一种互动营销方法、系统和设备与流程

本发明涉及互动营销领域，尤其涉及以一种互动营销方法、一种互动营销系统以及一种实现互动营销方法的计算机设备。

背景技术：

1、随着我国国民经济的发展，市场竞争也愈发激烈，企业生产的产品常常会遇到难以找到合适的用户的问题。随着移动互联网的发展，通过在移动互联网进行营销成为越来越常用的营销手段。在线社群是近年来移动互联网用户欢迎的社交场景之一，其带来持续增长的用户流量和商业效益也不可估量。在线社群凭借庞大的活跃用户数量和极高的信息传播速度，已成为消费者重要评价中心、信息来源和共享平台，具有极高的商业价值。高影响力用户是指在社群内部信息传递过程中，自身属性或行为能够对普通个体的观点或行为产生极强的引导力和影响力的一类用户。高影响力用户往往具备魅力的属性特征、优质的生成内容、高效的流量变现能力，能够有效推动社群的商业价值提升及内容生态发展。在线社群高影响力用户对传递商业信息、引导消费舆情、增强用户粘性等具有重要作用，利用高影响力用户开展社群营销已成为企业的普遍共识。随着社群用户数量的快速增加，有效识别社群中高影响力用户，并通过用户画像深入把握高影响力用户多维特征，从而达到精准营销，将产品高效快速地推送到需要的用户。

2、有效识别高影响力用户，帮助企业筛选具备商业价值和营销能力的目标人群，是实现在线社群精准营销前提。传统的营销方法具有获客成本高，同时线上推广也会遇到僵尸粉占比高的问题，并且受限于线上平台的规则或者运营策略，难以开发高影响力用户的核心价值，同时没有互动步骤，无法通过对用户反馈进行分析从而更新营销策略。

技术实现思路

1、本发明目的之一在于提供一种互动营销方法，以解决现有营销方法中获客成本高，无法通过对用户反馈进行分析从而更新营销策略的缺点。

2、本发明通过下述技术方案实现，一种互动营销方法，可以包括以下步骤：

3、获取用户资料，构建第一用户数据库，根据第一用户数据库中的数据绘制第一用户画像；根据营销场景和产品特征生成多个特定场景下的互动营销方案；向第一用户数据库中的用户推送互动营销方案；检测目标用户是否进行互动，收集进行互动的用户的消费行为日志，并生成第二用户数据库，并根据第二用户数据库中的数据绘制第二用户画像。

4、需要说明的是，随着移动互联网的发展，移动在线社群用户数量快速增加。利用传统的方法难以识别出的移动在线社群的高影响力用户的商业价值。本发明通过构建产品特征数据库和营销场景特征数据库生成多种营销方案，并且根据场景的不同推送给不同的移动在线社群用户，从而有效降低虚假内容对高影响力用户识别的影响，构建识别用户的标准方法和流程，提升了高影响力用户识别的效果。同时通过选定用户的消费行为日志，生成第一用户数据库，能够把握用户特征及兴趣偏好，能够为营销策略的制定和实施提供决策依据。

5、进一步地，互动营销方法还可以包括用户裂变步骤，根据不同的产品以及不同用户的习惯对第二用户画像并进行标签化管理，并持续对第二用户数据库中的用户推送互动营销方案；第二用户数据库中的用户通过发送链接的方式邀请新用户并推送商品信息以及娱乐游戏，当娱乐游戏结束后，第二用户数据库中的用户获取一定的积分，利用积分兑换相应的商品；将新用户的资料输入第一用户数据库中，并推送互动营销方案。

6、需要说明的是，通过互动营销方案对初始用户进行进一步筛选，选出社群的高影响力用户，并根据不同的产品以及不同用户的习惯构建第二用户数据库并进行标签化管理，从而方便企业通过用户特征针对性地征制定全面且精准的营销策略，从而极大地提高商业信息传播效率。

7、进一步地，生成多个特定场景下的互动营销方案可以包括，根据产品信息构建产品特征数据库，根据营销场景构建营销场景特征数据库；分别对产品特征数据库和营销场景特征数据库中的数据进行标准化处理，确保所有特征数据都具有相同的尺度；筛选出产品特征数据库中的主控因素，将产品特征数据库中的主控因素降维成 n个主成分，得到 m行 n列的主成分矩阵，其中， n为 n个产品特征主控因素， m为 m个不同营销场景，根据主成分矩阵生成多个不同场景下的互动营销方案；根据第一用户画像筛选得到产品与特定营销场景下的互动营销方案。

8、进一步地，产品信息可以包括，产品名称、产品特点、产品功能、产品用途以及产品规格。

9、进一步地，营销场景包括，电子商务场景、社交媒体场景、直播带货场景、电梯广告场景、户外广告场景。

10、进一步地，标准化处理采用z-score标准化对产品特征数据库和营销场景特征数据库中的数据进行标准化处理，所述z-score标准化处理包括，

11、，

12、，

13、；

14、其中，z为标准化后输出的数据，无量纲； x为数据库中的数据，无量纲； μ为数据库中数据的均值,无量纲；σ为标准差，无量纲； m为数据库中数据集样本总数，无量纲； x i为数据库中第 i个样本的数据值，无量纲。

