[发明专利]一种中药饮片精细化运营指导方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种中药饮片精细化运营指导方法，其特征在于，包括：

获取由中药饮片售卖平台记录的历史售卖数据，其中，所述历史售卖数据包含有已成交的所有采购订单，所述采购订单包含有采购单号、客户标识、饮片商品标识、收货地址、采购时间戳和采购数量；

根据所述历史售卖数据，统计得到多种饮片商品分别在当前单位时期的多维度指标值，或者预测得到多种饮片商品分别在下一个单位时期的多维度指标值；

针对所述多种饮片商品中的各种饮片商品，根据对应的所述多维度指标值，绘制得到对应的雷达图；

针对所述各种饮片商品，将对应的所述雷达图导入基于卷积神经网络的且已完成训练的特卖品识别模型，输出得到用于指示对应饮片商品为特卖品的置信度；

根据置信度从大到小的顺序，依次排列所述多种饮片商品，得到饮片商品序列；

根据预设的特卖品占比，从所述饮片商品序列中选取排序靠前的若干饮片商品，组成特卖品集合，并将所述饮片商品序列中剩余未选的所有饮片商品，组合成普通品集合；

针对所述特卖品集合中的各种饮片商品，根据预设的特卖品目标毛利率和对应的成本价，计算得到对应的新销售价，以及针对所述普通品集合中的各种饮片商品，根据预设的普通品目标毛利率和对应的成本价，计算得到对应的新销售价。

2.如权利要求1所述的中药饮片精细化运营指导方法，其特征在于，所述多维度指标值为商品销量贡献比、商品销售额贡献比、商品毛利额贡献比、商品毛利率和商品用户覆盖率中的任意多个组合。

3.如权利要求1所述的中药饮片精细化运营指导方法，其特征在于，根据所述历史售卖数据，预测得到多种饮片商品分别在下一个单位时期的多维度指标值，包括：

根据所述历史售卖数据，统计得到多种饮片商品分别在最近多个连续单位时期的多维度指标值；

针对所述多种饮片商品中的各种饮片商品，将对应的、在所述最近多个连续单位时期的且在某个维度上的指标值，导入基于反向传播BP神经网络的且针对所述某个维度已完成训练的数据走势预测模型中，输出得到对应的、在下一个单位时期的且在所述某个维度上的指标值。

4.如权利要求1所述的中药饮片精细化运营指导方法，其特征在于，所述特卖品包括有引流品、毛利品和/或形象品。

5.如权利要求1所述的中药饮片精细化运营指导方法，其特征在于，当所述特卖品包括有引流品、毛利品和形象品时，针对所述各种饮片商品，将对应的所述雷达图导入基于卷积神经网络的且已完成训练的特卖品识别模型，输出得到用于指示对应饮片商品为特卖品的置信度，包括：针对所述各种饮片商品，将对应的所述雷达图导入基于卷积神经网络的且已完成训练的引流品识别模型，输出得到用于指示对应饮片商品为引流品的第一置信度，以及将对应的所述雷达图导入基于卷积神经网络的且已完成训练的毛利品识别模型，输出得到用于指示对应饮片商品为毛利品的第二置信度，以及将对应的所述雷达图导入基于卷积神经网络的且已完成训练的形象品识别模型，输出得到用于指示对应饮片商品为形象品的第三置信度；

根据置信度从大到小的顺序，依次排列所述多种饮片商品，得到饮片商品序列，包括：根据第一置信度从大到小的顺序，依次排列所述多种饮片商品，得到第一饮片商品序列，以及根据第二置信度从大到小的顺序，依次排列所述多种饮片商品，得到第二饮片商品序列，以及根据第三置信度从大到小的顺序，依次排列所述多种饮片商品，得到第三饮片商品序列；

根据预设的特卖品占比，从所述饮片商品序列中选取排序靠前的若干饮片商品，组成特卖品集合，并将所述饮片商品序列中剩余未选的所有饮片商品，组合成普通品集合，包括：根据预设的引流品占比，从所述第一饮片商品序列中选取排序靠前的若干饮片商品，组成引流品集合，以及根据预设的毛利品占比，从所述第二饮片商品序列中选取排序靠前的若干饮片商品，组成毛利品集合，以及根据预设的形象品占比，从所述第三饮片商品序列中选取排序靠前的若干饮片商品，组成形象品集合，以及将所述多种饮片商品中未选入所述引流品集合、所述毛利品集合和所述形象品集合中的剩余饮片商品，组合成普通品集合，其中，所述引流品占比、所述毛利品占比和所述形象品占比的和小于38％。