠道触达，针对不同阶段用户执行对应的营销策略，多渠道自动化触达。


2.如权利要求1所述的一种营销大数据建模方法，其特征在于，所述方法包括：以拖拽画布的形式呈现操作界面，且采用可视化模型训练结果及验证结果，以不同的数据结构和图表类型进行直观的展现。


3.如权利要求1所述的一种营销大数据建模方法，其特征在于，所述搭建模型过程中采用Spark+Hadoop架构，对整合后的数据集和训练数据进行高效处理并获取结果集。


4.如权利要求1所述的一种营销大数据建模方法，其特征在于，所述搭建模型过程中采用底层并行计算方式，利用多种算法同时训练解决同一问题，并进行性能比较。


5.如权利要求1所述的一种营销大数据建模方法，其特征在于，所述数据分析过程中，根据用户特征划分的阶段包括获客阶段、维系阶段和照护阶段，
在所述获客阶段，根据游客画像精准投放产品信息，预估用户购买机率；
在所述维系阶段，进行定制化...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟艳冬，李武卿，王章龙，
申请(专利权)人：赛诺数据科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32