本发明专利技术公开了一种基于目标客户及市场数据处理方法，涉及数据分析技术领域，包括：获取每一个目标客户的浏览行为，确定每一个目标客户的特征数据，基于每一个目标客户的特征数据，对目标客户的特征数据进行分析，确定每一个目标客户的期待需求，基于每一个目标客户的期待需求，搜索市场数据中每一个满足期待需求的产品，组建为期待产品矩阵，基于期待产品矩阵，筛选出期待产品矩阵中满足期待需求的产品，计算每一个期待产品的期待满意度，基于每一个期待产品的期待满意度，对矩阵中的期待产品按照期待满意度进行降序显示输出。本发明专利技术的优点在于：使目标客户更容易找到符合其需求的产品，提高客户对推荐产品的满意度，有助于提升销售转化率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，具体涉及一种基于目标客户及市场数据处理方法。
技术介绍
1、目标客户及市场数据是企业在制定营销策略和经营计划时根据目标客户涉及企业希望吸引的特定客户群体，包括年龄、性别、地理位置等因素。市场数据则涉及整个市场的信息，如规模、增长趋势、竞争情况等，通过分析特定人群所面对的市场数据，做出相关决策。
2、由于现有市场数据处理依赖于市场调查和数据分析，如果数据采集方法不当或样本不代表性，可能导致对目标客户和市场的错误理解，其次市场动态变化，尤其是在快速发展的行业。目标客户的喜好受外在因素影响，采集的数据不能及时更新，导致分析处理结果不准确，对于最终的决策偏差较大。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供一种基于目标客户及市场数据处理方法，本技术方案解决了上述的现有市场数据处理依赖于市场调查和数据分析，如果数据采集方法不当或样本不代表性，可能导致对目标客户和市场的错误理解，其次市场动态变化，尤其是在快速发展的行业。目标客户的喜好受外在因素影响，采集的数据不能及时更新，导致分析处理结果不准确，对于最终的决策偏差较大的问题。
2、为达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于目标客户及市场数据处理方法，包括：
4、基于后台浏览记录，获取每一个目标客户的浏览行为，确定每一个目标客户的特征数据；
5、基于每一个目标客户的特征数据，对目标客户的特征数据进行分析，确定每一个目标客户的期待需求；
>6、基于每一个目标客户的期待需求，搜索市场数据中每一个满足期待需求的产品，组建为期待产品矩阵；7、基于期待产品矩阵，筛选出期待产品矩阵中满足期待需求的产品，计算每一个期待产品的期待满意度；
8、基于每一个期待产品的期待满意度，对矩阵中的期待产品按照期待满意度进行降序显示输出。
9、优选的，基于每一个目标客户的特征数据，对目标客户的特征数据进行分析，确定每一个目标客户的期待需求具体包括：
10、基于每一个目标客户的特征数据，确定每一个目标客户的特征数据中的特征浏览属性；
11、基于每一个目标客户的特征数据，确定每一个目标客户的特征数据中的特征浏览时间；
12、基于每一个目标客户的特征数据，确定每一个目标客户的特征数据中的特征浏览频率；
13、建立目标客户期待需求评估模型；
14、基于目标客户的特征数据中的特征浏览属性、特征浏览时间和特征浏览频率，通过目标客户期待需求评估模型，对目标客户的特征数据进行评估，获得每一个目标客户的期待需求；
15、其中，目标客户期待需求评估模型具体为：
16、
17、式中，v为每一个目标客户的特征数据中的特征浏览属性，u为每一个目标客户的特征数据中的特征浏览时间，h为每一个目标客户的特征数据中的特征浏览频率，，，均为模型的系数。
18、优选的，基于每一个目标客户的期待需求，搜索市场数据中每一个满足期待需求的产品，组建为期待产品矩阵具体包括：
19、基于每一个目标客户的特征数据，确定每一个目标客户的特征数据中的若干个子标签数据；
20、基于每一个目标客户的特征数据中的若干个子标签数据，筛选出市场数据中满足目标客户的特征数据中的一个或多个子标签数据的产品；
21、将每一个满足目标客户的特征数据中的一个或多个子标签数据的产品，组建为期待产品矩阵a；
22、其中，期待产品矩阵a具体为：
23、
24、矩阵中，为第i个满足目标客户的特征数据中的一个或多个子标签数据的第j个产品，m为特征数据与子标签数据的总数，n为产品的总数。
25、优选的，基于期待产品矩阵，筛选出期待产品矩阵中满足期待需求的产品，计算每一个期待产品的期待满意度具体包括：
26、基于期待产品矩阵，根据期待产品矩阵中的特征数据筛选出若干个特征数据数组；
27、基于若干个特征数据数组，通过特征数据下的子标签数据，针对每一个特征数据数组中满足期待需求的产品，根据符合子标签的数量进行评分，获得若干个特征数据数组内的每一个产品评分值；
