基于网络直播的店铺商品转换方法与流程

1.本发明涉及网络直播商品转换技术领域，具体涉及基于网络直播的店铺商品转换方法。


背景技术：

2.公开号为cn111598662a的专利公开了一种基于网络直播的商品加载方法、服务器及系统，其中方法包括：获取直播商品的推送请求，推送请求为：主播处的识别模块识别到直播商品上的标签模块时，由识别模块发送的，其中，推送请求包括：标签模块的标签id；根据推送请求中携带的标签id，基于标签id和商品信息的对应关系，获取标签id对应的商品信息，其中，对应关系的配置过程为：直播商品上安装标签模块后，根据标签模块的标签id和直播商品的商品信息建立的；发送商品信息至主播对应的当前直播界面，使得在当前直播界面的动态加载区域动态加载商品信息，解决了现有的网络直播购物中，商品加载方法操作繁琐、互动性差的技术问题。
3.该专利虽然给出了一种商品上架的加载的问题，但是针对用户什么时候上架商品，以及在一些主播的产品库较为丰富，带货量较大的时候，如何针对性的提高带货产品的目标性，更好的贴近直播间用户所需，尤其是针对一些特殊场合下的直播，为了达成某些促销活动，尽可能贴近用户的时候，无法选定产品品种，缺少一种合理的方法实施该内容，基于此，现提供一种解决方案。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供基于网络直播的店铺商品转换方法；
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.基于网络直播的店铺商品转换方法，该方法具体包括下述步骤：
7.步骤一：在商品上架前，进行上架分析，根据上架分析结果产生上架信号，提醒用户进行产品上架；
8.步骤二：进行产品分析，具体方式为：
9.s01：首先获取到所有的标的对象组bi，进行初步的人员划分，得到潜在对象qi，i＝1...o、惯性客户gi，i＝1...m和常规对象ci，i＝1...l；
10.s02：之后获取到所有的惯性客户gi，对其进行惯性分析，获取到所有对象商品的复选值，并按照复选值从大到小的顺序对对象商品进行排序；
11.s03：之后获取到所有的潜在对象qi，获取到所有潜在对象qi在直播间内所有的发言，自动识别到所有的包含商品名称的相关词，将该词语标记为关注对象，同步获取到所有关注对象的渴求值，按照渴求值从大到小的顺序对关注对象进行重新排序；
12.s04：之后获取到所有的常规对象ci，同样按照步骤s03的方式获取到所有常规对象ci的关注对象，将该关注对象标记为普通对象，获取到普通对象的需求值，并按照需求值从大到小的顺序对普通对象进行从大到小的顺序进行排序；
13.步骤三：得到顺序排列的对象商品、关注对象和普通对象；获取到惯性客户、潜在对象和常规对象的实时人数o、m和l；据此进行比例分析，比例分析具体方式为：
14.ss1：获取到本场次上架商品数，上架商品数指代为该场次同时上架的商品总数量；
15.ss2：之后获取到对象商品，按照公式获取到对象数，具体公式为：对象数＝上架商品数*0.5*o/n；
16.再次获取到关注对象，按照公式获取到关注数，具体公式为：
17.关注数＝上架商品数*0.3*o/n；
18.再次获取到普通对象，按照公式获取到普通数，具体公式为：上架商品数*0.2*o/n；
19.ss3：按照对象数、关注数和普通数，根据对应对象商品、关注商品和普通商品的顺序，依次获取到对应排名在前对应该数值的商品，并将获取到的商品同一标记为推荐商品。
20.进一步地，步骤一中的上架分析具体方式为：
21.s1：获取到当前直播间所有的观看人员信息，将其标记为标的对象，所有的标的对象构成标的对象组bi，i＝1...n，表示存在n个标的对象，即为n个观看人员；
22.s2：之后获取到标的对象中在当前直播间购买过商品的人的个数，将其标记为购买单值gd；同步获取到第一次加入直播间的人员个数，将其标记为潜在单值qd；
23.s3：之后获取到所有的标的对象在该直播间的购买数mi和购买额ei，i＝1...n，此处mi和ei均与bi为一一对应的关系；
24.s4：之后获取到近两周的所有直播数据，获取到每场直播数据内，第一次进入直播间的总人数，以及下单人数，将下单人数除以第一次进入直播间的总人数，得到的数值乘以0.75后得到的值标记为拟向转值nz；
25.s5：之后利用公式计算可开值k，具体计算公式为：
[0026][0027]
s6：当k值超过x1时，产生上架信号，在产生上架信号时提醒用户产品可以上架；x1为预设数值。
[0028]
进一步地，步骤s3中的购买数指代为对应的标的对象在该直播间购买的产品的数量，购买额指代为对应用户支付的商品所支付的金额数目。
