【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子商务，具体为一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统。
技术介绍
1、随着互联网技术的飞速发展和电子商务的蓬勃兴起，电商平台已成为消费者购物的主要渠道之一。电商平台的日常运营产生了大量的订单信息，这些信息包括但不限于订单号、购买者信息、商品详情、支付状态、物流跟踪等。然而，随着订单数量的激增，传统的订单处理方式已无法满足市场对于高效率和高准确性的需求。
2、现有的订单处理系统多依赖于人工操作，这不仅耗时耗力，而且容易出错，导致客户体验下降。此外，手动处理大量数据的效率低下，难以实时响应市场变化和客户需求。在大数据时代背景下，如何有效利用这些数据资源，提高订单处理的自动化和智能化水平，成为了电商平台亟需解决的问题。
3、一些先进的电商平台开始尝试应用数据分析和机器学习技术来优化订单处理流程。然而，这些尝试通常局限于单一的数据处理环节，缺乏系统性的整合和智能化的决策支持。因此，市场上迫切需要一种能够全面分析订单信息、智能预测订单趋势、自动制定处理策略，并实时调整以适应市场变化的订单信息智能处理系统。
4、为了解决上述缺陷，现提供技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有电商订单信息智能处理系统通常局限于单一的数据处理环节，缺乏系统性的整合和智能化的决策支持的问题，而提出一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于大数据的电商订单信息智
4、信息获取模块，用于对用户的订单信息进行获取并解析；
5、订单分析模块，用于对获取的订单信息进行分析；
6、决策模块，用于根据订单分析结果自动生成最优的订单处理策略；具体步骤如下：
7、接收来自订单分析模块的数据，订单处理策略包括订单趋势预测、用户购买行为分析及促销活动建议；
8、其中订单趋势预测步骤如下：
9、首先利用时间序列分析及机器学习技术对订单量进行趋势预测；
10、再通过对季节性因素、促销活动及市场动态对趋势的影响进行预测修正，分别通过季节性因素、促销活动及市场动态分析得到季度比值、促活值及市态值，归一化处理后代入以下公式：以得到修参值xcz，式中jbz、chz及stz分别为季度比值、促活值及市态值，、及分别为季度比值、促活值及市态值的预设权重系数；
11、再将计算得到的修参值分别与预设的五个修参值区间进行比对，其中五个修参值区间分别对应设置着五个修正等级，五个修正等级分别对应为对趋势预测的修正程度；当确定得到的实时修参值所对应的修参值区间后，则确定对趋势预测的修正程度；
12、自动处理模块，用于根据决策模块确定的处理策略自动处理订单流程，包括订单确定、库存准备及活动确定。
13、进一步的，所述订单趋势预测步骤中通过季节性因素、促销活动及市场动态分析得到季度比值、促活值及市态值的具体步骤如下：
14、季节性因素通过对记录的历史订单量进行获取，截取若干年份进行分析，对若干年份的每个季度订单量进行求和，计算四个季度订单量的比值，并确定当前所属季度，并以该季度比值作为衡量季节性因素对订单影响的标准；
15、促销活动通过采集用户参与度、覆盖率及转换率进行分析，用户参与度包括用户对促销活动的平均浏览时间、点赞量、转发量及评论次数进行综合分析，将得到的平均浏览时间、点赞量、转发量及评论次数分别标定为ls、dz、zf及pl，归一化处理后代入以下公式：以得到用参值ycz；
16、覆盖率为促销活动触及的目标客户群体的比例与促销活动覆盖人群的数量相乘，并记为覆盖值；
17、转换率为参与促销活动的用户中实际进行下单的比例，记为转率值；
18、将计算得到的用参值、覆盖值及转率值归一化处理后代入以下公式：以得到促活值chz；式中 、 及分别为用参值、覆盖值及转率值的预设权重系数；
19、市场动态通过市场增长率、市场份额变化及竞争强度进行分析；市场增长率为在预设时间段内该订单同类的市场规模增长数量，通过人数数量进行量化，并记为市增值；
20、市场份额变化通过统计在市场所占份额的变化，并记为份占比；
21、竞争强度通过统计该订单种类其他同类竞品的总数量加上同类竞品市场份额之和，记为竞强值；
22、将得到的市增值、份占比及竞强值分别标定为sz、fz及jq，归一化处理后代入以下公式：以得到市态值stz。
23、进一步的，所述订单处理策略中用户购买行为分析的具体操作步骤如下：
24、首先通过提取和构建分析特征；
25、再使用统计方法和数据挖掘技术来识别和构建对用户购买行为有影响的特征；
26、然后根据用户的购买行为特征，将用户划分为不同的群体或细分市场，并使用无监督学习方法来识别用户群体；
27、再应用关联规则挖掘技术发现用户购买行为中的频繁模式和关联关系；并对用户购买商品之间的关联性进行分析；
28、使用机器学习模型来预测用户的购买行为，并根据用户的历史购买数据和行为模式，预测其未来的购买概率和偏好；
29、再根据用户购买行为分析的结果，制定个性化的营销策略和产品推荐，设计针对性的促销活动。
30、进一步的，所述订单处理策略中促销活动建议的具体操作步骤如下：
31、首先通过对历史促销活动的数据进行获取，并通过促活值的计算方式得到不同促销活动的促活值；
32、再对获取促销活动的平均获客成本、持续性及风险评估进行分析；其中平均获客成本通过计算吸引每个新客户所需的平均成本，并将平均成本记为吸客值；
33、持续性通过分析促销活动能够吸引客户的平均时长，记为持续值；
34、风险评估通过对促销活动带来的风险，并根据评估对风险赋予1-10的评分，记为风险值；
35、再将得到的促活值、吸客值、持续值及风险值归一化处理后将促活值作为底圆半径建立底圆，并以持续值与常数k乘积作为高建立圆柱体，再以建立的圆柱体质心为圆心，吸客值与风险值之和为半径，建立横向的切圆，并以横向切圆对建立的圆柱体进行左右横向贯穿切割，计算切割后异形体的体积，记为优级值；
36、将所有历史促销活动的优级值按照大小进行排序，并筛选与订单产品相匹配的促销活动进行推行，促销活动的顺序按照优级值大小进行依次推行。
37、进一步的，所述自动处理模块根据决策模块确定的处理策略自动处理订单流程的具体操作步骤如下：
38、其中订单确定包括以下步骤：首先自动检查订单信息的完整性和准确性，包括客户信息、商品信息及支付状态；
39、再根据订单的特定要求包括优先级及特殊处理需求将订单分配给相应的处理团队或自动化系统；
40、最后向客户发送订单确认通知，包括订单详情及预计送达时间信息；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述订单趋势预测步骤中通过季节性因素、促销活动及市场动态分析得到季度比值、促活值及市态值的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述订单处理策略中用户购买行为分析的具体操作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述订单处理策略中促销活动建议的具体操作步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述自动处理模块根据决策模块确定的处理策略自动处理订单流程的具体操作步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述信息获取模块对用户的订单信息进行获取的具体操作步骤如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述订单分析模块对获取的订单信息
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述订单趋势预测步骤中通过季节性因素、促销活动及市场动态分析得到季度比值、促活值及市态值的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述订单处理策略中用户购买行为分析的具体操作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商订单信息智能处理系统，其特征在于，所述订单处理策...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明健，
申请(专利权)人：邯郸鉴晨网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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