CN115760202A - 一种基于人工智能的产品运营管理***及方法 - Google Patents

一种基于人工智能的产品运营管理***及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115760202A
CN115760202A CN202310031912.4A CN202310031912A CN115760202A CN 115760202 A CN115760202 A CN 115760202A CN 202310031912 A CN202310031912 A CN 202310031912A CN 115760202 A CN115760202 A CN 115760202A
Authority
CN
China
Prior art keywords
product
real
user
time user
intention
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310031912.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115760202B (zh
Inventor
周江锋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dingshan Technology Co ltd
Original Assignee
Dingshan Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dingshan Technology Co ltd filed Critical Dingshan Technology Co ltd
Priority to CN202310031912.4A priority Critical patent/CN115760202B/zh
Publication of CN115760202A publication Critical patent/CN115760202A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115760202B publication Critical patent/CN115760202B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及产品运营管理技术领域。具体为一种基于人工智能的产品运营管理***及方法，产品运营管理***包括数据采集模块、数据传输模块和运营管理模块；所述数据采集模块是对产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息进行采集；所述数据传输模块是将采集的数据传输到数据存储单元进行存储；所述运营管理模块是对实时用户的购买耐性度进行分析，依据实时用户的购买耐性度和产品运营页面的信息量对实时用户意向的产品运营页面进行排序。本发明使得用户在有效的时间内浏览产品介绍界面能够实现产品展现最大化的信息量，并且确保用户对产品属性介绍页面的信息进行最大化的查阅。

Description

一种基于人工智能的产品运营管理***及方法
技术领域
本发明涉及产品运营管理技术领域，具体为一种基于人工智能的产品运营管理***及方法。
背景技术
产品运营是一项从内容建设，用户维护，活动策划三个层面来管理产品内容和用户的。对用户进行维护的手段有：对产品进行深度体验，找到其中存在的一些bug，然后对能够优化的一些细节进行重点查找，使得用户对该产品拥有更加良好的用户体验，减少用户的流失。
针对现有状况，在不同的购物平台中由于产品的多样性导致用户产生审美疲劳以及的购买耐性度不断减少，当用户在浏览产品介绍页面时没有第一时间得到想要的产品介绍信息时，用户对该商品购买欲望会不断降低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的产品运营管理***及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的产品运营管理方法，所述产品运营管理方法包括以下步骤：
S100、采集所有用户在产品运营平台中产生的历史购买信息数据，基于所述历史购买信息数据，提取所有用户在各类产品上呈现出来的购买取向特征点；所述购买取向特征为吸引用户下单的产品属性；
S200、采集所有用户在购买各类产品前，在所述产品运营平台中产生的历史浏览数据，基于所述历史浏览数据对所有用户在产品运营平台中呈现出的购买耐性度进行分析；对实时用户的实际购买耐性度进行分析；
S300、根据各运营介绍页面中所包含的属性关键词和意向产品对应的所有购买取向特征点对意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面进行分析；
S400、基于实时用户在浏览意向产品的实际购买耐性度和意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面，对意向产品向实时用户展示的运营界面进行最终排序。
进一步的，所述S100包括：
S101、从所述历史购买信息数据中，对所有交易成功的产品基于产品类别进行分类；从产品运营平台中提取对应的各类别中产品的所有特征属性信息，分别得到各类别产品的特征属性信息集合；
S102、逐次对各类别中的任意两个产品的特征属性信息集合进行调取，设任意两 个产品的特征属性信息集合分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 183952DEST_PATH_IMAGE002
，依次将集合
Figure 411671DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 790831DEST_PATH_IMAGE002
中的各项属性信息进行相似 度计算，将相似度大于设定相似度阈值的各项属性信息进行提取并标记，筛选出各类别中 被标记次数的累加值大于等于设定的累计阈值的各项属性信息，设所述各项属性信息为在 所述各类别的产品上对用户所呈现出的购买取向特征点。
进一步的，所述S200包括：
