恭喜上海五节数据科技有限公司田文军获国家专利权
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龙图腾网恭喜上海五节数据科技有限公司申请的专利一种基于大数据的营销数据分析处理方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115330455B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210985951.3,技术领域涉及:G06Q30/0201;该发明授权一种基于大数据的营销数据分析处理方法及系统是由田文军设计研发完成,并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大数据的营销数据分析处理方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开提供的一种基于大数据的营销数据分析处理方法及系统。该基于大数据的营销数据分析处理方法包括:统计指定企业对应的基本营销信息;根据指定企业对应的基本营销信息进行营销监测信息设置;从各营销渠道后台提取指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的营销数据;并对其进行解析,由此确认各营销渠道对应的营销类型,并进行反馈;本发明有效的解决了当前技术没有对不同营销渠道的营销情况进行分析的问题,为后续企业对营销渠道的选取提供了可靠的决策性的建议,促进了企业对各营销渠道的管理效率,与此同时还为企业后续营销策略的整改提供了明确的方向,规避了当前单一分析维度存在的片面性。
本发明授权一种基于大数据的营销数据分析处理方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于大数据的营销数据分析处理方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:第一步、企业基本营销信息统计:统计指定企业当前投放的营销渠道数目,并获取各营销渠道中对应的关联管理人员数目、各营销渠道对应的注册用户数目和各营销渠道中产品对应的营销日期,进而将各营销渠道按照设定顺序进行编号;第二步、营销监测信息设置:根据各营销渠道中产品对应的营销日期,按照设定时间间隔设定监测周期,同时基于各营销渠道中对应的关联管理人员数目和注册用户数目设置营销占比权重,得到各营销渠道对应的营销占比权重,并记为εi,i表示各营销渠道对应的编号,i=1,2,......n;第三步、企业营销数据提取:从各营销渠道后台提取指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的营销数据,其中,营销数据包括访问数据和订单数据;第四步、企业访问数据解析:根据指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问数据,解析得到指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问营销符合指数;第五步、企业订单数据解析:根据指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的订单数据,解析得到指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的交易营销符合指数;第六步、企业营销效益解析:根据指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问营销符合指数、交易营销符合指数以及各营销渠道对应的占比权重,解析得到指定企业在各营销渠道对应的营销效益评估指数,由此确认各营销渠道对应的营销类型,其中,营销类型包括重点类型和预警类型;第七步、营销渠道解析反馈:提取各重点营销渠道和各预警营销渠道对应的编号,并发送至指定企业营销管理部门;所述设置营销占比权重,具体设置过程为:将各营销渠道中对应的关联管理人员数目进行累加,得到综合管理人员数目,并记为R;将各营销渠道对应的关联管理人员数目和注册用户数目分别记为R0i和R1i,进而通过分析公式分析得到各营销渠道对应的营销占比权重εi,n表示营销渠道数目,s1、s2分别表示为设定的关联管理人员数目、注册用户数目对应的权重因子,e表示自然数;所述访问数据包括访问人员数目、各访问人员对应的账号、各访问人员对应的IP属地、各访问人员对应的初次访问时间点和重复访问人员数目;所述订单数据包括成交订单数目、各成交订单中对应的交易人员账号和各成交订单对应的成交时间点;所述解析得到指定企业在各监测周期内对应的访问营销符合指数,具体解析过程包括以下步骤:从指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问数据中提取重复访问人员数目和访问人员数目,分别记为Cij和Fij,j表示各监测周期对应的编号,j=1,2,......m;从指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问数据中提取各访问人员对应的账号,由此从营销人员信息库中定位出各营销渠道中各监测周期内对应的历史访问人