一种基于多平台的网络营销数据处理方法及系统与流程

本发明涉及数字营销，具体涉及一种基于多平台的网络营销数据处理方法及系统。

背景技术：

1、数字营销是指借助于互联网络、电脑通信技术和数字交互式媒体来实现营销目标的一种营销方式，数字营销不仅仅是一种技术手段的革命，而且包含了更深层的观念革命，它是目标营销、直接营销、分散营销、客户导向营销、双向互动营销、远程或全球营销、虚拟营销、无纸化交易、客户参与式营销的综合。但是目前数字营销主要应用于单个平台的网络营销中，营销数据仅仅局限在平台内部，导致无法发挥最大的营销价值。

技术实现思路

1、本发明的主要目的是提供一种基于多平台的网络营销数据处理方法及系统，旨在解决现有技术中营销数据局限于平台内部导致无法充分发挥其营销价值的技术问题。

2、为实现上述目的，第一方面，本申请实施例中提供了一种基于多平台的网络营销数据处理方法，所述方法包括：

3、获取目标品牌在第一电商平台的全类营销投诉数据；

4、根据所述全类营销投诉数据的数据属性进行营销投诉数据的属性特征识别得到第一目标营销投诉数据；

5、对所述第一目标营销投诉数据进行数据清洗以筛除虚假投诉数据得到第二目标营销投诉数据；

6、对所述第二目标营销投诉数据进行趋势分析得到第一电商平台的目标营销反馈数据；

7、将所述第一电商平台的目标营销反馈数据输入预先训练的数据集成模型中进行数据集成分析得到第一电商平台的目标反馈值；

8、基于所述第一电商平台的目标反馈值调整所述第二电商平台对所述目标品牌的营销流量推送策略，其中，所述目标反馈值为第二电商平台预设的流量推送参考目标。

9、进一步的，所述对所述第一目标营销投诉数据进行数据清洗以筛除虚假投诉数据得到第二目标营销投诉数据，包括：

10、通过自然语言处理技术进行虚假投诉语义识别；

11、将包含所述虚假投诉语义的营销投诉数据删除以得到第二目标营销投诉数据。

12、进一步的，所述通过自然语言处理技术进行虚假投诉语义识别，包括：

13、通过自然语言处理技术进行情绪化语义识别以得到虚假投诉语义；和/或，

14、通过自然语言处理技术进行前后矛盾语义识别以得到虚假投诉语义。

15、进一步的，所述对所述第二目标营销投诉数据进行趋势分析得到第一电商平台的目标营销反馈数据，包括：

16、对所述第二目标营销投诉数据进行日投诉增长趋势分析得到第一电商平台的日投诉增长速率；

17、对所述第二目标营销投诉数据进行周投诉增长趋势分析得到第一电商平台的周投诉增长速率；

18、对所述第二目标营销投诉数据进行月投诉增长趋势分析得到第一电商平台的月投诉增长速率。

19、进一步的，所述将所述第一电商平台的目标营销反馈数据输入预先训练的数据集成模型中进行数据集成分析得到第一电商平台的目标反馈值，包括：

20、将日投诉增长速率、周投诉增长速率、月投诉增长速率同时输入预先训练的数据集成模型中进行数据集成分析得到第一电商平台的目标反馈值，其中，所述数据集成模型满足如下表达式：

21、

22、，其中，a为第一电商平台的目标反馈值，b为日投诉增长速率值，c为周投诉增长速率值，d为月投诉增长速率值，b0、c0、d0为对应的增长速率基准值，n为目标品牌替代品的竞争系数，ф为目标品牌的互补品的竞争系数。

