基于快递包裹的信息推广的方法及装置与流程

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种基于快递包裹的信息推广的方法及装置。

背景技术：

商家的发展离不开快递业的发展，商家和快递是需求和供给的关系，商家与快递的结合中，可实现“巨大单量+高效运营”的经营奇迹，随着产品市场不断发展，市场中同类产品越来越多，经常会面临这样的情况：无法向更多的用户推送自身广告信息，特别是从来没有接收过该商家推广信息的用户，这是商家最不愿意看到的情况。同时，为了引导更多用户在快递站点下单购物，商家与快递站点合作，设计一种通过快递站点传递合作商家的推广信息的方案，引导更多用户通过快递站点或快递站点的合作商户下单。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于快递包裹的信息推广的方法及装置，能够充分利用快递包裹来源进行信息推广，实现用户的引流。

为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面公开了一种基于快递包裹的信息推广的方法，所述方法包括：

获取快递站点上报的快递包裹中物品的来源；

判断所述来源是否与预先确定出的来源集合相匹配，所述来源集合包括所述快递站点、所述快递站点的合作商户以及所述快递站点的合作电商平台中的至少一种；

当判断结果为否时，获取所述快递包裹对应的收件人信息；

向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，所述推广信息是基于所述来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述方法还包括：所述快递包裹上承载有广告信息；

检测针对所述广告信息触发的识别操作；

确定所述广告信息所携带的广告内容，并判断所述广告内容是否为预先投放的广告内容；

当判断结果为是时，确定与所述广告内容对应的第一目标推广信息；

向触发所述识别操作的触发者推送所述第一目标推广信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之后，所述方法还包括：

统计所述目标人员在第一预设时间段内针对所述推广信息的操作行为，所述第一预设时间段的起始时刻为向与所述收件人信息匹配的目标人员推送所述推广信息的时刻，所述操作行为包括点击所述推广信息的行为、分享所述推广信息的行为、评价所述推广信息的行为、通过所述推广信息下单商品的行为中的至少一种；

基于预先建立的机器学习模型分析所述操作行为，得到所述操作行为对应的分析结果；

根据所述分析结果更新所述推广信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述统计所述目标人员在第一预设时间段内的针对所述推广信息的操作行为之后，所述方法还包括：

当所述操作行为是通过所述推广信息下单商品的行为时，统计所述目标人员在所述第一预设时间段内基于所述推广信息下单的目标商品的购买次数，所述目标商品为所述推广信息对应的商品；

所述基于预先建立的机器学习模型分析所述操作行为，得到所述操作行为对应的分析结果，包括：

基于预先建立的机器学习模型分析所述购买次数，得到所述购买次数对应的分析结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，所述方法还包括：

查询所述收件人信息对应的历史购买记录；

所述向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，包括：

当预先确定出的推广信息为多个子推广信息组合而成的组合推广信息时，根据所述历史购买记录，在所述组合推广信息中确定优选子推广信息；

向与所述收件人信息匹配的目标人员推送所述优选子推广信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述收件人信息为所述目标人员的属性信息；

所述向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，所述方法还包括：

根据所述属性信息和预先确定出的推广信息，生成所述属性信息对应的推荐方案，所述推荐方案包括与所述属性信息相匹配的第二目标推广信息；

所述向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，包括：

向与所述收件人信息匹配的目标人员推送所述推荐方案。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，所述方法还包括：

根据优先级别，对预先确定出的推广信息进行排序，得到排序后的推广信息，所述优先级别是基于所述来源集合包括的对象或/和所述来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的；

所述向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，包括：

向与所述收件人信息匹配的目标人员推送所述排序后的推广信息。

本发明实施例第二方面公开了快递包裹的信息推广的装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取快递站点上报的快递包裹中物品的来源；

判断模块，用于判断所述来源是否与预先确定出的来源集合相匹配，所述来源集合包括所述快递站点、所述快递站点的合作商户以及所述快递站点的合作电商平台中的至少一种；

所述获取模块，还用于当所述判断模块判断出所述来源与预先确定的来源集合不匹配时，获取所述快递包裹对应的收件人信息；

推送模块，用于向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，所述推广信息是基于所述来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述快递包裹上承载有广告信息；

所述装置还包括：

检测模块，用于检测针对所述广告信息触发的识别操作；

确定模块，用于确定所述广告信息所携带的广告内容；

所述判断模块，还用于判断所述广告内容是否为预先投放的广告内容；

所述确定模块，还用于当所述判断模块判断出所述广告内容为预先投放的广告内容时，确定与所述广告内容对应的第一目标推广信息；

所述推送模块，还用于向触发所述识别操作的触发者推送所述第一目标推广信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述装置还包括：

统计模块，用于在所述推送模块向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之后，统计所述目标人员在第一预设时间段内针对所述推广信息的操作行为，所述第一预设时间段内起始时刻为向与所述收件人信息匹配的目标人员推送所述推广信息的时刻，所述操作行为包括点击所述推广信息的行为、分享所述推广信息的行为、评价所述推广信息的行为、通过所述推广信息下单商品的行为中的至少一种；

