【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及直播营销，尤其涉及一种互联网直播营销系统及方法。
技术介绍
1、直播营销
涵盖通过网络直播平台向目标观众展示和推广产品或服务的技术和策略，利用实时视频传输技术，让营销者能够即时与观众互动，展示产品特性，回答观众问题，增加观众的购买意愿和品牌忠诚度。关键技术包括视频流技术、互动功能的实现（如实时评论、投票）、用户行为分析以及基于观众反馈的内容调整策略。为提升用户体验和转化率，还关注于优化网络延迟、视频清晰度和界面设计。
2、其中，互联网直播营销系统是一个专门设计用于通过互联网进行直播并实现销售的系统，包含直播工具、观众互动功能、后台数据分析及电子商务集成等多项功能，使商家能够在直播过程中实现产品展示、促销活动和直接销售。用途主要是提升销售效率，增加用户参与度，以及通过数据收集优化未来的营销策略，驱动更高的转化率和销售收入。
3、现有的直播营销技术侧重于基本的视频流技术和基础的互动功能，如实时评论和投票，但缺乏对用户行为数据的深度分析和实时反馈机制，导致营销活动难以实时调整，无法精确匹配用户的实时需求和偏好，影响观众的参与度和购买意愿。例如，传统技术中的内容调整是基于历史数据或简单的观众反馈进行，缺乏对个体用户行为的深入洞察，不能有效预测市场趋势或用户行为的变化，限制营销策略的灵活性和效果。视频清晰度和界面设计虽然得到优化，但在实际操作中仍然存在网络延迟和数据处理的瓶颈，技术限制减少直播的互动性和观众的整体满意度。因此，现有技术在实时数据处理和个性化用户体验的提升上存在明显不足，导致营销效
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种互联网直播营销系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案，一种互联网直播营销系统包括：
3、数据收集模块基于互联网直播平台，分析用户的互动行为，记录互联网直播营销中点击、评论和点赞数量，获取用户特征数据集；
4、数据分析模块根据所述用户特征数据集，统计分析用户活跃时间段和直播交互类型，计算标准偏差和平均值，生成用户行为分析结果；
5、异常检测模块通过所述用户行为分析结果，对比历史互联网直播营销参与数据，通过分析用户的观看时间和互动次数，识别行为模式偏差，得到异常参与度分析结果；
6、行为预测模块采用所述异常参与度分析结果，分析互联网直播营销数据，预测观众的行为，计算未来时间段内的用户参与度变化，生成观众参与度预测结果；
7、内容优化模块基于所述观众参与度预测结果，调整互联网直播时间、内容类型和交互频率，分析观众偏好并优化直播营销的节目结构，获取内容调整方案；
8、策略制定模块基于所述内容调整方案，制定互联网直播营销活动，根据观众参与度调整商品展示顺序，优化广告投放时间和内容，生成直播营销策略。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述用户特征数据集包括用户点击次数、评论内容与频率和点赞数量，所述用户行为分析结果包括用户活跃时间段分布、直播交互类型统计和标准偏差与平均值，所述异常参与度分析结果包括识别的行为模式偏差和与历史数据对比的异常用户行为，所述观众参与度预测结果包括预测的观众行为趋势和预计的时间段内用户参与度变化，所述内容调整方案包括调整后的直播时间、内容类型选择和交互频率设置，所述直播营销策略包括根据观众参与度调整的商品展示顺序、优化的广告投放时间和内容选择。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述数据收集模块包括：
11、行为记录子模块基于互联网直播平台，记录用户的点击数、评论内容、频次和点赞数量，查验用户的行为数据实时更新，并记录用户的互动类型，生成交互数据记录；
12、数据汇总子模块通过所述交互数据记录，整合互联网直播营销中用户的点击、评论和点赞的数据，汇总用户互动行为的数据，并将数据分类存储，得到用户互动汇总；
13、特征识别子模块从所述用户互动汇总中识别关键的互动特征，通过分析用户的活跃时间段和互动频率，并对用户的数据进行同步更新，生成用户特征数据集。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述数据分析模块包括：
15、时间分析子模块基于所述用户特征数据集，筛选用户活跃时间数据，并分析用户活跃时间数据的时间序列，识别关键活跃时段，得到活跃时段分布；
16、类型分析子模块根据所述活跃时段分布，分析互联网直播营销交互类型数据，分析关键的交互类型，并对类型数据进行整理，生成交互类型统计结果；
17、统计计算子模块通过所述交互类型统计结果，结合用户的活跃时段分析，计算数据的标准偏差和平均值，查验标准偏差和平均值的一致性，得到用户行为统计结果。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述异常检测模块包括：
19、历史对比子模块基于所述用户行为统计结果，收集历史互联网直播营销数据，将实时数据和历史数据进行匹配对比，查验数据比对的有效性，得到历史参考数据；
