本發(fā)明涉及數(shù)字營(yíng)銷系統(tǒng)，更具體地說，涉及一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營(yíng)銷系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，數(shù)字營(yíng)銷在商業(yè)領(lǐng)域中的地位日益凸顯。然而，傳統(tǒng)的數(shù)字營(yíng)銷方式面臨著諸多挑戰(zhàn)和瓶頸。

2、在數(shù)據(jù)收集方面，以往的手段往往只能獲取有限的、表面的數(shù)據(jù)，例如簡(jiǎn)單的網(wǎng)站訪問量統(tǒng)計(jì)或者基本的客戶交易記錄。對(duì)于豐富的社交媒體數(shù)據(jù)，如用戶的情感表達(dá)、互動(dòng)行為細(xì)節(jié)等難以全面收集和深入挖掘。而且不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)格式差異大，整合困難，導(dǎo)致無法形成一個(gè)完整的、多維度的客戶畫像和市場(chǎng)洞察基礎(chǔ)。

3、在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的分析方法主要依賴于簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)工具和固定的分析模型，難以處理海量的、復(fù)雜多樣的大數(shù)據(jù)。對(duì)于數(shù)據(jù)中的隱藏模式、潛在關(guān)聯(lián)以及動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)的發(fā)現(xiàn)能力有限，無法準(zhǔn)確把握客戶的個(gè)性化需求和市場(chǎng)的瞬息萬變。例如，無法精準(zhǔn)地根據(jù)客戶的實(shí)時(shí)行為和興趣變化調(diào)整營(yíng)銷策略。

4、在營(yíng)銷策劃領(lǐng)域，傳統(tǒng)方式通?；诮?jīng)驗(yàn)和主觀判斷進(jìn)行廣告投放和促銷活動(dòng)設(shè)計(jì)，缺乏科學(xué)依據(jù)和精準(zhǔn)定位。難以針對(duì)不同客戶群體的獨(dú)特特征和行為模式制定個(gè)性化的營(yíng)銷方案，導(dǎo)致營(yíng)銷效果不佳，資源浪費(fèi)嚴(yán)重。例如，可能會(huì)出現(xiàn)廣告投放給了不感興趣的人群，或者促銷活動(dòng)無法吸引目標(biāo)客戶的情況。

5、在客戶關(guān)系管理方面，傳統(tǒng)的方法主要依靠人工記錄和跟進(jìn)客戶信息，效率低下且容易出錯(cuò)。對(duì)于客戶的反饋和投訴處理不及時(shí)，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶關(guān)系的實(shí)時(shí)維護(hù)和深度培育。難以建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的客戶關(guān)系，影響客戶的忠誠(chéng)度和企業(yè)的口碑。

6、在效果評(píng)估階段，傳統(tǒng)的評(píng)估指標(biāo)單一且滯后，往往只能在營(yíng)銷活動(dòng)結(jié)束后進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，無法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和及時(shí)調(diào)整策略。對(duì)于營(yíng)銷活動(dòng)的真實(shí)效果和投資回報(bào)率的評(píng)估不準(zhǔn)確，難以對(duì)后續(xù)的營(yíng)銷決策提供有效的指導(dǎo)。

7、綜上所述，現(xiàn)有的數(shù)字營(yíng)銷技術(shù)已經(jīng)無法滿足企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)精準(zhǔn)營(yíng)銷、高效運(yùn)營(yíng)和持續(xù)發(fā)展的需求，迫切需要一種創(chuàng)新的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營(yíng)銷系統(tǒng)來解決這些問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出的一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營(yíng)銷系統(tǒng)，用于解決上述現(xiàn)有技術(shù)中提到的問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營(yíng)銷系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、營(yíng)銷策劃模塊、客戶關(guān)系管理模塊和效果評(píng)估模塊；

3、數(shù)據(jù)采集模塊用于廣泛收集營(yíng)銷相關(guān)數(shù)據(jù)，涵蓋社交媒體互動(dòng)數(shù)據(jù)，如評(píng)論情感傾向值s，通過自然語(yǔ)言處理情感分析算法得出，s∈[-1,1]，-1代表極度負(fù)面情感，1代表極度正面情感，網(wǎng)站用戶行為軌跡數(shù)據(jù)、交易流水?dāng)?shù)據(jù)等。采用先進(jìn)的分布式爬蟲技術(shù)和智能數(shù)據(jù)接口，確保數(shù)據(jù)全面準(zhǔn)確且高效采集。其數(shù)據(jù)采集效率評(píng)估指標(biāo)其中ecollect表示數(shù)據(jù)采集效率，di表示不同類型數(shù)據(jù)在單位時(shí)間內(nèi)的采集量，n表示數(shù)據(jù)類型總數(shù)，tcollect表示采集時(shí)間。

