基于用户画像的智能营销方法及系统与流程

本发明涉及商业营销的，具体涉及基于用户画像的智能营销方法及系统。

背景技术：

1、随着信息技术的迅猛发展，特别是大数据、云计算和人工智能技术的应用，数字营销已经成为现代商业重要的核心组成部分。尤其在电子商务领域，有效的营销策略对于吸引和保持用户具有至关重要的作用。然而，传统的营销策略往往对所有用户使用相同的营销信息，这种方法忽视了用户个体之间在兴趣、需求和行为模式上的巨大差异，导致营销效率和用户满意度低下。

2、智能营销方法试图通过构建精细化的用户画像和利用算法来预测用户行为，从而提供更为个性化的服务。用户画像是基于用户的个人信息、行为数据、交易历史等多维度信息构建的模型，它能够反映用户的偏好、需求和潜在购买意向。通过分析用户画像，企业可以识别出不同用户群体或个体的特征和需求，实现精准营销。

3、在现有技术中，智能营销方法通常涉及以下几个关键步骤：

4、1、数据采集与处理：通过多种渠道收集用户的个人信息、行为数据、交互记录等，这些数据经过清洗和处理后用于构建用户画像。

5、2、用户画像构建：利用处理后的数据，结合机器学习或统计分析方法，构建反映用户偏好和行为模式的用户画像。这一过程通常包括特征选择、模型训练和优化等步骤。

6、3、营销策略制定：基于用户画像，企业制定个性化的营销策略，这些策略可能涉及产品推荐、广告投放、促销活动等。

7、4、效果评估与优化：通过跟踪营销活动的效果，如用户的点击率、购买转化率等，评估营销策略的有效性，并根据反馈优化用户画像和营销策略。

8、尽管这一路线在很多情况下能够提高营销的针对性和效率，但仍然存在以下问题：

9、1、数据碎片化：用户数据常常分散在不同的系统和数据库中，造成信息孤岛，这不仅增加了数据整合的难度，也影响了用户画像的完整性和准确性。

10、2、实时性不足：用户的行为和偏好可能会随时间快速变化，而现有技术中用户画像的更新周期通常较长，这导致画像信息可能已经不再准确，从而影响营销活动的效果。

11、3、个性化程度有限：虽然现有技术尝试通过用户画像来实现个性化营销，但由于缺乏深入的行为分析和细致的用户细分，这种个性化往往是粗略的，难以满足用户的个性化需求。

12、4、动态优化困难：现有的营销系统往往缺乏有效的机制来实时调整营销策略，以应对市场环境和用户行为的变化，导致营销活动无法灵活应对新的市场挑战。

13、针对这些问题，需要开发一种更高效、更动态、更精准的智能营销方法，能够实现实时数据处理、动态用户画像更新和个性化营销策略的快速迭代优化。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明的目的在于提出一种基于用户画像的智能营销方法，包括以下步骤：

2、s1、构建初始用户画像：根据授权协议获取用户的基础信息，构建基础信息向量；

3、s2、基于单个用户的浏览行为构建单用户商品标签集合；根据授权协议获取用户浏览行为所涉及的商品标签，构建单用户商品标签集合；

4、s3、基于基础信息向量确定相似用户：根据预先确定的相似向量，将基础信息向量相近的用户确定为一个相似用户组；

5、s4、基于相似用户的浏览行为构建相似用户商品标签集合；对同一个相似用户组内的所有用户的浏览行为所涉及的所有商品标签进行统计，按照出现频次由高至低的顺序构建为相似商品标签集合，满足：

6、;

7、其中，表示第个相似用户组的相似商品标签集合；表示出现频次最高的商品标签为，共出现次，以此类推，为相似商品标签集合的维度；

8、s5、根据新上线用户的用户画像和相似商品标签集合进行营销信息推送。

9、进一步的，步骤s1中，基础信息向量满足：

10、;

11、其中，表示第个用户的基础信息向量，为用户序号；分别表示第个用户的基础信息向量的元素，为向量维度；分别表示第个用户的浏览行为信息集合的元素，为集合维度。

12、进一步的，步骤s1中，单用户商品标签集合满足：

13、;

