[发明专利]一种基于线上线下的智能营销方法和装置在审
| 申请号: | 201910932885.1 | 申请日: | 2019-09-29 |
| 公开(公告)号: | CN110751537A | 公开(公告)日: | 2020-02-04 |
| 发明(设计)人: | 刘铁;熊磊;许先才 | 申请(专利权)人: | 深圳市云积分科技有限公司 |
| 主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06Q30/02;G06F16/9535 |
| 代理公司: | 11570 北京众达德权知识产权代理有限公司 | 代理人: | 刘杰 |
| 地址: | 518054 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 活跃度 商品推荐 提醒信息 浏览信息 上线 预设 浏览 方法和装置 智能 技术效果 建设成本 营销技术 营销效果 用户进入 用户体验 用户推荐 运营费用 智能化 阈值时 营销 发送 融合 | ||
本发明提供了一种基于线上线下的智能营销方法和装置,涉及智能营销技术领域,通过获得用户的线上浏览信息;根据所述线上浏览信息获得所述用户的商品浏览列表;根据所述商品浏览列表获得所述用户对于第一商品的第一活跃度;判断所述第一活跃度是否满足第一预设阈值;当所述第一活跃度满足所述第一预设阈值时,获得第一商品推荐信息;当所述用户进入线下门店时,向导购员发送第一提醒信息,其中,所述第一提醒信息用于所述导购员根据所述第一商品推荐信息向所述用户推荐所述第一商品,达到了实现线上线下融合,节省建设成本和运营费用,使得营销智能化,在注重用户体验同时达到精准的营销效果的技术效果。
技术领域
本发明涉及智能营销技术领域,尤其涉及一种基于线上线下的智能营销方法和装置。
背景技术
随着时代的不断发展,互联网,尤其是移动互联网的迅猛发展,影响着社会的经济生活,改变着人们的工作方式和生活方式。人们可以使用互联网工作、生活、购物及娱乐等。如何通过技术手段,挖掘大数据下的深层次关系,让营销更准确、有效已经成为营销中重中之重。精准营销以客户为中央,依托强大的数据库资源,通过对数据的剖析整合,对客户进行准确的剖析定位,做到适宜的时间、适宜的所在、适宜的价钱、通过适宜的营销渠道,向用户提供需求的产物,实现企业效益的最大化。
但本发明申请人发现现有技术至少存在如下技术问题:
传统的营销方式服务质量较差,针对性较差,不能有效的提高和改善对客户的服务效率,无法满足用户的需求,用户粘度较低。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于线上线下的智能营销方法和装置,解决了现有技术中的营销方式服务质量较差,针对性差,不能有效的提高和改善对客户的服务效率的技术问题,达到了实现线上线下融合,节省建设成本和运营费用,使得营销智能化,在注重用户体验同时达到精准的营销效果的技术效果。
鉴于上述问题,提出了本申请实施例以便提供一种基于线上线下的智能营销方法和装置。
第一方面,本发明提供了一种基于线上线下的智能营销方法,所述方法包括:获得用户的线上浏览信息;根据所述线上浏览信息获得所述用户的商品浏览列表;根据所述商品浏览列表获得所述用户对于第一商品的第一活跃度;判断所述第一活跃度是否满足第一预设阈值;当所述第一活跃度满足所述第一预设阈值时,获得第一商品推荐信息;当所述用户进入线下门店时,向导购员发送第一提醒信息,其中,所述第一提醒信息用于所述导购员根据所述第一商品推荐信息向所述用户推荐所述第一商品。
优选的,所述方法还包括:当所述用户进入线下门店时,获得所述门店的库存信息;当所述库存信息不满足所述第一预设条件时,获得第二商品推荐信息;向导购员发送第二提醒信息,其中,所述第二提醒信息用于所述导购员根据所述第二商品推荐信息向所述用户推荐第二商品,其中,所述第二商品与所述第一商品具有第一关联度。
优选的,所述方法还包括:获得所述用户的线上历史购买记录;根据所述历史购买记录获得所述用户的第一喜好信息;根据所述第一喜好信息获得第三商品推荐信息;当所述用户进入线下门店时,向导购员发送第三提醒信息,其中,所述第三提醒信息用于所述导购员根据所述第三商品推荐信息向所述用户推荐商品信息。
优选的,所述方法还包括:获得所述用户的线上消费可信度信息;根据所述线上消费可信度信息判断所述用户是否满足第二预设条件;当不满足所述第二预设条件时,所述用户进入线下门店时,向导购员发送第四提醒信息,其中,所述第四提醒信息用于提醒所述导购员按照预设要求为所述用户提供服务。
优选的,所述方法还包括:获得所述用户的线上积分信息;判断所述线上积分信息是否满足第二预设阈值;当满足所述第二预设阈值时,获得所述用户的优惠商品列表;根据所述优惠商品列表,获得第四商品推荐信息;当所述用户进入线下门店时,向导购员发送第五提醒信息,其中,所述第五提醒信息用于所述导购员根据所述第四商品推荐信息向所述用户推荐优惠商品。
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