S201、从所述历史购买信息数据中提取用户在购买各类产品前，在所述产品运营 平台中产生的历史浏览数据，分别捕捉用户从初始登录所述产品运营平台到完成产品交易 所花费的平均时长，将所述平均时长设为用户在所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
S202、基于实时登录所述产品运营平台产生产品浏览记录的实时用户的检索记 录，对所述用户的意向产品进行捕捉提取，捕捉所述实时用户在所述意向产品上产生的浏 览时长
Figure 233445DEST_PATH_IMAGE004
；调取所述意向产品在对应的所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure 656336DEST_PATH_IMAGE003
，当
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，调整 所述实时用户的实际购买耐性度为
Figure 59767DEST_PATH_IMAGE006
；其中
Figure 757464DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 726688DEST_PATH_IMAGE004
为常数，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 664688DEST_PATH_IMAGE008
为权值，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 539104DEST_PATH_IMAGE010
；当
Figure DEST_PATH_IMAGE011
时，将所述意向产品在对应的所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure 197749DEST_PATH_IMAGE003
作为所述 实时用户的实际购买耐性度
Figure 411693DEST_PATH_IMAGE012
。
进一步的，所述S300包括：
S301、在产品运营平台中，调取有关实时用户的意向产品的所有运营介绍页面，对在各运营介绍页面中所包含的对应所述意向产品的所有特征属性信息进行识别并提取，同时在各运营介绍页面所对应的特征属性信息中提取属性关键词，得到在各运营介绍页面中所包含的属性关键词集合；
S302、识别所述意向产品的所属类别，调取所述意向产品类别对应的所有购买取向特征点；将各购买取向特征点与属性关键词集合中的各关键词进行相似度匹配，累计在各运营介绍页面中，呈现与购买取向特征点之间相似度大于相似度阈值的关键词个数；
S303、将所有运营介绍页面基于关键词个数从大到小进行排序，生成所述意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面。
进一步的，所述S400包括：
S401、通过文字识别技术对所述初始运营排序界面中的各运营介绍页面中的产品 信息量进行识别提取，所述产品信息包括特征属性信息和其他非特征属性信息；捕捉所述 实时用户的平均浏览速度为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，基于所述平均浏览速度和各运营介绍页面中所包含的产品 信息量，得到所述实时用户在各运营介绍页面中需要花费的浏览时间；
S402、调取所述实时用户的实际购买耐性度
Figure 520594DEST_PATH_IMAGE012
和各运营介绍页面中产品信息量为
Figure 679043DEST_PATH_IMAGE014
，所述
Figure 938117DEST_PATH_IMAGE014
为在初始排序中的第
Figure DEST_PATH_IMAGE015
个运营介绍页面中产品信息量；
S403、按照所述意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面当实时用户在所述 产品运营平台中浏览到第
Figure 209830DEST_PATH_IMAGE016
个运营介绍页面时，所述实时用户的剩余购买耐性度为
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，其中
Figure 489632DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
；
S404、当所述实时用户浏览意向产品的第
Figure 338640DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面时，检测到该实时 用户的剩余购买耐性度
Figure DEST_PATH_IMAGE021
小于零，对该实时用户浏览意向产品的第
Figure 994880DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面和 第
Figure 793203DEST_PATH_IMAGE016
个运营介绍页面的剩余购买耐性度
Figure 430858DEST_PATH_IMAGE021
进行分析；
S405、当
Figure 704844DEST_PATH_IMAGE017
大于零并且
Figure 571300DEST_PATH_IMAGE022
小于零，对产品运营平台中所述 意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面的第
Figure 738976DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面进行重新排序使 得
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，其中
Figure 95003DEST_PATH_IMAGE024
为意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面第
Figure 466072DEST_PATH_IMAGE020
个运营页面之后的任意一个运营页面。
