一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法及系统技术方案

技术编号:39305208 阅读:11 留言:0更新日期:2023-11-12 15:54
本发明专利技术公开一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法及系统,建立应用程序数据获取的通信连接,实时获取各应用程序数据,将获取的各应用程序数据以及子公司需求数据,将相应数据存储至数据库,对存储至数据库内的各应用程序数据进行特征分类,将相同用户的数据进行归类,得到用户数据,根据所述子公司动态需求数据在所述数据库中匹配相应数据,得到子公司精准营销数据,通过建立训练数据的方式,得出各子公司需求的数据,然后在数据库中为各子公司需求数据进行匹配,使用各子公司在平台上得到的数据为所需求的数据,解决现有精准营销运维管理平台无法针对每个子公司提供定制化数据,导致精准营销运维管理平台被子公司使用频率降低的问题。率降低的问题。率降低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法及系统


[0001]本专利技术涉及金融科技
,尤其涉及一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能和大数据技术的不断发展,企业精准营销已经成为一种趋势。通过将人工智能和大数据技术相结合,企业可以更加准确地了解消费者的需求和偏好,并据此进行精准营销。现有的人工智能推送的精准营销是以数据为基础的,通过对用户的数据进行分析,为用户筛选出符合用户喜好的营销信息。
[0003]现有的精准营销数据来源包括两部分第一部分公司内部的用户数据以及外部的用户数据,两部分数据融合后进行分析,得出匹配用户的营销信息,但在小规模公司用户的数据还较为好管理,在大型的集团公司,大型集团公司下属有多家子公司,每个子公司都有自己单独运营的应用软件,用户在使用这些应用软件时都会产生使用数据,这就导致集团公司下属子公司的用户数据逐年增多,集团公司为方便子公司相互之间进行数据的交互使用,建立了精准营销运维管理平台,通过精准营销运维管理平台将让各子公司可以共享集团公司整体的数据资源,但在实际的使用过程中,由于各子公司的业务体系存在不同所以对用户数据的需求不同,精准营销运维管理平台无法针对每个子公司提供定制化数据,导致精准营销运维管理平台被子公司使用频率降低,为此研发出一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法及系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法及系统,以解决现有精准营销运维管理平台无法针对每个子公司提供定制化数据,导致精准营销运维管理平台被子公司使用频率降低的问题。
[0005]第一方面,本专利技术提供一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法,包括;
[0006]建立应用程序数据获取的通信连接,实时获取各应用程序数据;
[0007]将获取的各应用程序数据以及子公司需求数据,将相应数据存储至数据库,对存储至数据库内的各应用程序数据进行特征分类,将相同用户的数据进行归类,得到用户数据;
[0008]对用户数据进行聚类分析,得到用户数据精准分析结果,根据所述用户精准分析结果,建立用户数据特征列表;
[0009]将用户数据特征列表以及实时获取的各应用程序数据作为用户行为分析的训练数据,将所述训练数据与子公司需求数据通过人工智能模型进行分析,得出子公司动态需求数据;
[0010]根据所述子公司动态需求数据在所述数据库中匹配相应数据,得到子公司精准营销数据。
[0011]进一步地,建立应用程序数据获取的通信连接,实时获取各应用程序数据,包括;
[0012]确定产生用户数据的应用程序数据接口;
[0013]对所述应用程序数据接口进行匹配,按预设周期时间对应用程序数据接口数据传输进行接口数据传输通信稳定性检测;
[0014]若检测结果异常,则发生应用程序数据传输接口异常信息;
[0015]若检测结果为正常,则实时获取各应用程序数据。
[0016]进一步地,将获取的各应用程序数据以及子公司需求数据,将相应数据存储至数据库,对存储至数据库内的各应用程序数据进行特征分类,将相同用户的数据进行归类,得到用户数据,包括;
[0017]将各应用程序数据进行标记,然后将标记后的各应用程序数据在数据库建立对应的数据存储空间;
[0018]将获取的各应用程序数据与对应的数据库存储空间建立对应关系,将相应数据存储至数据库。
[0019]进一步地,对用户数据进行聚类分析,得到用户数据精准分析结果,根据所述用户精准分析结果,建立用户数据特征列表,包括;
[0020]对用户数据进行聚类分析,得到用户数据聚类分析结果,将所述用户数据聚类分析结果进行加权,得到用户行为权重数据;
[0021]将所述用户行为权重数据与所述用户数据进行数据汇总,得到用户数据精准分析数据库;
[0022]对所述用户数据精准分析数据库内的数据进行数据特征提取,得到用户行为数据特征。
