基于智能算法的数字化营销方法及系统与流程

本发明涉及数字化营销，具体为基于智能算法的数字化营销方法及系统。

背景技术：

1、在现代商业环境中，数字化营销已成为企业推广产品和服务的核心策略之一。随着互联网技术的飞速发展和消费者在线活动的增加，数字化营销的重要性更是日益凸显。传统的营销方法，如电视广告、印刷媒体和户外广告，虽然仍具有一定的效果，但无法提供数字化营销所能达到的精准度和互动性。

2、在传统的数字营销实践中，企业常常面临几个主要挑战：企业可能从多个渠道收集大量的消费者数据，但这些数据往往是分散的，难以进行有效的数据整合和分析。许多营销活动缺乏及时的性能反馈，导致营销决策无法快速适应市场变化。没有针对性的广告投放可能导致高额的广告成本和低下的转化率，随着人工智能和机器学习技术的进步，智能算法被越来越多地应用于数字化营销领域，以提高营销活动的效率和效果。

3、基于上述方案发现，现有技术存在的局限至少包括如下问题，首先，现有技术通常依赖于静态的市场分析和一次性定价策略，忽视了市场环境和消费者需求的快速变化，使得即使在市场条件变化时，营销策略也难以及时调整，从而容易导致产品定价不符合市场最新趋势，进而容易导致产品可能在市场上过高或过低定价，影响销量和利润，造成资源浪费和收益损失，其次，传统营销方法未能充分利用收集的大量用户行为数据和历史销售数据，数据分析往往局限于表面，从而导致营销决策难以精确针对目标用户群体，进而使得营销活动缺乏个性化和针对性，难以有效吸引潜在客户，降低了转化率和市场竞争力。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于智能算法的数字化营销方法及系统，解决了现有技术通常依赖于静态的市场分析和一次性定价策略，忽视了市场环境和消费者需求的快速变化，使得即使在市场条件变化时，营销策略也难以及时调整，从而容易导致产品定价不符合市场最新趋势，进而容易导致产品可能在市场上过高或过低定价，影响销量和利润，造成资源浪费和收益损失，其次，传统营销方法未能充分利用收集的大量用户行为数据和历史销售数据，数据分析往往局限于表面，从而导致营销决策难以精确针对目标用户群体，进而使得营销活动缺乏个性化和针对性，难以有效吸引潜在客户，降低了转化率和市场竞争力的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于智能算法的数字化营销方法，包括以下步骤：获取每种销售产品的当前销售数据和历史销售数据，所述当前销售数据包括当前价格值、当前广告推送次数、当前广告停留时间，所述历史销售数据包括历史价格上涨数据、历史价格下调数据、历史广告数据；对每种销售产品的当前价格值、历史价格上涨数据、历史价格下调数据分别进行综合分析，得到每种销售产品的调整价格值；对每种销售产品的当前广告推送次数、当前广告停留时间、历史广告数据分别进行分析，得到每种销售产品的广告推送次数调整值、广告停留时间调整值；对于每种销售产品，分别基于调整价格值、广告推送次数调整值、广告停留时间调整值对当前销售数据进行实时调整。

3、进一步地，所述历史价格上涨数据具体为历史每个价格上涨周期内的产品上涨销售量、产品价格上涨值、产品上涨退货量，所述历史价格下调数据具体为历史每个价格下调周期内的产品下调销售量、产品价格下调值、产品下调退货量，所述历史广告数据具体为历史每个销售周期内的历史转化率、每个用户的历史每次购买产品时的历史页面浏览时间。

4、进一步地，得到每种销售产品的调整价格值的具体步骤如下：获取每种销售产品的产品销售参考量，并分别结合历史每个价格上涨周期内的产品上涨销售量、产品价格上涨值、历史每个价格下调周期内的产品下调销售量、产品价格下调值，分别进行综合分析，得到每种销售产品的价格变动系数；将每种销售产品的价格变动系数分别结合每种销售产品的当前价格值、每种销售产品的历史每个价格上涨周期内的产品上涨销售量、产品上涨退货量、历史每个价格下调周期内的产品下调销售量、产品下调退货量，进行综合分析，得到每种销售产品的调整价格值。

