基于人工智能的商品营销方法及系统与流程

本发明涉及商品营销，尤其涉及基于人工智能的商品营销方法及系统。

背景技术：

1、在当今竞争激烈的商业环境中，商品营销作为企业连接消费者、促进销售增长的关键环节，正面临着前所未有的挑战。传统营销方式往往依赖于广撒网式的广告宣传和经验主义的策略制定，存在较多不足之处。

2、传统营销方式往往依赖于广泛的广告投放和市场调研，但这种方式难以精准地触及目标消费群体。由于缺乏深入的用户数据分析和个性化标签体系，营销活动往往只能覆盖到部分潜在客户，针对性差导致资源浪费和营销效果不佳。市场环境和消费者需求的变化速度日益加快，但传统营销策略往往调整滞后，难以及时响应市场变化。固定的营销模板和策略难以适应多样化的用户需求，导致用户体验不佳，转化率下降。传统营销决策往往依赖于经验和直觉，缺乏科学的数据分析和支持。这种决策方式不仅效率低下，而且容易出错，难以在激烈的市场竞争中取得优势。

3、因此，有必要提供基于人工智能的商品营销方法及系统解决上述技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供基于人工智能的商品营销方法及系统用于解决传统营销方式针对性差导致资源浪费和营销效果不佳、难以适应多样化的用户需求以及效率低下的问题。

2、本发明提供的基于人工智能的商品营销方法，所述营销方法包括以下步骤：

3、周期性地获取销售平台用户的行为数据，并生成用户标签；

4、基于生成的用户标签，通过聚类分析方法将相似标签的用户归为一类，并从每类用户标签中标识出代表性用户标签；

5、基于业务需求，对各代表性用户标签进行权重分配，划分代表性用户标签的优先级；

6、根据划分的代表性用户标签的优先级，通过相关性分析，为每一优先级类别制定相匹配的营销模板；

7、为制定的营销模板设定多个延伸的营销策略，并为每个延伸策略设置对应的匹配系数；

8、实时获取销售平台上的用户行为数据，通过提取更新用户标签，为用户动态分配与其行为特征相匹配的营销模板；

9、基于设定的匹配系数，为分配给用户标签的营销模板选择延伸营销策略，并执行相应的营销活动。

10、优选的，所述周期性地获取销售平台用户的行为数据，并生成用户标签，具体包括以下步骤：

11、设定固定的时间周期从销售平台收集用户的行为数据，包括但不限于检索数据、交易记录、售后记录以及评价数据；

12、利用数据清洗技术去除用户的行为数据的噪声和异常值，提取出对用户行为描述相关的特征；

13、通过关联规则挖掘算法对提取的用户行为描述相关的特征进行识别，生成多维度的用户标签。

14、优选的，所述基于生成的用户标签，通过聚类分析方法将相似标签的用户归为一类，并从每类用户标签中标识出代表性用户标签，具体包括以下步骤：

15、根据用户标签的相似度，采用k-means或层次聚类中的任意一种聚类分析方法，将用户分为不同的类别；

16、通过统计计算同类别用户中各标签的频率，从每类用户标签中统计出频率最高的标签，标识作为代表性用户标签。

17、优选的，所述基于业务需求，对各代表性用户标签进行权重分配，划分代表性用户标签的优先级，具体包括以下步骤：

18、基于业务需求对不同的代表性用户标签进行综合评估，并按照综合评估的分数进行对应的权重分配，其中，业务需求具体包括提升销售额和增强用户黏性；

19、根据权重分配的结果，将代表性用户标签划分为不同的优先级类别，其中，优先级类别包括高优先级、中优先级和低优先级。

20、优选的，所述根据划分的代表性用户标签的优先级，通过相关性分析，为每一优先级类别制定相匹配的营销模板，具体包括以下步骤：

21、根据各优先级类别的用户标签和业务需求，设计对应的营销模板，其中，营销模板包括优惠信息和产品推荐；

22、利用数据分析工具，评估营销模板与代表性用户标签之间的相关性数值，根据预设的相关性数值评估阈值，对营销模板进行验证。

23、优选的，所述为制定的营销模板设定多个延伸的营销策略，并为每个延伸策略设置对应的匹配系数，具体包括以下步骤：

24、为每个营销模板设计多个延伸的营销策略，具体包括限时折扣、会员专享以及满减优惠；

25、根据营销策略的时效性和历史用户群体的接受性，为每个延伸策略设置相应的匹配系数。

26、优选的，所述实时获取销售平台上的用户行为数据，通过提取更新用户标签，为用户动态分配与其行为特征相匹配的营销模板，包括以下步骤：

27、利用实时数据处理技术，持续监控销售平台上的用户行为数据变化，并提取当前用户标签；

28、根据用户当前的行为数据，实时更新用户标签，并将更新的用户标签与已有的营销模板进行相关性分析；

29、基于更新的用户标签和相关性分析结果，从多个营销模板中选择与更新的用户标签最为匹配的模板。

30、基于人工智能的商品营销系统，所述营销系统包括：

31、数据获取模块，用于周期性地获取销售平台用户的行为数据，并生成用户标签；

32、标签归类模块，用于基于生成的用户标签，通过聚类分析方法将相似标签的用户归为一类，并从每类用户标签中标识出代表性用户标签；

33、权重分配模块，用于基于业务需求，对各代表性用户标签进行权重分配，划分代表性用户标签的优先级；

34、模板定义模块，用于根据划分的代表性用户标签的优先级，通过相关性分析，为每一优先级类别制定相匹配的营销模板；

35、策略定义模块，用于为制定的营销模板设定多个延伸的营销策略，并为每个延伸策略设置对应的匹配系数；

36、分配模块，用于实时获取销售平台上的用户行为数据，通过提取更新用户标签，为用户动态分配与其行为特征相匹配的营销模板；

37、匹配模块，用于基于设定的匹配系数，为分配给用户标签的营销模板选择延伸营销策略，并执行相应的营销活动。

38、与相关技术相比较，本发明提供的基于人工智能的商品营销方法及系统具有如下有益效果：

39、本发明通过精准分析用户行为数据、实施聚类分析与优先级排序，显著提高了营销的精准度与资源配置效率，同时，灵活设定并动态调整营销模板与延伸策略，不仅增强了营销活动的灵活应变能力，还极大地提升了用户的参与度和转化率，这一系列举措共同促进了数据驱动的决策制定，确保了企业能够灵活应对市场变化，持续优化营销活动。

1.基于人工智能的商品营销方法，其特征在于，所述营销方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的商品营销方法，其特征在于，所述周期性地获取销售平台用户的行为数据，并生成用户标签，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的商品营销方法，其特征在于，所述基于生成的用户标签，通过聚类分析方法将相似标签的用户归为一类，并从每类用户标签中标识出代表性用户标签，具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的商品营销方法，其特征在于，所述基于业务需求，对各代表性用户标签进行权重分配，划分代表性用户标签的优先级，具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的商品营销方法，其特征在于，所述根据划分的代表性用户标签的优先级，通过相关性分析，为每一优先级类别制定相匹配的营销模板，具体包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的商品营销方法，其特征在于，所述为制定的营销模板设定多个延伸的营销策略，并为每个延伸策略设置对应的匹配系数，具体包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的商品营销方法，其特征在于，所述实时获取销售平台上的用户行为数据，通过提取更新用户标签，为用户动态分配与其行为特征相匹配的营销模板，包括以下步骤：

8.基于人工智能的商品营销系统，应用于如权利要求1-7任意一项所述的基于人工智能的商品营销方法，其特征在于，所述营销系统包括：