[0023]进一步地,将用户数据特征列表以及实时获取的各应用程序数据作为用户行为分析的训练数据,将所述训练数据与子公司需求数据通过人工智能模型进行分析,得出子公司动态需求数据,包括;
[0024]建立训练数据,所述训练数据包括用户数据特征列表以及实时获取的各应用程序数据;
[0025]将训练数据通过人工智能模型进行分析,得到子公司高频需求数据,以及低频需求数据;
[0026]根据预设时间周期对子公司高频需求数据以及低频需求数据进行数据更新。
[0027]第二方面,一种基于人工能智能推送的精准营销运维系统,包括;用户端、后台控制端以及服务器端,所述用户端包括中台用户控制端以及子公司用户控制端,所述服务器端与所述后台控制端以及用户端建立通信连接,所述服务器端接收后台控制端以及用户端传输的数据,并将数据分析结果反馈至后台控制端以及用户端;
[0028]服务端建立与子公司各应用程序数据获取的通信连接,实时获取各应用程序数据,将获取的各应用程序数据以及子公司需求数据,将相应数据存储至数据库,对存储至数据库内的各应用程序数据进行特征分类,将相同用户的数据进行归类,得到用户数据,对用户数据进行聚类分析,得到用户数据精准分析结果,根据所述用户精准分析结果,建立用户数据特征列表,将用户数据特征列表以及实时获取的各应用程序数据作为用户行为分析的训练数据,将所述训练数据与子公司需求数据通过人工智能模型进行分析,得出子公司动
态需求数据,根据所述子公司动态需求数据在所述数据库中匹配相应数据,得到子公司精准营销数据。
[0029]本专利技术的有益效果如下:本专利技术提供的一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法及系统,建立应用程序数据获取的通信连接,实时获取各应用程序数据,将获取的各应用程序数据以及子公司需求数据,将相应数据存储至数据库,对存储至数据库内的各应用程序数据进行特征分类,将相同用户的数据进行归类,得到用户数据,对用户数据进行聚类分析,得到用户数据精准分析结果,根据所述用户精准分析结果,建立用户数据特征列表,将用户数据特征列表以及实时获取的各应用程序数据作为用户行为分析的训练数据,将所述训练数据与子公司需求数据通过人工智能模型进行分析,得出子公司动态需求数据,根据所述子公司动态需求数据在所述数据库中匹配相应数据,得到子公司精准营销数据,通过建立训练数据的方式,得出各子公司需求的数据,然后在数据库中为各子公司需求数据进行匹配,使用各子公司在平台上得到的数据为所需求的数据,实现了通过将集团公司内各子公司用户数据汇总并进行分析,提供给各子公司所需用户数据的效果。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1为本专利技术实施例提供的一种基于人工能智能推送的本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工能智能推送的精准营销运维方法,其特征在于,包括;建立应用程序数据获取的通信连接,实时获取各应用程序数据;将获取的各应用程序数据以及子公司需求数据,将相应数据存储至数据库,对存储至数据库内的各应用程序数据进行特征分类,将相同用户的数据进行归类,得到用户数据;对用户数据进行聚类分析,得到用户数据精准分析结果,根据所述用户精准分析结果,建立用户数据特征列表;将用户数据特征列表以及实时获取的各应用程序数据作为用户行为分析的训练数据,将所述训练数据与子公司需求数据通过人工智能模型进行分析,得出子公司动态需求数据;根据所述子公司动态需求数据在所述数据库中匹配相应数据,得到子公司精准营销数据。2.如权利要求1所述的基于人工能智能推送的精准营销运维方法,其特征在于,建立应用程序数据获取的通信连接,实时获取各应用程序数据,包括;确定产生用户数据的应用程序数据接口;对所述应用程序数据接口进行匹配,按预设周期时间对应用程序数据接口数据传输进行接口数据传输通信稳定性检测;若检测结果异常,则发生应用程序数据传输接口异常信息;若检测结果为正常,则实时获取各应用程序数据。3.如权利要求1所述的基于人工能智能推送的精准营销运维方法,其特征在于,将获取的各应用程序数据以及子公司需求数据,将相应数据存储至数据库,对存储至数据库内的各应用程序数据进行特征分类,将相同用户的数据进行归类,得到用户数据,包括;将各应用程序数据进行标记,然后将标记后的各应用程序数据在数据库建立对应的数据存储空间;将获取的各应用程序数据与对应的数据库存储空间建立对应关系,将相应数据存储至数据库。4.如权利要求1所述的基于人工能智能推送的精准营销运维方法,其特征在于,对用户数据进行聚类分析,得到用户数据精准分析结果,根据所述用户精准分析结果,建立用户数据特征列表,包括;对用户数据进行聚类分...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈丽辉张德文周可彬李子威田芬
申请(专利权)人:湖南三湘银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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