一种产品运营管理***，所述产品运营管理***包括数据采集模块、数据传输模块和运营管理模块；所述数据采集模块是对产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息进行采集；所述数据传输模块是将采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息传输到数据存储单元进行存储；所述运营管理模块是对实时用户的购买耐性度进行分析，依据实时用户的购买耐性度和产品运营页面的信息量对实时用户意向的产品运营页面进行排序；所述数据采集模块的输出端与数据传输模块的输入端连接，所述数据传输模块的输出端与运营管理模块的输入端连接。
进一步的，所述数据采集模块包括产品属性采集单元、用户购买产品历史数据采集单元和产品运营页面信息采集单元；所述产品属性采集单元是采集在产品运营平台中所有交易成功的产品的特征属性信息；所述用户购买产品历史数据采集单元为采集在所述产品运营平台中产生的历史浏览数据；所述产品运营页面信息采集单元是采集各运营介绍页面中所包含的对应所述意向产品的所有特征属性信息以及运营介绍页面中产品信息量。
进一步的，所述数据传输模块包括数据传输单元和数据存储单元；所述数据传输单元是将采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息传输到数据存储单元中；所述数据存储单元是对采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息进行存储。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过对用户在产品运营平台中购买产品的历史数据对用户商品购买需求以及购买耐性度进行分析，通过用户商品购买需求以及购买耐性度对产品的介绍页面进行排序，使得用户在有效的时间内浏览产品介绍界面能够实现产品展现最大化的信息量，并且确保用户对产品属性介绍页面的信息进行最大化的查阅，从而减少用户数量的流失，确保用户的回头率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是一种基于人工智能的产品运营管理***的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于人工智能的产品运营管理方法，所述产品运营管理方法包括以下步骤：
S100、采集所有用户在产品运营平台中产生的历史购买信息数据，基于所述历史购买信息数据，提取所有用户在各类产品上呈现出来的购买取向特征点；所述购买取向特征为吸引用户下单的产品属性；
S200、采集所有用户在购买各类产品前，在所述产品运营平台中产生的历史浏览数据，基于所述历史浏览数据对所有用户在产品运营平台中呈现出的购买耐性度进行分析；对实时用户的实际购买耐性度进行分析；
S300、根据各运营介绍页面中所包含的属性关键词和意向产品对应的所有购买取向特征点对意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面进行分析；
S400、基于实时用户在浏览意向产品的实际购买耐性度和意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面，对意向产品向实时用户展示的运营界面进行最终排序。
进一步的，所述S100包括：
S101、从所述历史购买信息数据中，对所有交易成功的产品基于产品类别进行分类；从产品运营平台中提取对应的各类别中产品的所有特征属性信息，分别得到各类别产品的特征属性信息集合；
S102、逐次对各类别中的任意两个产品的特征属性信息集合进行调取，设任意两 个产品的特征属性信息集合分别为
Figure 651066DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 548615DEST_PATH_IMAGE002
，依次将集合
Figure 13225DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 386438DEST_PATH_IMAGE002
中的各项属性信息进行相似 度计算，将相似度大于设定相似度阈值的各项属性信息进行提取并标记，筛选出各类别中 被标记次数的累加值大于等于设定的累计阈值的各项属性信息，设所述各项属性信息为在 所述各类别的产品上对用户所呈现出的购买取向特征点。
进一步的，所述S200包括：
S201、从所述历史购买信息数据中提取用户在购买各类产品前，在所述产品运营 平台中产生的历史浏览数据，分别捕捉用户从初始登录所述产品运营平台到完成产品交易 所花费的平均时长，将所述平均时长设为用户在所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure 860276DEST_PATH_IMAGE003
；
S202、基于实时登录所述产品运营平台产生产品浏览记录的实时用户的检索记 录，对所述用户的意向产品进行捕捉提取，捕捉所述实时用户在所述意向产品上产生的浏 览时长
Figure 471385DEST_PATH_IMAGE004
；调取所述意向产品在对应的所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure 638056DEST_PATH_IMAGE003
，当
Figure 108351DEST_PATH_IMAGE005
，调整 所述实时用户的实际购买耐性度为
Figure 635148DEST_PATH_IMAGE006
；其中
Figure 851496DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 438336DEST_PATH_IMAGE004
为常数，
Figure 661506DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 70622DEST_PATH_IMAGE008
为权值，
Figure 797270DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 305743DEST_PATH_IMAGE010
；当
Figure 609685DEST_PATH_IMAGE011
时，将所述意向产品在对应的所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure 229016DEST_PATH_IMAGE003
作为所述 实时用户的实际购买耐性度
Figure 934804DEST_PATH_IMAGE012
。
进一步的，所述S300包括：