分析模块，用于基于预先建立的机器学习模型分析所述操作行为，得到所述操作行为对应的分析结果，所述分析结果用于表示受欢迎的物品；

更新模块，用于根据所述分析结果更新所述推广信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述统计模块，还用于在统计所述目标人员在第一预设时间段内的针对所述推广信息的操作行为之后和在所述分析模块基于预先建立的机器学习模型分析所述操作行为之前，以及当所述操作行为是通过所述推广信息下单商品的行为时，统计所述目标人员在所述第一预设时间段内通过所述推广信息下单的目标商品的购买次数，所述目标商品为所述推广信息对应的商品；

所述分析模块基于预先建立的机器学习模型分析所述操作行为，得到所述操作行为对应的分析结果的方式具体为：

基于预先建立的机器学习模型分析所述购买次数，得到所述购买次数对应的分析结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述装置还包括：

查询模块，用于在所述推送模块向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，查询所述收件人信息对应的历史购买记录；

所述推送模块，具体用于：

当预先确定出的推广信息为多个子推广信息组合而成的组合推广信息时，根据所述历史购买记录，在所述组合推广信息中确定优选子推广信息；

向与所述收件人信息匹配的目标人员推送所述优选子推广信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述收件人信息为所述目标人员的属性信息；

所述装置还包括：

生成模块，用于在所述推送模块向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，根据所述属性信息和预先确定出的推广信息，生成所述属性信息对应的推荐方案，所述推荐方案包括与所述属性信息相匹配的第二目标推广信息；

所述推送模块向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息的方式具体为：

向与所述收件人信息匹配的目标人员推送所述推荐方案。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述装置还包括：

排序模块，用于在所述推送模块向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，根据优先级别，对所述推广信息进行排序，得到排序后的推广信息，所述优先级别是基于所述来源集合包括的对象或/和所述来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的；

所述推送模块向与所述收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息的方式具体为：

向与所述收件人信息匹配的目标人员推送所述排序后的推广信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第三方面中，本发明实施例第三方面公开了另一种基于快递包裹的信息推广装置，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的基于快递包裹的信息推广的方法。

本发明实施例第四方面公开了一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的基于快递包裹的信息推广的方法。

本发明实施例第五方面公开了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面公开的基于快递包裹的信息推广的方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过获取快递站点上报的快递包裹中物品的来源，判断该来源是否与预先确定出的来源集合相匹配，该来源集合包括快递站点、快递站点的合作商户以及快递站点的合作电商平台中的至少一种；当上述来源与预先确定出的来源集合不匹配时，获取快递包裹对应的收件人信息；向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，该推广信息是基于来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的。可见，实施本发明能够通过快递站点这个管理平台，当判断出快递包裹中物品的来源与预先确定出的来源集合不匹配时，向该用户推送推广信息，能够充分利用快递包裹的来源在快递站点的管理平台进行更全面的信息推广，进一步吸引更多用户通过快递站点下单，实现用户的引流。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种基于快递包裹的信息推广的方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种基于快递包裹的信息推广的方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种基于快递包裹的信息推广的装置的结构示意图；

图4是本发明实施例公开的另一种基于快递包裹的信息推广的装置的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的又一种基于快递包裹的信息推广的装置的结构示意图。

具体实施方式

为了更好地理解和实施，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

本发明实施例公开了一种基于快递包裹的信息推广的方法及装置，能够通过快递站点这个管理平台，当判断出快递包裹中物品的来源与预先确定出的来源集合不匹配时，向该用户推送推广信息，能够充分利用快递包裹的来源在快递站点的管理平台进行更全面的信息推广，进一步吸引更多用户通过快递站点下单，实现用户的引流。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于快递包裹的信息推广的方法的流程示意图。其中，图1所描述的基于快递包裹的信息推广的方法可以应用于管理平台中，本发明实施例不做限定。如图1所示，该基于快递包裹的信息推广的方法可以包括以下操作：

101、获取快递站点上报的快递包裹中物品的来源。

本发明实施例中，该快递站点为待取快递包裹从发货人发货到收件人完成取件的整个过程中流经的快递站点集合。

本发明实施例中，当快递站点上报的快递包裹中物品的来源为空时，可以直接触发执行步骤103。这样能够提高快递包裹对应的收件人信息的获取效率，有利于提高推广信息的推广效率。

102、判断来源是否与预先确定出的来源集合相匹配，当步骤102的判断结果为否时，触发执行步骤103，当步骤102的判断结果为是时，可以结束本次流程。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，判断来源是否与预先确定出的来源集合相匹配，可以包括：

