一种营销费用优化配置方法和系统与流程

本发明涉及市场营销和财务管理，尤其涉及一种营销费用优化配置方法和系统。

背景技术：

1、营销费用指项目销售推广、物料包装、以及与营销相关的各类服务、维护保养、促销而发生的一切费用。

2、在企业数字化营销中台和财务中台中，为了实现有效的市场营销和最大化利润，合理分配营销费用是至关重要的。传统的营销费用配置方法是基于经验或简单规则。

3、但是，基于经验或简单规则的营销费用配置方法缺乏科学性和精确性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种营销费用优化配置方法和系统，解决了基于经验或简单规则的营销费用配置方法缺乏科学性和精确性的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种营销费用优化配置系统，包括数据采集模块、特征工程模块、模型训练模块和预测与优化配置模块，所述数据采集模块与所述特征工程模块连接，所述模型训练模块与所述特征工程模块连接，所述预测与优化配置模块分别与所述模型训练模块和所述特征工程模块连接；

3、所述数据采集模块，用于获取清场供应商的营销数据和未清场的待测供应商的营销数据，并将获取的营销数据上传至所述特征工程模块；

4、所述特征工程模块，用于根据业务需求和数据特点，对接收到的所述营销数据进行特征提取和变换，分别获得清场供应商的固有特征属性和待测供应商的固有特征属性；

5、所述模型训练模块，用于利用lightgbm算法对清场供应商按照固有特征属性进行分类和分别进行建模训练，获得对应的第一预测模型；

6、所述预测与优化配置模块，用于根据待测供应商的固有特征属性和所述第一预测模型，进行费用预测和计算隐藏费用，进行营销费用的优化配置。

7、其中，所述预测与优化配置模块还包括预测单元和优化配置单元，所述预测单元分别与所述模型训练模块和所述特征工程模块连接，所述优化配置单元与所述预测单元连接；

8、所述预测单元，用于利用lightgbm算法对待测供应商按照固有特征属性进行分类，确定其所属的目标分群，并将待测供应商的营销数据作为输入，输入目标分群对应的第一预测模型，获得预测比率；

9、所述优化配置单元，用于计算预测比率乘以待测供应商的当前累积销售额，作为待测供应商的预测应扣除费用，计算预测应扣除费用减去待测供应商的当前对账记录中的应扣除费用，获得隐藏费用，进行营销费用的优化配置。

10、其中，所述数据采集模块包括采集单元和存储单元，所述存储单元分别与所述采集单元和所述特征工程模块连接；

11、所述采集单元，用于采集清场供应商的营销数据，包括清场时对应的应扣除费用总和与历史累积销售额，以及采集未清场的待测供应商的营销数据，包括当前对账记录中的应扣除费用和当前累积销售额；

12、所述存储单元，用于获取所述采集单元采集的营销数据，并对所述营销数据进行记录和存储，并上传至所述特征工程模块。

13、一种营销费用优化配置方法，包括以下步骤：

14、分别获取清场供应商的营销数据和未清场的待测供应商的营销数据；

15、根据业务需求和数据特点，对所述营销数据进行特征提取和变换，分别获得清场供应商的固有特征属性和待测供应商的固有特征属性；

16、利用lightgbm算法对清场供应商按照固有特征属性进行分类和分别进行建模训练，获得对应的第一预测模型；

17、利用lightgbm算法对待测供应商按照固有特征属性进行分类，确定其所属的目标分群，并将待测供应商的营销数据作为输入，输入所述目标分群对应的第一预测模型，输出预测比率；

18、根据预测比率计算待测供应商的隐藏费用，并进行营销费用的优化配置。

19、其中，利用lightgbm算法对清场供应商按照固有特征属性进行分类和分别进行建模训练，获得对应的第一预测模型，所述方法还包括：

20、利用lightgbm算法对清场供应商按照固有特征属性进行分类，每一个叶子节点下的清场供应商作为一个分群，将同一分群中的清场供应商作为有监督学习的训练样本，以应扣除费用总和与历史累积销售额之间的比率作为训练标签，分别进行建模训练，得到对应的第一预测模型。

21、其中，根据预测比率计算待测供应商的隐藏费用，并进行营销费用的优化配置，所述方法还包括：

22、计算预测比率乘以待测供应商的当前累积销售额，作为待测供应商的预测应扣除费用，计算预测应扣除费用减去待测供应商的当前对账记录中的应扣除费用，获得隐藏费用。

23、本发明的一种营销费用优化配置方法和系统，所述数据采集模块获取清场供应商的营销数据，包括清场时对应的应扣除费用总和与历史累积销售额，同时，获取未清场的待测供应商的营销数据，包括当前对账记录中的应扣除费用和当前累积销售额；所述特征工程模块根据业务需求和数据特点，对数据进行特征提取和变换，获得固有特征属性，包括公司注册资本、供货商品类型、月平均供货商品总价等，所述模型训练模块，利用lightgbm算法对清场供应商按照固有特征属性进行分类，每一个叶子节点下的清场供应商作为一个分群，将同一分群中的清场供应商作为有监督学习的训练样本，以应扣除费用总和与历史累积销售额之间的比率作为训练标签，分别进行建模训练，得到对应的第一预测模型，所述预测与优化配置：利用lightgbm算法对待测供应商按照固有特征属性进行分类，确定其所属的目标分群，将待测供应商的营销数据作为输入，利用目标分群对应的第一预测模型，输出预测比率，计算预测比率乘以待测供应商的当前累积销售额，作为待测供应商的预测应扣除费用，然后计算预测应扣除费用减去待测供应商的当前对账记录中的应扣除费用，得到其隐藏费用，根据费用预测和隐藏费用，得出营销费用的优化配置，通过对供应商数据的分析和预测，可以实现更准确、科学的营销费用优化配置，提高市场竞争力和财务效益，此外，通过特征工程、模型训练和验证测试的过程，还可以进一步优化模型的性能和预测准确度。

技术特征：

1.一种营销费用优化配置系统，其特征在于，

2.如权利要求1所述的营销费用优化配置系统，其特征在于，

3.如权利要求1所述的营销费用优化配置系统，其特征在于，

4.一种营销费用优化配置方法，适用于如权利要求1所述的营销费用优化配置系统，其特征在于，包括以下步骤：

5.如权利要求4所述的营销费用优化配置方法，其特征在于，利用lightgbm算法对清场供应商按照固有特征属性进行分类和分别进行建模训练，获得对应的第一预测模型，所述方法还包括：

6.如权利要求4所述的营销费用优化配置方法，其特征在于，根据预测比率计算待测供应商的隐藏费用，并进行营销费用的优化配置，所述方法还包括：

技术总结
本发明涉及市场营销和财务管理技术领域，具体涉及一种营销费用优化配置方法和系统，包括数据采集模块、特征工程模块、模型训练模块和预测与优化配置模块，数据采集模块与特征工程模块连接，模型训练模块与特征工程模块连接，预测与优化配置模块分别与模型训练模块和特征工程模块连接，通过对供应商数据的分析和预测，可以实现更准确、科学的营销费用优化配置，提高市场竞争力和财务效益，此外，通过特征工程、模型训练和验证测试的过程，还可以进一步优化模型的性能和预测准确度。

技术研发人员：傅晓峰
受保护的技术使用者：上海埃林哲软件系统股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15