一种智能营销精准推荐方法技术

本发明专利技术涉及一种智能营销精准推荐方法，属于商业数据处理技术领域，该方法步骤包括：根据产品类型选择推荐平台和不同受众群体；利用对不同受众群体在推荐平台上进行初次广告投放后不同受众群体中每个受众个体对本产品的反馈信息和同类型产品的反馈信息，生成不同受众群体的权值矩阵；计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度；从不同受众群体中选择多个受众群体进行排列组合得到多种受众群体组合，并计算出每种受众群体组合的精准投放度；选取多个排名靠前的精准投放度对应的受众群体组合进行分解，确定精准营销投放群体；本发明专利技术通过活跃度和精准度评价对广告投放的不同受众对象进行筛选来实现对特定产品的智能精准营销。进行筛选来实现对特定产品的智能精准营销。进行筛选来实现对特定产品的智能精准营销。

【技术实现步骤摘要】
一种智能营销精准推荐方法


[0001]本专利技术属于商业数据处理
，具体涉及一种智能营销精准推荐方法。

技术介绍

[0002]在互联网飞速发展的今天，产品的营销结构从线下大面积转场进入互联网营销。相较于传统的营销策略，互联网大数据不但记载了受众群体的行为运动轨迹，还记录了消费者的生活方式，所以线上营销方式越来越受到商家的喜爱，商家越来越趋向于通过线上平台投放广告对产品进行营销。
[0003]目前通过广告进行线上营销的方式一般是根据待营销产品的类型选择推荐平台，之后推荐平台根据待营销产品的类型选取出与其同类型的产品，根据不同受众个体对同类型广告的关注度对潜在的受众群体进行多次广告投放，但是这种广告投放方式无法精准的确定待营销产品的受众群体，因为部分受众群体可能对同类型产品的关注度过大，而对本产品的关注度较小，如果对本产品关注度较小的受众群体进行多个广告投放，会造成大量的无效广告投放，从而导致产品未盈利前的前期投入的成本过大，效果不尽人意。因此，如何选取出对待营销产品感兴趣的受众群体，并对其进行精准推荐是需要解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种智能营销精准推荐方法，根据初次广告投放后不同受众群体的多个反馈信息构建权重矩阵确定不同受众群体的活跃度，并通过活跃度和精准度投放度对待营销产品的投放群体进行筛选来实现对待营销产品的智能精准营销。
[0005]本专利技术的一种智能营销精准推荐方法采用如下技术方案：该方法包括：根据产品类型选择推荐平台和不同受众群体，其中，每个受众群体中包含多个不同的受众个体；对不同受众群体在推荐平台上进行初次广告投放，收集初次广告投放后不同受众群体中每个受众个体对本产品的多个反馈信息和同类型产品的多个反馈信息，其中，多个反馈信息包括广告浏览时长，广告点击率，广告浏览次数；利用收集的初次广告投放后每个受众个体对本产品的每个反馈信息和同类型产品的每个反馈信息，获取每个受众个体对本产品的每个反馈信息降维值；利用不同受众群体中每个受众个体对本产品的每个反馈信息降维值，计算出不同受众群体中每个受众个体的信息权值；利用不同受众群体中每个受众个体的信息权值生成不同受众群体的权值矩阵；利用不同受众群体的权值矩阵中的非零元素计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度；从不同受众群体中选择多个受众群体进行组合得到多种组合，利用每种组合中包含的每个受众群体对应的权值矩阵的活跃度，计算出每种组合的精准投放度；选取多个排名靠前的精准投放度对应的组合作为筛选后组合，对筛选后组合进行
分解得到若干个筛选后受众群体，按照若干个筛选后受众群体出现次数确定精准营销投放群体。
[0006]进一步地，所述利用不同受众群体中每个受众个体的信息权值生成不同受众群体的权值矩阵的步骤包括：利用对不同受众群体初次投放广告量的总数确定不同受众群体的单位矩阵；在计算出不同受众群体中每个受众个体的信息权值后，获取不同受众群体的权值序列；对不同受众群体的权值序列进行补零处理得到不同受众群体的处理后权值序列，并将不同受众群体的处理后权值序列生成与单位矩阵同样大小的信息矩阵；利用每个受众群体的信息矩阵对该受众群体的单位矩阵进行赋权，得到不同受众群体的权值矩阵。
[0007]进一步地，所述利用不同受众群体的权值矩阵中的非零元素计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度，包括：计算出不同受众群体的权值矩阵中的非零元素的平均值；利用不同受众群体的权值矩阵中的每个非零元素与平均值的差异，计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度。
[0008]进一步地，所述利用不同受众群体的权值矩阵中的非零元素计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度的计算公式为：其中，表示第个受众群体的权值矩阵中第个非零元素；表示第个受众群体的权值矩阵中非零元素的总数；表示对第个受众群体初次投放广告量的受众个体总数；表示第个受众群体的权值矩阵中元素总数；表示所有受众群体的权值矩阵中非零元素的平均值；表示第个受众群体的权值矩阵的活跃度。
[0009]进一步地，所述利用每种组合中包含的每个受众群体对应的权值矩阵的活跃度，计算出每种组合的精准投放度的步骤包括：计算出所有受众群体对应的权值矩阵的活跃度均值；计算出每种组合中包含的每个受众群体对应的权值矩阵的活跃度与活跃度均值的差值；利用每种组合对应的差值平方的和值和该种组合包含的受众群体的个数，计算出每种组合的精准投放度。
[0010]进一步地，所述每种组合的精准投放度的计算公式为：
