基于计算机辅助的营销策划方法及系统与流程

本发明涉及数据驱动营销，尤其涉及基于计算机辅助的营销策划方法及系统。

背景技术：

1、数据驱动营销是一种利用数据分析和数字工具来指导营销策略和活动的方法。在这个技术领域中，营销决策是基于数据收集、处理和分析的结果，而不仅仅依赖于直觉或传统的营销方法。这包括客户数据的收集和分析，如购买历史、在线行为、客户反馈等，以及市场趋势和竞争对手行为的分析。数据驱动营销的目的是提高营销活动的效果和效率，通过更精确地了解目标市场和消费者，实现更加个性化和有针对性的营销策略。

2、基于计算机辅助的营销策划方法是指使用计算机技术和软件工具来辅助和增强营销策划的过程。这种方法的目的是通过利用大数据、人工智能、机器学习和高级分析技术来优化营销策略和活动。例如，通过分析客户数据来识别目标市场，或者使用预测分析来决定最有效的营销渠道和信息。这种方法旨在通过精确和个性化的营销活动，提高客户参与度、提升品牌知名度和增加销售收入。

3、传统营销策划方法在多个方面存在不足。这些方法在消费者行为时间序列的深入分析和模式识别方面能力有限，影响了对消费者行为的深层次理解。识别消费者行为转变点和行为模式分类的能力不足，降低了营销策略的精确性和针对性。在用户行为路径分析和客户触点网络优化方面，技术手段较为落后，未能充分利用复杂数据关系提升营销效果。这些不足导致了较低的营销活动有效性和投资回报率，限制了企业在竞争市场中的表现。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于计算机辅助的营销策划方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于计算机辅助的营销策划方法，包括以下步骤：

3、s1：基于收集到的消费者行为数据，采用动态时间弯曲算法，对消费者行为的时间序列进行匹配和分析，并进行模式识别，生成行为时间序列分析结果；

4、s2：基于所述行为时间序列分析结果，采用状态空间分析法，对消费者行为的内在动态进行建模，并进行趋势和周期性分析，生成消费者行为动态模型；

5、s3：基于所述消费者行为动态模型，应用转变点分析法，识别消费者行为中的关键转变时刻，并进行关键点标注，生成关键行为转变点结果；

6、s4：基于所述关键行为转变点结果，进行聚类分析法，将消费者行为划分为多个模式类别，并进行模式分类，生成消费者行为模式分类；

7、s5：基于所述消费者行为模式分类，使用复杂事件处理法，对用户在多组触点的行为路径进行实时分析和映射，并进行路径优化，生成动态用户旅程地图；

8、s6：基于所述动态用户旅程地图，运用图论分析法和网络流分析法，在消费者行为网络中识别和优化关键触点，并进行网络优化，生成优化的客户触点网络；

9、s7：基于所述优化的客户触点网络，结合生存率分析法和因果关系分析法，在集成crm分析平台上分析客户数据，并进行行为模式预测和营销策略优化，生成综合营销策略预测结果。

10、作为本发明的进一步方案，所述行为时间序列分析结果包括变化趋势、异常行为识别和时间点标注，所述消费者行为动态模型包括状态转移图、行为预测和潜在决策分析，所述关键行为转变点结果包括转变时刻、影响因素和行为改变趋势，所述消费者行为模式分类包括模式标签、行为特征和类别分布，所述动态用户旅程地图包括行为轨迹、触点互动和路径变化，所述优化的客户触点网络包括关键节点、优化路径和网络结构图，所述综合营销策略预测结果包括行为预测结果、策略效果评估和优化方案。

11、作为本发明的进一步方案，基于收集到的消费者行为数据，采用动态时间弯曲算法，对消费者行为的时间序列进行匹配和分析，并进行模式识别，生成行为时间序列分析结果的步骤具体为：

12、s101：基于收集到的消费者行为数据，采用数据清洗技术进行缺失值处理、异常值检测和数据格式标准化，生成标准化消费者行为数据；

13、s102：基于所述标准化消费者行为数据，采用时间序列分析技术进行数据分解，生成分解的时间序列数据；

14、s103：基于所述分解的时间序列数据，采用动态时间弯曲算法进行相似性匹配和模式提取，生成时间序列相似性分析结果；

15、s104：基于所述时间序列相似性分析结果，采用模式识别技术进行关键模式识别，生成行为时间序列分析结果；

16、所述数据清洗技术包括使用插值法处理缺失值，应用箱线图和标准偏差方法识别异常值，以及执行最小-最大归一化，所述时间序列分析技术包括季节性分解和周期性调整方法，所述动态时间弯曲算法为基于欧几里得距离的非线性序列比对和弯曲路径优化技术，所述模式识别技术包括密度基础聚类和决策树分类。

17、作为本发明的进一步方案，基于所述行为时间序列分析结果，采用状态空间分析法，对消费者行为的内在动态进行建模，并进行趋势和周期性分析，生成消费者行为动态模型的步骤具体为：

18、s201：基于所述行为时间序列分析结果，采用特征提取技术从数据中提取关键行为特征，包括频率、持续时间和强度，建立提取的行为特征数据集；

19、s202：基于所述提取的行为特征数据集，采用多元统计分析技术执行趋势和周期性的量化分析，通过时间序列分解和周期检测，揭示消费者行为的关键模式和周期性变化，生成统计分析结果；

20、s203：基于所述统计分析结果，采用状态空间模型技术构建消费者行为的动态模型，对消费者行为进行动态建模和预测，生成初步的消费者行为动态模型；

21、s204：基于所述初步的消费者行为动态模型，执行模型优化，并通过参数调整和交叉验证，提高模型的准确率和预测能力，生成消费者行为动态模型；

22、所述特征提取技术包括多维缩放和线性判别分析，所述多元统计分析技术包括多变量方差分析和典型相关分析，所述状态空间模型技术包括卡尔曼滤波和隐马尔可夫模型，所述模型优化包括贝叶斯参数优化和模拟退火算法。

23、作为本发明的进一步方案，基于所述消费者行为动态模型，应用转变点分析法，识别消费者行为中的关键转变时刻，并进行关键点标注，生成关键行为转变点结果的步骤具体为：

24、s301：基于所述消费者行为动态模型，采用时间序列分析方法，进行数据的趋势和季节性分析，并通过数据模式识别，生成潜在转变点数据；

25、s302：基于所述消费者行为数据，采用数据清洗和标准化技术，去除异常值和缺失数据，生成净化后的消费者行为数据集；

26、s303：基于所述净化后的消费者行为数据集，采用时序分析方法，识别消费者行为的潜在转变点，并应用动态分割技术，生成初步转变点结果；

27、s304：基于所述初步转变点结果，采用统计验证技术，确认并标注关键行为转变点，生成关键行为转变点结果；

28、所述数据清洗和标准化技术包括去噪声处理、缺失值插补、数据规范化，所述时序分析方法包括移动平均法、指数平滑法，所述统计验证技术包括t检验、卡方检验。

29、作为本发明的进一步方案，基于所述关键行为转变点结果，进行聚类分析法，将消费者行为划分为多个模式类别，并进行模式分类，生成消费者行为模式分类的步骤具体为：

30、s401：基于所述关键行为转变点结果，采用数据预处理技术，为聚类分析做准备，生成聚类分析预处理数据集；

31、s402：基于所述聚类分析预处理数据集，采用k-均值聚类算法，通过数据特征分析确定聚类数量和初始聚类中心，生成聚类算法配置；

32、s403：基于所述聚类算法配置，采用迭代优化技术，对消费者行为数据进行多次迭代聚类，以最小化每个类内数据点与其聚类中心的距离，生成消费者行为聚类结果；

33、s404：基于所述消费者行为聚类结果，采用模式分析技术，对多个聚类进行分析，识别每个类别的特征和模式，并对类别进行分类标注，生成消费者行为模式分类；

34、所述数据预处理技术包括数据标准化和去相关性处理，所述k-均值聚类算法包括初始中心选择和迭代聚类中心更新，所述迭代优化技术包括簇内距离最小化和中心点更新策略，所述模式分析技术包括决策树分类和关联规则挖掘。

35、作为本发明的进一步方案，基于所述消费者行为模式分类，使用复杂事件处理法，对用户在多组触点的行为路径进行实时分析和映射，并进行路径优化，生成动态用户旅程地图的步骤具体为：

36、s501：基于所述消费者行为模式分类，采用实时数据流处理技术，监测用户在多组触点的行为，生成用户行为事件流；

37、s502：基于所述用户行为事件流，采用cep技术，分析事件间关系，生成事件关系映射；

38、s503：基于所述事件关系映射，采用路径发现算法，分析用户在多个触点间的交互行为，识别关键行为路径，并进行映射，生成用户行为路径分析结果；

39、s504：基于所述用户行为路径分析结果，采用路径优化算法，优化用户行为路径，生成动态用户旅程地图；

40、所述实时数据流处理技术包括apache kafka和apache flink，所述cep技术包括esper和apache storm，所述路径发现算法具体为广度优先搜索和深度优先搜索，所述路径优化算法具体为dijkstra算法和a*算法。

41、作为本发明的进一步方案，基于所述动态用户旅程地图，运用图论分析法和网络流分析法，在消费者行为网络中识别和优化关键触点，并进行网络优化，生成优化的客户触点网络的步骤具体为：

42、s601：基于所述动态用户旅程地图，采用网络构建算法，分析用户行为数据，识别关键的行为节点和连接，构建消费者行为的网络结构，并创建消费者行为网络模型；

43、s602：基于所述消费者行为网络模型，采用图论分析算法，识别网络中的关键节点，生成网络关键点结果；

44、s603：基于所述网络关键点结果，采用网络流分析方法，优化网络中的信息流动，生成网络流优化结果；

45、s604：基于所述网络流优化结果，采用网络重构技术，优化消费者行为网络结构，生成优化的客户触点网络；

46、所述网络构建算法具体为邻接矩阵构建和边缘列表构建，所述图论分析算法具体为pagerank算法和社区结构发现算法，所述网络流分析方法具体为最大流最小割定理和ford-fulkerson算法，所述网络重构技术具体为图的重构算法和网络拓扑优化。

47、作为本发明的进一步方案，基于所述优化的客户触点网络，结合生存率分析法和因果关系分析法，在集成crm分析平台上分析客户数据，并进行行为模式预测和营销策略优化，生成综合营销策略预测结果的步骤具体为：

48、s701：基于所述优化的客户触点网络，采用生存率分析方法，分析客户数据的生命周期，生成客户生命周期分析结果；

49、s702：基于所述客户生命周期分析结果，采用因果关系分析方法，识别影响客户行为的因素，生成因果关系分析结果；

50、s703：基于所述因果关系分析结果，采用机器学习算法，在集成crm分析平台上预测客户行为模式，生成客户行为模式预测结果；

51、s704：基于所述客户行为模式预测结果，采用营销策略优化技术，对营销策略进行优化，生成综合营销策略预测结果；

52、所述生存率分析方法具体为kaplan-meier估计和cox比例风险模型，所述因果关系分析方法具体为granger因果检验和向量自回归模型，所述机器学习算法包括随机森林和梯度提升机，所述营销策略优化技术具体为多目标优化和市场细分策略。

53、基于计算机辅助的营销策划系统，所述基于计算机辅助的营销策划系统用于执行上述基于计算机辅助的营销策划方法，所述系统包括数据预处理模块、时间序列分析模块、消费者行为建模模块、行为转变点分析模块、行为模式分类模块、营销策略优化模块；

54、所述数据预处理模块基于收集到的消费者行为数据，采用k-近邻算法和异常值检测方法进行数据清洗，对缺失值和异常值进行处理，并执行z分数标准化，生成标准化消费者数据；

55、所述时间序列分析模块基于标准化消费者数据，采用arima模型进行时间序列分解，并使用动态时间弯曲算法对数据进行模式匹配，生成时间序列分析结果；

56、所述消费者行为建模模块基于时间序列分析结果，采用多元回归分析和隐马尔可夫模型，进行消费者行为的趋势和周期性分析，生成消费者行为动态模型；

57、所述行为转变点分析模块基于消费者行为动态模型，采用贝叶斯变点分析识别关键行为转变时刻，进行关键点标注，生成关键行为转变点结果；

58、所述行为模式分类模块基于关键行为转变点结果，应用k-均值聚类算法，对消费者行为进行模式分类，生成消费者行为模式分类；

59、所述营销策略优化模块基于消费者行为模式分类，结合图论分析法和网络流分析法，在集成crm分析平台上进行客户行为模式预测和营销策略优化，生成综合营销策略预测结果。

60、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

61、本发明中，通过动态时间弯曲算法和状态空间分析法，此方法精确匹配和分析消费者行为时间序列，实现深入行为模式识别和动态模型构建。转变点分析法和聚类分析法有效识别消费者行为的关键转变时刻和模式类别，为营销策略提供精细目标定位。复杂事件处理法和图论分析法的结合，优化了用户旅程地图和客户触点网络，增强了客户行为分析的洞察力。生存率分析法和因果关系分析法在crm平台上实现行为模式预测和营销策略优化，提高营销活动的有效性和投资回报率。