一种智能高效性自动化全域分析的SCRM营销系统的制作方法

一种智能高效性自动化全域分析的scrm营销系统
技术领域
1.本发明属于营销技术领域，具体是一种智能高效性自动化全域分析的scrm营销系统。


背景技术：

2.目前营销产品通过线上或线下的促销广告等手段进行推广，通过获得更大的流量以换取跟大的成交量，但是唯独缺少了一种营销系统能够高效的完成营销策略，多数工作依靠人脑人力完成，无对照可循，营销能力较弱，吸引力度较低，没有办法给产品和企业带来长远的发展；因此，本发明提供了一种智能高效性自动化全域分析的scrm营销系统。


技术实现要素：

3.为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种智能高效性自动化全域分析的scrm营销系统。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
5.一种智能高效性自动化全域分析的scrm营销系统，包括：营销分析模块、渠道模块、营销模块和服务器；
6.所述营销分析模块用于分析营销产品所适应的客户，生成目标客户画像；
7.所述渠道模块用于对当前具有的渠道进行分析，选择对应的渠道为目标营销渠道；
8.所述营销模块用于进行营销产品的营销，获取营销产品对应的营销广告，识别对应的目标营销渠道，将获得的营销广告投放到对应的目标营销渠道中；并实时获取营销广告投放后的反馈数据，对获得的反馈数据进行分析，根据获得的分析结果对对应的目标营销渠道的渠道画像进行调整。
9.进一步地，营销分析模块的工作方法包括：
10.获取营销产品，根据获得的营销产品进行特征匹配，获得营销产品对应的特征集；计算特征集中个客户特征对应的权重比例；根据特征集和对应的权重比例生成对应的目标客户画像。
11.进一步地，根据获得的营销产品进行特征匹配的方法包括：
12.建立特征库，对营销产品进行场景匹配，获得场景数据，建立特征匹配模型，通过特征匹配模型对获得的场景数据进行分析，从特征库中匹配对应的客户特征，进行整合为特征集。
13.进一步地，计算特征集中个客户特征对应的权重比例的方法包括：
14.将特征集中的客户特征标记为i，其中i＝1、2、
……
、n，n为正整数；识别客户特征对应的初始值，标记为csi，获取各客户特征对应的场景数据，对获得的场景数据进行分析，
获得对应的修正系数，将获得的修正系数标记为βi，根据公式计算对应的权重比例。
15.进一步地，渠道模块的工作方法包括：
16.获取各渠道的渠道信息，根据获得的渠道信息建立对应的渠道画像，获取目标客户画像，计算目标客户画像和各渠道画像之间的匹配值，获取各渠道对应的营销成本和历史营销效果，根据匹配值、营销成本和历史营销效果选择对应的渠道为目标营销渠道。
17.进一步地，计算目标客户画像和各渠道画像之间的匹配值的方法包括：
18.以目标客户画像中的客户特征为目标识别渠道画像中对应的预估受众数，标记为szsi，获取客户特征对应的权重比例bqi，设置对应的匹配转化系数，标记为α，根据公式计算对应的匹配值。
19.进一步地，根据匹配值、营销成本和历史营销效果选择对应的渠道为目标营销渠道的方法包括：
20.根据获得的历史营销效果设置对应的营销转化率，将获得的营销转化率标记为xl，将获得的营销成本标记为cb，根据公式qd＝b1
×
ppz
×
xl-b2
×
ω
×
cb计算对应的渠道值，其中b1、b2均为比例系数，取值范围为0《b1≤1，0《b2≤1，ω为营销成本转化系数，将渠道值大于阈值x1的渠道标记为待选渠道，将待选渠道对应的渠道信息发送给对应的管理人员进行人工选择，将选择的待选渠道标记为目标营销渠道。
21.进一步地，对获得的反馈数据进行分析的方法包括：
22.获取营销广告在目标营销渠道中的播放量、点击量、售卖量和已投放时长，对获得的播放量、点击量、售卖量和已投放时长进行分析，获得当前时刻的产品营销值和时间系数，分别标记为cyz和sx，将获得的售卖量标记为ysm，根据营销产品的目标营销量，标记为msm，根据公式phm＝ysm+cyz-sx
×
msm计算对应的反馈值，当phm《0时，当前营销效果没有达到营销预期，反之则达到营销预期。
23.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
24.通过营销分析模块、渠道模块和营销模块之间的相互配合，实现对营销产品的智能营销，根据营销产品的特征分析对应符合产品特征的客户人群，便于进行精准营销，再根据客户人群定点推荐符合客户人群特征的营销渠道，实现产品营销的精准投放。
附图说明
25.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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。
26.图1为本发明原理框图。
具体实施方式
27.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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。
28.如图1所示，一种智能高效性自动化全域分析的scrm营销系统，包括：营销分析模块、渠道模块、营销模块和服务器；
29.所述营销分析模块用于分析营销产品所适应的客户，具体方法包括：
30.获取营销产品，营销产品即所要进行营销的东西；根据获得的营销产品进行特征匹配，获得营销产品对应的特征集；计算特征集中个客户特征对应的权重比例；根据特征集和对应的权重比例生成对应的目标客户画像。
31.根据特征集和对应的权重比例生成对应的目标客户画像，即根据特征集和对应的权重比例可以分析出营销产品适合哪些客户以及对应的侧重方向，设置对应的用户画像模板，根据特征集和对应的权重比例进行智能生成用户画像，具体的通过现有技术可以实现相应画像的生成。