判断来源是否为预先确定出的来源集合中的至少一种来源；

当判断结果为是时，确定来源与预先确定出的来源集合相匹配；

当判断结果为否时，确定来源与预先确定出的来源集合不匹配；

该可选的实施方式中，进一步的，判断来源是否为预先确定出的来源集合中的至少一种来源，可以包括：

确定来源对应的第一标识与预先确定出的来源集合中包括的至少一种来源的第二标识；

计算第一标识与每个第二标识的第一相似度；

判断所有第一相似度中是否存在某一相似度大于等于第一预设相似度；

当判断结果为是时，确定来源为预先确定出的来源集合的至少一种来源。

举例说明，当第一预设相似度为30％时，快递包裹a中包含物品的a1，对应的第一标识为ab，来源集合包括的来源的第二标识一共两个，分别是abcd，efg时，则第一标识ab与第一个第二标识abcd的第一相似度为50％，第一标识与第二个第二标识efg的第一相似度为0，第一相似度包括50％和0，存在相似度50％大于等于第一预设相似度30％，则可确定来源为预先确定出的来源集合的至少一种来源。

本发明是实例中，第一标识/第二标识可以是二维码、字符串、rfid标签、条形码等，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，来源集合包括快递站点、快递站点的合作商户以及快递站点的合作电商平台中的至少一种。

可见，该可选实施方式能够通过计算来源的第一标识与来源集合中来源的第二标识的第一相似度，将第一相似度与第一预设相似度相比较，从而确定出来源是否与预先确定出的来源集合相匹配，为确定出来源是否为快递站点或快递站点的合作商户以及快递站点的合作电商平台提供了一种快捷方便的匹配方式。

103、获取快递包裹对应的收件人信息。

本发明实施例中，收件人信息可以包括收件人的属性信息，进一步地，该属性信息可以包括收件人的姓名、收件人的电话号码(手机号和/或座机号)、收件人的地址、收件人的微信号、收件人的职业、收件人的性别、收件人的年龄、收件人的历史快递包裹信息、收件人爱好、收件人年收入中的至少一种，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，该收件人信息是通过收件人对应的注册账户确定的，该收件人是快递包裹对应的收件人，注册账户为快递站点对应的账户。任何人都可以注册成为快递站点的会员，收件人信息可以通过收件人注册为该快递站点的会员获得，也可以通过快递包裹上的快递单获得，本发明实施例不做限定。

举例说明，收件人注册成为快递站点的会员，在注册时填写了以下信息：

姓名：张三

性别：女

年龄：20

收入：0

爱好：看侦探类小说

可见，通过注册会员，可以获得以上收件人对应的收件人信息。

作为一种可选的实施例，执行完步骤103之后，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

获取快递包裹中物品的物品信息；

判断物品信息是否与预先确定出的关键字相匹配，当判断结果为是时，结束本步骤，当判断结果为否时，执行步骤104；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，判断物品信息是否与预先确定出的关键字相匹配，包括：

将物品信息与预先存储于数据库的关键字进行对比；

计算物品信息与关键字的第二相似度；

判断第二相似度是否大于等于第二预设相似度；

当判断结果为是时，确定物品信息与关键字相匹配；

当判断结果为否时，确定物品信息与关键字不匹配；

该可选的实施例中，该物品信息可以是物品的种类，物品的品牌，物品的重量等，本发明实施例不做限定。

该可选的实施例中，关键字可以由快递站点的工作人员预先确定或/和管理平台确定的，进一步地，关键字可以存储于数据库中。

举例来说，关键字可以是“内衣”等，非关键字可以是“护肤品”，“眼镜”等。

可见，该可选实施例能够通过计算物品信息与关键字的第二相似度，从而判断出物品信息是否含有关键字。当判断出物品信息包含关键字时，则不再向用户推送推广信息，防止因推广信息中含有敏感词汇而引起用户尴尬与不满。

104、向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息。

本发明是实例中，目标人员包括收件人信息匹配的收件人或/和与收件人对应的关系人。其中，与收件人对应的关系人可以是家人、朋友、室友、老师或同事等，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，推广信息是基于来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的。

作为另一种可选的实施例，在判断出物品信息与关键字不匹配之后，以及执行步骤104之前，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

根据物品信息，在预先确定出的推广信息中确定与物品信息相匹配的第三目标推广信息；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，包括：

向与收件人信息匹配的目标人员推送第三目标推广信息。

可见，该可选的实施例在判断出物品信息不存在关键字时，通过物品信息对预先确定出的推广信息进行进一步的筛选，进一步提高了向目标人员推送的推广信息的精确度。

作为又一种可选的实施例，在执行完步骤104之前，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

根据属性信息和预先确定出的推广信息，生成属性信息对应的推荐方案，推荐方案包括与属性信息相匹配的第二目标推广信息；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，可以包括：

向与收件人信息匹配的目标人员推送推荐方案。

举例说明，通过收件人注册成为快递站点的会员，获得对应的属性信息，例如收件人的姓名：张三，收件人的爱好：看侦探小说。预先确定出的推广信息可以包括爱情类小说，家庭伦理类小说，科幻类小说，恐怖类小说，悬疑类小说等，根据收件人的属性信息-收件人的爱好：看侦探小说，生成了“侦探小说”对应的推荐方案“悬疑类小说”购买推荐方案，购买推荐方案中包括与属性信息相匹配的第二目标推广信息“悬疑类小说”，向与收件人信息匹配的目标人员推送上述购买推荐方案。

