营销策略生成方法技术

本申请提供一种营销策略生成方法

【技术实现步骤摘要】
营销策略生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，具体涉及一种营销策略生成方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着社会经济的发展，消费者的购买需要日益多元化，不同消费人群的购买需要不同，针对不同类型的产品，所对应的消费人群也存在差异
。
目前，营销策划人员对营销策略策划时，通常根据主观经验确定营销策略的目标产品和目标消费人群
。
[0003]现有传统的营销策略的选择方式，主观性较强，缺乏实际参考依据，如对于电信业务运营策划人员，通常是基于经验去分析一个策略活动的好与坏，并且针对策略活动的历史数据比对，往往更多凭借经验而不是技术手段，不能量化对比，不能够对规划的营销策略的效果准确评估，因此导致实际活动的营销效果可能会和预估营销效果有很大差别
。
[0004]因此现有技术在对于电信业务的运营，如何根据策略活动的历史数据，实现对规划的营销策略的效果准确评估，从而提高营销策划活动命中率的方面仍有所欠缺
。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种营销策略生成方法
、
装置
、
设备及存储介质，用以解决对于电信业务的运营，不能够根据策略活动的历史数据，实现对规划的营销策略的效果准确评估，营销策划活动命中率较低的问题
。
[0006]第一方面，本申请提供一种营销策略生成方法，包括：
[0007]获取各历史策略的活动信息，其中，所述活动信息用于指示各历史策略活动的用户参与情况和产品销售情况；
[0008]获取预设时间段内各用户的特征信息，将所述活动信息和所述特征信息作为样本数据，通过随机森林算法进行训练，获取策略预测模型
。
[0009]在一种可能的设计中，在获取各历史策略的活动信息前，还包括：
[0010]检测当前时间是否为预设处理时间，若检测到当前时间为预设处理时间，获取信息数据库内所有策略的活动信息；
[0011]若检测到当前时间不为预设处理时间，则将营销人员输入的策略活动信息记录至所述信息数据库中
。
[0012]在一种可能的设计中，所述获取各历史策略的活动信息，包括：
[0013]将信息数据库中所有策略的活动信息确认为所述历史策略的活动信息，其中，所述活动信息包括参与明细
、
销售明细和策略活动效果，所述参与明细包括各策略活动的当月参与人数
、
购买人数
、
购买用户
、
活动场地
、
活动天气和活动城市，所述销售明细包括产品名称
、
产品编码
、
产品售价
、
产品折扣和活动销售额；
[0014]所述策略活动效果根据所述参与明细和销售明细确定，所述策略活动效果用于指示策略活动是否达标；
[0015]若所述策略活动效果达标的策略数量大于或者等于预设策略数量，则获取预设时间段内各用户的特征信息
。
[0016]在一种可能的设计中，所述策略活动效果根据所述参与明细和销售明细确定，包括：
[0017]当所述参与明细中的当月参与人数小于预设人数，且所述销售明细中的活动销售额小于预设销售额，则所述策略活动效果确定对应的策略活动未达标；
[0018]当所述参与明细中的当月参与人数大于或者等于所述预设人数，且所述销售明细中的活动销售额大于或者等于预设销售额，则所述策略活动效果确定对应的策略活动达标
。
[0019]在一种可能的设计中，所述获取预设时间段内各用户的特征信息，包括：获取当前时间之前预设时间段内各所述购买用户的特征信息，并根据相同的购买用户名称确定与各所述活动信息对应的所述特征信息，其中，所述特征信息包括购买用户的名称
、
年龄
、
性别
、
月流量使用量和平均收入值
。
[0020]在一种可能的设计中，所述将所述活动信息和所述特征信息作为样本数据，包括：
[0021]将所述活动信息和所述特征信息进行合并关联，获取特征数据信息，并将数据清洗后的所述特征数据信息作为样本数据，其中，将购买用户的名称相同的特征信息与活动信息关联存储于特征数据库中，并在关联的特征信息与活动信息中根据多个预设维度项进行合并，将合并后关联的特征信息与活动信息作为所述特征数据信息；
[0022]其中，所述特征数据信息包括购买用户的名称
、
年龄
、
性别和购买的产品编码
、
产品售价
、
产品折扣
。
[0023]第二方面，本申请提供一种营销策略生成方法，包括：
[0024]获取配置的目标产品属性信息和目标用户属性信息，将所述目标产品属性信息和目标用户属性信息输入策略预测模型，其中，所述策略预测模型通过随机森林算法，对获取的各历史策略的活动信息和预设时间段内各用户的特征信息训练得到；
[0025]获取所述策略预测模型输出的预测营销结果，并根据所述预测营销结果进行评估
。
