一种智能运营方法、系统、设备及介质与流程

本技术涉及运营策划，尤其是涉及一种智能运营方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、随着数字化转型的加速，企业对于提高运营效率和降低成本的需求日益增长。智能运营作为实现这一目标的关键技术，其核心在于利用先进的数据分析、自动化和人工智能技术来优化业务流程。

2、目前，现有的智能运营通常依赖于集成的软件平台，这些平台能够处理和分析大量的业务数据，提供决策支持。这些系统通常包括数据仓库、机器学习模型、自动化工具和用户界面等组件。通过这些工具可以实时监控企业内部的业务流程，预测潜在问题，并自动执行一些决策。

3、然而，现有的智能运营方法、系统、设备及介质在难以针对外部因素的影响对运营的分析结果制定智能运营策略，且运营效率低，实施和维护成本昂贵。

技术实现思路

1、本技术目的一是提供一种智能运营方法，能够根据外部的运营数据进行收集和分析，以制定个性化运营策略，提高运营效率，降低运营成本。

2、第一方面，本技术提供的一种智能运营方法，采用如下的技术方案：

3、一种智能运营方法，包括：

4、获取原始用户画像，所述原始用户画像包括用户行为数据、交易数据和物流数据，生成决策权重比；

5、将所述决策权重比与预设的策略细则进行匹配，整合生成初定策略；

6、根据市场趋势生成若干模拟用户画像，将若干所述模拟用户画像导入初定策略进行分析模拟，生成模拟策略；

7、根据模拟策略与中初定策略进行拟合，输出为实施策略；

8、回收用户对运行实施策略的用户行为数据、交易数据和物流数据，对预设的策略细则进行更新优化。

9、通过采用上述技术方案，能够考虑到用户的需求以及行为数据，根据需求和行为模式精确地匹配到对应的策略细则再整合成初定策略后，再根据预测市场趋势这一外部因素生成若干与用户相像、用于测试初定策略的模拟用户，投入到初定策略分析模拟，优化策略中资源的分配，以提高策划的可行性，达到提高实际运营的效率，在实际投入时能够降低运营成本，并且还能根据实时数据和市场反馈动态调整运营策略，尽量避免因市场变化导致的运营成本增加。

10、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取原始用户画像，所述原始用户画像包括用户行为数据、交易数据和物流数据，生成决策权重比的步骤，包括：

11、分析所述用户行为数据，确定用户的需求偏好；

12、根据所述需求偏好将交易数据进行权重分配，生成原始用户画像的需求量权重比；

13、将所述物流数据中的地理位置匹配到预先划分的地理区域中，获取预设的对应地理区域的地方需求权重比；

14、根据所述需求量权重比和地方需求权重比进行拟合，生成决策权重比。

15、通过采用上述技术方案，根据用户需求和地理区域特性，对策略规划的有效性和针对性进行了双重考量，提高了决策的全面性和准确性，将物流数据中的地理位置信息与预设的地理区域进行匹配，再对地方需求权重比识别不同地区用户的特定需求，为地域性市场策略的制定提供支持。

16、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述将物流数据中收货地址的地理位置匹配到预先划分的地理区域中，获取预设的对应地理区域的地方需求权重比的步骤之前，还包括：

17、获取所述物流数据所在的地理区域的一个时间段内若干模拟用户画像的需求量权重比；

18、将若干所述模拟用户画像的需求量权重比进行拟合，生成对应地理区域的地方需求权重比。

19、通过采用上述技术方案，获取特定地理区域内模拟用户画像的需求量权重比，能够基于历史数据和行为模式，了解不同地理区域的需求量权重比有助于优化配送计划，减少运输成本，提高配送速度和效率，并对用户需求进行更为精确的预测，更合理地分配资源，以满足不同地区的个性化需求。

20、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据市场趋势生成若干模拟用户画像，将若干所述模拟用户画像导入初定策略进行分析模拟，生成模拟策略的步骤，包括：

21、将随机抽取的若干模拟用户画像，以及复制生成若干原始用户画像经过试运营模拟后，生成实施权重比；

22、根据所述实施权重比，对初定策略中策略细则的权重再分配，输出为模拟策略。

23、通过采用上述技术方案，结合模拟用户画像和原始用户画像的试运营模拟，能够根据模拟结果动态调整，实施权重比能够对策略细则进行动态的权重再分配，提高了策略的适应性、有效性和灵活性，并降低了试错成本和市场风险，优化了资源配置，进而提升了决策的质量。