[0029]
进一步地，步骤s01中人员划分的具体方式为：
[0030]
将初次进入直播间的标的对象重新标记为潜在对象qi，i＝1...o；将在直播间购买过商品的标的对象重新标记为惯性客户gi，i＝1...m，其余标的对象标记为常规对象ci，i＝1...l；其中o+m+l＝n。
[0031]
进一步地，步骤s02中的惯性分析具体方式为：
[0032]
s021：获取到所有的惯性客户gi，在该直播间购买过的商品，将其标记为对象商品，之后获取到所有的对象商品的购买象值、购买次和利值，购买象值指代为购买对象商品的人员数量，购买次指代为购买该对象商品的总次数；利值指代为购买该商品所获取的利润，利润指代销售额减去成本，或者购买该商品对应主播所能获取得到的利润；
[0033]
s022：按照公式计算所有对象商品的复选值，复选值具体计算方式为：
[0034]
复选值＝0.28*购买象值+0.31*购买次+0.41*利值；
[0035]
s023：之后获取到所有对象商品的复选值，并按照复选值从大到小的顺序对对象商品进行排序。
[0036]
进一步地，步骤s03中获取到所有关注对象的渴求值具体方式为：获取到所有的关注对象，获取到所有关注对象的出现次数和频向次数，出现次数指代为关注对象这一关键词出现在直播间的次数，频向次数指代为关注对象在直播间被打出关注对象字眼的观看人员的个数；
[0037]
再获取到对应所有观看人员的购物记录，根据购物记录获取到所有关注对象的往购值，往购值即为打出关注对象字眼的任意观看人员购买过一次及以上的关注对象对应商品时自动将往购值加一，否则将往购值加0.5；
[0038]
根据关注对象的出现次数、频向次数和往购值计算渴求值，渴求值计算公式为：
[0039]
渴求值＝0.18*出现次数+0.66*频向次数+0.16*往购值。
[0040]
进一步地，步骤s04中需求值的具体获取方式为：同步获取到普通对象对应的出现次数和频向次数，根据出现次数和频向次数计算需求值，具体计算公式为：
[0041]
需求值＝0.35*出现次数+0.65*频向次数。
[0042]
进一步地，在进行完步骤三之后，还需进行下述步骤：
[0043]
步骤四：将对应的推荐商品进行上架，每间隔t1时间进行一次对应步骤三的上架分析，对对应的推荐商品进行更新轮换。
[0044]
本发明的有益效果：
[0045]
本发明通过在商品上架前，进行上架分析，根据上架分析结果产生上架信号，提醒用户进行产品上架；能够做到提醒主播在合适时机上架产品，方便了产品的针对性分析；之后通过进行产品分析，确定对象商品、关注对象以及普通对象的权重排名排序；
[0046]
之后惯性客户、潜在对象和常规对象的实时人数o、m和l；借助进行比例分析和实时人数，确定合适的推荐商品，能够做到尽最大可能的满足用户需求，本发明简单有效，且易于实用。
附图说明
[0047]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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些实施例，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。
[0048]
图1为本发明基于网络直播的店铺商品转换方法的流程图；
[0049]
图2为上架分析的流程图。
具体实施方式
[0050]
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它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0051]
如图1-2所示，本发明为基于网络直播的店铺商品转换方法，该方法具体包括下述步骤：
[0052]
步骤一：在商品上架前，进行上架分析，上架分析具体方式为：
[0053]
s1：获取到当前直播间所有的观看人员信息，将其标记为标的对象，所有的标的对象构成标的对象组bi，i＝1...n，表示存在n个标的对象，即为n个观看人员；
[0054]
s2：之后获取到标的对象中在当前直播间购买过商品的人的个数，将其标记为购买单值gd；同步获取到第一次加入直播间的人员个数，将其标记为潜在单值qd；
[0055]
s3：之后获取到所有的标的对象在该直播间的购买数mi和购买额ei，i＝1...n，此处mi和ei均与bi为一一对应的关系；
[0056]
购买数指代为对应的标的对象在该直播间购买的产品的数量，购买额指代为对应用户支付的商品所支付的金额数目；
[0057]