32.根据获得的营销产品进行特征匹配，即匹配对应客户特征，如营销产品为笔记本电脑，则可以具有的客户特征具有年龄区间、笔记本电脑性能对应的受众人员、大一新生等标签；具体匹配方法包括：
33.建立特征库，对营销产品进行场景匹配，获得场景数据，建立特征匹配模型，所述特征匹配模型用于根据场景数据在特征库中匹配对应的客户特征，具体的基于神经网络进行建立的，包括误差逆向传播神经网络、rbf神经网络和深度卷积神经网络，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，通过训练成功后的特征匹配模型进行匹配；通过特征匹配模型对获得的场景数据进行分析，从特征库中匹配对应的客户特征，进行整合为特征集。
34.特征库用于储存具有的客户特征，其中客户特征是通过现有方法进行获取的，如当前的具有各种客户标签、特征的数据库，且每个客户特征都标记有对应的初始值，在设置客户特征时进行同步设置，主要是根据该客户特征所对应客户的经济能力、客户数量进行智能设置的，如设置对应的比例系数和转换系数，获取对于应的经济能力、客户数量进行自动计算，或者通过人工的方式建立对应的智能模型进行自动生成，具体的通过现有技术以及人工的方式进行特征库的建立。
35.对营销产品进行场景匹配，即为基于当前的大数据分析，获取该营销产品可以在哪些场景中进行使用，如笔记本电脑的对应的学生使用场景、办公使用场景、游戏使用场景等，通过现有分析匹配技术可以进行相应的匹配获取，或者直接由商家进行选择。
36.计算特征集中个客户特征对应的权重比例的方法包括：
37.将特征集中的客户特征标记为i，其中i＝1、2、
……
、n，n为正整数；识别客户特征对应的初始值，标记为csi，获取各客户特征对应的场景数据，可以一个客户特征对应多个场景；对获得的场景数据进行分析，获得对应的修正系数，将获得的修正系数标记为βi，根据公式计算对应的权重比例。
38.对获得的场景数据进行分析，即为根据该应用场景所面对的客户数量和经济能力进行分析设置的，用于与初始值对应的初始场景进行比较，设置对应的修正系数，通过本领域同类商品的售卖情况同样可以进行相应的数据获取；具体的基于神经网络建立对应的修正模型，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，通过训练成功后的修正模型进行场景数据分析，获得对应的修正系数。
39.所述渠道模块用于对当前具有的渠道进行分析，选择对应的渠道为目标营销渠道，如微信、企业微信、问答系统、直播等渠道；具体方法包括：
40.获取各渠道的渠道信息，渠道信息包括受众用户范围、营销成本、历史营销效果等信息；根据获得的渠道信息建立对应的渠道画像，通过现有方法进行建立；获取目标客户画像，计算目标客户画像和各渠道画像之间的匹配值，获取各渠道对应的营销成本和历史营销效果，根据匹配值、营销成本和历史营销效果选择对应的渠道为目标营销渠道。
41.计算目标客户画像和各渠道画像之间的匹配值的方法包括：
42.以目标客户画像中的客户特征为目标识别渠道画像中对应的预估受众数，标记为szsi，即识别渠道画像中符合对应客户特征的预估人数；获取客户特征对应的权重比例bqi，通过专家组进行讨论的方式设置对应的匹配转化系数，标记为α，根据公式计算对应的匹配值。
43.根据匹配值、营销成本和历史营销效果选择对应的渠道为目标营销渠道的方法包括：
44.根据获得的历史营销效果设置对应的营销转化率，即根据投入和产出进行营销转化率评估，通过现有的评估方法进行，因为一般每次的营销后，对应的商家都会进行相关的营销转化率评估，因此通过现有方法可以进行设置；将获得的营销转化率标记为xl，将获得的营销成本标记为cb，根据公式qd＝b1
×
ppz
×
xl-b2
×
ω
×
cb计算对应的渠道值，其中b1、b2均为比例系数，取值范围为0《b1≤1，0《b2≤1，ω为营销成本转化系数，通过人工的方式进行设置；将渠道值大于阈值x1的渠道标记为待选渠道，将待选渠道对应的渠道信息发送给对应的管理人员进行人工选择，将选择的待选渠道标记为目标营销渠道；对于营销渠道的最后选择，一定需要对应的管理人员进行审核选择，否则将会具有极大的管理风险。
45.所述营销模块用于进行营销产品的营销，获取营销产品对应的营销广告，识别对应的目标营销渠道，将获得的营销广告投放到对应的目标营销渠道中；并实时获取营销广告投放后的反馈数据，对获得的反馈数据进行分析，根据获得的分析结果对对应的目标营销渠道的渠道画像进行调整。
46.对获得的反馈数据进行分析的方法包括：
47.获取营销广告在目标营销渠道中的播放量、点击量、售卖量和已投放时长，对获得的播放量、点击量、售卖量和已投放时长进行分析，获得当前时刻的产品营销值和时间系数，分别标记为cyz和sx，将获得的售卖量标记为ysm，根据营销产品的目标营销量，标记为msm，根据公式phm＝ysm+cyz-sx
×
msm计算对应的反馈值，当phm《0时，当前营销效果没有达到营销预期，反之则达到营销预期。
48.对获得的播放量、点击量、售卖量和已投放时长进行分析，即综合参考播放量、点击量、售卖量和已投放时长分析当前的还可售卖转化量，即产品营销值，具体的基于神经网
络建立对应的综合分析模型，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，通过训练成功后的综合分析模型对播放量、点击量、售卖量和已投放时长进行分析，获得对应的产品营销值和时间系数，时间系数用于对目标量进行折扣，计算在当前时间应该售卖的数量。
49.根据获得的分析结果对对应的目标营销渠道的渠道画像进行调整，即根据反馈值和分析结果进行渠道画像的调整，如未到达营销效果且差距过大时，可以下调该渠道这类产品的评级，进行相应的权重调整等，具体的通过现有方法进行调整。
50.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
51.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。