基于短视频的客户挖掘方法及系统与流程

本发明涉及客户挖掘，具体涉及基于短视频的客户挖掘方法及系统。

背景技术：

1、传统的客户发掘方法，一般采用线下调查的方法，客户往往难以进行准确的客户发掘分析，并且对于想要增加线下商户商品投放的客户，也难以通过庞大的数据进行发展规划，而短视频由于简洁性，被大众所喜爱，并通过短视频来增加曝光度已经成为越来越多商户的选择，因此，客户通过短视频数据进行客户发掘和发展规划是很有必要的。

2、现有技术如公告号为：cn116976958a的发明专利申请公开的基于短视频数据的潜在客户挖掘方法，其方法包括：从数据库中调取上一时间段浏览过各个短视频所对应的账户信息；获取各个账户信息所对应的客户个人信息；生成浏览记录信息；匹配出该客户所对应的浏览时长排在预设排名之前的内容类型，并将该客户认定为初级潜在客户；获取该客户的个人基本信息；识别出该客户为终极潜在客户所对应的内容类型，并生成对应的终极潜在数据。

3、现有技术如公告号为：cn111737517a的发明专利申请公开的一种基于短视频的即时推荐方法及系统，其方法包括：接收来自于终端设备中预设客户端的匹配度判断请求；计算所述用户与所述短视频的匹配度，并判断所述匹配度是否大于预设阈值；获取与所述短视频的内容相关的至少一个推荐短视频；由所述预设客户端展示在所述短视频的同一播放界面。基于此发明提供的方法，针对用户的潜在喜好进行及时反映，以在缓解信息茧房的同时提升用户体验。

4、针对上述方案可见，目前的客户挖掘方法，对于根据短视频用户的观看其他与商户相关的视频时的操作行为进行短视频用户对客户的喜爱分析缺乏一定的关注，客户会将自己的产品以短视频的方式进行广告宣传，部分短视频用户如果对客户的产品感兴趣，往往也会观看其他与客户的产品相关的其他视频，观看视频数量越多，这些短视频用户越有可能成为潜在客户，如果没有准确把握住这些用户，则容易导致潜在客户流失，从而降低客户的销售额，同时对于根据短视频用户对商品的喜爱和所在地区的线下实际情况进行发展规划缺乏一定的重视，客户在进行线下商户商品投放的发展规划时，除了要考虑地区内的用户对商品的喜爱程度外，还需要考虑地区的用户的购买力，若没有根据实际情况就将大量商品投放至大量线下商户中，则容易出现供大于求的情况，从而增加客户的运营成本。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供的基于短视频的客户挖掘方法及系统，解决了背景技术中存在的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：本发明第一方面提供基于短视频的客户挖掘方法，包括：步骤1.短视频数据获取：获取客户的各推销视频的各观看用户的ip地址同意共享状态，从而筛选客户的各推销视频的各允许用户，获取客户的各推销视频的各允许用户的点赞状态、收藏状态、观看次数和观看时长，并获取客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频。

3、步骤2.用户观看行为分析：分析客户的各推销视频的各允许用户的视频关注系数。

4、步骤3.用户主页分析：分析客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的图像相关系数，评估客户的各推销视频的各允许用户对相关商品的短视频关注系数。

5、步骤4.用户地址分析：获取客户的各推销视频的各允许用户的所属地区，分析客户的各推销视频的各地区的各允许用户，评估客户的各推销视频的各地区的适应系数，分析客户的各视频推流地区，判断客户是否有线下商户增设计划，若有，则获取客户的各视频推流地区的人均gdp值、各其他相关客户的线上平均价格与线下平均价格的比例值，分析客户的各推荐发展地区，评估客户的各推荐发展地区的预估线下商户增加数量；