4、數(shù)據(jù)分析模塊深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。運(yùn)用創(chuàng)新的融合分析算法，結(jié)合深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如改進(jìn)的transformer架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)用于處理文本類數(shù)據(jù)特征提取和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策模型，用于動(dòng)態(tài)調(diào)整分析策略，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度剖析。將客戶按行為模式和偏好細(xì)分為多個(gè)精準(zhǔn)客戶群gj，其中j表示客戶群編號(hào)，并構(gòu)建客戶行為預(yù)測(cè)模型p(x)，x代表客戶行為特征向量，例如通過分析歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶未來購(gòu)買意向概率。其數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性評(píng)估指標(biāo)其中aanalysis表示數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性，ndata_corectly_analyzed表示正確分析的數(shù)據(jù)量，ndata_k表示第k個(gè)數(shù)據(jù)樣本量，m表示數(shù)據(jù)樣本總數(shù)。

5、營(yíng)銷策劃模塊依據(jù)分析結(jié)果定制營(yíng)銷策略。包括個(gè)性化廣告創(chuàng)意生成，根據(jù)客戶群特征和預(yù)測(cè)模型自動(dòng)生成廣告文案和創(chuàng)意素材、精準(zhǔn)促銷活動(dòng)策劃，制定適應(yīng)不同客戶群的優(yōu)惠策略，如折扣力度針對(duì)不同進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置等。例如針對(duì)高價(jià)值客戶群推出專屬定制產(chǎn)品和服務(wù)。

6、客戶關(guān)系管理模塊高效管理客戶關(guān)系。包括詳細(xì)的客戶信息檔案構(gòu)建，記錄客戶基本信息、歷史交互記錄、偏好標(biāo)簽集合l＝{l1，l2，...，ln}等、智能客戶溝通輔助根據(jù)客戶歷史溝通風(fēng)格和當(dāng)前問題自動(dòng)提供溝通建議和話術(shù)模板、客戶反饋智能處理，利用智能客服機(jī)器人和人工客服協(xié)同工作，機(jī)器人處理常見問題，復(fù)雜問題轉(zhuǎn)接人工客服。

7、效果評(píng)估模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)營(yíng)銷效果。通過設(shè)置關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(kpi)如點(diǎn)擊率cclick、轉(zhuǎn)化率cconvert、客戶留存增長(zhǎng)率rretain等進(jìn)行量化評(píng)估。構(gòu)建效果評(píng)估動(dòng)態(tài)模型m(e，t)，e表示評(píng)估指標(biāo)集合，t表示時(shí)間，實(shí)時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)變化調(diào)整評(píng)估策略和指標(biāo)權(quán)重。其效果評(píng)估及時(shí)性指標(biāo)其中tevaluation表示效果評(píng)估及時(shí)性，ttotal表示營(yíng)銷活動(dòng)總時(shí)間，tdelay表示從營(yíng)銷活動(dòng)開始到能夠獲取初始評(píng)估數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔，tadapt表示系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)變化調(diào)整評(píng)估策略所需的時(shí)間。

8、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊中的分布式爬蟲技術(shù)支持多線程并發(fā)采集和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源適配，能根據(jù)數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)變化自動(dòng)調(diào)整采集策略。

9、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)分析模塊中的融合分析算法采用基于知識(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)融合的技術(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，挖掘深層次的關(guān)聯(lián)和潛在模式。

10、優(yōu)選的，所述營(yíng)銷策劃模塊中的廣告創(chuàng)意生成采用基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(gan)的創(chuàng)意生成模型，自動(dòng)生成具有吸引力的廣告內(nèi)容。

11、優(yōu)選的，所述客戶關(guān)系管理模塊中的智能溝通輔助采用基于情感分析和對(duì)話管理技術(shù)的智能助手，提供個(gè)性化的溝通服務(wù)。

12、優(yōu)選的，所述效果評(píng)估模塊中的效果評(píng)估動(dòng)態(tài)模型支持自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，根據(jù)歷史營(yíng)銷數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)反饋不斷調(diào)整評(píng)估策略和指標(biāo)權(quán)重。

