一种全渠道渐进式会员精准营销方法技术

技术编号:27032749 阅读:25 留言:0更新日期:2021-01-12 11:16
本发明专利技术公开了一种全渠道渐进式会员精准营销方法包括:一种标签式会员画像生成方法,生成易于营销人员理解和使用的标签式会员画像;一种全渠道营销方法,在实施中全程在用户购买过程中的搜索、比较、下单、体验、分享5个环节过程中收集用户在每个环节的行为数据、全面跟踪和积累消费者的购物全过程的数据、掌握消费者在购买过程中的决策变化、全线结合营销;一种多轮次渐进式营销方法,利用标签式会员画像生成方法选取大概率有参与意愿的用户,实施营销活动进一步优化用户画像和选取活动用户的准确率,形成反馈闭环。提高了营销活动转化率、提高会员粘性复购率、提高企业营销能力。

【技术实现步骤摘要】
一种全渠道渐进式会员精准营销方法
本方法涉及营销领域,信息化领域,特别提供了一种全渠道多轮次渐进式精准营销的方法。
技术介绍
目前,在大数据时代下,网络平台样式和消费者购物习惯多样化,商场和超市既缺少客户也缺少开拓市场的能力和手段。很多商场和超市无法获知商品的最佳客户群,更难达具有针对性推广产品的能力。现有的营销方法和营销系统存在营销转化率低,批量发送营销信息导致客户体验降低,无发保持客户粘性、客户回购率低等问题。
技术实现思路
本专利技术针对上述问题,本专利技术提供了一种全渠道渐进式会员精准营销的方法,能够有效地挖掘出符合需求的商品和渠道信息,并且能够具有针对性的向其推广商品或者营销活动,从而提高营销能力。在商场、超市的商品、促销以及购买场景中,由于不同的人对于不同的商品有不同的敏感度,所有的信息推送时会导致客户捕捉到敏感信息的概率极小的问题,提供了一种全渠道多轮次渐进式会员精准营销方法,从而提高了营销活动转化率、提高会员粘性复购率、提高企业营销能力。本专利技术所述精准营销方法包含一种标签式会员画像生成方法、一种全渠道营销方法和一种多轮次渐进式营销方法三个方面。本专利技术所述标签式会员画像生成方法是本专利技术系统的基础核心之一,针对超市和商场购物场景,结合用户的购买习惯、购买记录构建用户画像。通过收集用户年龄、性别等基本属性作为构建用户画像属性最为基本的要素;结合用户购买行为发生的时间点、用户购买行为的持续时间、用户购买的类别、用户在上一次的活动中是否参与、用户购买的频率等行为数据分析用户的购买习惯以及购买偏好,生成易于营销人员理解和使用的标签式会员画像。用户画像能够帮助超市和商场划分目标人群,从而实现针对不同人群更精准的推荐不同商品促销。本专利技术所述全渠道营销方法是针对超市和商场的购物场景,实施全程、全面、全线营销活动。其中全程营销包含用户购买过程中的搜索、比较、下单、体验、分享5个环节,过程中收集用户在每个环节的行为数据,从比较中发掘消费者是偏爱于性价比还是尝新等习惯;根据消费者从接触到下单的时间长短来分析消费者对于该商品的需求程度从而达到全程参与消费者的消费过程。其中全面营销提供了跟踪和积累消费者的购物全过程的数据、除了在整个过程中与消费者互动外,还可以掌握消费者在购买过程中的决策变化,针对用户的不同行为,系统可以在用户的一些行为比如下单成功、退款成功、新客户注册等等的行为通过发优惠券、积分翻倍关怀消费者,从而提升了购物体验。其中全线营销包括了实体渠道、电子商务渠道、移动商务渠道的线上线下的融合。本专利技术所述多轮次渐进式营销方法通过用户行为分析来推进下一轮的促销或者活动。利用标签式会员画像生成方法选取大概率有参与意愿的用户实施营销活动,又通过营销活动中的用户参与情况和用户购买记录反馈给标签式会员画像,进一步优化用户画像和选取活动用户的准确率,形成反馈闭环。通过对用户持续的、长期的正向激励提高营销成功率和用户粘性,提高利润率。本专利技术的有益效果如下:1.本专利技术中的标签式会员画像生成方法可在用户购买过程中实时收集部分用户行为特征,不用等到本次购买行为结束才能分析用户的购买习惯,能够及时调整该用户的用户画像的部分输出结果,能在一定程度上降低新用户冷启动带来的问题。由于用户画像具有较强的动态性,每次购买行为都可能使得现有的用户画像丧失时效性,并且用户很容易受到周围环境,自身等因素的影响,从而改变其购物偏好,因此本专利技术中的标签式会员画像生成方法可以一定程度上解决上述问题。2.本专利技术中的全渠道营销方法针对于全程提供了在这些关键几点保持与消费者全程、零距离接触,提升了终端客户的购物体验,有效提高用户忠诚度。全线满足消费者任何时候、任何地点、任何方式购买的需求,采取实体渠道、电子商务渠道和移动电子商务渠道整合的方式销售商品或服务,提供给顾客无差别的购买体验。