6、步骤5.平台推荐处理：短视频平台将客户的各视频推流地区、各推荐发展地区及其对应的预估线下商户增加数量发送至客户的邮箱中。

7、优选地，所述分析客户的各推销视频的各允许用户的视频关注系数，其具体分析方法为：从本地数据库获取各点赞状态对应的点赞关注调参值、各收藏状态对应的收藏关注调参值，依据客户的各推销视频的各允许用户的点赞状态、收藏状态，映射得到客户的各推销视频的各允许用户的点赞关注调参值axn、收藏关注调参值bxn，其中x表示为各推销视频的编号，x＝1,2,...,y，y为大于2的正整数，n表示为各允许用户的编号，n＝1,2,...,m，m为大于2的正整数。

8、从本地数据库获取客户的各推销视频的播放时长cx、总观看次数dx，依据客户的各推销视频的各允许用户的观看次数fxn和观看时长gxn，分析客户的各推销视频的各允许用户的视频关注系数

9、优选地，所述分析客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的图像相关系数，其具体分析方法为：依据客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频，提取客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的各图像。

10、从本地数据库获取客户的相关商品的各图像特征，判断客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的各图像是否出现相关商品的各图像特征，若客户的某推销视频的某允许用户在目标时间段内的某观看视频的某图像出现相关商品的某图像特征，则将该图像标记为目标图像，从而筛选客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的各目标图像，统计客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的图像数量hxni和目标图像数量kxni，其中i表示为各观看视频的编号，i＝1,2,...,j，j为大于2的正整数。

11、分析客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的图像相关系数

12、优选地，所述评估客户的各推销视频的各允许用户对相关商品的短视频关注系数，其具体评估方法为：从本地数据库获取客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的点赞状态和收藏状态，并依据各点赞状态对应的点赞关注调参值、各收藏状态对应的收藏关注调参值，映射得到客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的点赞关注调参值lxni、收藏关注调参值rxni。

13、从本地数据库获取客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的各标签、客户的各目标标签，若客户的某推销视频的某允许用户在目标时间段内的某观看视频的某标签与某目标标签一致，则将该标签标记为相关标签，从而筛选客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的各相关标签，统计客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的标签数量sxni和相关标签数量txni。

14、依据客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的图像相关系数δxni，计算客户的各推销视频的各允许用户对相关商品的短视频关注系数

15、优选地，所述评估客户的各推销视频的各地区的适应系数，其具体评估方法为：依据客户的各推销视频的各允许用户对相关商品的短视频关注系数εxn，并根据客户的各推销视频的各允许用户的视频关注系数βxn，计算客户的各推销视频的各允许用户的个人适应系数φxn＝εxn+βxn。

16、依据客户的各推销视频的各地区的各允许用户，映射得到客户的各推销视频的各地区的各允许用户的个人适应系数，统计客户的各推销视频的各地区的所有允许用户的个人适应系数，并将其做为客户的各推销视频的各地区的适应系数。

17、优选地，所述分析客户的各视频推流地区，其具体分析方法为：依据客户的各推销视频的各地区的适应系数uxp，其中p表示为各地区的编号，p＝1,2,...,q，q为大于2的正整数，计算客户的各地区的适应系数平均值其中y表示为推销视频的数量。

18、从本地数据库获取适应系数平均值阈值，将客户的各地区的适应系数平均值与适应系数平均值阈值进行比对，若客户的某地区的适应系数平均值大于适应系数平均值阈值，则将该地区标记为视频推流地区，从而筛选客户的各视频推流地区。

19、优选地，所述分析客户的各推荐发展地区，其具体分析方法为：依据客户的各地区的适应系数平均值，提取客户的各视频推流地区的适应系数平均值tn，并据此分析客户在各视频推流地区的线下商户推荐参考系数dn，其中n表示为各视频推流地区的编号，n＝1,2,...,m，m为大于2的正整数。

20、从本地数据库获取平均人均gdp值a、客户的线上平均价格与线下平均价格的比例值b，依据客户的各视频推流地区的人均gdp值pn、各其他相关客户的线上平均价格与线下平均价格的比例值qnr，其中r表示为各其他相关客户的编号，r＝1,2,...,s，s为大于2的正整数，计算客户的各视频推流地区的推荐发展系数其中s为其他相关客户的数量。