28、基于若干个特征数据数组内的每一个产品评分值，将特征数据数组中每一个产品与评分值进行绑定，组建产品综合评分数组；
29、基于产品满意度综合数组，确定产品评分值的平均值，根据评分平均值筛选出最优评分综合数组与次优评分综合数组；
30、基于最优评分综合数组与次优评分综合数组，通过标量值计算公式，计算最优评分综合数组与次优评分综合数组中每一个产品的评分的标量值，获得最优标量值评分数组与次优标量值评分综合数组；
31、基于最优标量值评分数组与次优标量值评分综合数组，通过向量距离计算公式，分别计算最优标量值评分数组与满意度综合数组之间的向量距离和次优标量值评分综合数组与满意度综合数组之间的向量距离，记为最优向量标量值评分数组和次优向量标量值评分数组；
32、基于最优向量标量值评分数组和次优向量标量值评分数组，通过期待满意度，最优向量标量值评分数组和次优向量标量值评分数中每一个期待产品的期待满意度；
33、其中，标量值计算公式为：
34、
35、式中，x为最优标量值评分数组，y为次优标量值评分综合数组，为最优评分数组中第i个产品的评分，为次优评分综合数组中第i个产品的评分；
36、其中，向量距离计算公式为：
37、
38、式中，为最优向量标量值评分数组，为次优向量标量值评分数组；为最优标量值评分数组中第i个产品的评分的标量值，为次优标量值评分数组中第i个产品的评分的标量值；
39、其中，满意度计算公式为：
40、
41、式中，r为每一个期待产品的期待满意度。
42、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
43、本专利技术提出一种基于目标客户及市场数据处理方法。通过分析目标客户的浏览行为和特征数据，识别他们的期待需求，并提供满足这些需求的个性化产品推荐。具体通过分析后台浏览记录，确定每个目标客户的特征数据。然后，基于这些特征数据进行需求分析，搜索市场数据中满足需求的产品，形成期待产品矩阵。接下来，计算每个产品的期待满意度，并按照满意度降序排列，以提供优先展示符合客户期望的产品。通过此方式：使目标客户更容易找到符合其需求的产品，提高客户对推荐产品的满意度，有助于提升销售转化率。
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，基于每一个目标客户的特征数据，对目标客户的特征数据进行分析，确定每一个目标客户的期待需求具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，所述目标客户期待需求评估模型具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，基于每一个目标客户的期待需求，搜索市场数据中每一个满足期待需求的产品，组建为期待产品矩阵具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，基于期待产品矩阵，筛选出期待产品矩阵中满足期待需求的产品，计算每一个期待产品的期待满意度具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，所述标量值计算公式为：
7.根据权利要求6所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，所述向量距离计算公式为：
8.根据权利要求7所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，所述满意度计算公式为：
...
【技术特征摘要】
1.一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，基于每一个目标客户的特征数据，对目标客户的特征数据进行分析，确定每一个目标客户的期待需求具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，所述目标客户期待需求评估模型具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于目标客户及市场数据处理方法，其特征在于，基于每一个目标客户的期待需求，搜索市场数据中每一个满足期待需求的产品，组建为期待...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋亚明，卢庆帅，张庆，汤燕，宋明霞，
申请(专利权)人：南京守约信息技术有限公司，
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。