一种基于用户画像识别的智能营销系统的制作方法

本发明涉及智能营销领域，特别涉及一种基于用户画像识别的智能营销系统。

背景技术：

随着我国经济的发展，人民生活水平的提高，我国零售业飞速发展，而随着我国零售业飞速发展，如何实现个性化、精准化的营销成为了一个亟待解决的问题。

在传统的个性化营销手段中，常常采用基于数据仓库的数据分析的手法对消费者进行数据分析，从而产生对用户画像，通过用户画像来实现对于用户的个性化、精准化营销手段，但是这一类的基于用于画像的智能营销系统存在严重的弊端，具体体现在数据来源的单一性，其无法实现在多种数据来源与数据格式的情况下对于消费者的画像的绘制。

故市场亟需一种在基于多来源与多格式数据的情况下基于用户画像识别的智能营销系统。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明中披露了一种基于用户画像识别的智能营销系统，本发明的技术方案是这样实施的：

一种基于用户画像识别的智能营销系统，包括数据库、数据清洗系统、数据计算系统、id-mapping系统、数据仓库系统、数据查询引擎和数据应用系统；所述数据库连接所述数据清洗系统；所述数据清洗系统连接所述数据计算系统；所述数据清洗系统包括统一度量模块、伪mac过滤模块、错误修正与数据过滤模块和数据格式转化模块；所述数据格式转化模块连接所述伪mac过滤模块；所述伪mac过滤模块连接所述错误修正与所述数据过滤模块；所述错误修正与数据过滤模块连接所述统一度量模块；所述数据计算系统连接所述id-mapping系统；所述数据计算系统包括分析指标计算模块、数据聚合模块和输出数据模块；所述id-mapping系统连接所述数据仓库；所述数据仓库连接所述查询引擎；所述数据仓库包括事件表、实体表和动态id-mapping动态管理程序；所述实体表包括用户表、店铺表和卡券表；所述数据应用系统包括数据分析系统、标签工厂和智能营销系统；所述智能营销系统包括营销对象选择模块、营销场景设置模块和营销资源发放模块。

优选地，所述数据应用系统还包括数据可视化系统；所述数据可视化系统连接所述数据分析系统和标签工厂。

优选地，所述数据分析系统包括事件分析引擎、对比分析引擎、漏斗分析引擎、留存分析引擎、分布分析引擎、关联分析引擎、属性分析引擎、分群分析引擎、路径分析引擎和模版分析引擎。

优选地，所述智能营销系统还包括营销效果评估系统。

优选地，还包括数据接入平台；所述数据接入平台连接所述数据库；所述数据接入平台接入包括微信、crm、pos、停车场和wifi；所述数据接入平台接入的信息为用户id；所述用户id包括mac、uuid、手机号、会员卡号、车牌号、openid和faceid。

优选地，所述数据接入平台还可接入包括excel和csv文件。

优选地，所述事件表中已经发生的既定事件使用parquet格式存储。

优选地，所述用户表使用kudu存储。

优选地，所述实体表除了用户表外使用parquet存储。

实施本发明的技术方案可解决现有技术中不能在基于多来源与多格式数据的情况下基于用户画像识别的智能营销的技术问题；实施本发明的技术方案，可实现在基于多来源与多格式数据的情况下基于用户画像识别的智能营销的技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一种实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一种基于用户画像识别的智能营销系统的一种具体的实施例的整体结构示意图；

图2为一种基于用户画像识别的智能营销系统的一种具体的实施例的数据清洗系统结构示意图；

图3为一种基于用户画像识别的智能营销系统的一种具体的实施例的数据计算系统结构示意图。

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作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。

在一种具体的实施例中，如图1、图2和图3所示，一种基于用户画像识别的智能营销系统，包括数据库、数据清洗系统、数据计算系统、id-mapping系统、数据仓库系统、数据查询引擎和数据应用系统；所述数据库连接所述数据清洗系统；所述数据清洗系统连接所述数据计算系统；所述数据清洗系统包括统一度量模块、伪mac过滤模块、错误修正与数据过滤模块和数据格式转化模块；所述数据格式转化模块连接所述伪mac过滤模块；所述伪mac过滤模块连接所述错误修正与所述数据过滤模块；所述错误修正与数据过滤模块连接所述统一度量模块；所述数据计算系统连接所述id-mapping系统；所述数据计算系统包括分析指标计算模块、数据聚合模块和输出数据模块；所述id-mapping系统连接所述数据仓库；所述数据仓库连接所述查询引擎；所述数据仓库包括事件表、实体表和动态id-mapping动态管理程序；所述实体表包括用户表、店铺表和卡券表；所述数据应用系统包括数据分析系统、标签工厂和智能营销系统；所述智能营销系统包括营销对象选择模块、营销场景设置模块和营销资源发放模块。