其中，表示第个受众群体的权值矩阵的活跃度；表示所有受众群体对应的权值矩阵的活跃度均值；表示第种组合中包含的第个受众群体对应的权值矩阵的活跃度；表示第种组合中包含的受众群体的个数；表示第种组合的精准投放度。
[0011]进一步地，所述选取多个排名靠前的精准投放度对应的组合作为筛选后组合的步骤包括：对每种组合的精准投放度进行降序排序，得到降序排序后的精准投放度序列；选取精准投放度序列中多个排名靠前的精准投放度对应的组合作为筛选后组合。
[0012]进一步地，所述利用收集的初次广告投放后每个受众个体对本产品的每个反馈信息和同类型产品的每个反馈信息，获取每个受众个体对本产品的每个反馈信息降维值的步骤包括：利用收集的初次广告投放后每个受众个体对本产品的广告浏览时长和同类型产品的广告浏览时长，计算出每个受众个体对本产品的广告浏览时长降维值；利用收集的初次广告投放后每个受众个体对本产品的广告点击率和同类型产品的广告点击率，计算出每个受众个体对本产品的广告点击率降维值；利用收集的初次广告投放后每个受众个体对本产品的广告浏览次数和同类型产品的广告浏览次数，计算出每个受众个体对本产品的广告浏览次数降维值。
[0013]进一步地，所述按照若干个筛选后受众群体出现次数确定精准营销投放群体的步骤包括：将若干个筛选后受众群体分配到不同预设标签组内；在每个预设标签组内按照筛选后受众群体出现次数从多到少进行降序排序，得到每个预设标签组的筛选后受众群体序列；将每个预设标签组的筛选后受众群体序列中排名最靠前的筛选后受众群体组合，并将该组合作为精准营销投放群体。
[0014]本专利技术的有益效果是：本专利技术提供一种智能营销精准推荐方法，首先对不同受众群体在推荐平台上进行初次广告投放，利用收集到的初次广告投放后不同受众群体中每个受众个体对本产品和同类型产品的反馈信息构建出不同受众群体的权值矩阵，利用不同受众群体的权值矩阵中的非零元素计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度，在初次广告投放后计算出不同受众群体的活跃度，能初步确定不同受众群体对本产品的关注度。
[0015]由于每个受众群体就是一个标签，而每个受众个体会对应不同的标签，所以仅仅通过不同受众群体的活跃度对受众群体进行筛选是不精确的，因此，本专利技术在计算出不同
受众群体的活跃度后并没有直接筛选，而是对不同受众群体进行组合，利用每种组合中包含的每个受众群体对应的权值矩阵的活跃度，计算出每种组合的精准投放度，之后选取多个排名靠前的精准投放度对应的组合作为筛选后组合，同时由于筛选后组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能营销精准推荐方法，其特征在于，该方法包括：根据产品类型选择推荐平台和不同受众群体，其中，每个受众群体中包含多个不同的受众个体；对不同受众群体在推荐平台上进行初次广告投放，收集初次广告投放后不同受众群体中每个受众个体对本产品的多个反馈信息和同类型产品的多个反馈信息，其中，多个反馈信息包括广告浏览时长，广告点击率，广告浏览次数；利用收集的初次广告投放后每个受众个体对本产品的每个反馈信息和同类型产品的每个反馈信息，获取每个受众个体对本产品的每个反馈信息降维值；利用不同受众群体中每个受众个体对本产品的每个反馈信息降维值，计算出不同受众群体中每个受众个体的信息权值；利用不同受众群体中每个受众个体的信息权值生成不同受众群体的权值矩阵；利用不同受众群体的权值矩阵中的非零元素计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度；从不同受众群体中选择多个受众群体进行组合得到多种组合，利用每种组合中包含的每个受众群体对应的权值矩阵的活跃度，计算出每种组合的精准投放度；选取多个排名靠前的精准投放度对应的组合作为筛选后组合，对筛选后组合进行分解得到若干个筛选后受众群体，按照若干个筛选后受众群体出现次数确定精准营销投放群体。2.根据权利要求1所述的一种智能营销精准推荐方法，其特征在于，所述利用不同受众群体中每个受众个体的信息权值生成不同受众群体的权值矩阵的步骤包括：利用对不同受众群体初次投放广告量的总数确定不同受众群体的单位矩阵；在计算出不同受众群体中每个受众个体的信息权值后，获取不同受众群体的权值序列；对不同受众群体的权值序列进行补零处理得到不同受众群体的处理后权值序列，并将不同受众群体的处理后权值序列生成与单位矩阵同样大小的信息矩阵；利用每个受众群体的信息矩阵对该受众群体的单位矩阵进行赋权，得到不同受众群体的权值矩阵。3.根据权利要求1所述的一种智能营销精准推荐方法，其特征在于，所述利用不同受众群体的权值矩阵中的非零元素计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度，包括：计算出不同受众群体的权值矩阵中的非零元素的平均值；利用不同受众群体的权值矩阵中的每个非零元素与平均值的差异，计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度。4.根据权利要求3所述的一种智能营销精准推荐方法，其特征在于，所述利用不同受众群体的权值矩阵中的非零元素计算出不同受众群体的权值矩阵的活跃度的计算公式为：
其中，表示第个受众群体的权值矩阵中第个非零元素；表示第个受众群体的权值矩阵中非零元素的总数；表示对第个受众群体初次投放广...

【专利技术属性】
技术研发人员：段福友，李鑫，张松，
申请(专利权)人：杭州数立信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：