【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字营销，更具体地说，本专利技术涉及一种云数字化营销的优化系统。
技术介绍
1、随着信息技术的高速发展，在现代数字化时代，营销活动越来越依赖于互联网和数字化技术。然而，许多企业在数字化营销中面临一些挑战，包括数据分析不足、营销策略不准确、资源分配不合理等。
2、传统的云数字化营销的优化系统往往缺乏个性化定制能力，无法结合消费者行为数据、竞争对手数据与市场环境数据等多方面数据来提供个性化的解决方案，传统系统无法有效利用大数据和人工智能技术来进行数据分析和制定个性化的营销策略，未考虑对制定的营销策略进行优化。
3、鉴于此，本专利技术提出一种云数字化营销的优化系统以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种云数字化营销的优化系统，包括：
2、数据采集模块，用于获取市场营销数据；
3、数据处理模块，用于对市场营销数据进行处理，获得营销特征数据集；
4、营销策略制定模块，用于根据营销特征数据集对不同用户制定个性化营销策略；
5、效果评估模块，用于判断制定的个性化营销策略是否有效；
6、优化效果模块，用于同时进行n种个性化营销策略，比较不同的个性化营销策略效果，选择最优营销策略。
7、进一步地，所述市场营销数据包括：消费者行为数据、竞争对手数据与市场环境数据。
8、进一步地，所述消费者行为数据包括m周内购买
9、进一步地，所述用于对市场营销数据进行处理，获得营销特征数据的方法包括：
10、检测并去除掉消费者行为数据、竞争对手数据和市场环境数据中的异常和重复数据，使用插值法填充数据中的缺失值，并对数据进行标准差归一化处理，转换为具有均值为0和标准差为1的标准正态分布，消除数据之间的量纲影响，最终整理得到归一化处理后的营销特征数据集。
11、进一步地，所述用于根据营销特征数据集对不同用户制定个性化营销策略的方法包括：
12、构建营销推荐模型，营销推荐模型的输入为历史营销特征数据集；输出标签为不同营销策略。
13、进一步地，所述营销推荐模型的构建方法包括，
14、将历史营销特征数据集划分为训练集和测试集，将训练集中历史营销特征数据集作为输入数据，将训练集中不同营销策略作为输出数据，对分类器进行训练，创建并训练分类器，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试；
15、当预测的不同营销策略与实际的不同营销策略之间的多元交叉熵损失函数误差在0.1以内时，输出满足预设准确度的分类器作为训练好的营销推荐模型，营销推荐模型为多元逻辑回归模型。
16、所述交叉熵损失函数为：l＝-∑_n′(∑_i·y_n′i·log(p__n′i))；其中，l为多元交叉熵损失函数值；y_n′i为数据点n′对应的真实营销策略标签在第i个营销策略位置的值；log(p_n′i)为模型预测第n′个数据点落在第i个营销策略的自然对数概率；
17、选用adam算法作为优化器，adam优化器用于调整模型参数以最小化多元交叉熵的损失值；
18、进一步地，所述历史营销特征数据集还包括验证集，使用验证集的历史营销特征数据集来验证模型的性能，通过模型在验证集上的表现来调整模型的学习率；
19、设立一个预设的学习率区间，该区间内包含一系列学习率值，对于预设的学习率区间内的每一个学习率值，利用模型以及训练数据开展一次独立的训练过程，并用验证数据对模型的性能进行评估；
20、对比所有学习率下的模型表现，选择出能使模型在验证集上表现最优的学习率；在确定出最优学习率后，用最优学习率重新对全部训练数据进行训练，获得最终的优化模型。
21、进一步地，所述用于判断制定的个性化营销策略是否有效的方法包括，
22、收集通过对不同用户制定个性化营销策略后达到的总营销额，将制定个性化营销策略达到的总营销额与预设未制定个性化营销策略达到的总营销额阈值相比对；
23、若制定个性化营销策略达到的总营销额小于等于预设未制定个性化营销策略达到的总营销额阈值，则判断制定的个性化营销策略无效；
24、若制定个性化营销策略达到的总营销额大于预设未制定个性化营销策略达到的总营销额阈值，则判断制定的个性化营销策略有效。
25、进一步地，所述用于同时进行n种个性化营销策略，比较不同的个性化营销策略效果，选择最优营销策略的方法包括，通过电子商务平台分别记录进行n种个性化营销策略后达到的总营销额，选择使总营销额达到最多的个性化营销策略作为最优营销策略。
26、一种云数字化营销的优化方法，其基于所述的一种云数字化营销的优化系统实现，包括：
27、s1、获取市场营销数据；
28、s2、对市场营销数据进行处理，获得营销特征数据集；
29、s3、根据营销特征数据集对不同用户制定个性化营销策略；
30、s4、判断制定的个性化营销策略是否有效；
31、s5、同时进行n种个性化营销策略，比较不同的个性化营销策略效果，选择最优营销策略。
32、本专利技术一种云数字化营销的优化系统的技术效果和优点：