24、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据市场趋势生成若干模拟用户画像，将若干所述模拟用户画像导入初定策略进行分析模拟，生成模拟策略的步骤，包括：

25、通过nlp提取所述用户画像中行为数据的关键特征点，检索联网数据库中上一个时间段内包含所述关键特征点的文本数据；

26、通过nlp获取所述文本数据中关于下一时间段内需求偏好的变化趋势，并根据下一时间段的需求偏好变化趋势进行权重分配，生成若干模拟用户画像，导入初定策略进行分析模拟，生成模拟策略。

27、通过采用上述技术方案，联网数据库能够搜集网络上的信息或用户提供的市场数据信息，访问和分析更广泛、更丰富的信息源，提高市场趋势预测的准确性和全面性，使用nlp对获得的文本信息进行分析，提取与原始用户画像中行为数据相似的关键特征点，以获取当前与原始用户画像在下一时间段内需求偏好的变化趋势。

28、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述回收用户对运行实施策略的用户行为数据、交易数据和物流数据，对预设的策略细则进行更新优化的步骤，包括：

29、根据用户运行实施策略后的用户行为数据、交易数据和物流数据，生成实际权重比；

30、将所述实际权重比与决策权重比进行拟合，将拟合后的权重比更新到原始用户画像的预设的策略细则。

31、通过采用上述技术方案，能够实时更新用户画像，以便对策略细则进行个性化调整。

32、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据用户运行实施策略后的用户行为数据、交易数据和物流数据，生成实际权重比的步骤，包括：

33、监控在每个验收时间段的用户画像，实时判断实际权重比是否发生突变，若所述实际权重比发生突变，则终止实施策略运行。

34、通过采用上述技术方案，能够在每个实施策略执行的时间段监控用户画像，发现可能影响实施策略效果的异常变化，在发现实施策略在执行过程中出现无效或低效的情况时，能够及时终止实施策略运行，尽量避免资源的浪费和潜在的损失。

35、第二方面，本技术提供一种智能运营系统，采用如下的技术方案：

36、一种智能运营系统，包括：

37、数据收集模块，所述数据收集模块用于获取原始用户画像，所述原始用户画像包括用户行为数据、交易数据和物流数据，生成决策权重比；

38、策略初定模块，所述策略定制模块用于将所述决策权重比与预设的策略细则进行匹配，整合生成初定策略；

39、数据分析模块，所述数据分析模块用于根据市场趋势生成若干模拟用户画像，将若干所述模拟用户画像导入初定策略进行分析模拟，生成模拟策略；

40、策略制定模块，所述策略制定模块用于根据模拟策略与中初定策略进行拟合，输出为实施策略；

41、反馈优化模块，所述反馈优化模块用于回收用户对运行所述实施策略的用户行为数据、交易数据和物流数据，对预设的策略细则进行更新优化。

42、第三方面，本技术提供一种电子设备，采用如下技术方案：

43、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种智能运营方法的步骤。

44、第四方面，本技术是提供一种计算机存储介质，如下技术方案：

45、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种智能运营方法的步骤。

46、综上所述，本技术具有以下有益技术效果：

47、本技术通过分析用户需求和行为数据，结合预测的市场趋势，精准匹配相应的策略细则，形成初步策略，并且能够创建多个模拟用户画像，用于测试和优化初步策略，确保资源分配的合理性，从而提高策略的可执行性，不仅提升了实际运营的效率，还能够根据实时数据和市场反馈动态调整运营策略，尽可能减少市场波动带来的成本增长。

48、附图说明

49、图1是本技术其中一实施例中一种智能运营方法的流程图。

50、图2是本技术其中一实施例中步骤s1的子步骤流程图。

51、图3是本技术其中一实施例中步骤s13之前增加的步骤流程图。

52、图4是本技术其中一实施例中步骤s3的子步骤流程图。

53、图5是本技术另一实施例中步骤s3的子步骤流程图。

54、图6是本技术其中一实施例中步骤s5的子步骤流程图。

55、图7是本技术其中一实施例中步骤s51的子步骤流程图。

56、图8是本技术其中一实施例的一种智能运营系统的结构示意图。

57、图9是本技术其中一实施例中电子设备的原理框图。