21、从本地数据库获取推荐发展系数阈值，将客户的各视频推流地区的推荐发展系数与推荐发展系数阈值进行比对，若客户的某视频推流地区的推荐发展系数大于推荐发展系数阈值，则将该视频推流地区标记为推荐发展地区，从而筛选客户的各推荐发展地区。

22、优选地，所述分析客户在各视频推流地区的线下商户推荐参考系数，其具体分析方法为：从本地数据库获取各适应系数区间对应的理想线下商户数量，映射得到客户的各视频推流地区的理想线下商户数量en。

23、从本地数据库获取客户在各视频推流地区的线下商户数量fn、单位时间内的平均销售额gn和平均客流量hn、客户在所有地区的线下商户的平均销售额jn和平均客流量kn，分析客户在各视频推流地区的线下商户推荐参考系数

24、

25、优选地，所述评估客户的各推荐发展地区的预估线下商户增加数量，其具体评估方法为：依据客户的各视频推流地区的推荐发展系数，提取客户的各推荐发展地区的推荐发展系数。

26、从本地数据库获取各推荐发展系数区间的预估线下商户增加数量，映射得到客户的各推荐发展地区的预估线下商户增加数量。

27、本发明第二方面提供执行所述的基于短视频的客户挖掘方法的客户挖掘系统，包括：短视频数据获取模块，用于获取客户的各推销视频的各观看用户的ip地址同意共享状态，从而筛选客户的各推销视频的各允许用户，获取客户的各推销视频的各允许用户的点赞状态、收藏状态、观看次数和观看时长，并获取客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频。

28、用户观看行为分析模块，用于分析客户的各推销视频的各允许用户的视频关注系数。

29、用户主页分析模块，用于分析客户的各推销视频的各允许用户在目标时间段内的各观看视频的图像相关系数，评估客户的各推销视频的各允许用户对相关商品的短视频关注系数。

30、用户地址分析模块，用于获取客户的各推销视频的各允许用户的所属地区，分析客户的各推销视频的各地区的各允许用户，评估客户的各推销视频的各地区的适应系数，分析客户的各视频推流地区，判断客户是否有线下商户增设计划，若有，则获取客户的各视频推流地区的人均gdp值、各其他相关客户的线上平均价格与线下平均价格的比例值，分析客户的各推荐发展地区，评估客户的各推荐发展地区的预估线下商户增加数量；

31、平台推荐处理模块，用于短视频平台将客户的各视频推流地区、各推荐发展地区及其对应的预估线下商户增加数量发送至客户的邮箱中。

32、本发明的有益效果在于：(1)本发明的步骤1.短视频数据获取，通过获取客户的各推销视频的各项数据，从而方便后续进行分析。

33、(2)本发明的步骤2.用户观看行为分析和步骤3.用户主页分析，在关注短视频用户对于客户的各推销视频的视频关注系数的同时，也对这些短视频用户在目标时间段内观看的其他视频进行分析，分析这些短视频用户观看其他与客户的产品相关的其他视频的关注程度，从而精准把握潜在客户，防止潜在客户流失，从而提高客户的销售额。

34、(3)本发明的步骤4.用户地址分析，通过对短视频用户的ip地址进行分析，判断短视频用户的所在地区，从而判断有哪些地区的短视频用户对于客户的产品足够关注，并综合分析这些地区线下实际情况，将购买力与其他相关商家商品折扣力度的竞争力做为客户的发展规划的参考，若客户本身就在这些地区有门店，则会分析这些门店的实际情况，从而减少由于线下店面过多，出现供大于求的情况的发生率，减少客户的运营成本。

35、(4)本发明的步骤5.平台推荐处理，通过将分析的数据发送至客户，从而方便客户进行发展规划。