营销推荐方法、装置、存储介质以及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种营销推荐方法、装置、存储介质以及电子设备。其中，该方法包括：获取门户终端的第一对象的行为数据，根据第一对象的行为数据与第一对象的个人信息数据分析第一对象画像；将第一对象画像与营销信息匹配，形成线索池；根据第二对象的历史订单和交易成功率形成第二对象画像；通过契合度算法对线索池中的线索与第二对象画像进行分析，确定推荐列表，其中，推荐列表至少用于指示第二对象待拜访的目标对象集合，以及向目标对象集合待推荐的产品。本申请解决了由于相关技术中数据分析繁琐造成的无法跟踪营销结果，以及数据采集周期长的技术问题。期长的技术问题。期长的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
营销推荐方法、装置、存储介质以及电子设备


[0001]本申请涉及智能推荐领域，具体而言，涉及一种营销推荐方法、装置、存储介质以及电子设备。

技术介绍

[0002]随着互联网营销的普及，如何精细化进行用户营销是一个重要难题，相关技术所采用的推荐方法，数据采集周期长，需要人工创建业务域，数据分析繁琐，且该分析方法基于用户的行为为主导，需要用户主动参与分析过程，主要侧重点在于如何提高曝光率进行引流，导致推荐存在盲目性。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种营销推荐方法、装置、存储介质以及电子设备，以至少解决由于相关技术中数据分析繁琐造成的无法跟踪营销结果，以及数据采集周期长的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种营销推荐方法，包括：获取门户终端的第一对象的行为数据，根据第一对象的行为数据与第一对象的个人信息数据分析第一对象画像；将第一对象画像与营销信息匹配，形成线索池；根据第二对象的历史订单和交易成功率形成第二对象画像；通过契合度算法对线索池中的线索与第二对象画像进行分析，确定推荐列表，其中，推荐列表至少用于指示第二对象待拜访的目标对象集合，以及向目标对象集合待推荐的产品。
[0006]可选地，根据第一对象的行为数据与第一对象的个人信息数据分析第一对象画像，包括：根据营销业务对第一对象的行为数据与第一对象的个人信息数据构建第一对象标签；根据不同属性对第一对象标签进行分类，对分类后的第一对象标签对第一对象进行画像，其中，属性至少用于指示第一对象的身份信息以及第一对象所处的地理位置。
[0007]可选地，通过契合度算法对线索池中的线索与第二对象画像进行分析，确定推荐列表，包括：确定第一对象关注的产品与第二对象擅长的领域的第一关系强度因子；确定第一对象信息与第二对象信息的第二关系强度因子；确定第一对象偏好与第二对象偏好的第三关系强度因子；根据第一关系强度因子、第二关系强度因子以及第三关系强度因子计算契合度；根据契合度确定推荐列表。
[0008]可选地，确定第一对象关注的产品与第二对象擅长的领域的第一关系强度因子，包括：确定产品契合度分值、第二对象转化率分值以及用户购买力分值；根据产品契合度分值、第二对象转化率分值以及用户购买力分值的和值确定第一关系强度因子。
[0009]可选地，确定第一对象信息与第二对象信息的第二关系强度因子，包括：获取第一对象与第二对象之间的籍贯契合度分值，以及第一对象与第二对象之间的教育契合度分值；根据籍贯契合度分值与教育契合度分值的和值确定第二关系强度因子。
[0010]可选地，确定第一对象偏好与第二对象偏好的第三关系强度因子，包括：获取第一对象与第二对象相同爱好的数量以及爱好分值，其中，爱好分值由预设分值表确定；根据相同爱好的数量和爱好分值的和值确定第三关系强度因子。
[0011]可选地，根据第一关系强度因子、第二关系强度因子以及第三关系强度因子计算契合度，包括：确定第一关系强度因子与第二关系强度因子的第一乘积，第一关系强度因子与第三关系强度因子的第二乘积，第二关系强度因子与第三关系强度因子的第三乘积；确定第一乘积与第二乘积与第三乘积的和值；确定预设系数与和值的乘积，获取乘积与预定数值的商值为契合度。
[0012]可选地，在根据第一对象的行为数据与第一对象的个人信息数据分析第一对象画像之后，还包括：对第一对象根据第一预设规则进行分组，获取各组第一对象的评测指标，其中，评测指标包括：画像准确率、画像覆盖率以及画像时效性；通过评测算法对评测指标进行评估。
[0013]可选地，在将第一对象画像与营销信息匹配，形成线索池之后，还包括：获取第一对象对应的多个线索，其中，线索用于展示第一对象画像与营销信息匹配的数据；根据多个线索确定营销信息中的多个产品，根据第二预设规则对多个产品的相关度进行排序。
[0014]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种营销推荐装置，包括：获取模块，用于获取门户终端的第一对象的行为数据，根据第一对象的行为数据与第一对象的个人信息数据分析第一对象画像；匹配模块，用于将第一对象画像与营销信息匹配，形成线索池；画像模块，用于根据第二对象的历史订单和交易成功率形成第二对象画像；确定模块，用于通过契合度算法对线索池中的线索与第二对象画像进行分析，确定推荐列表，其中，推荐列表至少用于指示第二对象待拜访的目标对象集合，以及向目标对象集合待推荐的产品。