33、1.通过收集消费者行为数据，分析周内购买产品数量、购买产品金额和购买产品种类等数据，企业可以更准确地了解消费者的购买行为和消费趋势，从而优化产品定位和市场推广策略，满足消费者的需求，通过对竞争对手数据的分析，企业可以评估自身产品的市场竞争力，制定更有竞争力的定价策略，优化产品特性，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出，通过对市场环境数据的分析，企业可以把握市场的发展趋势，预测未来的市场需求和变化，从而及时调整业务战略，避免市场风险，抓住机遇。
34、2.通过分析用户的营销特征数据，可以根据不同消费者的特点制定个性化的营销策略，帮助企业更好地满足用户的需求，提供个性化的产品推荐和定制化的营销活动，从而提高用户的满意度和忠诚度；效果评估模块，可以对制定的个性化营销策略进行评估，帮助企业及时调整和优化营销策略，以提高营销效果和回报；优化效果模块，可以同时进行多个个性化营销策略的实施，并比较不同策略的效果，帮助企业最大程度地提升营销效果。
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1.一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述市场营销数据包括：消费者行为数据、竞争对手数据与市场环境数据。
3.根据权利要求2所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述消费者行为数据包括m周内购买产品数量、购买产品金额与购买产品种类；竞争对手数据包括对手产品价格、对手产品销售额与对手消费者基数；市场环境数据包括行业发展趋势、国内生产总值与通货膨胀率；消费者行为数据通过Salesforce客户关系管理平台获取，竞争对手数据通过Prisync竞争对手价格追踪和监控工具获取，市场环境数据通过Statista统计门户网站获取。
4.根据权利要求3所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述用于对市场营销数据进行处理，获得营销特征数据的方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述用于根据营销特征数据集对不同用户制定个性化营销策略的方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所
7.根据权利要求6所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述历史营销特征数据集还包括验证集，使用验证集的历史营销特征数据集来验证模型的性能，通过模型在验证集上的表现来调整模型的学习率；
8.根据权利要求7所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述用于判断制定的个性化营销策略是否有效的方法包括，
9.根据权利要求8所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述用于同时进行n种个性化营销策略，比较不同的个性化营销策略效果，选择最优营销策略的方法包括，通过电子商务平台分别记录进行n种个性化营销策略后达到的总营销额，选择使总营销额达到最多的个性化营销策略作为最优营销策略。
10.一种云数字化营销的优化方法，其基于权利要求1至9中任一项所述的一种云数字化营销的优化系统实现，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述市场营销数据包括：消费者行为数据、竞争对手数据与市场环境数据。
3.根据权利要求2所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述消费者行为数据包括m周内购买产品数量、购买产品金额与购买产品种类；竞争对手数据包括对手产品价格、对手产品销售额与对手消费者基数；市场环境数据包括行业发展趋势、国内生产总值与通货膨胀率；消费者行为数据通过salesforce客户关系管理平台获取，竞争对手数据通过prisync竞争对手价格追踪和监控工具获取，市场环境数据通过statista统计门户网站获取。
4.根据权利要求3所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述用于对市场营销数据进行处理，获得营销特征数据的方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种云数字化营销的优化系统，其特征在于，所述用于根据营销特征数据集对不同用户制定个性...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹德平，黄婷婷，吴奕群，
申请(专利权)人：厦门怒赞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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