5、进一步地，计算每种销售产品的调整价格值的具体公式如下：；其中，为第种销售产品的调整价格值，为第种销售产品的当前价格值，为第种销售产品的价格变动系数，为第种销售产品的历史第个价格上涨周期内的产品上涨销售量，为第种销售产品的历史第个价格上涨周期内的产品上涨退货量，为第种销售产品的历史第个价格下调周期内的产品下调销售量，为第种销售产品的历史第个价格下调周期内的产品下调退货量，，为销售产品种数，，为历史价格上涨周期个数，，为历史价格下调周期个数。

6、进一步地，得到每种销售产品的价格变动系数的具体步骤如下：将每种销售产品的产品销售参考量分别与历史每个价格上涨周期内的产品上涨销售量进行差值分析，得到每种销售产品的历史每个价格上涨周期内的产品上涨销售变动量；将每种销售产品的产品销售参考量分别与历史每个价格下调周期内的产品下调销售量进行差值分析，得到每种销售产品的历史每个价格下调周期内的产品下调销售变动量；将每种销售产品的产品销售参考量、历史每个价格上涨周期内的产品上涨销售变动量、产品价格上涨值、历史每个价格下调周期内的产品下调销售变动量、产品价格下调值分别进行综合分析，得到每种销售产品的价格变动系数；其中，计算每种销售产品的历史每个价格上涨周期内的产品上涨销售变动量、历史每个价格下调周期内的产品下调销售变动量、价格变动系数的具体公式如下：；其中，为第种销售产品的历史第个价格上涨周期内的产品上涨销售变动量，为第种销售产品的历史第个价格上涨周期内的产品上涨销售量，为第种销售产品的产品销售参考量，为第种销售产品的历史第个价格下调周期内的产品下调销售变动量，为第种销售产品的历史第个价格下调周期内的产品下调销售量，为第种销售产品的价格变动系数，为第种销售产品的历史第个价格上涨周期内的产品价格上涨值，为第种销售产品的历史第个价格下调周期内的产品价格下调值，，为销售产品种数，，为历史价格上涨周期个数，，为历史价格下调周期个数。

7、进一步地，得到每种销售产品的广告推送次数调整值的具体步骤如下：对每种销售产品的历史每个销售周期内的历史转化率分别进行均值分析，得到每种销售产品的历史平均转化率；获取将每种销售产品的边际收益、当前广告总收益，并分别结合历史平均转化率、当前广告推送次数、当前转化率进行综合分析，得到每种销售产品的广告推送次数调整值。

8、进一步地，计算每种销售产品的历史平均转化率、广告推送次数调整值的具体公式如下：；其中，为第种销售产品的历史平均转化率，为第种销售产品的历史第个销售周期内的历史转化率，为第种销售产品的广告推送次数调整值，为第种销售产品的当前广告推送次数，为第种销售产品的当前转化率，为第种销售产品的边际收益，为第种销售产品的当前广告总收益，，为销售产品种数，，为历史销售周期个数。

9、进一步地，得到每种销售产品的广告停留时间调整值的具体步骤如下：对每种销售产品的历史每个销售周期内的每个用户的历史每次购买产品时的历史页面浏览时间分别进行均值分析，得到每种销售产品的历史页面平均浏览时间；将每种销售产品的历史页面平均浏览时间结合当前广告停留时间进行综合分析，得到每种销售产品的广告停留时间调整值。

10、进一步地，计算每种销售产品的历史页面平均浏览时间、广告停留时间调整值的具体公式如下：；其中，为第种销售产品的历史页面平均浏览时间，为第种销售产品的历史第个销售周期内的第个用户的历史第次购买产品时的历史页面浏览时间，为第种销售产品的广告停留时间调整值，为第种销售产品的当前广告停留时间，为第种销售产品的停留调整系数，，为销售产品种数，，为历史销售周期个数，，为用户个数，，为历史购买产品次数。

11、基于智能算法的数字化营销系统，包括：数据获取模块、价格调整分析模块、广告调整分析模块、实时调整模块；所述数据获取模块，用于获取每种销售产品的当前销售数据和历史销售数据，所述当前销售数据包括当前价格值、当前广告推送次数、当前广告停留时间，所述历史销售数据包括历史价格上涨数据、历史价格下调数据、历史广告数据；所述价格调整分析模块，用于对每种销售产品的当前价格值、历史价格上涨数据、历史价格下调数据分别进行综合分析，得到每种销售产品的调整价格值；所述广告调整分析模块，用于对每种销售产品的当前广告推送次数、当前广告停留时间、历史广告数据分别进行分析，得到每种销售产品的广告推送次数调整值、广告停留时间调整值；所述实时调整模块，用于对于每种销售产品，分别基于调整价格值、广告推送次数调整值、广告停留时间调整值对当前销售数据进行实时调整。

12、本发明具有以下有益效果：

13、（1）、该基于智能算法的数字化营销方法，通过实时获取并分析销售数据和市场动态，使得该方法能够迅速响应市场变化，例如，通过分析历史和当前数据，能够即时调整价格和广告策略，以适应消费者需求和竞争条件的变化，这种快速响应不仅提升了市场竞争力，也优化了资源分配，减少了因市场预测错误导致的损失。

14、（2）、该基于智能算法的数字化营销方法，通过综合分析历史广告数据和用户行为，使营销活动更加目标明确和个性化，通过计算得到的广告推送次数和停留时间调整值，营销策略能够更精确地达到目标用户，提高广告转化率和投资回报率，例如，历史数据分析帮助确定最有效的广告展示时长，从而减少无效推送并增强用户参与度。

15、（3）、该基于智能算法的数字化营销方法，利用历史价格数据和销售表现分析，智能算法帮助企业科学地制定价格策略，有效平衡市场需求与收益最大化，通过对每个价格上涨或下调周期的详细分析，该方法能够预测价格调整对销售量和退货率的影响，从而在确保竞争力的同时最大化利润，这种策略的实施有助于提升企业的市场适应性和财务表现，实现长期的经济效益增长。

16、（4）、该基于智能算法的数字化营销系统，通过整合了数据分析、价格调整、广告调整及实时调整模块，这种集成化的系统架构大大提高了营销操作的效率和决策的速度，系统的自动化程度高，能够快速地从海量数据中提取有用信息，进行深入分析，并自动实施优化策略。例如，系统可以在几分钟内分析完成市场数据，迅速调整产品定价和广告策略，而传统方法可能需要数天甚至数周的时间来手动分析和调整，这种快速响应能力使企业能够立即利用市场机遇，对突发市场变动作出反应，从而保持市场竞争力并最大化营销效果，此外，自动化的数据处理和决策流程减少了人力资源需求和相关成本，同时降低了因人为错误可能导致的风险，确保营销策略的精确性和可靠性。

17、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

技术特征：

1.基于智能算法的数字化营销方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能算法的数字化营销方法，其特征在于，得到每种销售产品的价格变动系数的具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于智能算法的数字化营销方法，其特征在于，得到每种销售产品的广告推送次数调整值的具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的基于智能算法的数字化营销方法，其特征在于，计算每种销售产品的历史平均转化率、广告推送次数调整值的具体公式如下：

5.根据权利要求1所述的基于智能算法的数字化营销方法，其特征在于，得到每种销售产品的广告停留时间调整值的具体步骤如下：

6.根据权利要求5所述的基于智能算法的数字化营销方法，其特征在于，计算每种销售产品的历史页面平均浏览时间、广告停留时间调整值的具体公式如下：

7.基于智能算法的数字化营销系统，应用权利要求1-6任意一项所述的基于智能算法的数字化营销方法，其特征在于，包括：数据获取模块、价格调整分析模块、广告调整分析模块、实时调整模块；

技术总结
本发明公开了基于智能算法的数字化营销方法及系统，涉及数字化营销技术领域。该基于智能算法的数字化营销方法，通过获取每种销售产品的当前销售数据和历史销售数据，所述当前销售数据包括当前价格值、当前广告推送次数、当前广告停留时间，所述历史销售数据包括历史价格上涨数据、历史价格下调数据、历史广告数据；对每种销售产品的当前价格值、历史价格上涨数据、历史价格下调数据分别进行综合分析，得到每种销售产品的调整价格值，本发明通过实时获取并分析销售数据和市场动态，使得该方法能够迅速响应市场变化，例如，通过分析历史和当前数据，能够即时调整价格和广告策略，以适应消费者需求和竞争条件的变化。

技术研发人员：张晓宇
受保护的技术使用者：沈阳曼得科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5