一种快速生成大数据交换文件的方法技术

本发明专利技术公开了一种快速生成大数据交换文件的方法，涉及大数据交换文件技术领域，本发明专利技术包括用户信息获取

【技术实现步骤摘要】
一种快速生成大数据交换文件的方法


[0001]本专利技术涉及大数据交换文件
，具体涉及一种快速生成大数据交换文件的方法
。

技术介绍

[0002]随着互联网和大数据交换技术的高速发展，用户们更能体验到智能化的数据服务模式，大数据交换技术主要应用于电销上面，大数据交换可以精准的捕获不同用户的喜好和需求，可以为用户提供个性化的服务，可以根据客户的购买意愿和购买时间，进行及时的跟进和促销，提高销售率，并及时发现客户的需求变化和不满意情况，并采取适当的措施来解决问题，从而提高客户的满意度和忠诚度
。
[0003]当前技术主要是通过购物平台的点击而进行相应的推送，并未对其用户的需求和喜好进行深入的了解，所以很显然这种分析方式至少具有以下方面问题：
[0004]当前技术中并没有过多的对用户和店铺进行深入的分析和了解，这样会无法精准的了解到用户的喜好以及购物习惯，就无法为以后推荐其更多相关的好物，就无法为自己的店铺招揽更多的用户流量，店铺的效益就会降低，会对自己的经营产生一定的影响，也无法为自己更好的留下回头客，使自己的店铺基础不稳固，同时由于对用户的购买反馈不注重，这样会大大的降低用户对其印象的折扣，另一方面由于对店铺了解的不深入，会无法在第一眼上面就吸引用户，这样会大大的降低用户购买自己的频率，会降低自己的竞争力，会使自己的经营效率达不到应有的基数，可能会导致经营亏损
。

