【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电商服务，尤其涉及一种线上线下电商服务方法及系统。
技术介绍
1、线上线下电商服务方法能够充分整合线上和线下渠道，以满足不同消费者的需求和购物习惯，通过提供多元化的购物体验，包括在线浏览、线下实体店体验、线上线下互动等，可以增强品牌的可及性和影响力，提高销售机会，加强客户忠诚度，提升企业竞争力。然而，传统的线上线下电商服务方法对于商品的推送效果较差，不能很好满足用户的喜好，并且对于线下商品配送不及时，导致用户满意度下降。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种线上线下电商服务方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种线上线下电商服务方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取线下商店数据；对线下商店数据进行线下商店坐标提取，生成线下商店坐标数据；根据线下商店坐标数据建立线上商店三维地图，并利用线下商店数据对线上商店三维地图进行商店信息数据填充，生成线上交易平台；
4、步骤s2：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；根据用户商品喜好数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；
5、步骤s3：获取用户收货坐标数据；当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台的线下商店坐标数据进行商品配送路线实时采集，生
6、步骤s4：获取历史配送路线-时间关系数据；利用卷积神经网络算法与历史配送路线-时间关系数据建立配送时间预测模型；将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；
7、步骤s5：对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
8、本专利技术通过获取线下商店数据并提取坐标，能够创建具体准确的线下商店位置信息，然后将这些数据应用于构建线上商店的三维地图，并将线下商店信息与之关联，从而生成一个丰富的线上交易平台，有助于提升用户体验，使他们能够更轻松地找到附近的商店、查找商店信息，增强了线上购物的便捷性和真实性，并且便于后续步骤中用户对商品进行下单后寻找最近的商铺进行配送，大大缩短了配送时间，进一步促进了线上线下电商的融合和发展。通过采集用户商品喜好数据并利用这些数据实现个性化商品推送，可以提高用户的购物体验，个性化线上交易平台能够根据用户的兴趣、需求以及商品的折扣程度向其推荐相关的商品，从而有望提高用户的满意度和购物意愿，同时也促进了线上交易平台的销售额增长，这种个性化推荐系统有助于满足不同用户的独特需求，提高了电商平台的竞争力。通过获取用户的收货坐标数据和采集交易订单数据，结合个性化线上交易平台的线下商店坐标数据，实时生成商品的配送路线数据，可大大提高商品配送的效率和准确性，用户的收货坐标数据可以帮助确定配送地址，减少配送错误的可能性，根据交易订单数据和线下商店坐标，可以实时计算最优的商品配送路线，从而降低配送成本，提高送货速度，减少交货延迟，这不仅提高了用户的满意度，还有望减少电商平台的运营成本，增加效益，对提升电商服务的效率和用户体验都有积极作用。通过获取历史配送路线与时间关系数据，应用卷积神经网络算法，建立配送时间预测模型，这个模型可以在实时情况下，根据当前的实时商品配送路线数据，预测出配送的时间，从而能够更准确地估计商品送达的时间，通过利用历史数据与深度学习算法提高配送时间的准确性，降低了不确定性，从而有助于提高用户对配送服务的信任，进一步提高用户满意度，减少投诉和纠纷，同时也有望提高电商平台的运营效率和客户忠诚度。通过不断调整和改进配送时间预测数据，系统能够更准确地估计商品到达时间，从而提高了整体配送的准时性和可靠性。将优化后的配送时间预测数据传输至终端进行反馈，使得用户了解较为精准的配送时间。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：获取线下商店数据；
11、步骤s12：对线下商店数据进行商店坐标数据提取，生成线下商店坐标数据；
12、步骤s13：根据线下商店坐标数据建立线下商店的线上三维地图；
13、步骤s14：将线下商店坐标数据传输至线上三维地图进行商店坐标的映射处理，生成线上商店三维地图；
14、步骤s15：将线上商店三维地图的线下商店坐标数据作为数据节点进行线上交易平台框架构建，生成线上交易平台框架，并利用线下商店数据对线上交易平台框架的数据节点进行商店信息数据填充，从而生成线上交易平台。
15、本专利技术通过获取线下商店数据，电商平台能够建立广泛的商品供应网络，增加了平台商品的多样性，为用户提供更多购物选择，有助于吸引线下商店合作，扩大电商平台的业务范围。商店坐标数据提取使得能够准确地标记每个线下商店的位置，有助于用户更容易找到附近的商店，提高了线下商店的可见性。创建线下商店的线上三维地图使得用户可以以虚拟的方式浏览商店的布局和结构，提前规划他们的购物路线，或者商家能够确定最近的商铺进行配送，提高了用户的购物体验和导航便捷性。通过映射处理，确保线上三维地图中的商店位置与实际线下商店的坐标精准匹配，提高了导航的准确性。基于线上商店三维地图，建立了线上交易平台的框架，使得用户可以在虚拟世界中模拟线下购物的体验，增加了用户参与感，提高了购物的互动性。通过将线下商店数据与线上交易平台框架相结合，使得用户可以获得关于商店的详细信息，例如营业时间、商品种类、特别优惠等，提高了用户的购物决策能力，增加了用户对平台的信任。
16、优选地，步骤s2包括以下步骤：
17、步骤s21：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；
18、步骤s22：对用户商品喜好数据进行商品类别分类处理，生成分类商品喜好数据，并对分类商品喜好数据进行商品喜好类别的优先级排序，生成优先级商品喜好类别数据；
19、步骤s23：根据优先级商品喜好类别数据进行用户的推送商品类别方案设计，生成推送商品类别方案；
20、步骤s24：根据推送商品类别方案对线上交易平台进行推送商品类别数据提取，生成推送商品类别数据，对推送商品类别数据进行商品的促销数据采集，生成商品促销数据；
21、步骤s25：根据推送商品类别数据与商品促销数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台。
22、本专利技术通过采集用户的商品喜好数据，可以更好地了解每个用户的兴趣和偏好，有助于提供个性化的购物体验，增加用户参与感，提高购物的满意度。将商品喜好数据分类和排序，使电商平台能够更精确地理解用户的兴趣，通过优先级排序，可以确定哪些商品类别对用户更重要，从而更精准地进行个性化推荐，提高用户满意度和购买率。根据用户的优先级商本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种线上线下电商服务方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S25包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
8.一种线上线下电商服务系统，其特征在于，用于执行如权利要求1至7所述的线上线下电商服务方法，该线上线下电商服务系统包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项中所述的线上线下电商服务方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处
...【技术特征摘要】
1.一种线上线下电商服务方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的线上...
【专利技术属性】
技术研发人员：景云龙，
申请(专利权)人：湖南惜时网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。