s4：之后获取到近两周的所有直播数据，获取到每场直播数据内，第一次进入直播间的总人数，以及下单人数，将下单人数除以第一次进入直播间的总人数，得到的数值乘以0.75后得到的值标记为拟向转值nz；
[0058]
s5：之后利用公式计算可开值k，具体计算公式为：
[0059][0060]
式中，0.28、0.35、0.37、0.45和0.55均为预设的权值，用于体现不同因素的影响程度；
[0061]
s6：当k值超过x1时，产生上架信号，在产生上架信号时提醒用户产品可以上架，此处若是用户预先给予了权限，可以通过系统自行上架对应商品；此处x1为预设权值，具体取值，可以通过计算最近两个星期每一场直播带货时，在上架商品的时间的具体k值，之后计算近两个星期每场直播带货产生的销售额，用户可根据销售额自行确定一个最低的k值，也就是此处x1的取值；当然此处不做具体赘述；
[0062]
步骤二：进行产品分析，具体方式为：
[0063]
s01：首先获取到所有的标的对象组bi，进行初步的人员划分，具体为：
[0064]
将初次进入直播间的标的对象重新标记为潜在对象qi，i＝1...o；将在直播间购买过商品的标的对象重新标记为惯性客户gi，i＝1...m，其余标的对象标记为常规对象ci，i＝1...l；其中o+m+l＝n；
[0065]
s02：之后获取到所有的惯性客户gi，对其进行惯性分析，惯性分析具体方式为：
[0066]
s021：获取到所有的惯性客户gi，在该直播间购买过的商品，将其标记为对象商品，之后获取到所有的对象商品的购买象值、购买次和利值，购买象值指代为购买对象商品的人员数量，购买次指代为购买该对象商品的总次数；利值指代为购买该商品所获取的利润，利润指代销售额减去成本，或者购买该商品对应主播所能获取得到的利润；
[0067]
s022：按照公式计算所有对象商品的复选值，复选值具体计算方式为：
[0068]
复选值＝0.28*购买象值+0.31*购买次+0.41*利值；
[0069]
式中，0.28、0.31和0.41均为预设的权值；
[0070]
s023：之后获取到所有对象商品的复选值，并按照复选值从大到小的顺序对对象商品进行排序；
[0071]
s03：之后获取到所有的潜在对象qi，获取到所有潜在对象qi在直播间内所有的发言，自动识别到所有的包含商品名称的相关词，将该词语标记为关注对象；
[0072]
之后获取到所有的关注对象，获取到所有关注对象的出现次数和频向次数，出现次数指代为关注对象这一关键词出现在直播间的次数，频向次数指代为关注对象在直播间被打出关注对象字眼的观看人员的个数；
[0073]
再获取到对应所有观看人员的购物记录，根据购物记录获取到所有关注对象的往购值，往购值即为打出关注对象字眼的任意观看人员购买过一次及以上的关注对象对应商品时自动将往购值加一，否则将往购值加0.5；
[0074]
根据关注对象的出现次数、频向次数和往购值计算渴求值，渴求值计算公式为：
[0075]
渴求值＝0.18*出现次数+0.66*频向次数+0.16*往购值；
[0076]
按照渴求值从大到小的顺序对关注对象进行重新排序；
[0077]
s04：之后获取到所有的常规对象ci，同样按照步骤s03的方式获取到所有常规对象ci的关注对象，将该关注对象标记为普通对象，同步获取到普通对象对应的出现次数和频向次数，根据出现次数和频向次数计算需求值，具体计算公式为：
[0078]
需求值＝0.35*出现次数+0.65*频向次数；
[0079]
按照需求值从大到小的顺序对普通对象进行从大到小的顺序进行排序；
[0080]
步骤三：得到顺序排列的对象商品、关注对象和普通对象；获取到惯性客户、潜在对象和常规对象的实时人数o、m和l；据此进行比例分析，比例分析具体方式为：
[0081]
ss1：获取到本场次上架商品数，上架商品数指代为该场次同时上架的商品总数量；
[0082]
ss2：之后获取到对象商品，按照公式获取到对象数，具体公式为：对象数＝上架商品数*0.5*o/n；
[0083]
再次获取到关注对象，按照公式获取到关注数，具体公式为：
[0084]
关注数＝上架商品数*0.3*o/n；
[0085]
再次获取到普通对象，按照公式获取到普通数，具体公式为：上架商品数*0.2*o/n；
[0086]
ss3：按照对象数、关注数和普通数，根据对应对象商品、关注商品和普通商品的顺序，依次获取到对应排名在前对应该数值的商品，并将获取到的商品同一标记为推荐商品；
[0087]
步骤四：将对应的推荐商品进行上架，每间隔t1时间进行一次对应步骤三的上架分析，对对应的推荐商品进行更新轮换。
[0088]
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。