可见，该可选实施例能通过收件人的属性信息，进一步从预先确定出的推广信息中筛选与用户的属性信息匹配的推广信息，从而使向用户推送推广信息更符合其自身需求，提高用户满意度。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，可以包括：

根据特征信息，生成若干推广信息对应的链接，向与收件人信息匹配的目标人员推送链接。

本发明实施例中，特征信息可以是推广信息对应的物品的类型，也可以是推广信息对应的视图，本发明实施例不做限定。

可见，该可选的实施方式能够根据推广信息的特征信息，生成不同的展现模式，实现展示推广信息模式的多样化。

作为又一种可选的实施例，执行完步骤103之后，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

根据优先级别，对预先确定出的推广信息进行排序，得到排序后的推广信息；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，包括：

向与收件人信息匹配的目标人员推送排序后的推广信息。

本发明实施例中，该优先级别是基于来源集合包括的对象或/和来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的；

举例来说，来源集合包括与快递基点合作的苏宁易购，京东，沃尔玛，百佳超市，预先确定出的推广信息包括苏宁易购-面包，京东-面包，沃尔玛-面包，百佳超市-面包，按照合作年限，优先级别排序为京东、沃尔玛、苏宁易购、百佳超市，排序后的推广信息顺序如下：京东-面包，沃尔玛-面包，苏宁易购-面包，百佳超市-面包。

可见，该可选实施例能够通过优先级别，对要展现的推广信息进行排序，将希望用户查看的推广信息排在前列，实现了更加精确的用户引流。

作为又一种可选的实施例，在步骤104之后，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

向与收件人信息匹配的目标人员推送订阅信息；

获取目标人员的第二操作行为；

判断第二操作行为是否为接受订阅的操作行为；

当判断结果为是时，向目标人员发送奖励。

本实施例中，订阅信息可以为是否同意定时推送推广信息的信息，奖励可以是优惠卷，随机红包等，本实施例不做限定。

本实施例中，第二操作行为可以是接受订阅的操作行为和不接受订阅的操作行为。可见，该可选实施例能够通过向用户发送一定的奖励，从而鼓励用户开通订阅信息的功能，使用户可以定期接收到推广信息，吸引用户通过推广信息下单商品，进一步提高了信息的流通率。

可见，实施图1所描述的基于快递包裹的信息推广的方法能够通过快递站点这个管理平台，向更多用户推送与快递站点，或与快递站点有合作关系的合作商户或合作电商平台所提供的推广信息，充分利用快递包裹的来源进行信息推广，吸引更多用户通过快递站点或快递站点的合作商户下单，实现用户的引流。此外，还能够向用户推广满足用户需求的推广信息；还能够降低向用户发送触及用户隐私的推广信息的可能性，从而减少引起用户的尴尬与不满的情况发生；还能够吸引更多用户通过快递站点接收推广信息；还能够在用户同意订阅信息时，给予用户一定的奖励，进一步加强推广信息的推广，从而进一步提高用户的引流率。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种基于快递包裹的信息推广的方法的流程示意图。其中，图2所示的方法可以应用于基于快递包裹的信息推广的管理平台中，本发明实施例不做限定。如图2所示，该基于快递包裹的信息推广的方法可以包括以下步骤：

201、获取快递站点上报的快递包裹中物品的来源。

202、判断该来源是否与预先确定出的来源集合相匹配。

203、获取快递包裹对应的收件人信息。

204、向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息。

作为一种可选的实施例，执行完步骤204前，该基于快递包裹信息推广的方法还可以包括以下步骤：

查询收件人信息对应的历史购买记录；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息，包括：

当预先确定出的推广信息为多个子推广信息组合而成的组合推广信息时，根据历史购买记录，在组合推广信息中确定优选子推广信息；

向与收件人信息匹配的目标人员推送优选子推广信息。

可见，该可选实施例能够通过用户的历史购买记录从推广信息中筛选出更精确的推广信息，再向用户推送，进一步地提高了用户满意度。

作为另一种可选的实施例，执行完步骤204后，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

统计目标人员在第一预设时间段内针对推广信息的操作行为。

基于预先建立的机器学习模型分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果；

根据分析结果更新推广信息。

本发明实施例中，操作行为可以包括点击推广信息的行为、分享推广信息的行为、评价推广信息的行为、通过推广信息下单商品的行为中的至少一种，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，分析结果可以是按照欢迎度排序的推广信息表，也可以是针对同一个推广信息，不同时间段内，该推广信息欢迎度的统计图表，本发明实施例不做限定。