15、进一步地，产品特征数据库中的主控因素通过：，计算得到；其中， i为某个影响因素的重要性，无量纲； n为影响因素的数量，无量纲； r1为袋外误差，无量纲； r2为某个特征顺序被随机变换后的袋外误差，无量纲；对计算得到的不同因素的重要性进行比较，

16、进一步地，主成分矩阵通过以下步骤得到：将得到的 n个产品特征主控因素和 m个不同营销场景下的互动营销方案构成大小为 m× n的样本矩阵 a：

17、，

18、其中， a为样本矩阵； a me为主控因素； a e为主控因素向量；

19、建立相关系数矩阵 r，其中原始样本矩阵经过标准化变为：

20、，

21、其中， a为标准化后的样本矩阵； a me为标准化后的主控因素； a e为标准化后的主控因素向量；

22、以此得到样本矩阵对应的相关系数矩阵：

23、，

24、其中， r为相关系数矩阵，无量纲； r ij为相关关系系数，无量纲； r ee为相关关系向量，无量纲；其中：

25、，

26、，

27、 a为标准化后的样本矩阵； a ij为标准化后的主控因素； aq j为标准化后的样本矩阵中第 q行第 j列参数，无量纲； aq i为标准化后的样本矩阵中第 q行第 i列参数，无量纲；

28、相关系数矩阵表明 e个指标间的相关程度；

29、计算 r的特征值和特征向量，

30、特征值为：，特征向量：

31、，

32、其中， c为特征矩阵，无量纲； c1~c e为特征矩阵的主控因素，无量纲； c ee为特征矩阵的向量，无量纲；

33、计算相应特征值各特征向量的方差贡献率 b i以及累计贡献率 b(o)：

34、，

35、，

36、其中， b i为特征值各特征向量的方差贡献率，无量纲； b(o)为特征值各特征向量的累计贡献率，无量纲；

37、计算各主成分表达式，其中各主成分得分根据其相应特征向量与各指标组成的线性表达式进行计算，第 i个主成分 g i计算公式为：

38、，

39、其中， g i为第 i个主成分，无量纲； c 1i~ c ei为特征值和各特征向量的方差贡献率的计算值，无量纲。

40、本发明另一方面提供了一种互动营销系统，包括，第一用户数据库构建单元、互动营销方案生成单元、第二用户数据库构建单元以及用户裂变单元。

41、其中，第一用户数据库构建单元被配置为输出初始营销方案，获取用户资料，构建第一用户数据库，根据第一用户数据库中的数据绘制第一用户画像；互动营销方案生成单元与第一用户数据库构建单元相连接，被配置为根据营销场景和产品特征生成多个特定场景下的互动营销方案，包括，根据产品信息构建产品特征数据库，根据营销场景构建营销场景特征数据库；分别对产品特征数据库和营销场景特征数据库中的数据进行标准化处理，确保所有特征数据都具有相同的尺度；筛选出产品特征数据库中的主控因素，将产品特征数据库中的主控因素降维成n个主成分，得到m行n列的主成分矩阵，根据主成分矩阵生成多个不同场景下的互动营销方案；根据第一用户画像筛选得到产品与特定营销场景下的互动营销方案；第二用户数据库构建单元与互动营销方案生成单元相连接，被配置为向第一用户数据库中的用户推送互动营销方案，并检测目标用户是否进行互动，收集进行互动的用户的消费行为日志，并生成第二用户数据库，并根据第二用户数据库中的数据绘制第二用户画像；用户裂变单元与第二用户数据库构建单元相连接，被配置为根据不同的产品以及不同用户的习惯对第二用户画像并进行标签化管理，并持续对第二用户数据库中的用户推送互动营销方案；第二用户数据库中的用户通过发送链接的方式邀请新用户并推送商品信息以及娱乐游戏，当娱乐游戏结束后，第二用户数据库中的用户获取一定的积分，利用积分兑换相应的商品；将新用户的资料输入第一用户数据库中，并推送互动营销方案。

42、本发明再一方面提供了一种计算机设备，所述设备可包括：处理器；存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的互动营销方法。

43、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

44、1、本发明首先通过对产品和营销场景数据进行处理，能够实现自动化高效输出不同种类的营销方案，同时将用户特点和产品特点进行有机结合，能够实现对不同的用户精准推送不同的互动营销方案，能够有效提高用户的活跃度；

45、2、本发明通过对产品特征数据库和营销场景特征数据库中的数据进行标准化处理，消除了不同数据之间量纲的影响，便于数据比较和分析，方便了后续算法的处理，进而提高营销方案生成模型的准确性；

46、3、本发明通过互动营销方案对用户进行筛选，并根据不同的产品以及不同用户的习惯构建第二用户数据库并进行标签化管理，能够方便企业通过用户特征针对性地制定全面且精准的营销策略，从而开发用户的核心价值，通过互动步骤实现对用户的反馈分析，进一步更新营销策略。