【技术实现步骤摘要】
本申请涉及市场营销，尤其是涉及一种基于大数据的营销策略生成方法及系统。
技术介绍
1、随着大数据技术和人工智能技术的快速发展，企业在进行营销活动时，不再依赖传统的经验和直觉，而是通过对大量数据的采集与分析，获取更加精准的营销策略和决策支持。
2、传统的营销方法通常基于历史销售数据、市场调研和消费者行为分析来设定营销策略，然而这些方法通常无法精准捕捉到商品属性的细微差异、消费者需求的实时变化以及市场趋势的快速发展。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于大数据的营销策略生成方法及系统，以解决上述问题。
2、第一方面，本申请提供一种基于大数据的营销策略生成方法，所述方法包括：
3、获取商品数据，分析所述商品数据，确定商品属性；
4、根据所述商品属性，确定商品使用频率；
5、根据所述商品使用频率，确定商品使用周期；
6、根据商品使用周期，确定商品营销策略。
7、通过本方案，大数据技术和人工智能技术的发展，使得企业能够超越传统营销手段，尤其是在数据采集、处理和分析方面有了更大的突破。企业不再单纯依赖经验和直觉，而是利用海量的数据来获取精准的决策支持。通过对商品的销售记录、使用频率、消费者行为等数据的多维度分析，企业能够实时了解商品的使用状态和市场需求变化。例如，商品的使用频率和生命周期可以通过消费者的购买行为、使用记录、反馈等多个数据来源进行精准预测。传统方法无法应对快速变化的市场，而大数据技术可以通过实时分
8、可选的，所述根据所述商品使用频率，确定商品使用周期，包括：
9、根据所述商品属性，确定商品基础特点，
10、分析所述商品基础特点，确定商品复用水平；
11、根据所述商品复用水平及所述商品使用频率，确定商品使用周期。
12、通过本方案，分析商品的基础特点、商品的修复、翻新或重复填充的可能性以及商品的使用频率，有助于确定商品的市场定位，从而更准确的预测商品使用周期，确定商品在消费者生活中的角色，综合商品的基础特点、复用水平和实际使用频率，预测商品使用周期，有助于更精确地了解商品的市场表现和消费者行为，从而制定更加科学和有效的营销策略。
13、可选的，所述根据所述商品复用水平及所述商品使用频率，确定商品使用周期，包括：
14、根据所述商品基础特点，确定商品功能及商品使用场景；
15、根据所述商品使用场景，确定每一商品功能的单次使用消耗；
16、根据所述单次使用消耗，确定商品使用寿命；
17、根据所述商品复用水平、所述商品使用频率及所述商品使用寿命，确定商品使用周期。
18、通过本方案，利用自然语言处理和机器学习技术分析商品基础特点，可以提高商品特点分析的准确性，快速识别商品的功能和使用场景。帮助企业更好地理解消费者对商品的需求，为产品设计和市场定位提供数据支持。根据商品使用场景，使用传感器数据和用户行为数据计算单次使用消耗，可以提供精确的商品使用数据，帮助了解商品的损耗情况和性能表现。根据单次使用消耗，使用统计模型和预测算法评估商品的使用寿命，可以预测商品在正常使用下的预期寿命，帮助企业规划生产和库存管理。为消费者提供更准确的商品使用指导，提高客户满意度。通过用户行为数据，识别商品使用的高峰期和低谷期，可以了解商品在不同时间段的受欢迎程度，帮助企业调整生产和营销策略，为促销活动、库存管理和供应链优化提供数据支持。利用大数据分析技术，分析商品的使用频率模式，可以了解商品在消费者生活中的角色和使用习惯，为产品设计和营销策略提供依据，为个性化营销和客户关系管理提供数据支持。结合商品复用水平、商品使用寿命和商品使用频率，预测商品的使用周期可以为企业制定更精准的营销策略提供数据支持，优化产品设计和供应链管理。
19、可选的，所述根据所述商品属性，确定商品使用频率，包括：
20、根据所述商品属性，获取商品使用数据；
21、根据所述商品使用数据，确定预设时段内商品是否被使用；
22、若预设时段内所述商品被使用，则分析所述商品使用数据，确定所述商品使用频率。
23、通过本方案，获取全面和实时的商品使用数据，深入了解商品的特点和属性，为后续使用频率分析提供依据。将商品属性与使用数据关联起来，以便分析不同属性商品的使用情况，发现商品属性与使用数据之间的潜在联系，为营销策略的制定提供数据支持。准确计算商品在预设时段内的使用次数，了解商品的使用情况。识别商品使用的高峰期、低谷期、季节性模式等，了解商品在不同时间段的使用情况。预测商品未来的使用频率，为企业制定更精准的营销策略提供数据支持。
24、可选的，所述根据商品使用周期，确定商品营销策略，包括：
25、基于所述商品数据对应的商品购买记录；
26、根据所述商品购买记录，确定商品购买时间；
27、根据所述商品属性，确定商品类型；
28、根据所述商品购买时间及所述商品使用周期，确定所述商品类型对应的商品推广强度；
29、根据所述商品推广频率，确定商品营销策略。
30、通过本方案，明确商品的购买时间，有助于分析购买行为和购买周期，为确定商品使用周期提供了时间基准。通过商品属性分类，有助于针对不同类型的商品制定个性化的营销策略。了解商品的使用周期，有助于预测商品的生命周期和再次购买时间。根据商品使用周期，确定合适的推广强度，以维持销售和市场份额，有助于优化推广预算和资源分配。分析推广频率与销售数据之间的关系，有助于评估营销活动的有效性，为调整推广策略和频率提供数据支持。根据商品推广强度和推广频率，制定个性化的营销策略，以提高市场竞争力。
31、可选的，所述根据所述商品购买时间及所述商品使用周期，确定所述商品类型对应的商品推广强度，包括：
32、若预设时段内所述商品未被使用，则确定所述商品为闲置商品；
33、当存在闲置商品时，根据所述闲置商品的商品使用数据，确定商品购买用户；
34、获取所述商品购买用户的购买记录；
35、分析所述购买记录，确定是否存在与所述闲置商品功能相似度高于预设相似度的相似产品；
36、若存在，则获取所述相似产品的商品购买时间及所述相似产品的商品使用周期；
37、根据所述相似产品的商品购买时间及所述相似产品的商品使用周期，确定所述商品类型对应的商品推广强度。
38、通过本方案，识别未被使用的商品，有助于企业了解商品的使用情况和潜在问题。为后续的闲置商品提供针对性的推广策略。明确购买用户的身份信息，有助于分析用户的购买行为和偏好。收集购买用户的购买记录，有助本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的营销策略生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品使用频率，确定商品使用周期，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品复用水平及所述商品使用频率，确定商品使用周期，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品属性，确定商品使用频率，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据商品使用周期，确定商品营销策略，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品购买时间及所述商品使用周期，确定所述商品类型对应的商品推广强度，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品属性，获取商品使用数据，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述分析所述购买记录，确定是否存在与所述闲置商品功能相似度高于预设相似度的相似产品之后，还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述分析所述用户可激活渠道，确定激活手段，包括：p>
10.一种基于大数据的营销策略生成系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的营销策略生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品使用频率，确定商品使用周期，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品复用水平及所述商品使用频率，确定商品使用周期，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品属性，确定商品使用频率，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据商品使用周期，确定商品营销策略，包括：
6.根据权利要求5所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛敏，黄海涛，史勤刚，程硒，高娟，
申请(专利权)人：电子科技大学成都学院，
类型：发明
国别省市：
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