14、其中，表示第个用户的单用户商品标签集合；分别表示第个用户的浏览行为所记录的商品标签，为集合维度。

15、进一步的，步骤s3具体包括：

16、s31、预先确定相似向量，满足：

17、;

18、其中，分别表示基础信息向量的第一个元素、第二个元素直至最后一个元素的取值范围；

19、s32、将所有基础信息向量落入相似向量的用户确定为一个相似用户组。

20、进一步的，步骤s1中，用户基础特征至少包括：性别、年龄、地域、所在城市、个人兴趣标签、所使用电子设备型号。

21、进一步的，步骤s2中，用户浏览行为至少包括：访问的页面数量、停留时间、访问频率、点击链接、点击广告、界面元素互动、搜索查询、搜索结果点击、视频观看、图片浏览、图片下载、评论、转发分享、点赞、收藏。

22、进一步的，步骤s5具体包括：

23、s51、对于新上线的用户，根据授权协议获取用户的基础信息，构建基础信息向量；

24、s52、判断该新上线用户所归属的相似用户组；

25、s53、调取该相似用户组对对应的相似商品标签集合；

26、s54、依据相似商品标签集合内各商品标签由高至低的顺序，向该新上线用户推送营销信息。

27、进一步的，所述基于用户画像的智能营销方法还包括：

28、s6、根据新上线用户的浏览行为更新相似商品标签集合：获取新上线用户的浏览行为所涉及的商品标签，补充至该新上线用户所属的用户组的相似商品标签集合，重新统计各商品标签的出现频次，对相似商品标签集合进行更新。

29、本发明还提供了一种基于用户画像的智能营销系统，用于执行所述的一种基于用户画像的智能营销方法，包括：

30、用户信息采集模块，配置为通过授权协议收集用户的基础信息和浏览行为，所述基础信息至少包括性别、年龄、地域、所在城市、个人兴趣标签和所使用的电子设备型号；

31、用户画像构建模块，配置为根据所述用户信息采集模块收集的信息构建用户画像，其中用户画像包括基础信息向量和行为信息向量；

32、相似用户判定模块，配置为根据预先设定的相似向量，对用户基础信息向量进行比对，以确定具有相近特征的用户，并将其归为相同的用户组；

33、商品标签集合构建模块，配置为根据所述相似用户组内用户的浏览行为构建相似商品标签集合，该集合根据商品标签出现的频次由高至低排序；

34、营销信息推送模块，配置为根据新上线用户的用户画像和所属相似用户组的相似商品标签集合，向该用户推送个性化营销信息；

35、数据更新模块，配置为根据新上线用户的浏览行为更新相应的相似商品标签集合。

36、所述相似用户判定模块进一步包括：一个向量比对单元，用于将用户的基础信息向量与预设的相似向量进行比较；一个用户分组单元，用于根据比对结果将用户归类到相应的用户组。

37、本发明的有益效果为：

38、1、提高营销精准度：通过构建详尽的用户画像，并基于用户的基础信息和浏览行为来构建商品标签集合，能够更精确地识别和反映用户的具体需求和兴趣。这样的方法可以显著提高营销活动的针对性，从而提高转化率。

39、2、增强用户体验：通过分析用户的浏览行为和构建相似用户组，营销信息的推送将更加符合用户的实际偏好，减少不相关的广告干扰，增强用户体验，提高用户满意度和品牌忠诚度。

40、3、动态优化营销策略：通过持续监测新上线用户的行为，并将这些数据用于更新相似用户组的商品标签集合，使得营销策略能够动态调整和优化，保持营销内容的时效性和相关性。

41、4、促进个性化营销：系统可以根据每个用户的独特画像和相似用户组的共同特征，定制个性化的营销信息，有效提升用户的参与度和互动频率。

42、5、优化资源分配：通过准确判断用户归属的相似用户组并针对性地推送营销信息，可以更有效地分配营销资源，减少资源浪费，提高营销活动的总体roi（投资回报率）。

43、6、画像方式的改进：相比于传统的同通过单个用户的浏览行为来推送信息，存在具有较高的随机性的问题，本发明通过向量法标定相似人群，通过大数据的方式进行商品标签的统计来确定相似人群的共有兴趣点，再结合用户本人的行为更新推送信息，提高了推送的准确性和基础性。