针对不同用户的行为习惯,短信和微信的精准推送及跟踪,并支持渠道优先,减少无效信息的推送,有助于提高终端客户的粘性。本专利技术中的多轮次渐进式营销方法充分运用消费者的所有数据,进行大数据分析了解消费者的诉求点,然后充分利用各种新式媒体将营销信息推送到比较准确的受众群体中,保障和消费者长期个性化沟通,使营销达到可度量、可调控等精准要求,节省营销成本、能起到最大化的营销效果。附图说明图1本专利技术提供的标签式画像生成流程示意图。图2标签式画像结果示例。图3本专利技术提供的全渠道营销示意图。图4本专利技术提供的渐进式营销反馈优化流程示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术进行详细说明。本专利技术所述精准营销方法包含一种标签式会员画像生成方法、一种全渠道营销方法和一种多轮次渐进式营销方法三个方面。(一)一种标签式会员画像生成方法如图1所示,本专利技术所述标签式会员画像生成方法。首先结合客户基本属性,如用户年龄、性别等基本属性与训练数据或者客户消费历史数据上学习得到一个基于内容推荐的数据模型;用此模型结合购物记录、搜索记录对未评分的商品生成评分,在下一阶段被基于物品的系统过滤算法所利用,最后得出TopN标签式。具体步骤如下。1.根据用户基本信息,以及已有的RFM评分,使用KNN算法计算并更新用户画像。2.根据步骤1中的画像,为用户添加基于属性的标签,该标签结果将在下一阶段中的基于物品的协同过滤中被使用。3.根据用户行为日志,购买记录,搜索记录,购物时间段,购物时长,运动轨迹,获得用户的内容偏好模型(特征向量)和用户特征矩阵。其中特征向量用表示,其中表示商品的特征属性,比如商品折扣,商品价格区间,商品品牌,商品品类,商品产地,搜索关键字,产品规格等。4.根据步骤3中所有商品建立商品特征矩阵。5.使用余弦相似度计算得到步骤2中所获得的用户标签与每个商品特征向量间的相似度。在上述公式中:Uij是历史上购买过商品,搜索过商品或者商品相关促销的标签的集合;ri,j代表标签u所含用户对商品项目i的关注度,该关注度由用户u对商品i的购买次数,用户对商品i或者商品i相关促销的搜索次数的加权平均数得来;代表所有用户对商品i的平均关注度;6.根据相似度排序获得最高的TopK用户偏好(关注商品),如饮料关注者,美妆关注者,日常用品关注者等等。7.结合步骤2获得标签,学习得到最终的标签式用户画像。用户画像并非是一成不变的,该画像生成方法具备一定程度的灵活性,可通过用户购买记录和活动参与记录的不断反馈,不断完善画像。最后生成的标签是用户画像如图2所示,能够以可视化的形式展现出来,方便非技术人员,如管理人员、营销人员进行下一步营销操作。(二)一种全渠道营销方法如图3所示,本专利技术所述全渠道营销方法。全渠道的模版包含微信、短信、语音、邮件、传单等通知的渠道模版。根据不同客户的行为习惯,之前推送的跟踪及大数据分析,减少无效信息的推送,有助于提高终端客户的粘性。同时全程提供了在关键点与消费本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.本专利技术所述全渠道渐进式会员精准营销方法其特征为包括:一种标签式会员画像生成方法、一种全渠道营销方法和一种多轮次渐进式营销方法三个方面。/n

【技术特征摘要】
1.本发明所述全渠道渐进式会员精准营销方法其特征为包括:一种标签式会员画像生成方法、一种全渠道营销方法和一种多轮次渐进式营销方法三个方面。


2.权利要求1所述标签式会员画像生成方法其特征为:通过收集用户年龄、性别等基本属性,结合用户购买行为发生的时间点、用户购买行为的持续时间、用户购买的类别、用户在上一次的活动中是否参与、用户购买的频率等行为数据分析用户的购买习惯以及购买偏好,生成易于营销人员理解和使用的标签式会员画像。


3.权利要求1所述全渠道营销方法其特征为:针对超市和商场的购物场景,实施全程、全面、全线营销活动。


4.权利要求1或3所述全渠道营销方法其特征为:全程在用户购买过程中的搜索、比较、下单、体验、分享5个环节过程中收集用户在每个环节的行为数据,从比较中发掘消费者是偏爱于性价比还...

【专利技术属性】
技术研发人员:郑丰帆李佳颖
申请(专利权)人:营利度富信息系统上海有限公司
类型:发明
国别省市:上海;31

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