一种营销推广服务系统的制作方法

本发明涉及营销服务，具体为一种营销推广服务系统。

背景技术：

1、时尚行业一直是一个充满活力和快速变化的领域，其中服装制造商和品牌必须不断适应消费者的不断变化的审美趋势和需求。然而，制造商面临着一个普遍的问题，即生产出的服装可能与大众审美趋势不符，导致服饰滞销和经济损失。这是由于制造商在产品开发和设计过程中，往往依赖传统市场研究和经验判断，这些方法在捕捉快速变化的时尚趋势和多样化的审美品味方面存在不足。

2、另一个挑战是一旦服饰销售出去，制造商通常难以获得准确的反馈。消费者可能在社交媒体上发表评论或提供反馈，但这些数据通常是非结构化的，难以量化和分析。因此，制造商往往无法迅速了解他们的产品在市场上的表现，以及消费者对产品的实际看法。

3、这种情况可能导致两个主要问题：首先，制造商可能会产生大量未售出的滞销库存，从而造成经济损失。其次，他们可能无法精确了解市场需求和消费者期望，无法快速调整产品设计和市场策略。因此，时尚制造商需要一种更智能和实时的方法来理解和适应市场需求，以减少滞销风险并提高产品的竞争力。因此，设计降低商品滞销风险和提高产品竞争力的一种营销推广服务系统是很有必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种营销推广服务系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种营销推广服务系统，该系统的运行方法包括以下步骤：

3、步骤一：获取多源数据并进行服装相关的文本数据处理；

4、步骤二：进行特征聚类以及流行趋势分析；

5、步骤三：生成时尚趋势报告以及通过反馈监控对商品进行改善。

6、根据上述技术方案，所述获取多源数据并进行服装相关的文本数据处理的步骤，包括：

7、多数据源收集，包括时尚网站、社交媒体平台和电子商务网站；

8、使用网络抓取技术，自动化脚本和爬虫程序进行信息提取；

9、文本数据处理包括分词、命名实体识别、词干提取、词干还原和关键词识别；

10、情感分析用于评估文本数据的情感极性，包括正面、负面或中性情感。

11、根据上述技术方案，所述文本数据处理包括分词、命名实体识别、词干提取、词干还原和关键词识别的步骤，包括：

12、首先对爬取的文本进行分析，使用分词技术将文本数据分解成词汇或短语的单元，评论如“这件衣服的颜色非常亮丽”会被分解成词汇：“这件”，“衣服”，“颜色”，“非常”，“亮丽”，其次，系统将识别文本中的命名实体，如品牌名称、服装类型和颜色，同时，系统进行词干提取和词干还原，用于将词汇还原为它们的基本形式，如，“喜欢的”可以还原为“喜欢”，而“跑步者”可以还原为“跑步”，最后，系统将识别文本中的重要关键词和短语，以捕捉与时尚趋势和偏好相关的主题，当识别一篇博客文章，关键词可能会提取到包括“春季流行色彩”、“时尚趋势”和“复古风格”，此外，计算机视觉技术将应用于处理图像数据，从中提取关于服装和风格的信息，包括颜色、设计和流行元素，以上步骤有助于系统理解用户对不同服装、风格和颜色的偏好，并识别与时尚趋势相关的关键词和主题。

13、根据上述技术方案，所述情感分析用于评估文本数据的情感极性，包括正面、负面或中性情感的步骤，包括：

14、情感分析将评估文本数据中的情感极性，即正面、负面或中性情感，系统使用以下方法来实施情感分析，首先，系统构建一个情感词汇词典，其中包括各种情感相关词汇，如积极情感词、消极情感词以及中性情感词，每个情感词汇都被赋予一个情感得分，通常在-1到1之间，其中负数表示负面情感，正数表示正面情感，0表示中性情感，对于每个文本数据点，系统会计算其中所有词汇或短语的情感得分的加权平均值，系统首先遍历文本中的每个词汇或短语，检查它是否在情感词汇词典中，如果词汇或短语在词典中存在，获取其情感得分，将得分累加，计算总得分，然后计算文本中包含的情感词汇的总数，这将用作权重的分母，最后，通过将总得分除以情感词汇的总数，得到加权平均情感得分，数学表达式可为：其中n标识文本中包含的情感词汇的总数；最后，基于加权平均情感得分，系统可以将文本数据的情感极性分类为积极、负面或中性，系统定义一个阈值，大于0.2表示积极，小于-0.2表示负面，否则为中性，这个阈值可以根据具体需求进行调整，通过详细的文本分析和情感分析技术将使系统能够更深入地理解用户评论和文本数据，从而更准确地分析时尚趋势、用户偏好和情感反馈，这些技术将在后续的步骤中用于趋势分析和推荐制造商改进产品。