可见，该可选实施例能够根据机器学习模型对用户的操作行为进行分析并得出分析结果，进而更新推广信息，使推广信息随着时间，当前人们的喜好，当前流行的商品等进行更新，进一步提升了推广信息的质量，从而吸引更多用户通过本快递站点下单商品。

作为又一种可选的实施例，在基于预先建立的机器学习模型分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果之前，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

创建机器学习模型；

该可选的实施例中，作为一种优选的实施方式，创建机器学习模型，可以包括：

获取针对推广信息的样本操作行为，并根据样本操作行为修改预先确定出的模型参数，得到目标模型；

使用目标模型训练样本操作行为，得到机器学习模型。

可见，该可选实施例能够在需要使用机器学习模型分析针对推广信息的操作行为时，直接调用预先根据样本操作行为得到的机器学习模型，在分析用户操作行为时，进一步提高了精确度及效率。

作为又一种可选的实施例，在基于预先建立的机器学习模型分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果之后，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

获取上述操作行为对应的具体信息；

根据具体信息，优化机器学习模型。

本发明实施例中，具体信息可以是：当操作行为包括评价时，具体信息为该评价对应的内容，当操作行为是分享时，具体信息为分享的途径，例如：微信朋友圈分享，qq空间分享等，本实施例不做限定。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，获取上述操作行为对应的具体信息，可以包括：

当上述操作行为是评论推广信息行为时，获取评论推广信息对应的评论内容；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，根据该具体信息，优化机器学习模型，可以包括：

根据评论内容，优化机器学习模型。

举例说明，原本设定的机器学习模型为：欢迎度＝点击次数+转发次数+分享次数+下单次数+评价次数，但是，通过统计点击推广信息，转发推广信息，评论推广信息，通过推广信息下单行为后发现，当操作行为是评论推广信息时，由于涉及会员积分，或者商家“刷好评”等原因，评论推广信息对应的评论内容存在一些没有质量的，没有意义的。例如“jkljkjd”,“....”等。此时，评价的次数对欢迎度的影响应该降低，则机器学习模型可以优化为：欢迎度＝点击次数+转发次数+分享次数+下单次数+评价次数*(1-无意义评论率)。其中，无意义评论率＝无意义评论数/总评论数，无意义评论数的确定可以由快递站点的工作人员审核确定。

可见，该可选实施例通过进一步获取并分析操作行为对应的具体内容，优化机器学习模型，进一步提高分析结果的准确性，可靠性，有利于更加精准地向用户推送推广信息。

作为又一种可选实施例，在统计目标人员在第一预设时间段内的针对推广信息的操作行为之后，该基于快递包裹的信息推广的方法还可以包括以下步骤：

当操作行为是通过推广信息下单商品的行为时，统计目标人员在第一预设时间段内通过推广信息下单的目标商品的购买次数。

本发明实施例中，该目标商品为推广信息对应的商品。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，基于预先建立的机器学习模型分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果，包括：

基于预先建立的机器学习模型分析购买次数，得到购买次数对应的分析结果。

本发明实施例中，第一预设时间段的起始时刻为向与收件人信息匹配的目标人员推送推广信息的时刻。

可见，该可选实施例通过统计用户在某一时间段内通过推广信息下单的目标商品的购买次数，利用机器学习模型对该购买次数进行分析，得到在上述时间段内用户对上述推广信息的喜爱程度，从而进一步精确确定给用户推送何种推广信息。

205、检测针对广告信息触发的识别操作。

本发明实施例中，该快递包裹承载有广告信息，进一步地，该广告信息的承载方式可以包括二维码，条形码，rfid标签等，本发明实施例不对其进行限定。

206、确定广告信息所携带的广告内容，并判断广告内容是否为预先投放的广告内容，当步骤206的判断结果为否时，可以结束本次流程，当步骤206的判断结果为是时，执行步骤207。

本发明实施例中，预先投放的广告内容可以存储在数据库中。

207、确定与广告内容对应的第一目标推广信息。

第一目标推广信息可以是基于来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的。

208、向触发识别操作的触发者推送第一目标推广信息。

可见，本发明实施例能够检测用户针对快递包裹上的广告信息的识别操作，并确定该广告信息的广告内容，以及在判断出该广告内容为预先确定出的广告内容时，向用户推送该广告内容对应的推广信息，能够实现向用户推送与快递包裹上的广告信息相匹配的推广信息，进一步提高推广信息的推广率以及宣传率，进一步提高了用户通过快递站点下单的概率，以及丰富管理平台的智能化功能。

本发明实施例中，步骤201-步骤204的相关描述请参阅实施例一中针对步骤101-步骤104的详细描述，本发明实施例不再赘述，此外，步骤205-步骤208可以发生在步骤201-步骤204之前或之后，也可以发生在步骤201-步骤204之中的任何一个步骤之间，本发明实施例不做限定。

