一种基于大数据的产品推广方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的产品推广方法，包括：确定待推广产品的产品标识；根据所述产品标识确定目标产品集合，获取所述目标产品集合对应的若干个目标客户；目标产品集合包括若干个与待推广产品的产品标识相关的目标产品；获取所述每个目标客户的消费行为信息，并根据所述消费行为信息确定所述目标客户的消费标签；根据所述消费标签与所述待推广产品的产品参数生成推广信息；将所述推广信息发送至对应的目标客户。通过本发明专利技术给出的产品推广方法，可以实现通过目标客户的消费行为确定目标客户的消费标签并结合待推广产品的产品参数生成推广信息，同时，由于该推广信息于目标客户的消费行为契合高，提升了产品推广效果。提升了产品推广效果。提升了产品推广效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的产品推广方法


[0001]本专利技术涉及大数据
，特别涉及一种基于大数据的产品推广方法。

技术介绍

[0002]随着大数据技术的逐渐成熟，越来越多的商品制造商逐渐放弃了传统的“广撒网多捞鱼”式的产品营销，转而采用通过大数据技术对消费者进行精准画像，并根据消费者画像向目标客户进行精准推送的产品推广技术。目前，市面上主流的基于大数据的产品推广方式为通过消费历史确定消费者的消费轨迹，并根据消费轨迹向消费者发送推广信息。这种方法存在着显著的缺点，那就是只能根据消费者购买过的消费品进行相似性推广，这种推广方式存在显著的缺点，那就是难以对消费者进行精准的画像，无法确定消费者的消费习惯，产品推广效果较差，，同时，该方法还存在着无法预测消费者的未来消费需求的缺点。综合以上所述，传统的基于大数据的产品推广方式亟待改进。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的目的在于提出一种通过确定待推广产品同类产品的消费者，并通过消费行为匹配确定与其消费行为相似的客户，将其作为待推广产品的目标客户，并根据目标客户的消费行为生成推广信息，向目标客户精准推广待推广产品的方法。
[0004]为达到上述目的，本专利技术实施例提出了一种基于大数据的产品推广方法，包括：
[0005]确定待推广产品的产品标识；
[0006]根据所述产品标识确定目标产品集合，获取所述目标产品集合对应的若干个目标客户；目标产品集合包括若干个与待推广产品的产品标识相关的目标产品；
[0007]获取所述每个目标客户的消费行为信息，并根据所述消费行为信息确定所述目标客户的消费标签；
[0008]根据所述消费标签与所述待推广产品的产品参数生成推广信息；
[0009]将所述推广信息发送至对应的目标客户。
[0010]优选的，根据所述产品标识确定目标产品集合，获取所述目标产品集合对应的若干个目标客户，包括：
[0011]将所述产品标识分解为若干个产品标签；
[0012]基于大数据技术确定包含至少一个所述产品标签的若干个目标产品，建立目标产品集合；
[0013]将购买过至少一个目标产品的若干个消费者作为固定消费者，建立固定消费者集合；
[0014]在所述固定消费者集合中任意选择一个固定消费者作为第一固定消费者；
[0015]基于大数据技术确定未购买过目标产品的消费者，作为第一潜在消费者；
[0016]获取所述第一固定消费者的第一消费行为；
[0017]获取所述第一潜在消费者的第二消费行为；
[0018]根据所述第一消费行为及第二消费行为，计算得到所述第一固定消费者与所述第一潜在消费者的消费行为相似度；
[0019]将所述消费行为相似度与消费行为相似度阈值作比较，在确定所述消费行为相似度大于所述消费行为相似度阈值时，将所述第一潜在消费者作为所述第一固定消费者的关联消费者；
[0020]重复以上方法，确定每个固定消费者对应的若干个关联消费者，并将所述固定消费者集合及固定消费者集合中每个固定消费者对应的若干个关联消费者确定为目标客户。