S301、在产品运营平台中，调取有关实时用户的意向产品的所有运营介绍页面，对在各运营介绍页面中所包含的对应所述意向产品的所有特征属性信息进行识别并提取，同时在各运营介绍页面所对应的特征属性信息中提取属性关键词，得到在各运营介绍页面中所包含的属性关键词集合；
S302、识别所述意向产品的所属类别，调取所述意向产品类别对应的所有购买取向特征点；将各购买取向特征点与属性关键词集合中的各关键词进行相似度匹配，累计在各运营介绍页面中，呈现与购买取向特征点之间相似度大于相似度阈值的关键词个数；
S303、将所有运营介绍页面基于关键词个数从大到小进行排序，生成所述意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面。
进一步的，所述S400包括：
S401、通过文字识别技术对所述初始运营排序界面中的各运营介绍页面中的产品 信息量进行识别提取，所述产品信息包括特征属性信息和其他非特征属性信息；捕捉所述 实时用户的平均浏览速度为
Figure 473233DEST_PATH_IMAGE013
，基于所述平均浏览速度和各运营介绍页面中所包含的产品 信息量，得到所述实时用户在各运营介绍页面中需要花费的浏览时间；
S402、调取所述实时用户的实际购买耐性度
Figure 15204DEST_PATH_IMAGE012
和各运营介绍页面中产品信息量为
Figure 421914DEST_PATH_IMAGE014
，所述
Figure 998520DEST_PATH_IMAGE014
为在初始排序中的第
Figure 832484DEST_PATH_IMAGE015
个运营介绍页面中产品信息量；
S403、按照所述意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面当实时用户在所述 产品运营平台中浏览到第
Figure 861751DEST_PATH_IMAGE016
个运营介绍页面时，所述实时用户的剩余购买耐性度为
Figure 806573DEST_PATH_IMAGE017
，其中
Figure 362320DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 383496DEST_PATH_IMAGE019
；
S404、当所述实时用户浏览意向产品的第
Figure 149327DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面时，检测到该实时 用户的剩余购买耐性度
Figure 648573DEST_PATH_IMAGE021
小于零，对该实时用户浏览意向产品的第
Figure 324405DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面和 第
Figure 234592DEST_PATH_IMAGE016
个运营介绍页面的剩余购买耐性度
Figure 261889DEST_PATH_IMAGE021
进行分析；
S405、当
Figure 814093DEST_PATH_IMAGE017
大于零并且
Figure 954218DEST_PATH_IMAGE022
小于零，对产品运营平台中所述 意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面的第
Figure 566465DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面进行重新排序使 得
Figure 182254DEST_PATH_IMAGE023
，其中
Figure 23302DEST_PATH_IMAGE024
为意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面第
Figure 267202DEST_PATH_IMAGE020
个运营页面之后的任意一个运营页面。
一种产品运营管理***，所述产品运营管理***包括数据采集模块、数据传输模块和运营管理模块；所述数据采集模块是对产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息进行采集；所述数据传输模块是将采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息传输到数据存储单元进行存储；所述运营管理模块是对实时用户的购买耐性度进行分析，依据实时用户的购买耐性度和产品运营页面的信息量对实时用户意向的产品运营页面进行排序；所述数据采集模块的输出端与数据传输模块的输入端连接，所述数据传输模块的输出端与运营管理模块的输入端连接。
进一步的，所述数据采集模块包括产品属性采集单元、用户购买产品历史数据采集单元和产品运营页面信息采集单元；所述产品属性采集单元是采集在产品运营平台中所有交易成功的产品的特征属性信息；所述用户购买产品历史数据采集单元为采集在所述产品运营平台中产生的历史浏览数据；所述产品运营页面信息采集单元是采集各运营介绍页面中所包含的对应所述意向产品的所有特征属性信息以及运营介绍页面中产品信息量。
进一步的，所述数据传输模块包括数据传输单元和数据存储单元；所述数据传输单元是将采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息传输到数据存储单元中；所述数据存储单元是对采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息进行存储。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于人工智能的产品运营管理方法，其特征在于：所述产品运营管理方法包括以下步骤：
S100、采集所有用户在产品运营平台中产生的历史购买信息数据，基于所述历史购买信息数据，提取所有用户在各类产品上呈现出来的购买取向特征点；
S200、采集所有用户在购买各类产品前，在所述产品运营平台中产生的历史浏览数据，基于所述历史浏览数据对所有用户在产品运营平台中呈现出的购买耐性度进行分析；对实时用户的实际购买耐性度进行分析；
S300、根据各运营介绍页面中所包含的属性关键词和意向产品对应的所有购买取向特征点对意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面进行分析；