可见，实施图2所描述的基于快递包裹的信息推广的方法能够通过快递站点这个管理平台，向更多用户推送与快递站点，或与快递站点有合作关系的合作商户或合作电商平台所提供的推广信息，充分利用快递包裹的来源进行信息推广，吸引更多用户通过快递站点或快递站点的合作商户下单，实现的用户的引流。此外，还能够实现向用户推送与快递包裹上的广告信息相匹配的推广信息，进一步提高推广信息的推广率以及宣传率，进一步提高了用户通过快递站点下单的概率，以及丰富管理平台的智能化功能；还能够根据用户针对推广信息的操作行为的分析结果更新推广信息；还能够提高用户的操作行为的分析准确性以及可靠性，有利于向用户推送满足用户需求的推送信息，进一步提升用户的满意度。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于快递包裹的信息推广的装置的结构示意图。其中，图3所描述的装置可以应用于基于快递包裹的信息推广的管理平台中，本发明实施例不做限定。如图3所示，该基于快递包裹的信息推广的装置包括获取模块301、判断模块302以及推送模块303，其中：

获取模块301，用于获取快递站点上报的快递包裹中物品的来源。

本发明实施例中，该快递站点为待取快递包裹从发货人发货到收件人完成取件的整个过程中流经的快递站点集合。

判断模块302，用于判断来源是否与预先确定出的来源集合相匹配。

本发明实施例中，该来源集合包括快递站点、快递站点的合作商户以及快递站点的合作电商平台中的至少一种，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，判断模块302判断来源是否与预先确定出的来源集合相匹配的方式具体为：

判断来源是否为预先确定出的来源集合中的至少一种来源；

当判断结果为是时，确定来源与预先确定出的来源集合相匹配；

当判断结果为否时，确定来源与预先确定出的来源集合不匹配；

该可选实施方式中，进一步地，判断模块302判断来源是否为预先确定出的来源集合中的至少一种来源的方式具体为：

确定来源对应的第一标识与预先确定出的来源集合中包括的至少一种来源的第二标识；

计算第一标识与每个第二标识的第一相似度；

判断所有第一相似度中是否存在某一相似度大于等于第一预设相似度；

当判断结果为是时，确定来源为预先确定出的来源集合的至少一种来源。

本发明是实例中，第一标识/第二标识可以是二维码、字符串、rfid标签、条形码等，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，来源集合包括快递站点、快递站点的合作商户以及快递站点的合作电商平台中的至少一种，本发明实施例不做限定。

可见，该可选实施方式能够通过计算来源的第一标识与来源集合中来源的第二标识的第一相似度，将第一相似度与第一预设相似度相比较，从而确定出来源是否与预先确定出的来源集合相匹配，为确定出来源是否为快递站点或快递站点的合作商户以及快递站点的合作电商平台提供了一种快捷方便的匹配方式。

获取模块301，还用于当判断模块302判断出来源与预先确定出的来源集合不匹配时，获取快递包裹对应的收件人信息。

本发明实施例中，收件人信息可以包括收件人的属性信息，进一步地，该属性信息可以包括收件人的姓名、收件人的电话号码(手机号和/或座机号)、收件人的地址、收件人的微信号、收件人的职业、收件人的性别、收件人的年龄、收件人的历史快递包裹信息、收件人爱好、收件人年收入中的至少一种，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，该收件人信息是通过收件人对应的注册账户确定的，该收件人是快递包裹对应的收件人，注册账户为快递站点对应的账户。任何人都可以注册成为快递站点的会员，收件人信息可以通过收件人注册为该快递站点的会员获得，也可以通过快递包裹上的快递单获得，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，当获取模块301获取到的快递站点上报的快递包裹中物品的来源为空时，可以直接触发执行上述的获取所述快递包裹对应的收件人信息的操作。这样能够提高快递包裹对应的收件人信息的获取效率，有利于提高推广信息的推广效率。

推送模块303，用于向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息。

本发明是实例中，目标人员包括收件人信息匹配的收件人或/和与收件人对应的关系人。其中，与收件人对应的关系人可以是家人、朋友、室友、老师或同事等，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，推广信息是基于来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息的方式具体为：

根据特征信息，生成若干推广信息对应的链接，向与收件人信息匹配的目标人员推送链接。

本发明实施例中，特征信息可以是推广信息对应的物品的类型，也可以是推广信息对应的视图，本发明实施例不做限定。

可见，该可选的实施方式能够根据推广信息的特征信息，生成不同的展现模式，实现展示推广信息模式的多样化。

可见，实施图3所描述的基于快递包裹的信息推广的装置能够通过快递站点这个管理平台，向更多用户推送与快递站点，或与快递站点有合作关系的合作商户或合作电商平台所提供的推广信息，充分利用快递包裹的来源进行信息推广，吸引更多用户通过快递站点或快递站点的合作商户下单，实现用户的引流。

作为一种可选实施例，获取模块301，还用于在获取快递包裹对应的收件人信息之后，获取快递包裹中物品的物品信息。

判断模块302，还用于判断物品信息是否与预先确定出的关键字相匹配；

推送模块303，还用于当判断模块302判断出物品信息与预先确定的关键字不相匹配时，向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，判断模块302判断物品信息是否与预先确定出的关键字相匹配的方式具体为：