[0021]优选的，根据所述第一消费行为及第二消费行为计算得到所述第一固定消费者与所述第一潜在消费者的消费行为相似度，包括：
[0022]根据所述第一消费行为确定所述第一固定消费者购买过的历史消费品的标识符，建立第一标识符集合；
[0023]根据所述第二消费行为确定所述第一潜在消费者购买过的历史消费品的标识符，建立第二标识符集合；
[0024]计算所述第一标识符集合与所述第二标识符集合的杰卡德指数，并与预设的杰卡德指数阈值作比较；
[0025]在确定所述杰卡德指数小于所述杰卡德指数阈值时，所述第一固定消费者与所述第一潜在消费者的消费行为相似度为0；
[0026]在确定所述杰卡德指数大于等于所述杰卡德指数阈值时，确定所述第一消费行为与所述第二消费行为共有的若干个变量；所述若干个变量包括消费品浏览时间、下单速度、消费金额、消费频次、消费时间中的至少一个；
[0027]确定第一消费行为中每个变量的数值；
[0028]确定第二消费行为中每个变量的数值；
[0029]基于同一变量的第一消费行为的第一数值集与第二消费行为的第二数值集，代入相关系数计算公式，计算得到相关系数；
[0030]对每个变量的相关系数进行加权求和，得到基础相似度；
[0031]将所述基础相似度与所述杰卡德指数代入相似度公式，得到所述第一固定消费者与所述第一潜在消费者的消费行为相似度。
[0032]优选的，根据所述消费行为信息确定所述目标客户的消费标签，包括：
[0033]对所述消费行为信息进行筛选，得到所述目标客户购买过的若干个历史消费品,并获取所述若干个历史消费品的特征信息；所述特征信息包括表层特征信息与深层特征信息；所述表层特征信息为所述若干个历史消费品的与所述目标客户的消费习惯无关的客观特征；所述深层特征信息为与所述目标客户消费习惯有关的所述若干个历史消费品关联关系；
[0034]根据所述表层特征信息对所述若干个历史消费品进行聚类分析，将所述历史消费品划分至若干个消费品集合；
[0035]分别计算所述深层特征信息与每个消费品集合的匹配度，并将与所述深层特征信息匹配度最高的消费品集合的表层特征信息作为所述目标客户的消费标签。
[0036]优选的，所述获取所述若干个历史消费品的特征信息，包括：
[0037]获取所述历史消费品的第一描述信息；所述第一描述信息为可以准确描述所述历史消费品的特征的信息；
[0038]获取与所述历史消费品同类的消费品的第二描述信息；
[0039]获取所述第一描述信息与所述第二描述信息的交集，并将所述第一描述信息与所述交集的差集作为所述历史消费品的表层特征信息；重复以上方法，获得每个历史消费品的表层特征信息；
[0040]在所述若干个历史消费品中选择两个历史消费品，分别作为第一消费品与第二消费品；
[0041]获取所述第一消费品的表层特征信息作为第一信息；
[0042]获取所述第二消费品的表层特征信息作为第二信息；
[0043]将所述第一信息与所述第二信息进行比较，在确定所述第一信息与所述第二信息存在重叠信息时，将所述第一信息与所述重叠信息的差集作为第一差异信息，将所述第二信息与所述重叠信息的差集作为第二差异信息；重复以上方法，计算每两个历史消费品的差异信息，得到差异信息集，并将所述差异信息集中每个差异信息分解为若干个差异子信息，将所述若干个差异子信息组合为差异子信息集；
[0044]提取所述目标客户全部的历史消费品的表层特征信息并分解为若干个表层特征子信息，建立表层特征子信息集；
