实体店铺营销推荐方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及计算机，具体而言，涉及一种实体店铺营销推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，线下的实体店铺通常会按照店铺所属的品类，集中部署于同一个区域，这种现象也称为扎堆效应。通过这种集中部署的方式，能够提高客户群的针对性，从而实现客户群的引流，促进店铺交易。

2、在实践中发现，对于现在的店铺集群中的实体店铺而言，经常高度依赖于这种扎堆效应带来的客流，但常常无法精准地从大客流中抓取有效的转化客流。对此，实体店铺会采用人工营销推荐的方式，达到吸睛的目的。然而，这种人工营销推荐的方式无法准确、高效地向客户传递实体店铺与周围店铺的精细化差别信息，从而导致营销推荐的精准度较低。

3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种实体店铺营销推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以至少提高实体店铺营销推荐的精准度。

2、根据本发明实施例的一个方面，提供了一种实体店铺营销推荐方法，所述方法包括：搜索与目标实体店铺处于预设的距离范围内的终端设备集合；其中，所述目标实体店铺位于店铺集群中；对于所述终端设备集合中的每个终端设备，确定该终端设备在所述店铺集群中的集群活动信息；其中，所述集群活动信息包括该终端设备在所述店铺集群中的移动轨迹数据、购物数据、联合营销活动参与数据以及与其他终端设备的社交数据；将所述集群活动信息输入预先训练完成的多分类模型，得到所述预先训练完成的多分类模型输出的、与该终端设备对应的轨迹标签、购物标签、活动标签以及社交标签；基于所述轨迹标签、所述购物标签、所述活动标签以及所述社交标签，确定该终端设备与所述目标实体店铺之间的营销推荐得分；按照所述营销推荐得分，从所述终端设备集合中确定进行营销推荐的多个目标终端设备；控制向各个所述目标终端设备推荐所述目标实体店铺。

3、进一步的，基于所述轨迹标签、所述购物标签、所述活动标签以及所述社交标签，确定该终端设备与所述目标实体店铺之间的营销推荐得分，包括：计算所述轨迹标签与所述目标实体店铺的位置数据之间的第一匹配得分；计算所述购物标签与所述目标实体店铺的商品类别之间的第二匹配得分；根据所述目标实体店铺对联合营销活动的参与情况、以及所述活动标签，计算第三匹配得分；根据所述社交标签，计算与该终端设备具有社交关系的其他终端设备与所述目标实体店铺的第四匹配得分；对所述第一匹配得分、所述第二匹配得分、所述第三匹配得分以及所述第四匹配得分进行加权求和，得到所述营销推荐得分。

4、进一步的，按照所述营销推荐得分，从所述终端设备集合中确定进行营销推荐的多个目标终端设备，包括：按照所述营销推荐得分由高至低的顺序，从所述终端设备集合中确定预设数量个所述目标终端设备。

5、进一步的，控制向各个所述目标终端设备推荐所述目标实体店铺，包括：按照每个所述目标终端设备与所述目标实体店铺之间的距离，配置每个所述目标终端设备对应的营销推荐优先级；按照所述营销推荐优先级由高及低的顺序，向每个所述目标终端设备推送相对应的营销推荐内容；其中，不同的营销推荐优先级对应的营销推荐内容不同。

6、进一步的，所述方法还包括：响应于检测到所述目标终端设备对所述营销推荐内容的推荐反馈信息，解析所述推荐反馈信息中的推荐反馈关键词；按照所述推荐反馈关键词，修正所述营销推荐内容；将修正后的所述营销推荐内容和所述目标终端设备进行关联存储。