将物品信息与预先存储于数据库的关键字进行对比；

计算物品信息与关键字的第二相似度；

判断第二相似度是否大于等于第二预设相似度；

当判断结果为是时，确定物品信息与关键字相匹配；

当判断结果为否时，确定物品信息与关键字不匹配；

该可选的实施例中，该物品信息可以是物品的种类，物品的品牌，物品的重量等，本发明实施例不做限定。

该可选的实施例中，关键字可以由快递站点的工作人员预先确定或/和管理平台确定的，进一步地，关键字可以存储于数据库中。

可见，实施图3所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够通过计算物品信息与关键字的第二相似度，从而判断出物品信息是否含有关键字。当判断出物品信息包含关键字时，则不再向用户推送推广信息，防止因推广信息中含有敏感词汇而引起用户尴尬与不满。

作为另一种可选的实施例，如图4所示，该基于快递包裹的信息推广的装置还可以包括检测模块304以及确定模块305，此时，该基于快递包裹的信息推广的装置的结构可以如图4所示，图4是本发明实施例公开的另一种基于快递包裹的信息推广的装置的结构示意图其中：

检测模块304，用于检测针对广告信息触发的识别操作。

本发明实施例中，该快递包裹承载有广告信息，进一步地，该广告信息的承载方式可以包括二维码，条形码，rfid标签等，本发明实施例不对其进行限定。

确定模块305，用于确定广告信息所携带的广告内容。

判断模块302，还用于判断广告内容是否为预先投放的广告内容。

确定模块305，还用于当判断模块302判断出广告内容为预先投放的广告内容时，确定与广告内容对应的第一目标推广信息。

本实施例中，第一目标推广信息可以是基于来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的。

推送模块303，还用于向触发识别操作的触发者推送第一目标推广信息。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置能够检测用户针对快递包裹上的广告信息的识别操作，并确定该广告信息的广告内容，以及在判断出该广告内容为预先确定出的广告内容时，向用户推送该广告内容对应的推广信息，能够实现向用户推送与快递包裹上的广告信息相匹配的推广信息，进一步提高推广信息的推广率以及宣传率，进一步提高了用户通过快递站点下单的概率，以及丰富管理平台的智能化功能。

作为又一种可选的实施例，如图4所示，该基于快递包裹的信息推广的装置还可以包括统计模块306、分析模块307以及更新模块308，其中：

统计模块306，用于在推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之后，统计目标人员在第一预设时间段内针对推广信息的操作行为。

分析模块307，用于基于预先建立的机器学习算法分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果，分析结果用于表示受欢迎的物品。

更新模块308，用于根据分析结果更新推广信息。

该可选的实施例中，第一预设时间段内起始时刻为向与收件人信息匹配的目标人员推送推广信息的时刻，操作行为包括点击推广信息的行为、分享推广信息的行为、评价推广信息的行为、通过推广信息下单商品的行为中的至少一种，该可选的实施例不做限定。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够根据机器学习模型对用户的操作行为进行分析并得出分析结果，进而更新推广信息，使推广信息随着时间，当前人们的喜好，当前流行的商品等进行更新，进一步提升了推广信息的质量，从而吸引更多用户通过本快递站点下单商品。

作为又一种可选的实施例，统计模块306，在统计目标人员在第一预设时间段内的针对推广信息的操作行为之后和分析模块307基于预先建立的机器学习模型分析操作行为之前，以及当操作行为是通过推广信息下单商品的行为时，统计目标人员在第一预设时间段内通过推广信息下单的目标商品的购买次数。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，分析模块307基于预先建立的机器学习算法分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果的方式具体为：

基于预先建立的机器学习算法分析购买次数，得到购买次数对应的分析结果。

本发明实施例中，第一预设时间段的起始时刻为向与收件人信息匹配的目标人员推送推广信息的时刻。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够通过统计用户在某一时间段内通过推广信息下单的目标商品的购买次数，利用机器学习模型对该购买次数进行分析，得到在上述时间段内用户对上述推广信息的喜爱程度，从而进一步精确确定给用户推送何种推广信息。

作为又一种可选的实施例，如图4所示，该基于快递包裹的信息推广的装置还可以包括查询模块309，其中：

查询模块309，用于在推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，查询收件人信息对应的历史购买记录。

该可选的实施例中，推送模块303，具体用于：

当预先确定出的推广信息为多个子推广信息组合而成的组合推广信息时，根据历史购买记录，在组合推广信息中确定优选子推广信息；

向与收件人信息匹配的目标人员推送优选子推广信息。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够通过用户的历史购买记录从推广信息中筛选出更精确的推广信息，再向用户推送，进一步地提高了用户满意度。

