本技術(shù)涉及運營策劃，尤其是涉及一種智能運營方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，企業(yè)對于提高運營效率和降低成本的需求日益增長。智能運營作為實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)，其核心在于利用先進的數(shù)據(jù)分析、自動化和人工智能技術(shù)來優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。

2、目前，現(xiàn)有的智能運營通常依賴于集成的軟件平臺，這些平臺能夠處理和分析大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，提供決策支持。這些系統(tǒng)通常包括數(shù)據(jù)倉庫、機器學(xué)習(xí)模型、自動化工具和用戶界面等組件。通過這些工具可以實時監(jiān)控企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程，預(yù)測潛在問題，并自動執(zhí)行一些決策。

3、然而，現(xiàn)有的智能運營方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在難以針對外部因素的影響對運營的分析結(jié)果制定智能運營策略，且運營效率低，實施和維護成本昂貴。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)目的一是提供一種智能運營方法，能夠根據(jù)外部的運營數(shù)據(jù)進行收集和分析，以制定個性化運營策略，提高運營效率，降低運營成本。

2、第一方面，本技術(shù)提供的一種智能運營方法，采用如下的技術(shù)方案：

3、一種智能運營方法，包括：

4、獲取原始用戶畫像，所述原始用戶畫像包括用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)，生成決策權(quán)重比；

5、將所述決策權(quán)重比與預(yù)設(shè)的策略細則進行匹配，整合生成初定策略；

6、根據(jù)市場趨勢生成若干模擬用戶畫像，將若干所述模擬用戶畫像導(dǎo)入初定策略進行分析模擬，生成模擬策略；

7、根據(jù)模擬策略與中初定策略進行擬合，輸出為實施策略；

8、回收用戶對運行實施策略的用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)，對預(yù)設(shè)的策略細則進行更新優(yōu)化。

9、通過采用上述技術(shù)方案，能夠考慮到用戶的需求以及行為數(shù)據(jù)，根據(jù)需求和行為模式精確地匹配到對應(yīng)的策略細則再整合成初定策略后，再根據(jù)預(yù)測市場趨勢這一外部因素生成若干與用戶相像、用于測試初定策略的模擬用戶，投入到初定策略分析模擬，優(yōu)化策略中資源的分配，以提高策劃的可行性，達到提高實際運營的效率，在實際投入時能夠降低運營成本，并且還能根據(jù)實時數(shù)據(jù)和市場反饋動態(tài)調(diào)整運營策略，盡量避免因市場變化導(dǎo)致的運營成本增加。

10、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述獲取原始用戶畫像，所述原始用戶畫像包括用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)，生成決策權(quán)重比的步驟，包括：

11、分析所述用戶行為數(shù)據(jù)，確定用戶的需求偏好；

12、根據(jù)所述需求偏好將交易數(shù)據(jù)進行權(quán)重分配，生成原始用戶畫像的需求量權(quán)重比；

13、將所述物流數(shù)據(jù)中的地理位置匹配到預(yù)先劃分的地理區(qū)域中，獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)地理區(qū)域的地方需求權(quán)重比；

14、根據(jù)所述需求量權(quán)重比和地方需求權(quán)重比進行擬合，生成決策權(quán)重比。

15、通過采用上述技術(shù)方案，根據(jù)用戶需求和地理區(qū)域特性，對策略規(guī)劃的有效性和針對性進行了雙重考量，提高了決策的全面性和準(zhǔn)確性，將物流數(shù)據(jù)中的地理位置信息與預(yù)設(shè)的地理區(qū)域進行匹配，再對地方需求權(quán)重比識別不同地區(qū)用戶的特定需求，為地域性市場策略的制定提供支持。

16、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述將物流數(shù)據(jù)中收貨地址的地理位置匹配到預(yù)先劃分的地理區(qū)域中，獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)地理區(qū)域的地方需求權(quán)重比的步驟之前，還包括：

17、獲取所述物流數(shù)據(jù)所在的地理區(qū)域的一個時間段內(nèi)若干模擬用戶畫像的需求量權(quán)重比；

18、將若干所述模擬用戶畫像的需求量權(quán)重比進行擬合，生成對應(yīng)地理區(qū)域的地方需求權(quán)重比。

19、通過采用上述技術(shù)方案，獲取特定地理區(qū)域內(nèi)模擬用戶畫像的需求量權(quán)重比，能夠基于歷史數(shù)據(jù)和行為模式，了解不同地理區(qū)域的需求量權(quán)重比有助于優(yōu)化配送計劃，減少運輸成本，提高配送速度和效率，并對用戶需求進行更為精確的預(yù)測，更合理地分配資源，以滿足不同地區(qū)的個性化需求。

20、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述根據(jù)市場趨勢生成若干模擬用戶畫像，將若干所述模擬用戶畫像導(dǎo)入初定策略進行分析模擬，生成模擬策略的步驟，包括：

21、將隨機抽取的若干模擬用戶畫像，以及復(fù)制生成若干原始用戶畫像經(jīng)過試運營模擬后，生成實施權(quán)重比；

22、根據(jù)所述實施權(quán)重比，對初定策略中策略細則的權(quán)重再分配，輸出為模擬策略。

23、通過采用上述技術(shù)方案，結(jié)合模擬用戶畫像和原始用戶畫像的試運營模擬，能夠根據(jù)模擬結(jié)果動態(tài)調(diào)整，實施權(quán)重比能夠?qū)Σ呗约殑t進行動態(tài)的權(quán)重再分配，提高了策略的適應(yīng)性、有效性和靈活性，并降低了試錯成本和市場風(fēng)險，優(yōu)化了資源配置，進而提升了決策的質(zhì)量。