在该种具体的实施例中，数据库用于存储数据，可使用包括sqlserver、mysql和oracle的关系型数据库，也可使用非关系型数据库；数据清洗系统用于对数据进行预处理，数据清洗系统将数据导入数据格式转化模块中，数据格式转化模块将之转化为统一的数据格式，统一度量模块中，统一度量模块根据将数据库中不同度量衡的数据统一度量衡，便于接下来的使用，然后将统一度量衡的数据导入伪mac过滤模块，将其中的伪mac地址过滤掉，减少由于伪mac地址的存在对后续的工作所造成的干扰，然后将数据导入到错误修正与数据过滤模块，错误修正与数据过滤模块对其中的错误数据进行修正，如传输的注册id在用户表中不存在，则将注册的id置为空，同时过滤掉其中不完整的数据，如用户的注册id丢失的数据，在后续的行为中是没有意义的，不应当将其放入其中进行使用，故将其过滤掉；数据计算系统用于将经过预处理后的数据进行计算，分析指标计算模块使用经过预处理后的数据计算包括页面浏览时长、店铺停留时长和新老客判定，然后使用数据聚合模块对明细数据按照不同粒度聚合形成粗粒度数据，从而减少数据量，最后使用输出数据模块按照元数据定义将事件表和实体表输出至id-mapping系统，经过id-mapping系统整合后，传输给数据仓库；事件表存储动作行为主体可以是包括用户、店铺、商场、商品、卡券；如用户在某店铺购买一个商品，可以是用户主动购买、店铺主动销售和商品被动卖出。事件表会记入各主体的原始标识，这样数据进入事件表不需要进行id-mapping处理，处理速度会更快。之后id关系变更也无须对事件表做任何更改；实体表存储动作行为的主体，存储实体的属性、性质等。如用户表、店铺表、卡券表；动态id-mapping动态管理程序用于在用户查询数据数据时，通过关联用户表与事件表进行动id-mapping关联；在用户表中会冗余存储同一用户各类id数据，一个id会存储一行，同时会纪录基准id，其他用户属性一致。这样动态查询时只需关联两个表就能查询到所有信息，即提高了查询速度又能动态变更id关系；数据应用系统用于为数据进行操作，通过数据分析系统快速构建数据分析模型，实现跨场景多维度交叉数据分析，实现数据可视化dashboard呈现，标签工厂基于id-mapping关联的基于用户属性、行为事件条件生成标签规则并自动化执行，同时支持用户自定义标签及第三方标签导入；使用智能营销系统基于用户属性及标签进行单次精准营销、场景化营销、纪念日营销及会员生命周期营销；通过上述模块之间的交互，实现了在基于多来源与多格式数据的情况下基于用户画像识别的智能营销。

在一种优选的实施例中，所述数据应用系统还包括数据可视化系统；所述数据可视化系统连接所述数据分析系统和标签工厂。

在该种优选的实施例中，数据可视化系统用于将数据分析系统的分析结果和标签工厂的标签结果，并提供通用接口，可为第三方应用提供数据接口。

在一种优选的实施例中，所述数据分析系统包括事件分析引擎、对比分析引擎、漏斗分析引擎、留存分析引擎、分布分析引擎、关联分析引擎、属性分析引擎、分群分析引擎、路径分析引擎和模版分析引擎。

在该种优选的实施例中，采用多种分析引擎对数据进行分析，且该分析引擎并不仅仅局限于事件分析引擎、对比分析引擎、漏斗分析引擎、留存分析引擎、分布分析引擎、关联分析引擎、属性分析引擎、分群分析引擎、路径分析引擎和模版分析引擎，其也可以根据实际情况与技术发展增加其他分析引擎。

在一种优选的实施例中，所述智能营销系统还包括营销效果评估系统。

在该种优选的实施例中，营销效果评估系统使用消费推送统计、权益发放统计、延展分析和消费偏好分析对营销效果进行评估，从而对智能营销系统的营销效果进行评估，若评估结果显示营销效果良好，对用户标签进行加强。

在一种优选的实施例中，还包括数据接入平台；所述数据接入平台连接所述数据库；所述数据接入平台接入包括微信、crm、pos、停车场和wifi；所述数据接入平台接入的信息为用户id；所述用户id包括mac、uuid、手机号、会员卡号、车牌号、openid和faceid。

在该种优选的实施例中，数据接入平台用于为数据库中导入相关的数据，数据的来源是多样的，可以通过微信扫码进行收集，直接调取crm中的数据，记录pos机中的数据，从停车场的停车信息中调取车牌号、调用公用wifi中的登录信息中调取mac地址，uuid、手机号、会员卡号、车牌号、openid和faceid作为用户id进行信息接入。

在一种优选的实施例中，所述数据接入平台还可接入包括excel和csv文件。

在该种优选的实施例中，数据接入平台既可以使用由其他软件提供的api调用其数据，也可以直接使用excel和csv或者是其他格式的文件进行直接导入进数据接入平台之中，从而避免了网络带宽的直接使用，并且在需要一次性导入大数据量的情况下，可以直接将数据放入硬盘中直接进行运输，从而提高了数据导入的效率。

在一种优选的实施例中，所述事件表中已经发生的既定事件使用parquet格式存储。

在该种优选的实施例中，事件表中已经发生的既定时间不需要进行更改，故使用parquet格式进行存储，具有较好的查询性能并且其存储空间较小。

在一种优选的实施例中，所述用户表使用kudu存储。

在该种优选的实施例中，用户表数据规模相对较大，并且需要频繁更新，故使用kudu进行存储，从而提高查询性能并且将服务器压力控制在可控的范围之内。

在一种优选的实施例中，所述实体表除了用户表外使用parquet存储。

在该种优选的实施例中，实体表中除了用户表以外的其他表，一般不需要进行修改，其修改频率不高，数据规模不大，故可使用parquet格式进行存储，从而一方面具有更好的查询性能并具有较少的存储效果。

需要指出的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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。