S400、基于实时用户在浏览意向产品的实际购买耐性度和意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面，对意向产品向实时用户展示的运营界面进行最终排序。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的产品运营管理方法，其特征在于：所述S100包括：
S101、从所述历史购买信息数据中，对所有交易成功的产品基于产品类别进行分类；从产品运营平台中提取对应的各类别中产品的所有特征属性信息，分别得到各类别产品的特征属性信息集合；
S102、逐次对各类别中的任意两个产品的特征属性信息集合进行调取，设任意两个产 品的特征属性信息集合分别为
Figure 539837DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 129081DEST_PATH_IMAGE002
，依次将集合
Figure 190709DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 382656DEST_PATH_IMAGE002
中的各项属性信息进行相似度计 算，将相似度大于设定相似度阈值的各项属性信息进行提取并标记，筛选出各类别中被标 记次数的累加值大于等于设定的累计阈值的各项属性信息，设所述各项属性信息为在所述 各类别的产品上对用户所呈现出的购买取向特征点。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的产品运营管理方法，其特征在于：所述S200包括：
S201、从所述历史购买信息数据中提取用户在购买各类产品前，在所述产品运营平台 中产生的历史浏览数据，分别捕捉用户从初始登录所述产品运营平台到完成产品交易所花 费的平均时长，将所述平均时长设为用户在所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure 869132DEST_PATH_IMAGE003
；
S202、基于实时登录所述产品运营平台产生产品浏览记录的实时用户的检索记录，对 所述用户的意向产品进行捕捉提取，捕捉所述实时用户在所述意向产品上产生的浏览时长
Figure 894857DEST_PATH_IMAGE004
；调取所述意向产品在对应的所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure 974940DEST_PATH_IMAGE003
，当
Figure 501736DEST_PATH_IMAGE005
，调整所述实 时用户的实际购买耐性度为
Figure 272681DEST_PATH_IMAGE006
；其中、
Figure 328362DEST_PATH_IMAGE004
为常数，
Figure 895740DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 960648DEST_PATH_IMAGE008
为权值，
Figure 297083DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 930189DEST_PATH_IMAGE010
；当
Figure 843919DEST_PATH_IMAGE011
时，将所述意向产品在对应的所述各类产品上呈现的购买耐性度
Figure 915780DEST_PATH_IMAGE003
作为所述实时用户 的实际购买耐性度
Figure 637880DEST_PATH_IMAGE012
。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的产品运营管理方法，其特征在于：所述S300包括：
S301、在产品运营平台中，调取有关实时用户的意向产品的所有运营介绍页面，对在各运营介绍页面中所包含的对应所述意向产品的所有特征属性信息进行识别并提取，同时在各运营介绍页面所对应的特征属性信息中提取属性关键词，得到在各运营介绍页面中所包含的属性关键词集合；
S302、识别所述意向产品的所属类别，调取所述意向产品类别对应的所有购买取向特征点；将各购买取向特征点与属性关键词集合中的各关键词进行相似度匹配，累计在各运营介绍页面中，呈现与购买取向特征点之间相似度大于相似度阈值的关键词个数；
S303、将所有运营介绍页面基于关键词个数从大到小进行排序，生成所述意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的产品运营管理方法，其特征在于：所述S400包括：
S401、通过文字识别技术对所述初始运营排序界面中的各运营介绍页面中的产品信息 量进行识别提取，所述产品信息包括特征属性信息和其他非特征属性信息；捕捉所述实时 用户的平均浏览速度为
Figure 35363DEST_PATH_IMAGE013
，基于所述平均浏览速度和各运营介绍页面中所包含的产品信息 量，得到所述实时用户在各运营介绍页面中需要花费的浏览时间；
S402、调取所述实时用户的实际购买耐性度
Figure 967547DEST_PATH_IMAGE012
和各运营介绍页面中产品信息量为
Figure 124990DEST_PATH_IMAGE014
， 所述
Figure 29492DEST_PATH_IMAGE014
为在初始排序中的第
Figure 4401DEST_PATH_IMAGE015
个运营介绍页面中产品信息量；
S403、按照所述意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面当实时用户在所述产品 运营平台中浏览到第
Figure 282936DEST_PATH_IMAGE016
个运营介绍页面时，所述实时用户的剩余购买耐性度为
Figure 978490DEST_PATH_IMAGE017
，其中
Figure 658870DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 414468DEST_PATH_IMAGE019
；
S404、当所述实时用户浏览意向产品的第
Figure 914719DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面时，检测到该实时用户的 剩余购买耐性度