员数目,将各营销渠道中各监测周期内访问人员数目与其历史访问人员数目进行作差,得到各营销渠道中各监测周期内新增访问人员数目,并记为Zij;通过分析公式分析得到各营销渠道中各监测周期内访问人员数目对应的营销符合指数φ1ij,a1、a2、a3分别表示为设定的访问人员数目、新增访问人员数目、重复访问人员数目对应的占比权重因子,Fi′、Ki′、Ci′分别表示为设定的第i个营销渠道在单位监测周期内对应的参考访问人员数目、参考新增比、参考重复访问人员数目;从指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问数据中提取各访问人员对应的IP属地,将各营销渠道中各监测周期内各监测日对应各访问人员对应的IP属地进行相互对比,筛选得出各营销渠道中各监测周期内的IP属地数目和各IP属地对应的访问人员数目,将各营销渠道中各监测周期内对应的IP属地数目记为Sij;将各营销渠道中各监测周期内各IP属地对应的访问人员数目进行相互对比,从中筛选出IP属地对应的最高访问人员数目和最低访问人员数目,并分别记为Rmaxij和Rminij,同时通过均值计算方式计算得出各营销渠道中各监测周期内IP属地平均访问人员数目,记为;根据各营销渠道中各监测周期内对应的IP属地数目,从营销人员信息库中定位出各营销渠道中各监测周期内历史访问IP属地数目,将各营销渠道中各监测周期内IP属地数目与历史访问IP属地数目进行作差,得到各营销渠道中各监测周期内对应的新增IP属地数目,并记为Xij;通过分析公式分析得到各营销渠道中各监测周期内访问人员IP属地对应的营销符合指数φ2ij,a4、a5、a6分别表示为IP属地数目、IP属地均匀度、新增IP属地数目对应的影响权重因子,Si′、Ki″分别表示为设定的第i个营销渠道在单位监测周期内参考IP属地数目、参考IP属地新增比;根据各营销渠道中各监测周期内访问人员数目、访问人员IP属地对应的营销符合指数,通过计算公式计算得出指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问营销符合指数;所述指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问营销符合指数具体计算公式为λij表示为指定企业在第i个营销渠道中第j个监测周期内对应的访问营销符合指数,η1、η2分别表示为访问人数、访问IP属地对应的占比权重因子;所述解析得到指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的交易营销符合指数,具体解析过程包括以下步骤:从指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的订单数据中提取成交订单数目和各成交订单中对应的交易人员账号,将各成交订单中对应的交易人员账号进行相互对比,统计各营销渠道中各监测周期内交易人员数目,将各营销渠道中各监测周期内对应的成交订单数目和交易人员数目分别记为Dij和Hij;基于各营销渠道中各监测周期内各交易人员对应的账号,从营销人员信息库中定位出各营销渠道中各监测周期内历史交易人员数目,将各营销渠道中各监测周期内交易人员数目与其历史交易人员数目进行作差,得到各营销渠道中各监测周期内新增交易人员数目,并记为Yij;从指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的订单数据中提取各成交订单对应的成交时间点,根据各成交订单中对应的交易人员账号,分析得到各营销渠道中各监测周期内各成交订单对应的成交间隔时长,将各营销渠道中各监测周期内各成交订单对应的成交间隔时长进行对比,从中筛选出各营销渠道中各监测周期内成交订单对应的最高成交间隔时长,并记为Tmaxij;利用计算公式得到指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的交易营销符合指数;所述指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的交易营销符合指数具体计算公式为γij表示指定企业在i个营销渠道中第j个监测周期内对应的交易营销符合指数,b1、b2、b3、b4、b5分别表示为设定的成交订单数目、访问转化率、新增成交比、历史留存率、成交间隔时长对应占比权重因子,Di′为设定的第i个营销渠道在单位监测周期内对应的参考成交订单数目,K0、K1、T′分别表示为设定的参考访问转化率、参考新增成交比、参考成交间隔时长;所述指定企业在各营销渠道对应的营销效益评估指数具体计算公式为ξi表示为指定企业在第i个营销渠道对应的营销效益评估指数,μ1、μ2分别表示为设定的访问营销、交易营销对应的占比权重因子,为设定的修正因子;所述确认各营销渠道对应的营销类型,具体确认过程为:将指定企业在各营销渠道对应的营销效益评估指数与设定的各营销渠道对应的标准营销效益评估指数阈值进行对比,若某营销渠道对应的营销效益评估指数小于其标准营销效益评估指数阈值,则将该营销渠道对应的营销类型作为预警类型,反之则将该营销渠道对应的营销类型作为重点类型,由此得到各营销渠道对应的营销类型。
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