15、根据上述技术方案，所述进行特征聚类以及流行趋势分析的步骤，包括：

16、特征提取和转化成数值形式；

17、聚类分析确定簇的数量和标签；

18、情感分析应用于每个簇以确定总体情感倾向。

19、根据上述技术方案，所述聚类分析确定簇的数量和标签的步骤，包括：

20、系统首先决定要将数据分成多少个簇，即选择k值，然后，随机初始化k个聚类中心，每个中心代表一个可能的时尚簇，如“夏季流行款式”、“暗色调”、“短裤”，对于每个文本数据点，系统计算其与每个聚类中心的距离，然后将其分配给距离最近的聚类中心，从而形成k个不同的簇，这些簇代表了相似的时尚特征，如款式或颜色趋势，通过分析每个簇内的数据点和特征，系统得出这些簇的含义，并为它们分配了标签--“夏季流行款式”、“暗色调”，以描述它们代表的时尚趋势，通过聚类分析，有助于更好地理解和分析当前的时尚趋势，从而帮助制造商更好地满足市场需求，调整产品和营销策略。

21、根据上述技术方案，所述情感分析应用于每个簇以确定总体情感倾向的步骤，包括：

22、对于每个簇，将对其中的所有文本数据进行情感分析，并汇总结果，以确定该簇的总体情感倾向，当厂家需要确定“暗色调”服饰在市场的受欢迎情况时，首先准备一组与“暗色调”簇相关的文本数据，包括社交媒体帖子、用户评论、博客文章，然后对这些文本数据进行情感分析，对于每个文本数据，情感分析确定其情感极性，判断是否表现出积极、消极或中性情感，通过对“暗色调”簇中所有文本数据进行情感分析，并汇总结果，可以发现大多数文本表现出积极情感，极少数表现出消极情感，而中性情感的文本很少，根据这些情感分析的结果，可以解释“暗色调”簇的情感趋势，由于大多数文本数据表现出积极情感，因此可以得出结论，“暗色调”在社交媒体上受到热烈欢迎，代表了一种受欢迎的时尚趋势，基于情感分析的结果，可以为该簇分配了标签，如“热门暗色调”，以更好地描述其代表的情感趋势。

23、根据上述技术方案，所述生成时尚趋势报告以及通过反馈监控对商品进行改善的步骤，包括：

24、生成详尽的时尚趋势报告，包括最受欢迎的时尚趋势、首选的服装类型和颜色偏好；

25、收集制造商产品页面和消费者评论的反馈信息；

26、反馈传达给制造商以帮助改进产品；

27、建立一个连续的反馈循环，以确保产品满足市场需求并随时尚趋势的变化而发展。

28、根据上述技术方案，所述收集制造商产品页面和消费者评论的反馈信息的步骤，包括：

29、系统积极收集制造商产品页面和消费者评论中的反馈信息，这些信息来自在线商店、社交媒体平台或其他渠道的评论，其中客户可能提到产品的改进需求或不满意之处，随后，系统利用自然语言处理算法来分析收集到的反馈，包括对产品的款式、质量、颜色、尺寸方面的评论，识别的改进领域将被传达给制造商，系统可以自动生成反馈报告，其中包括具体的评论和建议，这些报告可以通过电子邮件、在线平台或其他适当的方式传递给制造商，通过建立一个连续的反馈循环，制造商可以根据消费者反馈进行产品改进，并随后重新发布改进后的产品，系统将继续监测新一轮的反馈，以确保产品的改进是否成功，以及是否满足了消费者的期望。

30、根据上述技术方案，所述该系统包括：

31、数据收集与处理模块，用于获取原始数据并进行预处理，以便后续分析；

32、特征聚类和趋势分析模块，用于将数据转化成有用的信息，进行特征提取和分析；

33、趋势报告生成和反馈循环模块，用于生成详尽的趋势报告，并建立反馈循环。

34、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，首先，采用网络抓取技术从多种数据源获取服装相关信息，这些数据经过文本处理和情感分析，以理解用户的喜好和情感反馈，接着，系统应用聚类分析来识别时尚趋势和特征，通过情感分析来评估用户情感倾向，最后，生成详尽的时尚趋势报告，帮助制造商调整产品和营销策略，并建立一个反馈循环，以不断改进产品以满足消费者需求，这一系统综合了数据分析、自然语言处理、聚类分析和情感分析等技术，有助于时尚制造商更好地了解市场趋势和消费者情感反馈，以提高产品竞争力。