[0015]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，包括：存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一项营销推荐方法。
[0016]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现任意一项营销推荐方法。
[0017]在本申请实施例中，采用计算契合度确定推荐列表的方式，通过获取门户终端的第一对象的行为数据，根据第一对象的行为数据与第一对象的个人信息数据分析第一对象画像；将第一对象画像与营销信息匹配，形成线索池；根据第二对象的历史订单和交易成功率形成第二对象画像；通过契合度算法对线索池中的线索与第二对象画像进行分析，确定推荐列表，达到了减少营销推荐的盲目性的目的，从而实现了降低营销成本，实时跟踪营销结果的技术效果，进而解决了由于相关技术中数据分析繁琐造成的无法跟踪营销结果，以及数据采集周期长技术问题。
附图说明
[0018]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0019]图1是根据本申请实施例的一种营销推荐方法的流程示意图；
[0020]图2是根据本申请实施例的一种可选的营销推荐方法的流程示意图；
[0021]图3是根据本申请实施例的一种可选的构建标签体系的流程示意图；
[0022]图4是根据本申请实施例的一种标签分类的示意图；
[0023]图5是根据本申请实施例的一种营销推荐的装置结构示意图；
[0024]图6是根据本申请实施例的一种示例电子设备600的示意性框图。
具体实施方式
[0025]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0026]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种营销推荐方法，其特征在于，包括：获取门户终端的第一对象的行为数据，根据所述第一对象的行为数据与所述第一对象的个人信息数据分析第一对象画像；将所述第一对象画像与营销信息匹配，形成线索池；根据第二对象的历史订单和交易成功率形成第二对象画像；通过契合度算法对所述线索池中的线索与所述第二对象画像进行分析，确定推荐列表，其中，所述推荐列表至少用于指示所述第二对象待拜访的目标对象集合，以及向所述目标对象集合待推荐的产品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一对象的行为数据与第一对象的个人信息数据分析第一对象画像，包括：根据营销业务对所述第一对象的行为数据与所述第一对象的个人信息数据构建第一对象标签；根据不同属性对所述第一对象标签进行分类，对分类后的第一对象标签对第一对象进行画像，其中，所述属性至少用于指示所述第一对象的身份信息以及所述第一对象所处的地理位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过契合度算法对所述线索池中的线索与所述第二对象画像进行分析，确定推荐列表，包括：确定第一对象关注的产品与第二对象擅长的领域的第一关系强度因子；确定第一对象信息与第二对象信息的第二关系强度因子；确定第一对象偏好与第二对象偏好的第三关系强度因子；根据所述第一关系强度因子、所述第二关系强度因子以及所述第三关系强度因子计算契合度；根据所述契合度确定所述推荐列表。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定第一对象关注的产品与第二对象擅长的领域的第一关系强度因子，包括：确定产品契合度分值、第二对象转化率分值以及用户购买力分值；根据所述产品契合度分值、所述第二对象转化率分值以及所述用户购买力分值的和值确定所述第一关系强度因子。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定第一对象信息与第二对象信息的第二关系强度因子，包括：获取第一对象与第二对象之间的籍贯契合度分值，以及所述第一对象与所述第二对象之间的教育契合度分值；根据所述籍贯契合度分值与所述教育契合度分值的和值确定所述第二关系强度因子。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定第一对象偏好与第二对象偏好的第三关系强度因子，包括：获取第一对象与第二对象相同爱好的数量以及爱好分值，其中，所述爱好分值由预设分值表确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋利苗，刘启岩，黄人杰，曹宇星，贾炎锋，张松，孔雅鸽，杨京，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：