一种营销信息投放方法、系统及存储介质技术方案

本申请涉及一种营销信息投放方法、系统及存储介质，属于机器学习技术领域，所述方法包括：构建营销信息投放模型，定义营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数；基于产品特征参数和用户特征参数在营销反馈历史中整理模型训练素材，通过模型训练素材训练营销信息投放模型；当产生营销投放请求时，确定营销投放请求对应的用户特征信息和多个待投放产品；利用训练完成的营销信息投放模型，计算多个待投放产品对于用户特征信息的营销收益值；根据营销收益值选取多个目标产品，利用多个目标产品的产品信息响应营销投放请求。采用本申请，可以保证营销信息的投放精确性，同时可以减少营销信息投放过程中的人工操作。

【技术实现步骤摘要】
一种营销信息投放方法、系统及存储介质
本申请涉及机器学习
，尤其涉及一种营销信息投放方法、系统及存储介质。
技术介绍
随着互联网和计算机技术的飞速发展，网络营销逐渐成为当下较为热门的营销方式，通过网络营销，商家可以利用网络向用户在线展示、推荐用户可能感兴趣的产品（包括商品和服务）的信息（可称作投放营销信息），以提升产品交易额和商家业务量。在网络营销领域中，对于不同用户，一般需要针对性地投放不同的营销信息，如可以针对城市、不同年龄、不同性别的用户投放不同产品的信息。当前营销信息的投放主要依靠商家运营人员的经验，即商家运营人员在向某一用户投放营销信息前，可以根据该用户多维度的用户特征信息（包括年龄、性别、居住地、历史订单等），推测用户可能会对哪类产品存在兴趣，从而可以向用户投放该类产品的信息。在实现本申请的过程中，专利技术人发现上述技术至少存在以下问题：上述营销信息的投放完全依靠于人工的主观经验，一方面，当主观经验存在偏差和局限时，营销信息的投放精确性较差，营销效果将受到极大的影响；另一方面，若大量营销信息的投放任务全部通过人工完成，将产生高额的人工成本，不利于商家的长期发展。
技术实现思路
为了提高营销信息的投放精确性，降低营销信息投放的人工成本，本申请实施例提供了一种营销信息投放方法、系统及存储介质。所述技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种营销信息投放方法，所述方法包括：构建营销信息投放模型，定义所述营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数；r>基于所述产品特征参数和用户特征参数在营销反馈历史中整理模型训练素材，通过所述模型训练素材训练所述营销信息投放模型；当产生营销投放请求时，确定所述营销投放请求对应的用户特征信息和多个待投放产品；利用训练完成的营销信息投放模型，计算所述多个待投放产品对于所述用户特征信息的营销收益值；根据所述营销收益值选取多个目标产品，利用所述多个目标产品的产品信息响应所述营销投放请求。基于机器学习技术，通过用户真实的营销反馈历史训练营销信息投放模型，从而推演不同用户对于不同产品的营销信息的反馈规律。这样，当再次产生营销投放请求时，可以利用训练完成的营销信息投放模型，对不同产品的营销效果进行推理，从而可以筛选出营销收益较高的产品进行营销投放，一定程度上保证了营销信息的投放精确性，提高了营销效果，同时减少了营销信息投放过程中的人工操作，降低了人工成本。可选的，所述构建营销信息投放模型，定义所述营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数，包括：定义营销信息投放模型的基础算法模型，以及所述基础算法模型对应的算法参数；定义所述营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数，以及所述产品特征参数和用户特征参数对应的数据处理方法。基于上述技术方案，对基础算法模型、算法参数、特征参数和数据处理方法进行明确定义，可以有助于对营销信息投放模型的精确合理训练。可选的，所述基于所述产品特征参数和用户特征参数在营销反馈历史中整理模型训练素材，包括：选取一条营销反馈记录，获取所述营销反馈记录关联的产品信息和用户信息，以及营销反馈结果；基于所述产品特征参数和用户特征参数，在产品信息和用户信息中分别筛选产品特征信息和用户特征信息；将所述产品特征信息和用户特征信息，以及所述营销反馈结果，作为所述营销信息投放模型的一条模型训练素材。基于上述技术方案，从营销反馈历史中逐条整理产品特征信息和用户特征信息，并结合营销反馈结果生成模型训练素材，可以使得训练后的营销信息投放模型，能够更加准确地推理出不同用户对于不同产品的实际反馈。可选的，所述利用训练完成的营销信息投放模型，计算所述多个待投放产品对于所述用户特征信息的营销收益值，包括：对于任一待投放产品，提取所述待投放产品的产品特征信息；将所述产品特征信息与所述用户特征信息融合形成融合信息组；将所述融合信息组输入训练完成的营销信息投放模型，计算所述待投放产品对于所述用户特征信息的营销收益值。基于上述技术方案，将产品特征信息和用户特征信息融合后，作为模型输入，可以针对性地反映出每个产品对于每个用户的营销收益情况。可选的，所述根据所述营销收益值选取多个目标产品，包括：基于预设的产品过滤规则，对所有待投放产品进行过滤；基于预设的产品排序规则，按照营销收益值对过滤后得到的所有待投放产品进行排序，选取序列最前的多个目标产品。基于上述技术方案，基于营销收益值对待投放产品进行过滤和排序，可以保证选取的多个目标产品更加符合用户潜在需求，提高最终营销信息的营销效果。可选的，所述营销信息投放模型存在多个，多个营销信息投放模型的基础算法模型、算法参数、产品特征参数、用户特征参数存在不同。基于上述技术方案，同时部署多种营销信息投放模型，可以通过模型间的比对，选择出各业务场景下最适合用于营销信息投放的算法模型。可选的，所述方法还包括：通过ABTest方式在多个营销信息投放模型间配置请求分流规则，以使营销投放请求基于所述请求分流规则被分配至不同营销信息投放模型。基于上述技术方案，采用ABTest方式对线上请求进行分流，同时实现了对多个营销信息投放模型的线上应用，也可以增强模型间的可比性。可选的，所述方法还包括：创建模型调用接口，定义所述模型调用接口对应的输入参数；通过所述模型调用接口向所述营销信息投放模型输入数据。基于上述技术方案，构建统一的模型调用接口，可以规范化模型的数据输入，利于营销信息投放模型的快速推演。可选的，所述当产生营销投放请求时，获取所述营销投放请求对应的用户特征信息和多个待投放产品，包括：当产生营销投放请求时，判断所述营销投放请求属于人工响应业务或机器响应业务；若属于人工响应业务，则基于预设的人工营销规则，对所述营销投放请求进行响应；若属于机器响应业务，则获取所述营销投放请求对应的用户特征信息和多个待投放产品。基于上述技术方案，在机器响应的同时引入人工响应的机制，可以通过配置人工营销规则，弥补机器响应规则存在的不足和漏洞。可选的，所述方法还包括：统计所述营销信息投放模型的营销效果；根据所述营销效果，设置所述营销信息投放模型的优化频率；基于所述优化频率，从所述营销反馈历史中整理模型训练素材，定期训练所述营销信息投放模型。基于上述技术方案，持续统计模型的营销效果，并基于营销效果不断优化模型参数，可以使得营销信息投放模型能够不断得到优化，模型的营销效果持续得到提升。第二方面，本申请实施例还提供了一种营销信息投放系统，所述系统包括：配置模块，用于构建营销信息投放模型，定义所述营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数；模型训练模块，用于基于所述产品特征参数和用户特征参数在营销反馈历史中整理模型训练素材，通过所述模型训练素材本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种营销信息投放方法，其特征在于，所述方法包括：/n构建营销信息投放模型，定义所述营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数；/n基于所述产品特征参数和用户特征参数在营销反馈历史中整理模型训练素材，通过所述模型训练素材训练所述营销信息投放模型；/n当产生营销投放请求时，确定所述营销投放请求对应的用户特征信息和多个待投放产品；/n利用训练完成的营销信息投放模型，计算所述多个待投放产品对于所述用户特征信息的营销收益值；/n根据所述营销收益值选取多个目标产品，利用所述多个目标产品的产品信息响应所述营销投放请求。/n

