(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210985951.3 (22)申请日 2022.08.16 (71)申请人 上海五节数据科技有限公司 地址 201100 上海市闵行区莘松路380号5、 6楼 (72)发明人 田文军　 (74)专利代理 机构 上海牧信专利代理事务所 (普通合伙) 31416 专利代理师 盛际丰 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种基于大数据的营销数据分析处理方法 及系统 (57)摘要 本发明公开提供的一种基于大数据的营销 数据分析处理方法及系统。 该基于大数据的营销 数据分析处理方法包括： 统计指定企业对应的基 本营销信息； 根据指定企业对应的基本营销信息 进行营销监测 信息设置； 从各营销渠道后台提取 指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的 营销数据； 并对其进行解析， 由此确认各营销渠 道对应的营销类型， 并进行反馈； 本发明有效的 解决了当前技术没有对不同营销渠道的营销情 况进行分析的问题， 为后续企业对 营销渠道的选 取提供了 可靠的决策性的建议， 促进了企业对各 营销渠道的管理效率， 与此同时还为企业后续营 销策略的整改提供了明确的方向， 规避了当前单 一分析维度存在的片面 性。 权利要求书4页 说明书10页 附图2页 CN 115330455 A 2022.11.11 CN 115330455 A 1.一种基于大 数据的营销数据分析处 理方法， 其特 征在于： 该 方法包括以下步骤： 第一步、 企业基本营销信 息统计： 统计指定企业当前投放的营销渠道数目， 并获取各营 销渠道中对应的关联管理人员数目、 各营销渠道对应的注册用户数目和各营销渠道中产品 对应的营销日期,进 而将各营销渠道按照设定顺序进行编号， 依次标记为1， 2， . ..i,...n； 第二步、 营销监测信 息设置： 根据各营销渠道中产品对应的营销日期， 按照设定时间间 隔设定监测周期， 同时基于各营销渠道中对应的关联管理人员数目和注册用户数目设置营 销占比权重， 得到各营销渠道对应 的营销占比权重， 并记为εi， i表示各营销渠道对应的编 号， i＝1,2,......n； 第三步、 企业营销数据提取： 从各营销渠道后台提取指定企业在各营销渠道中各监测 周期内对应的营销数据， 其中， 营销数据包括访问数据和订单 数据； 第四步、 企业访 问数据解析： 根据指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访 问 数据， 解析 得到指定企业在各 营销渠道中各监测周期内对应的访问营销符合指数； 第五步、 企业订单数据解析： 根据指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的订单 数据， 解析 得到指定企业在各 营销渠道中各监测周期内对应的交易营销符合指数； 第六步、 企业营销效益解析： 根据指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访 问 营销符合指数、 交易营销 符合指数以及各营销渠道对应的占比权重， 解析得到指定企业在 各营销渠道对应的营销效益评估指数， 由此确认各营销渠道对应的营销类型， 其中， 营销类 型包括重点类型和预警类型； 第七步、 营销渠道解析反馈： 提取各重点营销渠道和各预警营销渠道对应的编号， 并发 送至指定企业营销管理部门。 2.如权利要求1所述的一种基于大数据的营销数据分析处理方法， 其特征在于： 所述设 置营销占比权 重， 具体设置过程 为： 将各营销渠道中对应的关联管理人员数目进行累加， 得到综合管理人员数目， 并记为 R； 将各营销渠道对应的关联管理人员数目和注册用户数目分别记为R0i和R1i， 进而通过分 析公式 分析得到各营销渠道对应的营销占比 权重εi， n表示营销渠道数目， s1、 s2分别表示为设定的关联管理人员数目、 注册用户数目对 应的权重因子， e表示自然数。 3.如权利要求1所述的一种基于大数据的营销数据分析处理方法， 其特征在于： 所述访 问数据包括访问人员数目、 各访问人员对应的账号、 各访问人员对应的IP属地、 各访问人员 对应的初次访问时间点和重复访问人员数目； 所述订单数据包括成交订单数目、 各成交订 单中对应的交易人员账号和各成交订单对应的成交时间点。 4.如权利要求3所述的一种基于大数据的营销数据分析处理方法， 其特征在于： 所述解 析得到指定企业在各监测周期内对应的访问营销符合指数， 具体解析 过程包括以下步骤： 从指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问数据中提取重复访问人员数目 和访问人员数目， 分别记为Cij和Fij， j表示各监测周期对应的编号， j＝1,2,. .....m；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115330455 A 2从指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问数据中提取各访问人员对应的 账号， 由此从营销人员信息库中定位出各营销渠道中各监测周期内对应的历史访问人员数 目， 将各营销渠道中各监测周期内访问人员数目与其历史访问人员数目进行作差， 得到各 营销渠道中各监测周期内新增访问人员数目， 并记为Zij； 通过分析公式 分析得到各营销渠道中各监测 周期内访问人员数目对应的营销符合指数φ1ij， a1、 a2、 a3分别表示为设定的访问人员数 目、 新增访问人员数目、 重复访问人员数目对应的占比权重因子， Fi′、 Ki′、 Ci′分别表示为设 定的第i个营销渠道在单位监测周期内对应的参考访问人员数目、 参考新增比、 参考重复访 问人员数目； 从指定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问数据中提取各访问人员对应的 IP属地， 将各营销渠道中各监测周期内各监测日对应各访问人员对应的IP属地进 行相互对 比， 筛选得出各营销渠道中各监测周期内的IP属地数目和各IP属地对应的访问人员数目， 将各营销渠道中各监测周期内对应的IP属地数目记为Sij； 将各营销渠道中各监测周期内各IP属地对应的访问人员数目进行相互对比， 从中筛选 出IP属地对应的最高访问人员数目和最低访问人员数目， 并分别记为Rmaxij和Rminij， 同时通 过均值计算方式计算得 出各营销渠道中各监测周期内IP属地平均访问人员数目， 记为 根据各营销渠道中各监测周期内对应的IP属地数目， 从营销人员 信息库中定位出各营 销渠道中各监测周期内历史访问IP属地数目， 将各营销渠道中各监测周期内IP属地数目与 历史访问IP属地数目进行作差， 得到各营销渠道中各监测周期内对应的新增IP属地数目， 并记为Xij； 通过分析公式 分析得到各营 销渠道中各监测周期内访问人员IP属地对应的营销符合指数φ2ij， a3、 a4、 a5分别表示为IP 属地数目、 IP属地均匀度、 新增IP属地数目对应的影响权重因子， S ′i、 K″i分别表示为设定的 设定的第i个营销渠道在单位 监测周期内参 考IP属地数目、 参 考IP属地新增比； 根据各营销渠道中各监测周期内访问人员数目、 访问人员IP属地对应的营销符合指 数， 通过计算公式计算得出指 定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问营销符合指 数。 5.如权利要求4所述的一种基于大数据的营销数据分析处理方法， 其特征在于： 所述指 定企业在各营销渠道中各监测周期内对应的访问营销符合指数具体计算公式为权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115330455 A 3