一种基于大数据的广告推送监测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的广告推送监测系统，包括商品数据存储模块、信息数据收集模块、消费记录调取模块、购物习惯分析模块、地理位置获取模块、用户步数获取模块、用户消费圈生成模块、用户出行方式获取模块、广告特征信息生成模块、广告内容筛选模块、广告推送匹配模块，本发明专利技术的有益效果在于：通过移动终端获取用户的消费记录，并根据消费记录进一步分析用户的购物习惯，根据购物习惯将用户划分若干对应消费人群，根据消费人群分类对用户的移动终端进行分类，对用户一定时间段内输入的搜索关键字进行分析，并根据移动终端分类、搜索时刻与该时刻之后的消费记录选择性向对应用户推送广告信息，以避免无效推送，提高推送效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的广告推送监测系统


[0001]本专利技术涉及通信
，具体为一种基于大数据的广告推送监测系统。

技术介绍

[0002]广告，顾名思义，就是广而告之，向社会广大公众告知某件事物，现今已进入流量时代，广告的作用也越来越明显，随着商家产品的更新换代速度的提升，商家产品宣传对广告的依赖性不断增强，目前，我国广告按照平台类型主要分为电视广告、电台广告、杂志广告、互联网广告等几大广告平台，而近年来，随着互联网经济和大数据技术的不断发展，互联网平台已经逐渐取代传统几大平台，互联网广告相较于传统广告平台的好处就在于互联网广告没有传统广告的诸多强制性和时段性，所以现如今互联网已成为重要的广告宣传渠道。
[0003]广告推送的精准与否取决于大数据处理下的用户画像、用户行为的分析是否准确，从而做到在正确的时间向正确的人提供正确的内容，以达到最佳的营销效果，通过实时动态记录和统计客户的兴趣爱好和行为习惯，建立实时动态的标签管理，基于用户画像和用户行为分析，实现千人千面的营销，但是现有的广告推送监测系统仍然存在着诸多问题，如用户在某平台搜索了台灯，并且在该平台下单购买，但是问题也随之而来，在接下来的一段时间里，电脑弹窗全是关于台灯的广告，对于台灯我们可以将其分类为日常电器，台灯不是消耗品，无需重复购买多件，现有技术已经能检测到用户搜索了台灯关键字，也将广告精准投放给了该用户，但是问题在于广告投放时未对广告内容进行筛选，导致这种二次无意义广告投放，这在本质上并没有促进营销，反而会给用户带来不好的体验，进一步让用户对某品牌反感，降低品牌好感度。
[0004]基于上述问题，亟待提出一种基于大数据的广告推送监测系统，通过移动终端获取用户的消费记录，并根据消费记录进一步分析用户的购物习惯，根据购物习惯将用户划分若干对应消费人群，根据消费人群分类对用户的移动终端进行分类，对用户一定时间段内输入的搜索关键字进行分析，并根据移动终端分类、搜索时刻与该时刻之后的消费记录选择性向对应用户推送广告信息，以避免无效推送，提高推送效率。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的广告推送监测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的广告推送监测系统，包括商品数据存储模块、信息数据收集模块、消费记录调取模块、购物习惯分析模块、地理位置获取模块、用户步数获取模块、用户消费圈生成模块、用户出行方式获取模块、广告特征信息生成模块、广告内容筛选模块、广告推送匹配模块，所述商品数据存储模块用于预先存储商品名称和商品所属种类，所述商品所属种类包括消耗品和非消耗品，所述信息数据收集模块通过移动终端获取用户信息数
据，所述用户信息数据包括与用户对应的移动终端信息，所述消费记录调取模块通过移动终端获取用户于一定时间段内的消费记录，所述消费记录与消费商品主体对应，所述购物习惯分析模块用于根据用户于一定时间段内的消费记录对用户的购物习惯进行分析，并根据购物习惯对用户所属消费人群进行划分，并根据用户所属消费人群将对应用户的移动终端进行分类，所述地理位置获取模块用于获取用户的常用位置以及用户的消费地点，所述用户步数获取模块用于获取用户每日步数，所述用户消费圈生成模块根据常用位置和用户的消费地点建立第一用户消费圈和第二用户消费圈，所述用户出行方式获取模块用于获取用户于常用位置和消费地点之间往返的出行方式，所述广告特征信息生成模块用于生成待推送给指定移动终端的广告特征信息，所述广告内容筛选模块用于根据待推送的广告特征信息对广告内容进行筛选，所述广告推送匹配模块用于将筛选过后的广告内容推送给指定移动终端。
[0007]进一步的，所述消费记录调取模块通过移动终端获取对应用户于一定时间段内的消费记录，所述消费记录包括网购消费记录以及实体店消费记录，所述购物习惯分析模块用于根据用户的消费记录对用户购物习惯进行分析，分别计算用户网购消费记录次数和实体店消费记录次数占总消费记录次数的比例，进一步根据网购消费和实体店消费各自占比，分析用户所属消费人群，所述消费人群包括网购消费人群、实体店消费人群、网购兼实体店消费人群，并给对应用户的移动终端信息附上网购消费人群标签、实体店消费人群标签以及网购兼实体店消费人群标签，现实生活中，经常会出现部分人们喜欢网购，部分喜欢逛实体店，也有些人既网购也逛实体店，因此针对不同人群，需要推荐不同的广告内容，才能做到将正确内容推送给正确的人，这样的广告才有意义，若是给习惯网购的人推送实体店广告，这样广告的作用就无法体现，既然平常习惯网购，那么一般都不会愿意取实体店买东西，所以需要针对性的进行推送，提高广告与消费之间的转化率。
[0008]进一步的，所述购物习惯分析模块连接所述消费记录调取模块，所述购物习惯分析模块获取用户于一定时间段内的消费记录总次数N、网购消费记录次数W以及实体店消费记录次数S，所述网购消费记录次数占消费记录总次数的网购消费比例为,所述实体店消费记录次数占消费记录总次数的实体店消费比例为，进一步根据网购消费比例与实体店消费比例划分用户所属消费人群，首先确认与当前用户对应的移动终端分类，根据人们在实体店和网店的消费比例，可以得到每个人的购物习惯，针对购物习惯的不同，将人们划分为不同的消费人群，从而针对性的进行广告内容推送，当网购消费比例等于实体店消费比例时，即当前用户的移动终端为第一类移动终端，其中，所述第一类移动终端为网购兼实体店消费人群的移动终端，有些人既喜欢网购，也喜欢逛实体店，针对这部分人群，将他们划分为网购兼实体店消费人群，可以向这类消费人群推送网店广告，也可以向他们推送实体店广告，都可以体现广告的意义，实现广告与消费的转化，提高广告推送的针对性；当网购消费比例不等于实体店消费比例时，计算网购消费比例与实体店消费比例之间的比例差，其中，为比例差阈值，当比例差小于1时，即当前用户的移动终端为第一类移动终端，当网购消费比例和实体店消费比例不等时，计算
两者差值，并和预设的比例差阈值进行比较，比例差可以反映网购消费比例和实体店消费比例之间的比例关系，当比例差小于1时，说明网购消费比例和实体店消费比例之间的差值不大，也就是二者很接近，所以可以将这类人们持有的终端归为第一类移动终端，也就是将这类人群划分为网购兼实体店消费人群；当比例差大于等于1且网购消费比例或实体店消费比例为0时，即当前用户的移动终端为第二类移动终端或第三类移动终端，其中，所述第二类移动终端为实体店消费人群的移动终端，所述第三类移动终端为网购消费人群的移动终端；当比例差大于等于1且网购消费比例和实体店消费比例皆不为0时，若实体店消费比例大于网购消费比例，则当前用户的移动终端为第二类移动终端；当比例差大于等于1且网购消费比例和实体店消费比例皆不为0时，若网购消费比例大于实体店消费比例，则当前用户的移动终端为第三类移动终端，当比例差大于等于1时，说明网购消费比例和实体店消费比例之间的差值较大，这时，需要进一步判断网购消费比例和实体店消费比例的大小，当网购消费比例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的广告推送监测系统，其特征在于：包括商品数据存储模块、信息数据收集模块、消费记录调取模块、购物习惯分析模块、地理位置获取模块、用户步数获取模块、用户消费圈生成模块、用户出