【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电商市场分析的，尤其是涉及一种基于生成式ai的电商产品市场分析方法及系统。
技术介绍
1、跨境电子商务是指分属不同关税区的交易主体，通过互联网信息技术完成在线交易洽谈和下单行为，达成交易合同、通过支付机构进行跨境支付结算，并通过跨境物流将商品送达、完成交易的一种国际商务活动。
2、2023年十大新兴技术报告中指出生成式ai(人工智能，artificialintelligence)是一种通过学习大规模数据集生成新的原创内容的新型人工智能，在2022年底因chatgpt发布而引起了公众广泛关注。生成式ai(人工智能)将在教育和研究等多个行业引发颠覆性变革。然而，现有的跨境电商市场分析平台，关于chatgpt的应用较少，用户一般选择产品类别，查阅对应类别的市场数据情况，而无法根据市场进行有效的细分分析对比，体验较差。
技术实现思路
1、为了提供更为细致的细分分析对比，给到用户精确的建议，本申请提供一种基于生成式ai的电商产品市场分析方法及系统。
2、本申请的上述专利技术目的一是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种基于生成式ai的电商产品市场分析方法，包括：
4、接收产品关键字信息；
5、根据所述产品关键字信息在市场数据库爬取得到产品信息集，每个产品信息包括产品图像及其关联的产品名称、产品品牌及产品售价；
6、根据用户在产品信息集中的选择结果得到相关产品集；
7、根据用户在相关产品集中的选择
8、将所述相关产品集输入chatgpt模型中以得到产品名称的细分市场趋势分析及品牌排名；
9、将所述竞品集输入chatgpt模型中以得到市场竞争格局报表和用户需求洞察报表，所述用户需求洞察报表包括用户简介子报表、用户痛点子报表、用户爽点子报表和用户期望子报表。
10、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：还包括：
11、根据相关产品集在数据库中获取细分市场的年度市场容量；
12、根据年度市场容量确定若干个取样月份；
13、根据若干个取样月份确定每个产品名称的月度销售基准额；
14、根据每个产品名称的年度销售额和月度销售基准额确定每个产品名称的增长系数；
15、获取各用户痛点对应的各产品名称的销售额占比年度曲线，每个产品名称具有各自对应的用户痛点集；
16、对关联于同一用户痛点的产品名称的品牌销售额占比年度曲线拟合得到用户痛点的痛点年度趋势曲线；
17、筛选出痛点年度趋势曲线为下降曲线的用户痛点为待评估痛点；
18、若不包含待评估痛点的每个产品名称的增长系数的均值与每个产品名称的增长系数均值符合预设条件，则将该待评估痛点标记为趋势下降痛点并推送给用户。
19、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：年度市场容量包含各个月份的市场子容量，所述根据年度市场容量确定若干个取样月份，包括：
20、采用filter函数二次去除年度市场容量中每月容量中的极值，得到剩余月份的市场子容量，将剩余月份作为取样月份。
21、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：根据若干个取样月份确定每个产品名称的月度销售基准额，包括：
22、将产品名称的在每个取样月份的销售额的平均值作为产品名称的月度销售基准额。
23、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述chatgpt模型通过大量用户交互数据训练得到，用户交互数据包括产品信息及对应的用户评价；
24、将所述竞品集输入chatgpt模型中以得到市场竞争格局报表和用户需求洞察报表，包括：
25、根据竞品集及预设提问语句生成市场竞争格局问题和用户需求洞察问题输入chatgpt模型，所述chatgpt模型输出市场竞争格局报表和用户需求洞察报表。
26、本申请的上述专利技术目的二是通过以下技术方案得以实现的：
27、一种基于生成式ai的电商产品市场分析系统，包括：
28、接收模块，用于接收产品关键字信息；
29、爬取模块，用于根据所述产品关键字信息在市场数据库爬取得到产品信息集，每个产品信息包括产品图像及其关联的产品名称、产品品牌及产品售价；
30、第一选择模块，用于根据用户在产品信息集中的选择结果得到相关产品集；
31、第二选择模块，用于根据用户在相关产品集中的选择结果得到竞品集；
32、第一分析模块，将所述相关产品集输入chatgpt模型中以得到产品名称的细分市场趋势分析及品牌排名，chatgpt模型是通过大量用户交互数据训练得到的，用户交互数据包括产品信息及对应的用户评价；