7、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种实体店铺营销推荐装置，所述装置包括：设备搜索单元，用于搜索与目标实体店铺处于预设的距离范围内的终端设备集合；其中，所述目标实体店铺位于店铺集群中；信息确定单元，用于对于所述终端设备集合中的每个终端设备，确定该终端设备在所述店铺集群中的集群活动信息；其中，所述集群活动信息包括该终端设备在所述店铺集群中的移动轨迹数据、购物数据、联合营销活动参与数据以及与其他终端设备的社交数据；标签生成单元，用于将所述集群活动信息输入预先训练完成的多分类模型，得到所述预先训练完成的多分类模型输出的、与该终端设备对应的轨迹标签、购物标签、活动标签以及社交标签；得分计算单元，用于基于所述轨迹标签、所述购物标签、所述活动标签以及所述社交标签，确定该终端设备与所述目标实体店铺之间的营销推荐得分；设备确定单元，用于按照所述营销推荐得分，从所述终端设备集合中确定进行营销推荐的多个目标终端设备；店铺推荐单元，用于控制向各个所述目标终端设备推荐所述目标实体店铺。

8、进一步的，所述得分计算单元具体用于：计算所述轨迹标签与所述目标实体店铺的位置数据之间的第一匹配得分；计算所述购物标签与所述目标实体店铺的商品类别之间的第二匹配得分；根据所述目标实体店铺对联合营销活动的参与情况、以及所述活动标签，计算第三匹配得分；根据所述社交标签，计算与该终端设备具有社交关系的其他终端设备与所述目标实体店铺的第四匹配得分；对所述第一匹配得分、所述第二匹配得分、所述第三匹配得分以及所述第四匹配得分进行加权求和，得到所述营销推荐得分。

9、进一步的，所述设备确定单元具体用于：按照所述营销推荐得分由高至低的顺序，从所述终端设备集合中确定预设数量个所述目标终端设备。

10、进一步的，所述店铺推荐单元具体用于：按照每个所述目标终端设备与所述目标实体店铺之间的距离，配置每个所述目标终端设备对应的营销推荐优先级；按照所述营销推荐优先级由高及低的顺序，向每个所述目标终端设备推送相对应的营销推荐内容；其中，不同的营销推荐优先级对应的营销推荐内容不同。

11、进一步的，所述装置还包括：内容修正单元，用于响应于检测到所述目标终端设备对所述营销推荐内容的推荐反馈信息，解析所述推荐反馈信息中的推荐反馈关键词；按照所述推荐反馈关键词，修正所述营销推荐内容；将修正后的所述营销推荐内容和所述目标终端设备进行关联存储。

12、根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述实体店铺营销推荐方法。

13、根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的实体店铺营销推荐方法。

14、在本发明实施例中，针对店铺集群中的目标实体店铺，能够搜索目标实体集群附近的终端设备(客流使用的手机等电子设备)，并采集终端设备在店铺集群中的集群活动信息，生成终端设备的轨迹标签、购物标签、活动标签以及社交标签，计算得到营销推荐得分，按照营销推荐得分进行实体店铺的营销推荐。这一过程能对店铺集群中客户的轨迹标签、购物标签、活动标签以及社交标签进行多维度的分析，根据客户在店铺集群所属大类下的精确细分标签，进行营销推荐，能够提高实体店铺营销推荐的精准度。

技术特征：

1.一种实体店铺营销推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述轨迹标签、所述购物标签、所述活动标签以及所述社交标签，确定该终端设备与所述目标实体店铺之间的营销推荐得分，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述营销推荐得分，从所述终端设备集合中确定进行营销推荐的多个目标终端设备，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，控制向各个所述目标终端设备推荐所述目标实体店铺，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.一种实体店铺营销推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述得分计算单元具体用于：

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述设备确定单元具体用于：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种实体店铺营销推荐方法、装置、电子设备及存储介质，包括：搜索与目标实体店铺处于预设的距离范围内的终端设备集合；对于终端设备集合中的每个终端设备，确定该终端设备在店铺集群中的集群活动信息；将集群活动信息输入预先训练完成的多分类模型，得到预先训练完成的多分类模型输出的、与该终端设备对应的轨迹标签、购物标签、活动标签以及社交标签；基于轨迹标签、购物标签、活动标签以及社交标签，确定该终端设备与目标实体店铺之间的营销推荐得分；按照营销推荐得分，从终端设备集合中确定进行营销推荐的多个目标终端设备；控制向各个目标终端设备推荐目标实体店铺。本发明能够提高实体店铺营销推荐的精准度。

技术研发人员：刘勇
受保护的技术使用者：深圳市秦丝科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13