CN115760202A - 一种基于人工智能的产品运营管理***及方法 - Google Patents
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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
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和,依次将集合和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;
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;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,当,调整
所述实时用户的实际购买耐性度为;其中、为常数,、为权值,,;当时,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作为所述
实时用户的实际购买耐性度。
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,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;
S405、当大于零并且小于零,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个运营介绍页面进行重新排序使
得,其中为意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面第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和,依次将集合和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;
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;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,当,调整
所述实时用户的实际购买耐性度为;其中、为常数,、为权值,,;当时,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作为所述
实时用户的实际购买耐性度。
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,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;
S405、当大于零并且小于零,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个运营介绍页面进行重新排序使
得,其中为意向产品向实时用户展示的初始运营排序界面第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;
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;
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,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;
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。
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Cited By (2)
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)
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 |
-
2023
- 2023-01-10 CN CN202310031912.4A patent/CN115760202B/zh active Active
Patent Citations (7)
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)
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 |
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