[0045]将所述表层特征子信息集作为语料库，计算所述差异子信息集中每两个差异子信息在所述语料库的共现次数，并将所述每两个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的产品推广方法，其特征在于，包括：确定待推广产品的产品标识；根据所述产品标识确定目标产品集合，获取所述目标产品集合对应的若干个目标客户；目标产品集合包括若干个与待推广产品的产品标识相关的目标产品；获取所述每个目标客户的消费行为信息，并根据所述消费行为信息确定所述目标客户的消费标签；根据所述消费标签与所述待推广产品的产品参数生成推广信息；将所述推广信息发送至对应的目标客户。2.如权利要求1所述的基于大数据的产品推广方法，其特征在于，根据所述产品标识确定目标产品集合，获取所述目标产品集合对应的若干个目标客户，包括：将所述产品标识分解为若干个产品标签；基于大数据技术确定包含至少一个所述产品标签的若干个目标产品，建立目标产品集合；将购买过至少一个目标产品的若干个消费者作为固定消费者，建立固定消费者集合；在所述固定消费者集合中任意选择一个固定消费者作为第一固定消费者；基于大数据技术确定未购买过目标产品的消费者，作为第一潜在消费者；获取所述第一固定消费者的第一消费行为；获取所述第一潜在消费者的第二消费行为；根据所述第一消费行为及第二消费行为，计算得到所述第一固定消费者与所述第一潜在消费者的消费行为相似度；将所述消费行为相似度与消费行为相似度阈值作比较，在确定所述消费行为相似度大于所述消费行为相似度阈值时，将所述第一潜在消费者作为所述第一固定消费者的关联消费者；重复以上方法，确定每个固定消费者对应的若干个关联消费者，并将所述固定消费者集合及固定消费者集合中每个固定消费者对应的若干个关联消费者确定为目标客户。3.如权利要求2所述的基于大数据的产品推广方法，其特征在于，根据所述第一消费行为及第二消费行为计算得到所述第一固定消费者与所述第一潜在消费者的消费行为相似度，包括：根据所述第一消费行为确定所述第一固定消费者购买过的历史消费品的标识符，建立第一标识符集合；根据所述第二消费行为确定所述第一潜在消费者购买过的历史消费品的标识符，建立第二标识符集合；计算所述第一标识符集合与所述第二标识符集合的杰卡德指数，并与预设的杰卡德指数阈值作比较；在确定所述杰卡德指数小于所述杰卡德指数阈值时，所述第一固定消费者与所述第一潜在消费者的消费行为相似度为0；在确定所述杰卡德指数大于等于所述杰卡德指数阈值时，确定所述第一消费行为与所述第二消费行为共有的若干个变量；所述若干个变量包括消费品浏览时间、下单速度、消费金额、消费频次、消费时间中的至少一个；
确定第一消费行为中每个变量的数值；确定第二消费行为中每个变量的数值；基于同一变量的第一消费行为的第一数值集与第二消费行为的第二数值集，代入相关系数计算公式，计算得到相关系数；对每个变量的相关系数进行加权求和，得到基础相似度；将所述基础相似度与所述杰卡德指数代入相似度公式，得到所述第一固定消费者与所述第一潜在消费者的消费行为相似度。4.如权利要求1所述的基于大数据的产品推广方法，其特征在于，根据所述消费行为信息确定所述目标客户的消费标签，包括：对所述消费行为信息进行筛选，得到所述目标客户购买过的若干个历史消费品,并获取所述若干个历史消费品的特征信息；所述特征信息包括表层特征信息与深层特征信息；所述表层特征信息为所述若干个历史消费品的与所述目标客户的消费习惯无关的客观特征；所述深层特征信息为与所述目标客户消费习惯有关的所述若干个历史消费品关联关系；根据所述表层特征信息对所述若干个历史消费品进行聚类分析，将所述历史消费品划分至若干个消费品集合；分别计算所述深层特征信息与每个消费品集合的匹配度，并将与所述深层特征信息匹配度最高的消费品集合的表层特征信息作为所述目标客户的消费标签。5.如权利要求4所述的基于大数据的产品推广方法，其特征在于，所述获取所述若干个历史消费品的特征信息，包括：获取所述历史消费品的第一描述信息；所述第一描述信息为可以准确描述所述历史消费品的特征的信息；获取与所述历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超，章韵，褚富强，
申请(专利权)人：南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：