23、进一步的，所述基于所述第一电商平台的目标反馈值调整所述第二电商平台对所述目标品牌的营销流量推送策略，包括：

24、获取目标品牌在所述第二电商平台的目标反馈值；

25、确定所述第一电商平台的目标反馈值大于或等于第二电商平台的目标反馈值，且其差值低于第一预设差值；

26、提高第二电商平台对所述目标品牌的营销曝光流量推送。

27、进一步的，所述获取第二电商平台的目标反馈值之后，还包括：

28、确定所述第一电商平台的目标反馈值大于或等于第二电商平台的目标反馈值，且其差值高于第二预设差值，其中，第二预设差值大于第一预设差值；

29、降低第二电商平台对所述目标品牌的营销曝光流量推送。

30、进一步的，所述降低第二电商平台对所述目标品牌的营销曝光流量推送之后，还包括：

31、预设时长后获取目标品牌在所述第一电商平台的目标反馈值的变化趋势；

32、确定所述目标品牌在第一电商平台的目标反馈值呈降低趋势时，提高第二电商平台对所述目标品牌的营销曝光流量推送。

33、进一步的，所述根据所述全类营销投诉数据的数据属性进行营销投诉数据的属性特征识别得到第一目标营销投诉数据，包括：

34、根据所述全类营销投诉数据的对话内容进行营销投诉数据的语义特征识别得到第一目标营销投诉数据，其中，所述语义特征包括服务、价格、质量、安全、知识产权中的一种或多种。

35、第二方面，本申请实施例中还提供了一种网络营销数据处理系统，包括存储器及处理器，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如第一方面所述的方法。

36、区别于现有技术，本申请实施例提供的一种基于多平台的网络营销数据处理方法，首先获取目标品牌在第一电商平台的全类营销投诉数据；然后根据所述全类营销投诉数据的数据属性进行营销投诉数据的属性特征识别得到第一目标营销投诉数据；再对所述第一目标营销投诉数据进行数据清洗以筛除虚假投诉数据得到第二目标营销投诉数据；然后再对所述第二目标营销投诉数据进行趋势分析得到第一电商平台的目标营销反馈数据；再将所述第一电商平台的目标营销反馈数据输入预先训练的数据集成模型中进行数据集成分析得到第一电商平台的目标反馈值；最后基于所述第一电商平台的目标反馈值调整所述第二电商平台对所述目标品牌的营销流量推送策略；也即，根据第一电商平台的投诉数据来得到第一电商平台的目标反馈值，然后根据第一电商平台的目标反馈值来对第二电商平台的营销流量推送策略进行调整，如此，营销数据在不同平台间相互利用，为不同电商平台的品牌电商管理提供了更多的数据依据，大大提高了电商平台对商户的管理效率及管理质量，并且基于营销流量推送策略的调整，可以最大地发挥电商平台及商户的营销价值。

技术特征：

1.一种基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述对所述第一目标营销投诉数据进行数据清洗以筛除虚假投诉数据得到第二目标营销投诉数据，包括：

3.如权利要求1所述的基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述通过自然语言处理技术进行虚假投诉语义识别，包括：

4.如权利要求1所述的基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述对所述第二目标营销投诉数据进行趋势分析得到第一电商平台的目标营销反馈数据，包括：

5.如权利要求4所述的基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述将所述第一电商平台的目标营销反馈数据输入预先训练的数据集成模型中进行数据集成分析得到第一电商平台的目标反馈值，包括：

6.如权利要求1所述的基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述基于所述第一电商平台的目标反馈值调整所述第二电商平台对所述目标品牌的营销流量推送策略，包括：

7.如权利要求1所述的基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述获取第二电商平台的目标反馈值之后，还包括：

8.如权利要求7所述的基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述降低第二电商平台对所述目标品牌的营销曝光流量推送之后，还包括：

9.如权利要求1所述的基于多平台的网络营销数据处理方法，其特征在于，所述根据所述全类营销投诉数据的数据属性进行营销投诉数据的属性特征识别得到第一目标营销投诉数据，包括：

10.一种网络营销数据处理系统，其特征在于，包括存储器及处理器，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求1至9任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例涉及数字营销技术领域，公开了一种基于多平台的网络营销数据处理方法及系统，该方法首先根据第一电商平台的投诉数据来得到第一电商平台的目标反馈值，然后根据第一电商平台的目标反馈值来对第二电商平台的营销流量推送策略进行调整，如此，营销数据在不同平台间相互利用，为不同电商平台的品牌电商管理提供了更多的数据依据，大大提高了电商平台对商户的管理效率及管理质量，并且基于营销流量推送策略的调整，可以最大地发挥电商平台及商户的营销价值。

技术研发人员：朱金燚,费勇,曾文
受保护的技术使用者：深圳市南方网通网络技术开发有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24