20、行为识别子模块采用所述历史参考数据，分析用户的观看时间和互动次数，通过分析用户的行为，识别用户参与互联网直播营销的偏好时间段，生成行为模式分析结果；
21、偏差识别子模块通过所述行为模式分析结果，识别与常规行为模式不匹配的行为，标注行为模式的偏差点，查验偏差的客观性和科学性，得到异常参与度分析结果。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述行为预测模块包括：
23、数据源整理子模块基于所述异常参与度分析结果，整合实时互联网直播营销数据，验证多数据源的一致性和完整性，并对数据进行标准化处理，生成整合营销数据；
24、行为变化分析子模块采用所述整合营销数据，采用随机森林算法，分析互联网直播营销中观众的行为模式，提取用户的行为趋势，分析未来时间段内的变化路径，得到行为趋势分析结果；
25、参与度分析子模块通过所述行为趋势分析结果，分析未来目标时间段内的用户参与度变化，验证用户参与度预测的有效性和实用性，得到观众参与度预测结果。
26、作为本专利技术的进一步方案，所述随机森林算法的公式如下：
27、
28、其中，为节点的基尼不纯度，为节点中属于类的样本比例，为类的数量，为类的权重系数，为熵权重调节系数，为节点的熵，为方差权重调节系数，为类的样本比例的方差。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述内容优化模块包括：
30、时间调整子模块基于所述观众参与度预测结果，调整互联网直播营销的时间安排，通过分析观众参与度时段的数据，优化直播时间匹配观众的时间，进行互联网直播营销时段的最优化，得到优化时间方案；
31、内容策略子模块采用所述优化时间方案，设计互联网直播营销内容的类型和结构，通过市场趋势分析和观众反馈收集，优化用户的互动质量，生成内容结构调整方案；
32、偏好分析子模块通过所述内容结构调整方案，分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种互联网直播营销系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述用户特征数据集包括用户点击次数、评论内容与频率和点赞数量，所述用户行为分析结果包括用户活跃时间段分布、直播交互类型统计和标准偏差与平均值，所述异常参与度分析结果包括识别的行为模式偏差和与历史数据对比的异常用户行为，所述观众参与度预测结果包括预测的观众行为趋势和预计的时间段内用户参与度变化，所述内容调整方案包括调整后的直播时间、内容类型选择和交互频率设置，所述直播营销策略包括根据观众参与度调整的商品展示顺序、优化的广告投放时间和内容选择。
3.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：
4.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述数据分析模块包括：
5.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述异常检测模块包括：
6.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述行为预测模块包括：
7.根据权利要求6所述的互联网直播营销系统，
8.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述内容优化模块包括：
9.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述策略制定模块包括：
10.一种互联网直播营销方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的互联网直播营销系统执行，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种互联网直播营销系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述用户特征数据集包括用户点击次数、评论内容与频率和点赞数量，所述用户行为分析结果包括用户活跃时间段分布、直播交互类型统计和标准偏差与平均值，所述异常参与度分析结果包括识别的行为模式偏差和与历史数据对比的异常用户行为，所述观众参与度预测结果包括预测的观众行为趋势和预计的时间段内用户参与度变化，所述内容调整方案包括调整后的直播时间、内容类型选择和交互频率设置，所述直播营销策略包括根据观众参与度调整的商品展示顺序、优化的广告投放时间和内容选择。
3.根据权利要求1所述的互联网直播营销系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：孙玉洁，
申请(专利权)人：辽宁博恩森信文化传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：
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