33、第二分析模块，用于将所述竞品集输入chatgpt模型中以得到市场竞争格局报表和用户需求洞察报表，所述用户需求洞察报表包括用户简介子报表、用户痛点子报表、用户爽点子报表和用户期望子报表。
34、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于生成式ai的电商产品市场分析系统还包括：
35、容量获取模块，用于根据相关产品集在数据库中获取细分市场的年度市场容量；
36、取样模块，用于根据年度市场容量确定若干个取样月份；
37、基准额确定模块，用于根据若干个取样月份确定每个产品名称的月度销售基准额；
38、增长系数计算模块，用于根据每个产品名称的年度销售额和月度销售基准额确定每个产品名称的增长系数；
39、销售额占比获取模块，用于获取各用户痛点对应的各产品名称的品牌销售额占比年度曲线，每个产品名称具有各自对应的用户痛点集；
40、拟合模块，用于对关联于同一用户痛点的产品名称的品牌销售额占比年度曲线拟合得到用户痛点的痛点年度趋势曲线；
41、筛选模块，用于筛选出痛点年度趋势曲线为下降曲线的用户痛点为待评估痛点；
42、推送模块，用于若不包含待评估痛点的每个产品名称的增长系数的均值与每个产品名称的增长系数均值符合预设条件，则推将该待评估痛点标记为趋势下降痛点并推送给用户。
43、在所述基于生成式ai的电商产品市场分析系统中，优选地，年度市场容量包含各个月份的市场子容量，所述根据年度市场容量确定若干个取样月份，包括：采用filter函数二次去除年度市场容量中每月容量中的极值，得到剩余月份的市场子容量，将剩余月份作为取样月份。
44、在所述基于生成式ai的电商产品市场分析系统中，优选地，根据若干个取样月份确定每个产品名称的月度销售基准额，包括：将产品名称的在每个取样月份的销售额的平均值作为产品名称的月度销售基准额。
45、在所述基于生成式ai的电商产品市场分析系统中，优选地，所述chatgpt模型通过大量用户交互数据训练得到，用户交互数据包括产品信息及对应的用户评价；将所述竞品集输入chatgpt模型中以得本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于生成式AI的电商产品市场分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于生成式AI的电商产品市场分析方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的基于生成式AI的电商产品市场分析方法，其特征在于，年度市场容量包含各个月份的市场子容量，所述根据年度市场容量确定若干个取样月份，包括：
4.如权利要求2所述的基于生成式AI的电商产品市场分析方法，其特征在于，根据若干个取样月份确定每个产品名称的月度销售基准额，包括：
5.如权利要求1所述的基于生成式AI的电商产品市场分析方法，其特征在于，
6.基于生成式AI的电商产品市场分析系统，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的基于生成式AI的电商产品市场分析系统，其特征在于，还包括：
8.如权利要求7所述的基于生成式AI的电商产品市场分析方法，其特征在于，年度市场容量包含各个月份的市场子容量，所述根据年度市场容量确定若干个取样月份，包括：
9.如权利要求7所述的基于生成式AI的电商产品市场分析方法，其特征在于，根据若干个取样月
10.如权利要求6所述的基于生成式AI的电商产品市场分析方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.基于生成式ai的电商产品市场分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于生成式ai的电商产品市场分析方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的基于生成式ai的电商产品市场分析方法，其特征在于，年度市场容量包含各个月份的市场子容量，所述根据年度市场容量确定若干个取样月份，包括：
4.如权利要求2所述的基于生成式ai的电商产品市场分析方法，其特征在于，根据若干个取样月份确定每个产品名称的月度销售基准额，包括：
5.如权利要求1所述的基于生成式ai的电商产品市场分析方法，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：王宇，李斌，
申请(专利权)人：深圳前海浩方科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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