Figure 413965DEST_PATH_IMAGE021
小于零，对该实时用户浏览意向产品的第
Figure 89797DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面和第
Figure 265563DEST_PATH_IMAGE016
个运 营介绍页面的剩余购买耐性度
Figure 269423DEST_PATH_IMAGE021
进行分析；
S405、当
Figure 556047DEST_PATH_IMAGE017
大于零并且
Figure 430594DEST_PATH_IMAGE022
小于零，对产品运营平台中所述意向 产品向实时用户展示的初始运营排序界面的第
Figure 42841DEST_PATH_IMAGE020
个运营介绍页面进行重新排序使得
Figure 268417DEST_PATH_IMAGE023
，其中
Figure 624312DEST_PATH_IMAGE024
为意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面第
Figure 9157DEST_PATH_IMAGE020
个运营页面之后的任意一个运营页面。
6.一种应用于权利要求1-5中任意一项所述的基于人工智能的产品运营管理方法的产品运营管理***，其特征在于：所述产品运营管理***包括数据采集模块、数据传输模块和运营管理模块；所述数据采集模块是对产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息进行采集；所述数据传输模块是将采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息传输到数据存储单元进行存储；所述运营管理模块是对实时用户的购买耐性度进行分析，依据实时用户的购买耐性度和产品运营页面的信息量对实时用户意向的产品运营页面进行排序；所述数据采集模块的输出端与数据传输模块的输入端连接，所述数据传输模块的输出端与运营管理模块的输入端连接。
7.根据权利要求6所述的产品运营管理***，其特征在于：所述数据采集模块包括产品属性采集单元、用户购买产品历史数据采集单元和产品运营页面信息采集单元；所述产品属性采集单元是采集在产品运营平台中所有交易成功的产品的特征属性信息；所述用户购买产品历史数据采集单元为采集在所述产品运营平台中产生的历史浏览数据；所述产品运营页面信息采集单元是采集各运营介绍页面中所包含的对应所述意向产品的所有特征属性信息以及运营介绍页面中产品信息量。
8.根据权利要求7所述的产品运营管理***，其特征在于：所述数据传输模块包括数据传输单元和数据存储单元；所述数据传输单元是将采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息传输到数据存储单元中；所述数据存储单元是对采集的产品的属性特征、产品运营平台中产品购买的历史数据和实时用户的意向产品的运营页面信息进行存储。
9.根据权利要求8所述的产品运营管理***，其特征在于：所述运营管理模块包括用户购买耐性度分析单元、产品运营页面排序单元和产品运营页面分析单元；所述用户购买耐性度分析单元是对实时用户的实际购买耐性度进行分析；所述产品运营页面排序单元是意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面进行排序；所述产品运营页面分析单元是对实时用户意向的产品运营页面的信息量进行分析。
CN202310031912.4A 2023-01-10 2023-01-10 一种基于人工智能的产品运营管理***及方法 Active CN115760202B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310031912.4A CN115760202B (zh) 2023-01-10 2023-01-10 一种基于人工智能的产品运营管理***及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310031912.4A CN115760202B (zh) 2023-01-10 2023-01-10 一种基于人工智能的产品运营管理***及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115760202A true CN115760202A (zh) 2023-03-07
CN115760202B CN115760202B (zh) 2023-05-09

Family

ID=85348893

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310031912.4A Active CN115760202B (zh) 2023-01-10 2023-01-10 一种基于人工智能的产品运营管理***及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115760202B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117172886A (zh) * 2023-11-02 2023-12-05 三人行传媒集团股份有限公司 一种基于大数据分析的营销服务监管***及方法
CN117648063A (zh) * 2024-01-29 2024-03-05 南京功夫豆信息科技有限公司 一种基于大数据分析的智能运营管理***及方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111553739A (zh) * 2020-04-30 2020-08-18 内蒙古佳惠科技有限公司 一种智慧营销***平台
US20200311158A1 (en) * 2019-03-29 2020-10-01 At&T Intellectual Property I, L.P. Systems and methods for administrating suggested merchandising arrangements
CN113344502A (zh) * 2020-11-30 2021-09-03 上海昌投网络科技有限公司 一种可以同时支持多模式运营的环平业务管理***