行方式获取模块、广告特征信息生成模块、广告内容筛选模块、广告推送匹配模块，所述商品数据存储模块用于预先存储商品名称和商品所属种类，所述商品所属种类包括消耗品和非消耗品，所述信息数据收集模块通过移动终端获取用户信息数据，所述用户信息数据包括与用户对应的移动终端信息，所述消费记录调取模块通过移动终端获取用户于一定时间段内的消费记录，所述消费记录与消费商品主体对应，所述购物习惯分析模块用于根据用户于一定时间段内的消费记录对用户的购物习惯进行分析，并根据购物习惯对用户所属消费人群进行划分，并根据用户所属消费人群将对应用户的移动终端进行分类，所述地理位置获取模块用于获取用户的常用位置以及用户的消费地点，所述用户步数获取模块用于获取用户每日步数，所述用户消费圈生成模块根据常用位置和用户的消费地点建立第一用户消费圈和第二用户消费圈，所述用户出行方式获取模块用于获取用户于常用位置和消费地点之间往返的出行方式，所述广告特征信息生成模块用于生成待推送给指定移动终端的广告特征信息，所述广告内容筛选模块用于根据待推送的广告特征信息对广告内容进行筛选，所述广告推送匹配模块用于将筛选过后的广告内容推送给指定移动终端。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的广告推送监测系统，其特征在于：所述消费记录调取模块通过移动终端获取对应用户于一定时间段内的消费记录，所述消费记录包括网购消费记录以及实体店消费记录，所述购物习惯分析模块用于根据用户的消费记录对用户购物习惯进行分析，分别计算用户网购消费记录次数和实体店消费记录次数占总消费记录次数的比例，进一步根据网购消费和实体店消费各自占比，分析用户所属消费人群，所述消费人群包括网购消费人群、实体店消费人群、网购兼实体店消费人群，并给对应用户的移动终端信息附上网购消费人群标签、实体店消费人群标签以及网购兼实体店消费人群标签。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的广告推送监测系统，其特征在于：所述购物习惯分析模块连接所述消费记录调取模块，所述购物习惯分析模块获取用户于一定时间段内的消费记录总次数N、网购消费记录次数W以及实体店消费记录次数S，所述网购消费记录次数占消费记录总次数的网购消费比例为,所述实体店消费记录次数占消费记录总次数的实体店消费比例为，进一步根据网购消费比例与实体店消费比例划分用户所属消费人群，首先确认与当前用户对应的移动终端分类，当网购消费比例等于实体店消费比例时，即当前用户的移动终端为第一类移动终端，其中，所述第一类移动终端为网购兼实体店消费人群的移动终端；当网购消费比例不等于实体店消费比例时，计算网购消费比例与实体店消费比例之间的比例差，其中，为比例差阈值，当比例差小于1时，即当前用户的移动终端为第一类移动终端；当比例差大于等于1且网购消费比例或实体店消费比例为0时，即当前用户的移动
终端为第二类移动终端或第三类移动终端，其中，所述第二类移动终端为实体店消费人群的移动终端，所述第三类移动终端为网购消费人群的移动终端；当比例差大于等于1且网购消费比例和实体店消费比例皆不为0时，若实体店消费比例大于网购消费比例，则当前用户的移动终端为第二类移动终端；当比例差大于等于1且网购消费比例和实体店消费比例皆不为0时，若网购消费比例大于实体店消费比例，则当前用户的移动终端为第三类移动终端。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的广告推送监测系统，其特征在于：所述地理位置获取模块连接消费记录调取模块，所述地理位置获取模块通过移动终端获取用户的常用位置，并进一步根据消费记录信息与移动终端获取用户每一次于实体店消费的消费位置，所述用户消费圈生成模块以用户的常用...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗焕铭，李雪琴，刘晓旋，
申请(专利权)人：广州宜推网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：