【技术特征摘要】
1.一种营销信息投放方法，其特征在于，所述方法包括：
构建营销信息投放模型，定义所述营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数；
基于所述产品特征参数和用户特征参数在营销反馈历史中整理模型训练素材，通过所述模型训练素材训练所述营销信息投放模型；
当产生营销投放请求时，确定所述营销投放请求对应的用户特征信息和多个待投放产品；
利用训练完成的营销信息投放模型，计算所述多个待投放产品对于所述用户特征信息的营销收益值；
根据所述营销收益值选取多个目标产品，利用所述多个目标产品的产品信息响应所述营销投放请求。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建营销信息投放模型，定义所述营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数，包括：
定义营销信息投放模型的基础算法模型，以及所述基础算法模型对应的算法参数；
定义所述营销信息投放模型的产品特征参数和用户特征参数，以及所述产品特征参数和用户特征参数对应的数据处理方法。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述产品特征参数和用户特征参数在营销反馈历史中整理模型训练素材，包括：
选取一条营销反馈记录，获取所述营销反馈记录关联的产品信息和用户信息，以及营销反馈结果；
基于所述产品特征参数和用户特征参数，在产品信息和用户信息中分别筛选产品特征信息和用户特征信息；
将所述产品特征信息和用户特征信息，以及所述营销反馈结果，作为所述营销信息投放模型的一条模型训练素材。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练完成的营销信息投放模型，计算所述多个待投放产品对于所述用户特征信息的营销收益值，包括：
对于任一待投放产品，提取所述待投放产品的产品特征信息；
将所述产品特征信息与所述用户特征信息融合形成融合信息组；
将所述融合信息组输入训练完成的营销信息投放模型，计算所述待投放产品对于所述用户特征信息的营销收益值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述营销信息投放模型存在多个，多个营销信息投放模型的基础算...

【专利技术属性】
技术研发人员：王安琪，周国静，
申请(专利权)人：苏州创旅天下信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32