[0026]在一种可能的设计中，所述获取配置的目标产品属性信息和目标用户属性信息，包括：
[0027]获取营销人员输入的目标产品属性信息和目标用户属性信息，其中，所述目标产品属性信息包括目标产品价格和目标产品折扣，所述目标用户属性信息包括目标客户的年龄
、
性别和平均收入值
。
[0028]在一种可能的设计中，所述根据所述预测营销结果进行评估，包括：
[0029]检测所述预测营销结果是否满足预设目标条件；
[0030]若满足，则输出所述预测营销结果，若不满足，则返回提示输入信息，以重新获取营销人员输入的目标产品属性信息和目标用户属性信息，其中，所述预测营销结果包括预测参与人数
、
预测购买人数和预测活动销售额
。
[0031]第三方面，本申请提供一种营销策略生成装置，包括：
[0032]第一获取模块，用于获取各历史策略的活动信息，其中，所述活动信息用于指示各历史策略活动的用户参与情况和产品销售情况；
[0033]第一处理模块，用于获取预设时间段内各用户的特征信息，将所述活动信息和所述特征信息作为样本数据，通过随机森林算法进行训练，获取策略预测模型
。
[0034]第四方面，本申请提供一种营销策略生成装置，包括：
[0035]第二获取模块，用于获取配置的目标产品属性信息和目标用户属性信息，将所述目标产品属性信息和目标用户属性信息输入策略预测模型，其中，所述策略预测模型通过随机森林算法，对获取的各历史策略的活动信息和预设时间段内各用户的特征信息训练得到；
[0036]第二处理模块，用于获取预测营销结果，并根据所述预测营销结果进行评本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种营销策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取各历史策略的活动信息，其中，所述活动信息用于指示各历史策略活动的用户参与情况和产品销售情况；获取预设时间段内各用户的特征信息，将所述活动信息和所述特征信息作为样本数据，通过随机森林算法进行训练，获取策略预测模型
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取各历史策略的活动信息前，还包括：检测当前时间是否为预设处理时间，若检测到当前时间为预设处理时间，获取信息数据库内所有策略的活动信息；若检测到当前时间不为预设处理时间，则将营销人员输入的策略活动信息记录至所述信息数据库中
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各历史策略的活动信息，包括：将信息数据库中所有策略的活动信息确认为所述历史策略的活动信息，其中，所述活动信息包括参与明细
、
销售明细和策略活动效果，所述参与明细包括各策略活动的当月参与人数
、
购买人数
、
购买用户
、
活动场地
、
活动天气和活动城市，所述销售明细包括产品名称
、
产品编码
、
产品售价
、
产品折扣和活动销售额；所述策略活动效果根据所述参与明细和销售明细确定，所述策略活动效果用于指示策略活动是否达标；若所述策略活动效果达标的策略数量大于或者等于预设策略数量，则获取预设时间段内各用户的特征信息
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述策略活动效果根据所述参与明细和销售明细确定，包括：当所述参与明细中的当月参与人数小于预设人数，且所述销售明细中的活动销售额小于预设销售额，则所述策略活动效果确定对应的策略活动未达标；当所述参与明细中的当月参与人数大于或者等于所述预设人数，且所述销售明细中的活动销售额大于或者等于预设销售额，则所述策略活动效果确定对应的策略活动达标
。5.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预设时间段内各用户的特征信息，包括；获取当前时间之前预设时间段内各所述购买用户的特征信息，并根据相同的购买用户名称确定与各所述活动信息对应的所述特征信息，其中，所述特征信息包括购买用户的名称
、
年龄
、
性别
、
月流量使用量和平均收入值
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述活动信息和所述特征信息作为样本数据，包括：将所述活动信息和所述特征信息进行合并关联，获取特征数据信息，并将数据清洗后的所述特征数据信息作为样本数据，其中，将购买用户的名称相同的特征信息与活动信息关联存储于特征数据库中，并在关联的特征信息与活动信息中根据多个预设维度项进行合并，将合并后关联的特征信息与活动信息作为所述特征数据信息；其中，所述特征数...

【专利技术属性】
技术研发人员：周思远，周博宇，贾雯惠，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：