US20220084095A1 (en) * 2020-09-11 2022-03-17 Beijing Wodong Tianjun Information Technology Co., Ltd. System and method for quality assessment of product description
CN114708048A (zh) * 2022-06-06 2022-07-05 广东鑫兴科技有限公司 基于工业互联网标识的内容调整方法、装置及电子设备
CN114820140A (zh) * 2022-05-26 2022-07-29 上海麦开信息科技有限公司 基于大数据分析的家具全链路数字化运营***
WO2022179442A1 (zh) * 2021-02-24 2022-09-01 北京字跳网络技术有限公司 应用页面显示方法和电子设备

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200311158A1 (en) * 2019-03-29 2020-10-01 At&T Intellectual Property I, L.P. Systems and methods for administrating suggested merchandising arrangements
CN111553739A (zh) * 2020-04-30 2020-08-18 内蒙古佳惠科技有限公司 一种智慧营销***平台
US20220084095A1 (en) * 2020-09-11 2022-03-17 Beijing Wodong Tianjun Information Technology Co., Ltd. System and method for quality assessment of product description
CN113344502A (zh) * 2020-11-30 2021-09-03 上海昌投网络科技有限公司 一种可以同时支持多模式运营的环平业务管理***
WO2022179442A1 (zh) * 2021-02-24 2022-09-01 北京字跳网络技术有限公司 应用页面显示方法和电子设备
CN114820140A (zh) * 2022-05-26 2022-07-29 上海麦开信息科技有限公司 基于大数据分析的家具全链路数字化运营***
CN114708048A (zh) * 2022-06-06 2022-07-05 广东鑫兴科技有限公司 基于工业互联网标识的内容调整方法、装置及电子设备

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117172886A (zh) * 2023-11-02 2023-12-05 三人行传媒集团股份有限公司 一种基于大数据分析的营销服务监管***及方法
CN117172886B (zh) * 2023-11-02 2024-02-06 三人行传媒集团股份有限公司 一种基于大数据分析的营销服务监管***及方法
CN117648063A (zh) * 2024-01-29 2024-03-05 南京功夫豆信息科技有限公司 一种基于大数据分析的智能运营管理***及方法
CN117648063B (zh) * 2024-01-29 2024-04-05 南京功夫豆信息科技有限公司 一种基于大数据分析的智能运营管理***及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115760202B (zh) 2023-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107562818B (zh) 信息推荐***及方法
JP6356744B2 (ja) ウェブサイト横断情報を表示する方法およびシステム
CN109064285B (zh) 一种获得商品推荐序列及商品推荐方法
CN108363821A (zh) 一种信息推送方法、装置、终端设备及存储介质
JP4218099B2 (ja) データベース、顧客情報検索方法及び顧客情報検索装置
CN106708821A (zh) 基于用户个性化购物行为进行商品推荐的方法
CN107944913A (zh) 基于大数据用户行为分析的高***购买意向预测方法
US20040138958A1 (en) Sales prediction using client value represented by three index axes as criteron
CN115760202A (zh) 一种基于人工智能的产品运营管理***及方法
CN111429161B (zh) 特征提取方法、特征提取装置、存储介质及电子设备
CN106469392A (zh) 选择及推荐展示对象的方法及装置
CN111949887A (zh) 物品推荐方法、装置及计算机可读存储介质
CN112487199A (zh) 一种基于用户购买行为的用户特征预测方法
CN112767177A (zh) 基于随机森林进行客户等级划分的保险客户信息管理***
CN112633690A (zh) 服务人员信息分配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115809926A (zh) 汇聚多种分销渠道联盟资源的创新联盟分销合作交易平台
CN115131101A (zh) 一种保险产品个性化智能推荐***
CN116127184A (zh) 产品的推荐方法及装置、非易失性存储介质、电子设备
CN106997371B (zh) 单用户智慧图谱的构建方法
CN111461827A (zh) 产品评价信息的推送方法和装置
CN112036987B (zh) 确定推荐商品的方法和装置
CN116320626B (zh) 一种计算电商直播热度的方法及***
CN111460300B (zh) 网络内容推送方法、装置及存储介质
CN112434140B (zh) 一种答复信息处理方法及***
CN113254775A (zh) 一种基于客户浏览行为序列的***产品推荐方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant