CN110163670A - 一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,所述营销方法包括以下步骤:S1、采集用户基本信息和用户所在实时位置;S2、根据用户在应用内的实时操作行为判定用户购物倾向;S3、根据用户购物倾向对用户周围门店进行评估;S4、对符合要求门店优惠方式进行判断;S5、将最优门店的最大优惠推送给用户。本发明通过对用户购物倾向和所处位置的采集,自动对用户周围门店进行评估判断,确认最符合用户购物倾向以及优惠力度最大的购物门店并推送给用户,提高用户的购物概率。
Description
技术领域
本发明涉及自动化营销技术领域,尤其涉及一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法。
背景技术
近年来,以互联网、移动互联网为基础的信息化、全球化趋势,已经深入的改变了我们的生活模式、生产模式、竞争模式。随着大数据时代的到来,对于精准营销的需求也正在上升。如何通过技术手段,挖掘大数据下的深层次关系,让营销更准确、有效已经成为营销中重中之重。传统的营销方式产生的结果是,服务质量较差,不能有效的提高对客户的服务效率。
为解决上述问题,本申请中提出一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法。
发明内容
(一)发明目的
为解决背景技术中存在的技术问题,本发明提出一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,通过对用户购物倾向和所处位置的采集,自动对用户周围门店进行评估判断,确认最符合用户购物倾向以及优惠力度最大的购物门店并推送给用户,提高用户的购物概率。
(二)技术方案
为解决上述问题,本发明提供了一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,所述营销方法包括以下步骤:
S1、采集用户基本信息和用户所在实时位置;
S2、根据用户在应用内的实时操作行为判定用户购物倾向;
S3、根据用户购物倾向对用户周围门店进行评估;
S4、对符合要求门店优惠方式进行判断;
S5、将最优门店的最大优惠推送给用户。
优选的,所述步骤S1采集用户基本信息和用户所在实时位置包括:
S11、用户注册APP账号,设置登陆账号和密码;
S12、通过手机验证确认账号登陆;
S13、APP申请开启用户位置、存储和短信等信息。
优选的,所述步骤S2根据用户在应用内的实时操作行为判定用户购物倾向包括:
S21、根据用户在应用内的浏览信息判断购物倾向;
S22、根据用户在应用内购买信息判断购物倾向;
S23、根据用户在应用内评论信息判断购物倾向。
优选的,所述步骤S3根据用户购物倾向对用户周围门店进行评估包括:
S31、确认用户购物倾向和用户所处位置;
S32、对用户周围倾向购物的门店进行评估;
S33、符合门店评估包括访问量、销售量和好评量。
优选的,所述S32对用户周围倾向购物的门店进行评估为周围三公里内门店。
优选的,所述步骤S4对符合要求门店优惠方式进行判断包括:
S41、根据门店评估确认符合用户需求的门店;
S42、对符合用户需求门店的优惠活动和方式进行判断;
S43、通过优惠方式对比确定最优门店。
优选的,所述步骤S5将最优门店的最大优惠推送给用户包括:
S51、将最优门店和最大优惠通过APP消息推送给用户;
S52、将最优门店和最大优惠通过短信消息推送给用户;
S53、推送门店优惠的同时推送门店具***置;
S54、根据用户实时位置发送到达门店的最优路线。
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果:通过采集用户的基本信息并确定用户实时所在位置,根据用户在APP应用内的浏览、购买以及评论的信息判断用户的购物倾向,依据用户的购物倾向向用户所在位置周围三公里内的门店进行评估,确认用户倾向购物产品的门店,并通过对门店优惠方式及力度的比较,向用户推荐最优的购物门店,并将该门店相关信息及优惠方式通过APP内推送信息或手机短信的方式推送给用户,提高用户购物概率。本发明通过对用户购物倾向和所处位置的采集,自动对用户周围门店进行评估判断,确认最符合用户购物倾向以及优惠力度最大的购物门店并推送给用户,提高用户的购物概率。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法的结构示意图。
图2为图1中步骤S1采集用户基本信息和用户所在实时位置的结构示意图。
图3为图1中步骤S2根据用户在应用内的实时操作行为判定用户购物倾向的结构示意图。
图4为图1中步骤S3根据用户购物倾向对用户周围门店进行评估。
图5为图1中步骤S4对符合要求门店优惠方式进行判断的结构示意图。
图6为图1中步骤S5将最优门店的最大优惠推送给用户的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了,下面结合具体实施方式并参照附图,对本发明进一步详细说明。应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本发明的范围。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本发明的概念。
如图1-6所示,本发明提出的一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,本发明提供了一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,所述营销方法包括以下步骤:
S1、采集用户基本信息和用户所在实时位置;通过采集用户的基本信息对用户购物倾向进行判断,基本信息包括用户性别年龄手机号码等,确保更准确判断用户购物倾向从而向用户推销相关产品,通过确认用户实时位置方便根据用户购物倾向确定用户周围相应门店;
S2、根据用户在应用内的实时操作行为判定用户购物倾向;用户登陆应用并在应用中进行商品的浏览,购买和评论,根据用户在应用中的操作判断用户倾向购物商品,以便于更好向用户推销相关商品,提高产品销售概率;
S3、根据用户购物倾向对用户周围门店进行评估;通过对用户购物倾向的判断以及用户实时所在地,对用户所在地周围门店进行评估,确认符合用户购物需求的门店;
S4、对符合要求门店优惠方式进行判断;对于符合用户购物需求的门店,对门店内消费的优惠进行判断,选择符合用户购物需求且具有最好优惠活动的门店,提高用户购买概率;
S5、将最优门店的最大优惠推送给用户;根据用户购物需求将用户周围最优门店选取出来并将该门店的最大优惠推送给用户,有利于用户千万门店消费选购。
在一个可选的实施例中,所述步骤S1采集用户基本信息和用户所在实时位置包括:
S11、用户注册APP账号,设置登陆账号和密码;通过注册登录APP对用户使用信息进行采集,便于了解用户购物倾向;
S12、通过手机验证确认账号登陆;通过手机验证的方式获取手机信息,方便对用户位置的确定以及向用户发送产品推销信息;
S13、APP申请开启用户位置、存储和短信等信息,通过开启位置、存储和短信能功能,方便及时对用户所处位置进行判断,便于向用户推送购物信息。
在一个可选的实施例中,所述步骤S2根据用户在应用内的实时操作行为判定用户购物倾向包括:
S21、根据用户在应用内的浏览信息判断购物倾向;通过用户在应用内对产品的浏览,分析用户浏览类型最多的产品判断用户目前的购物倾向;
S22、根据用户在应用内购买信息判断购物倾向;根据用户通过应用所购买产品对用户购物倾向进行判断,便于向用户推送所需的产品;
S23、根据用户在应用内评论信息判断购物倾向,通过用户的评论信息获取用户的购物倾向,便于向用户进行产品推销,提高产品销售概率。
在一个可选的实施例中,所述步骤S3根据用户购物倾向对用户周围门店进行评估包括:
S31、确认用户购物倾向和用户所处位置;通过APP开启的位置信息确认用户目前所处的位置,并通过用户在应用中的操作确认用户倾向的购物范围,方便为用户提供所需的购物产品;
S32、对用户周围倾向购物的门店进行评估;在确认用户的购物倾向和所处的位置时,根据购物倾向对用户所在地周围门店进行扫描和评估,为用户寻找合适的购物门店;
S33、符合门店评估包括访问量、销售量和好评量,扫描倾向购物的门店后对门店的访问量、销售量和好评量进行评估优劣,通过多方评估选择最适合用户购物倾向的门店。
在一个可选的实施例中,所述S32对用户周围倾向购物的门店进行评估为周围三公里内门店,根据用户购物倾向对用户周边进行门店评估,但是不宜距离用户太过遥远,距离和到达门店的难易程度也影响到用户的购物欲望,因此只对用户周围三公里内门店进行评估推荐。
在一个可选的实施例中,所述步骤S4对符合要求门店优惠方式进行判断包括:
S41、根据门店评估确认符合用户需求的门店;通过多方评估确定符合用户需求的门店,但是这些门店必定不止一家,需要对门店进行进一步筛选;
S42、对符合用户需求门店的优惠活动和方式进行判断;在购物过程中,对于同类产品是否有优惠和优惠力度的大小直接影响购物倾向,用户会更倾向于购物优惠大的门店进行购物,因此通过对门店优惠活动的判断进一步对门店进行筛选;
S43、通过优惠方式对比确定最优门店,通过对用户购物倾向以及门店优惠方式的多方判断确定最优的门店,以提高用户购物概率。
在一个可选的实施例中,所述步骤S5将最优门店的最大优惠推送给用户包括:
S51、将最优门店和最大优惠通过APP消息推送给用户;在确定最优门店后通过APP内的消息推送将该购物门店相关信息推送给用户,推荐用户前往购物;
S52、将最优门店和最大优惠通过短信消息推送给用户;有些用户对APP的消息进行屏蔽,无法通过APP推送及时告知用户购物门店,这时通过采集获知的用户手机,通过手机短信的方式为用户提供门店推荐;
S53、推送门店优惠的同时推送门店具***置;在向用户推荐最优的购物门店同时将该门店的具***置告知用户,方便用户前往该门店;
S54、根据用户实时位置发送到达门店的最优路线,通过确认用户实时位置为用户定制前往推荐购物门店的最优路线,使用户更快更容易到的购物门店,提高用户购物概率。
本发明中,通过采集用户的基本信息并确定用户实时所在位置,根据用户在APP应用内的浏览、购买以及评论的信息判断用户的购物倾向,依据用户的购物倾向向用户所在位置周围三公里内的门店进行评估,确认用户倾向购物产品的门店,并通过对门店优惠方式及力度的比较,向用户推荐最优的购物门店,并将该门店相关信息及优惠方式通过APP内推送信息或手机短信的方式推送给用户,提高用户购物概率。本发明通过对用户购物倾向和所处位置的采集,自动对用户周围门店进行评估判断,确认最符合用户购物倾向以及优惠力度最大的购物门店并推送给用户,提高用户的购物概率。
据用户的实时位置信息、用户在应用内的实时操作行为判定用户的购物倾向。根据用户的购物倾向将周围三公里内的所有门店按照一定权重进行打分,得分最高的门店被认为最符合用户的实时偏好,将该门店的最大力度优惠券通过短信和app消息的方式自动化推送给用户。
应当理解的是,本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理,而不构成对本发明的限制。因此,在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。此外,本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (7)
1.一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,其特征在于,所述营销方法包括以下步骤:
S1、采集用户基本信息和用户所在实时位置;
S2、根据用户在应用内的实时操作行为判定用户购物倾向;
S3、根据用户购物倾向对用户周围门店进行评估;
S4、对符合要求门店优惠方式进行判断;
S5、将最优门店的最大优惠推送给用户。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,其特征在于,所述步骤S1采集用户基本信息和用户所在实时位置包括:
S11、用户注册APP账号,设置登陆账号和密码;
S12、通过手机验证确认账号登陆;
S13、APP申请开启用户位置、存储和短信等信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,其特征在于,所述步骤S2根据用户在应用内的实时操作行为判定用户购物倾向包括:
S21、根据用户在应用内的浏览信息判断购物倾向;
S22、根据用户在应用内购买信息判断购物倾向;
S23、根据用户在应用内评论信息判断购物倾向。
4.根据权利要求1所述的一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,其特征在于,所述步骤S3根据用户购物倾向对用户周围门店进行评估包括:
S31、确认用户购物倾向和用户所处位置;
S32、对用户周围倾向购物的门店进行评估;
S33、符合门店评估包括访问量、销售量和好评量。
5.根据权利要求4所述的一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,其特征在于,所述S32对用户周围倾向购物的门店进行评估为周围三公里内门店。
6.根据权利要求1所述的一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,其特征在于,所述步骤S4对符合要求门店优惠方式进行判断包括:
S41、根据门店评估确认符合用户需求的门店;
S42、对符合用户需求门店的优惠活动和方式进行判断;
S43、通过优惠方式对比确定最优门店。
7.根据权利要求1所述的一种基于用户实时浏览行为的自动化营销方法,其特征在于,所述步骤S5将最优门店的最大优惠推送给用户包括:
S51、将最优门店和最大优惠通过APP消息推送给用户;
S52、将最优门店和最大优惠通过短信消息推送给用户;
S53、推送门店优惠的同时推送门店具***置;
S54、根据用户实时位置发送到达门店的最优路线。
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