24、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述根據(jù)市場趨勢生成若干模擬用戶畫像，將若干所述模擬用戶畫像導(dǎo)入初定策略進行分析模擬，生成模擬策略的步驟，包括：

25、通過nlp提取所述用戶畫像中行為數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征點，檢索聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中上一個時間段內(nèi)包含所述關(guān)鍵特征點的文本數(shù)據(jù)；

26、通過nlp獲取所述文本數(shù)據(jù)中關(guān)于下一時間段內(nèi)需求偏好的變化趨勢，并根據(jù)下一時間段的需求偏好變化趨勢進行權(quán)重分配，生成若干模擬用戶畫像，導(dǎo)入初定策略進行分析模擬，生成模擬策略。

27、通過采用上述技術(shù)方案，聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫能夠搜集網(wǎng)絡(luò)上的信息或用戶提供的市場數(shù)據(jù)信息，訪問和分析更廣泛、更豐富的信息源，提高市場趨勢預(yù)測的準(zhǔn)確性和全面性，使用nlp對獲得的文本信息進行分析，提取與原始用戶畫像中行為數(shù)據(jù)相似的關(guān)鍵特征點，以獲取當(dāng)前與原始用戶畫像在下一時間段內(nèi)需求偏好的變化趨勢。

28、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述回收用戶對運行實施策略的用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)，對預(yù)設(shè)的策略細則進行更新優(yōu)化的步驟，包括：

29、根據(jù)用戶運行實施策略后的用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)，生成實際權(quán)重比；

30、將所述實際權(quán)重比與決策權(quán)重比進行擬合，將擬合后的權(quán)重比更新到原始用戶畫像的預(yù)設(shè)的策略細則。

31、通過采用上述技術(shù)方案，能夠?qū)崟r更新用戶畫像，以便對策略細則進行個性化調(diào)整。

32、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述根據(jù)用戶運行實施策略后的用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)，生成實際權(quán)重比的步驟，包括：

33、監(jiān)控在每個驗收時間段的用戶畫像，實時判斷實際權(quán)重比是否發(fā)生突變，若所述實際權(quán)重比發(fā)生突變，則終止實施策略運行。

34、通過采用上述技術(shù)方案，能夠在每個實施策略執(zhí)行的時間段監(jiān)控用戶畫像，發(fā)現(xiàn)可能影響實施策略效果的異常變化，在發(fā)現(xiàn)實施策略在執(zhí)行過程中出現(xiàn)無效或低效的情況時，能夠及時終止實施策略運行，盡量避免資源的浪費和潛在的損失。

35、第二方面，本技術(shù)提供一種智能運營系統(tǒng)，采用如下的技術(shù)方案：

36、一種智能運營系統(tǒng)，包括：

37、數(shù)據(jù)收集模塊，所述數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取原始用戶畫像，所述原始用戶畫像包括用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)，生成決策權(quán)重比；

38、策略初定模塊，所述策略定制模塊用于將所述決策權(quán)重比與預(yù)設(shè)的策略細則進行匹配，整合生成初定策略；

39、數(shù)據(jù)分析模塊，所述數(shù)據(jù)分析模塊用于根據(jù)市場趨勢生成若干模擬用戶畫像，將若干所述模擬用戶畫像導(dǎo)入初定策略進行分析模擬，生成模擬策略；

40、策略制定模塊，所述策略制定模塊用于根據(jù)模擬策略與中初定策略進行擬合，輸出為實施策略；

41、反饋優(yōu)化模塊，所述反饋優(yōu)化模塊用于回收用戶對運行所述實施策略的用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)，對預(yù)設(shè)的策略細則進行更新優(yōu)化。

42、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，采用如下技術(shù)方案：

43、一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述的一種智能運營方法的步驟。

44、第四方面，本技術(shù)是提供一種計算機存儲介質(zhì)，如下技術(shù)方案：

45、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述一種智能運營方法的步驟。

46、綜上所述，本技術(shù)具有以下有益技術(shù)效果：

47、本技術(shù)通過分析用戶需求和行為數(shù)據(jù)，結(jié)合預(yù)測的市場趨勢，精準(zhǔn)匹配相應(yīng)的策略細則，形成初步策略，并且能夠創(chuàng)建多個模擬用戶畫像，用于測試和優(yōu)化初步策略，確保資源分配的合理性，從而提高策略的可執(zhí)行性，不僅提升了實際運營的效率，還能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和市場反饋動態(tài)調(diào)整運營策略，盡可能減少市場波動帶來的成本增長。

48、附圖說明

49、圖1是本技術(shù)其中一實施例中一種智能運營方法的流程圖。

50、圖2是本技術(shù)其中一實施例中步驟s1的子步驟流程圖。

51、圖3是本技術(shù)其中一實施例中步驟s13之前增加的步驟流程圖。

52、圖4是本技術(shù)其中一實施例中步驟s3的子步驟流程圖。

53、圖5是本技術(shù)另一實施例中步驟s3的子步驟流程圖。

54、圖6是本技術(shù)其中一實施例中步驟s5的子步驟流程圖。

55、圖7是本技術(shù)其中一實施例中步驟s51的子步驟流程圖。

56、圖8是本技術(shù)其中一實施例的一種智能運營系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

57、圖9是本技術(shù)其中一實施例中電子設(shè)備的原理框圖。