技术实现思路

[0005]针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供一种快速生成大数据交换文件的方法
。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供一种快速生成大数据交换文件的方法，包括：步骤一
、
用户信息获取：通过获取购物平台各用户的基本信息，其中购物平台各用户的基本信息包括用户的购物平台使用次数，用户购物平台浏览的时长；
[0007]步骤二
、
用户信息分析：通过购物平台各用户的基本信息，进而分析得出购物平台各用户的需求评估系数，并判定各用户的需求情况，得到各目标用户，从而执行步骤三；
[0008]步骤三
、
用户画像获取：通过对各目标用户的画像基本信息进行获取，其中画像基本信息包括各店铺购买次数
、
商品价格
、
回购次数
、
好评次数；
[0009]步骤四
、
用户画像分析：通过各目标用户在各店铺的画像基本信息，进而分析得出各目标用户在各店铺的喜好评估系数，并判定各目标用户在各店铺的购买欲望，若购买欲望较为强烈，则进行步骤五；
[0010]步骤五
、
用户维护分析：通过对各目标用户在各店铺的退换货次数
、
商品价格差，进而分析得到对各目标用户在各店铺的评价评估系数，进而执行步骤六；
[0011]步骤六
、
店铺信息获取：通过对购物平台各店铺基本信息的获取，其中购物平台各
店铺基本信息包括店铺的等级
、
经营时长
、
粉丝量
、
店铺评分
、
销售量
、
售后解决速度；
[0012]步骤七
、
店铺信息分析：通过获取购物平台各店铺基本信息，进而分析得出各目标用户在各店铺的推荐评估系数，得到各目标用户各目标推荐店铺
。
[0013]优选地，分析得出购物平台各用户的需求评估系数，并判定各用户的需求程度，具体分析过程如下：
[0014]通过计算公式分析得出购物平台各用户的需求评估系数
β
i
，
i
表示各用户的编号，
i
＝
1.2......n
，分别表示为预设的用户的购物平台使用次数，用户购物平台浏览的时长的权重因子，
c
i
、t
i
分别表示为第
i
个用户的购物平台使用次数，购物平台浏览的时长，
c
′
、t
′
分别表示为预设的用户购物平台使用次数
、
用户购物平台浏览的时长；
[0015]将购物平台各用户的需求评估系数阈值与预设的购物平台用户的需求评估系数阈值进行对比，若购物平台某用户的需求评估系数阈值小于预设的购物平台用户的需求评估系数阈值，则判定该用户的需求程度较小，则该用户不作为目标用户，若购物平台某用户的需求评估系数阈值大于预设的购物平台用户的需求评估系数阈值，则判定该用户的需求程度较大，则将该用户作为目标用户，以此方式得到各目标用户
。
[0016]优选地，分析得出各目标用户在各店铺的喜好评估系数，并判定各目标用户在各店铺的购买欲望，具体分析过程如下：
[0017]通过计算公式分析得出各目标用户在各店铺的喜好评估系数
f
表示各目标用户的编号，
f
＝
1.2......m
，
y
表示各店铺的编号，
y
＝
1.2......g
，
ε1、
ε2、
ε3、
ε4分别表示为预设的目标用户的购买次数
、
商品价格
、
回购次数
、
好评次数的权重因子，
g
fy
、j
fy
、s
fy
、k
fy
分别表示为第
f
个用户在第
y
个店铺的购买次数
、
商品价格
、
回购次数
、
好评次数，
g
′
、j
′
、s
′
、k
′
分别表示为预设的目标用户的购买次数
、
商品价格
、
回购次数
、
好评次数；
[0018]将各目标用户在各店铺的喜好评估系数阈值与预设的目标用户在各店铺的喜好评估系数阈值进行对比，若某目标用户在某店铺的喜好评估系数阈值大于预设的目标用户在某店铺的喜好评估系数阈值，则判定该用户的购买欲望强烈，可以进行大幅度的商品喜好全面推荐，若某目标用户在某店铺的喜好评估系数阈值小于预设的目标用户在某店铺的喜好评估系数阈值，则判定该用户的购买欲望不强烈
。
[0019]优选地，所述进而分析得到对各目标用户在各店铺的评价评估系数，具体分析过程如下：
[0020]通过计算公式分析得到对各目标用户在各店铺的评价评估系数
θ
fy
，
f
表示各目标用户的编号，
f
＝
1.2......m
，
y
表示各店铺的编号，
y
＝
1.2.....本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种快速生成大数据交换文件的方法，其特征在于，包括：步骤一
、
用户信息获取：通过获取购物平台各用户的基本信息，其中购物平台各用户的基本信息包括用户的购物平台使用次数，用户购物平台浏览的时长；步骤二
、
用户信息分析：通过购物平台各用户的基本信息，进而分析得出购物平台各用户的需求评估系数，并判定各用户的需求情况，得到各目标用户，从而执行步骤三；步骤三
、
用户画像获取：通过对各目标用户的画像基本信息进行获取，其中画像基本信息包括各店铺购买次数
、
商品价格
、
回购次数
、
好评次数；步骤四
、
用户画像分析：通过各目标用户在各店铺的画像基本信息，进而分析得出各目标用户在各店铺的喜好评估系数，并判定各目标用户在各店铺的购买欲望，若购买欲望较为强烈，则进行步骤五；步骤五
、
用户维护分析：通过对各目标用户在各店铺的退换货次数
、
商品价格差，进而分析得到对各目标用户在各店铺的评价评估系数，进而执行步骤六；步骤六
、
店铺信息获取：通过对购物平台各店铺基本信息的获取，其中购物平台各店铺基本信息包括店铺的等级
、
经营时长
、
粉丝量
、
店铺评分
、
销售量
、
售后解决速度；步骤七
、
店铺信息分析：通过获取购物平台各店铺基本信息，进而分析得出各目标用户在各店铺的推荐评估系数，得到各目标用户各目标推荐店铺
。2.
如权利要求1所述的一种快速生成大数据交换文件的方法，其特征在于，所述分析得出购物平台各用户的需求评估系数，并判定各用户的需求程度，具体分析过程如下：通过计算公式分析得出购物平台各用户的需求评估系数
β
i
，
i
表示各用户的编号，
i
＝
1.2......n
，分别表示为预设的用户的购物平台使用次数，用户购物平台浏览的时长的权重因子，
c
i
、t
i
分别表示为第
i
个用户的购物平台使用次数，购物平台浏览的时长，
c
′
、t
′
分别表示为预设的用户购物平台使用次数
、
用户购物平台浏览的时长；将购物平台各用户的需求评估系数阈值与预设的购物平台用户的需求评估系数阈值进行对比，若购物平台某用户的需求评估系数阈值小于预设的购物平台用户的需求评估系数阈值，则判定该用户的需求程度较小，则该用户不作为目标用户，若购物平台某用户的需求评估系数阈值大于预设的购物平台用户的需求评估系数阈值，则判定该用户的需求程度较大，则将该用户作为目标用户，以此方式得到各目标用户
。3.
如权利要求1所述的一种快速生成大数据交换文件的方法，其特征在于，所述分析得出各目标用户在各店铺的喜好评估系数，并判定各目标用户在各店铺的购买欲望，具体分析过程如下：通过计算公式分析得出各目标用户在各店铺的喜好评估系数
f
表示各目标用户的编号，
f
＝
1.2......m
，
y
表示各店铺的编号，
y
＝
1.2......g
，
ε1、
ε2、
ε3、
ε4分别表示为预设的目标用户的购买次数
、
商品价格
、
回购次数
、
好评次数的权重因子，
g
fy
、j
fy
、s
fy
、k
fy
分别表示为第
f
个用户在第
y
个店铺的购买次数
、
商品价格
、
回购次数
、
好评次数，
g
′
、j
′
、s
′
、k
′
分别表示为预设的目标用户的购买次
数
、
商品价格
、
回购次数
、
好评次数；将各目标用户在各店铺的喜好评估系数阈值与预设的目标用户在各店铺的喜好评估系数阈值进行对比，若某目标用户在某店铺的喜好评估系数阈值大于预设的目标用户在某店铺的喜好评估系数阈值，则判定该用户的购买欲望强烈，可以进行大幅度的商品喜好全面推荐，若某目标用户在某店铺的喜好评估系数阈值小于预设的目标用户在某店铺的喜好评估系数阈值，则判定该用户的购买欲望不强烈
。4.
如权利要求1所述的一种快速生成大数据交换文件的方法，其特征在于，所述进而分析得到对各目标用户在各店铺的评价评估系数，具体分析过程如下：通过计算公式分析得到对各目标用户在各店铺的评...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志昆，
申请(专利权)人：苏州麦杰工业大数据产业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：