作为又一种可选的实施例，如图4所示，该基于快递包裹的信息推广的装置还可以包括生成模块310，其中：

生成模块310，用于在推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，根据属性信息和预先确定出的推广信息，生成属性信息对应的推荐方案。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息的方式具体为：

向与收件人信息匹配的目标人员推送推荐方案。

本发明实施例中，推荐方案包括与属性信息相匹配的第二目标推广信息。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够通过收件人的属性信息，进一步从预先确定出的推广信息中筛选与用户的属性信息匹配的推广信息，从而使向用户推送推广信息更符合其自身需求，提高用户满意度。

作为又一种可选的实施例，如图4所示，该基于快递包裹的信息推广的装置还可以包括排序模块311，其中：

排序模块311，用于在推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，根据优先级别，对推广信息进行排序，得到排序后的推广信息。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息的方式具体为：

向与收件人信息匹配的目标人员推送排序后的推广信息。

本发明实施例中，优先级别是基于来源集合包括的对象或/和来源集合包括的对象所提供物品的物品信息生成的。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够通过优先级别，对要展现的推广信息进行排序，将希望用户查看的推广信息排在前列，实现了更加精确的用户引流。

作为又一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块305，还用于在判断模块302判断出物品信息与关键字不匹配之后，以及在推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之前，根据物品信息，在预先确定出的推广信息中确定与物品信息相匹配的第三目标推广信息。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，推送模块303向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息的方式具体为：

向与收件人信息匹配的目标人员推送第三目标推广信息。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够在判断出物品信息不存在关键字时，通过物品信息对预先确定出的推广信息进行进一步的筛选，进一步提高了向目标人员推送的推广信息的精确度。

作为又一种可选的实施例，推送模块303，还用于在向与收件人信息匹配的目标人员推送预先确定出的推广信息之后，向与收件人信息匹配的目标人员推送订阅信息。

获取模块301，还用于获取目标人员的第二操作行为。

判断模块302，还用于判断第二操作行为是否为接受订阅的操作行为。

推送模块303，还用于当判断模块302判断出第二操作行为为接受订阅的操作行为，向目标人员发送奖励。

本发明实施例中，订阅信息可以为是否同意定时推送推广信息的信息，奖励可以是优惠卷，随机红包等，本实施例不做限定。

本发明实施例中，第二操作行为可以是接受订阅的操作行为和不接受订阅的操作行为。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够通过向用户发送一定的奖励，从而鼓励用户开通订阅信息的功能，使用户可以定期接收到推广信息，吸引用户通过推广信息下单商品，进一步提高了信息的流通率。

作为又一种可选的实施例，如图4所示，该基于快递包裹的信息推广的装置还可以包括创建模块312，其中：

创建模块312，用于在分析模型307基于预先建立的机器学习模型分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果之前，创建机器学习模型；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，创建模块312创建机器学习模型的方式具体为：

获取针对推广信息的样本操作行为，并根据样本操作行为修改预先确定出的模型参数，得到目标模型；

使用目标模型训练样本操作行为，得到机器学习模型。

该可选的实施例中，当创建模块312执行完上述的创建机器学习模型的操作之后，可以触发分析模块307执行上述的基于预先建立的机器学习模型分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果的操作。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够在需要使用机器学习模型分析针对推广信息的操作行为时，直接调用预先根据样本操作行为得到的机器学习模型，在分析用户操作行为时，进一步提高了精确度及效率。

作为又一种可选的实施例，获取模块301，还用于在分析模块307基于预先建立的机器学习模型分析操作行为，得到操作行为对应的分析结果之后，获取上述操作行为对应的具体信息；

更新模块308，还用于根据具体信息，优化机器学习模型。

本发明实施例中，具体信息可以是：当操作行为包括评价时，具体信息为该评价对应的内容，当操作行为是分享时，具体信息为分享的途径，例如：微信朋友圈分享，qq空间分享等，本实施例不做限定。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，获取模块301获取上述操作行为对应的具体信息的具体方式为：

当上述操作行为是评论推广信息行为时，获取评论推广信息对应的评论内容；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，更新模块308根据具体信息，优化机器学习模型的具体方式为：

根据评论内容，优化机器学习模型。

可见，实施图4所描述的基于快递包裹的信息推广的装置还能够通过获取并分析操作行为对应的具体内容，优化机器学习模型，进一步提高分析结果的准确性，可靠性，有利于更加精准地向用户推送推广信息。

实施例四

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于快递包裹的信息推广的装置的结构示意图。如图5所示，该基于快递包裹的信息推广的装置可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器501；

与存储器501耦合的处理器502；

处理器502调用存储器501中存储的可执行程序代码，执行实施例一或实施例二中所描述的基于快递包裹的信息推广的方法的步骤。

实施例五

本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一或实施例二中所描述的基于快递包裹的信息推广的方法中的步骤。

实施例六

本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的基于快递包裹的信息推广的方法的步骤。

以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存储器(randomaccessmemory，ram)、可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-timeprogrammableread-onlymemory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于快递包裹的信息推广的方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。