13、一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營(yíng)銷方法，包括以下步驟：

14、s1、數(shù)據(jù)采集：利用數(shù)據(jù)采集模塊從多渠道收集營(yíng)銷相關(guān)數(shù)據(jù)，并運(yùn)用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)(如數(shù)據(jù)清洗、去噪、格式轉(zhuǎn)換等)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整理。

15、s2、數(shù)據(jù)分析：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)分析模塊，運(yùn)用創(chuàng)新的分析算法和模型進(jìn)行深度分析，挖掘客戶需求和市場(chǎng)趨勢(shì)。

16、s3、營(yíng)銷策劃：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，利用營(yíng)銷策劃模塊制定個(gè)性化的營(yíng)銷方案，包括廣告投放策略、促銷活動(dòng)方案等。

17、s4、營(yíng)銷執(zhí)行：運(yùn)用自動(dòng)化營(yíng)銷工具(如營(yíng)銷自動(dòng)化軟件、社交媒體推廣工具等)將營(yíng)銷方案付諸實(shí)施。

18、s5、效果評(píng)估：利用效果評(píng)估模塊對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)的效果進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略和方案。

19、優(yōu)選的，在數(shù)據(jù)采集步驟中，采用區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)的安全傳輸和存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可追溯性和不可篡改性。

20、優(yōu)選的，在數(shù)據(jù)分析步驟中，采用虛擬現(xiàn)實(shí)(vr)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(ar)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展示，提供沉浸式的數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)。

21、優(yōu)選的，在營(yíng)銷執(zhí)行步驟中，采用人工智能算法優(yōu)化廣告投放和促銷活動(dòng)執(zhí)行過程，提高營(yíng)銷效果和效率。

22、與現(xiàn)有的技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

23、1、全面精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集與整合：

24、通過先進(jìn)的技術(shù)手段，能夠從多個(gè)渠道廣泛收集包括社交媒體、網(wǎng)站和交易等各類數(shù)據(jù)，并對(duì)不同格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效整合。例如，利用分布式爬蟲技術(shù)和智能數(shù)據(jù)接口，可以實(shí)時(shí)獲取社交媒體上用戶的情感傾向值和網(wǎng)站用戶的詳細(xì)行為軌跡等多維度數(shù)據(jù)，為構(gòu)建全面準(zhǔn)確的客戶畫像和市場(chǎng)洞察提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

25、2、深度智能的數(shù)據(jù)分析與挖掘：

26、運(yùn)用創(chuàng)新的融合分析算法和先進(jìn)的模型，能夠深入挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值和關(guān)聯(lián)模式。例如，通過基于知識(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)融合的技術(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶的行為和需求，為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，實(shí)時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)變化調(diào)整分析策略，確保分析結(jié)果的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

27、3、個(gè)性化的營(yíng)銷策劃與執(zhí)行：

28、根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，能夠?yàn)椴煌蛻羧后w量身定制個(gè)性化的營(yíng)銷方案。例如，利用基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)意生成模型自動(dòng)生成具有吸引力的廣告內(nèi)容，針對(duì)不同客戶群制定優(yōu)化的促銷活動(dòng)策略，提高營(yíng)銷效果和客戶滿意度，同時(shí)減少資源浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷資源的精準(zhǔn)投放。

29、4、高效的客戶關(guān)系管理：

30、通過詳細(xì)的客戶信息檔案構(gòu)建和智能的溝通輔助工具，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)客戶關(guān)系的高效管理和維護(hù)。例如，智能客服機(jī)器人和人工客服協(xié)同工作，及時(shí)處理客戶反饋，根據(jù)客戶歷史和偏好提供個(gè)性化的溝通服務(wù)，提高客戶忠誠(chéng)度和企業(yè)口碑。

31、5、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的效果評(píng)估與優(yōu)化：

32、借助豐富的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)和動(dòng)態(tài)評(píng)估模型，能夠?qū)I(yíng)銷活動(dòng)的效果進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估。例如，根據(jù)點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率和客戶留存增長(zhǎng)率等指標(biāo)實(shí)時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略，通過自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化評(píng)估策略和指標(biāo)權(quán)重，確保營(yíng)銷決策的科學(xué)性和有效性，提高營(yíng)銷活動(dòng)的投資回報(bào)率。