一种基于购药规律的医药精准营销管理方法及系统与流程

本发明涉及营销管理领域，具体来说，尤其涉及一种基于购药规律的医药精准营销管理方法及系统。

背景技术：

1、医药营销管理涉及在医药行业中实施有效的营销策略和管理营销活动，旨在推广药品、医疗设备和医疗服务；医药行业受到严格的法规监管，包括药品的批准、广告和促销活动的规范，医药营销管理需要确保所有活动符合相关法律和伦理标准，了解市场趋势、顾客需求和竞争对手的行为是医药营销管理的关键，需要定期进行市场研究和数据分析，在医药营销管理中，对产品的了解非常重要，包括产品的开发、定位、定价策略和生命周期管理，医药产品的销售渠道可能包括批发商、零售商、医疗机构和在线平台，有效管理这些渠道以确保产品的可及性和可见性，医药营销管理需要特别关注伦理和社会责任问题，包括提供准确的产品信息、保护患者隐私和促进公共健康。

2、传统的药品推荐系统可能只依赖于有限的数据来源，如仅限于某个特定的销售渠道或者缺乏市场动态的全面分析，导致无法全面理解顾客需求和市场状况，从而影响药品推荐的准确性和效果，使用较为简单的数据分析方法，无法有效去除噪声和提取关键特征，也难以识别和分析顾客的购药行为模式，许多现有药品推荐系统可能无法提供足够个性化的服务，无法充分考虑到顾客的个人偏好和购买历史，传统推荐系统可能缺乏动态优化机制，无法根据市场变化和顾客反馈及时调整推荐策略，现有技术中的促销活动可能过于泛化，缺乏针对性和个性化，不能有效吸引目标顾客群体。

3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、为了克服以上问题，本发明旨在提出一种基于购药规律的医药精准营销管理方法及系统，目的在于解决传统的药品推荐系统可能只依赖于有限的数据来源，如仅限于某个特定的销售渠道或者缺乏市场动态的全面分析，导致无法全面理解顾客需求和市场状况，从而影响药品推荐的准确性和效果，使用较为简单的数据分析方法，无法有效去除噪声和提取关键特征，也难以识别和分析顾客的购药行为模式的问题。

2、为此，本发明采用的具体技术方案如下：

3、根据本发明的一个方面，提供了一种基于购药规律的医药精准营销管理方法，该医药精准营销管理方法包括以下步骤：

4、s1、收集医药营销渠道中顾客的购药行为数据和市场的动态数据；

5、s2、使用药品偏好推荐模型对顾客的购药行为进行预处理和分析，识别顾客的购药规律，获取顾客对药品的需求和偏好；

6、s3、利用在线问卷调查获取顾客对药品选择和购买体验的反馈；

7、s4、根据顾客对药品的需求和偏好、顾客对药品选择和购买体验的反馈及市场的动态数据，提供药品推荐；

8、s5、基于个性化的药品推荐，设计优惠策略和促销活动；

9、s6、在预设的试点区域内实施推荐和促销活动，并根据试点区域的测试反馈及持续监测的市场动态，对优惠策略和促销活动进行调整和优化。

10、可选地，使用药品偏好推荐模型对顾客的购药行为进行预处理和分析，识别顾客的购药规律，获取顾客对药品的需求和偏好包括以下步骤：

11、s21、利用小波分析处理顾客的购药行为数据，去除噪声，提取顾客购药行为特征数据；

12、s22、利用lstm神经网络对顾客购药行为特征数据进行建模，得到药品偏好推荐模型，并识别购药规律；

13、s23、使用历史的购药行为数据来训练药品偏好推荐模型；

14、s24、利用训练好的药品偏好推荐模型，并基于购药规律初步预测顾客对药品的需求和偏好的变化；

15、s25、根据初步预测顾客对药品的需求和偏好的变化和实际情况的差异，优化药品偏好推荐模型的参数，得到改进的模型预测结果，获取最终的顾客对药品的需求和偏好的变化。

16、可选地，利用小波分析处理顾客的购药行为数据，去除噪声，提取顾客购药行为特征数据包括以下步骤：

17、s211、预设小波分解的层数；

18、s212、使用预设的小波分解层数对顾客购药行为数据进行小波分解，将初始顾客购药行为特征数据分解成多个频率层级上的低频信号组件和高频信号组件；

19、s213、对于每一层的小波分解结果，根据预设阈值对高频信号组件进行去噪处理，分离顾客购药行为特征数据中的噪声成分，同时保留低频信号组件；

20、s214、利用经过去噪处理的高频信号组件和低频信号组件进行小波重构，得到去噪后的顾客购药行为特征数据。

21、可选地，利用lstm神经网络对顾客购药行为特征数据进行建模，得到药品偏好推荐模型，并识别购药规律包括以下步骤：

22、s221、构建lstm神经网络的架构，lstm神经网络的架构包括输入层、隐藏层和输出层，其中，输入层用于接收去噪后的顾客购药行为特征数据，隐藏层包含lstm单元处理时间序列数据，输出层用于生成最终的预测结果；

23、s222、利用输入层处理去噪后的顾客购药行为特征数据；

24、s223、根据隐藏层设置lstm神经网络的参数，并初始化网络的权重和偏置；

25、s224、根据顾客对药品的需求和偏好的变化选择损失函数，并定义评估模型性能的指标；

26、s225、将输入层、隐藏层和输出层进行连接，并构建药品偏好推荐模型。

27、可选地，根据顾客对药品的需求和偏好、顾客对药品选择和购买体验的反馈及市场的动态数据，提供药品推荐包括以下步骤：

28、s41、获取顾客对药品的需求和偏好、顾客对药品选择和购买体验的反馈及市场的动态数据的药品特征数据；

29、s42、利用relieff算法分析药品特征数据，并计算药品特征数据的重要性权值；

30、s43、使用欧氏距离并基于药品特征数据计算类内距离和类间距离；

31、s44、通过比较类内距离与类间距离的距离，调整药品特征数据的重要性权值，从而得出药品特征数据的权重值；

32、s45、根据特征的权重值，将特征划分为不同的特征子集；

33、s46、使用特征子集训练多个决策树，构建随机森林模型；

34、s47、采用bootstrap策略随机抽取药品特征数据作为自助样本集，然后按照预设的比例和顺序从不同的特征子集中选择特征，构造特征子空间，接着通过不断的分裂生长和节点优化，训练多个决策树，优化随机森林模型；

35、s48、利用优化后的随机森林模型进行药品推荐。

36、可选地，利用relieff算法分析药品特征数据，并计算药品特征数据的重要性权值包括以下步骤：

37、s421、初始化每个特征的权重值；

38、s422、从所有特征中随机选择一个特征，并计算特征在不同类别之间的差异性；

39、s423、根据计算的差异性来调整特征的权重；

40、s424、重复执行s422-s423的步骤，并为每个特征计算最终的重要性权重。

41、可选地，使用欧氏距离并基于药品特征数据计算类内距离和类间距离的公式为：

42、；

43、式中，表示药品特征数据和药品特征数据之间的欧氏距离；

44、表示药品特征数据在第 i个特征上的值；

45、表示药品特征数据在第 i个特征上的值；

46、表示药品特征数据的维度数。

47、可选地，通过比较类内距离与类间距离的距离，调整药品特征数据的重要性权值，从而得出药品特征数据的权重值包括以下步骤：

48、s441、获取药品特征数据的类内距离和类间距离，其中，类内距离指同一类药品特征数据之间的特征差异，类间距离指不同类药品特征数据之间的特征差异；

49、s442、对于每个药品特征数据，分析药品特征数据在类内和类间距离中的差异；

50、s443、基于类内和类间距离中的差异，使用relieff算法调整每个药品特征数据的重要性权值；

51、s444、重复执行s441-s443的步骤，直到每个药品特征数据均有对应的权重值，从而得到药品特征数据的权重值。

52、可选地，利用优化后的随机森林模型进行药品推荐包括以下步骤：

53、s481、将目标顾客的数据输入随机森林模型；

54、s482、随机森林模型会根据输入的顾客数据，推荐最适合目标顾客的药品；

55、s483、对推荐结果进行评估，并收集顾客对推荐药品的反馈；

56、s484、根据顾客的反馈和市场的动态数据，调整和优化随机森林模型。

57、根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于购药规律的医药精准营销管理系统，该系统包括：数据收集模块、数据分析模块、顾客反馈模块、个性化推荐模块、促销策略设计模块及试点与优化模块；

58、数据收集模块，用于收集医药营销渠道中顾客的购药行为数据和市场的动态数据；

59、数据分析模块，用于使用药品偏好推荐模型对顾客的购药行为进行预处理和分析，识别顾客的购药规律，获取顾客对药品的需求和偏好；

60、顾客反馈模块，用于利用在线问卷调查获取顾客对药品选择和购买体验的反馈；

61、个性化推荐模块，用于根据所述顾客对药品的需求和偏好、所述顾客对药品选择和购买体验的反馈及所述市场的动态数据，提供药品推荐；

62、促销策略设计模块，用于基于个性化的药品推荐，设计优惠策略和促销活动；

63、试点与优化模块，用于在预设的试点区域内实施推荐和促销活动，并根据试点区域的测试反馈及持续监测的市场动态，对优惠策略和促销活动进行调整和优化。

64、相较于现有技术，本技术具有以下有益效果：

65、1、本发明通过多渠道收集数据，包括线上药店、传统药房、医疗机构及各类健康应用平台，获得关于顾客购药行为和市场动态的全面信息，全方位的数据收集方法能够为药品推荐提供更为精确和全面的基础，有助于更好地理解市场需求和顾客行为。

66、2、本发明通过小波分析处理数据，去除噪声并提取关键特征，有效地识别和分析顾客的购药行为模式，在不同时间尺度上进行分析，能够突出数据中的重要行为模式，使用lstm神经网络进行建模，特别适合分析和预测时间序列数据中的长期依赖关系，模型能够更准确地识别顾客的购药规律和偏好，从而为顾客提供更为精准的药品推荐，利用训练好的药品偏好推荐模型，基于顾客的购药规律和历史行为数据预测他们对药品的需求和偏好，从而提供个性化的药品推荐，提高了顾客的满意度，也增加了药品销售的可能性，根据实际情况和预测结果之间的差异，优化模型的参数，使得药品偏好推荐模型能够持续学习和适应市场变化和顾客行为，从而提供更加精准和有效的药品推荐。

67、3、本发明通过综合分析顾客的需求和偏好，购买体验的反馈，以及市场动态数据，能够提供更符合个人需求的药品推荐，能够更好地满足顾客的具体需求，提高顾客满意度和忠诚度，使用relieff算法和欧氏距离等数学方法对药品特征数据进行分析，可以更精准地确定哪些特征对于药品推荐更为重要，基于数据的决策方法能够提高推荐的准确性和有效性，通过不断收集顾客的反馈和市场的动态数据，可以持续优化和调整推荐模型，动态优化机制使得推荐能够适应市场的变化和顾客需求的演进，通过利用随机森林模型和其他高级算法，分析数据并作出更准确的预测，随机森林模型通过集成多个决策树的结果来提高整体的预测准确度和稳健性，个性化和精准的药品推荐可以增加销售机会，减少库存积压和过期药品的风险，从而提高药品销售的效率和利润，通过提供高质量的个性化推荐，药品销售商可以在竞争激烈的市场中脱颖而出，吸引和保留更多的顾客。

68、4、本发明通过个性化的优惠策略，可以更精确地满足顾客的需求和偏好，能够吸引顾客参与，提高他们对促销活动的兴趣和参与度，个性化的优惠策略能够直接针对那些最可能对某类药品感兴趣的顾客，从而提高销售的效率和成功率，可以减少无效推广，最大化销售潜力，通过提供对顾客真正有价值的优惠和促销活动，可以增强顾客的满意度和忠诚度，顾客感觉到被重视和理解，更可能成为长期忠实的顾客。

69、5、本发明在预设的试点区域实施推荐和促销活动，可以有效地测试和评估优惠策略的有效性，根据试点区域的反馈和市场动态，能够及时调整和优化策略，确保促销活动的成功，持续监测市场动态和顾客反馈，使得优惠策略和促销活动可以灵活调整，以适应市场变化和顾客需求，动态调整机制有助于保持促销活动的相关性和吸引力。