本發(fā)明涉及數(shù)字營銷系統(tǒng)，更具體地說，涉及一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營銷系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著信息技術的飛速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，數(shù)字營銷在商業(yè)領域中的地位日益凸顯。然而，傳統(tǒng)的數(shù)字營銷方式面臨著諸多挑戰(zhàn)和瓶頸。

2、在數(shù)據(jù)收集方面，以往的手段往往只能獲取有限的、表面的數(shù)據(jù)，例如簡單的網(wǎng)站訪問量統(tǒng)計或者基本的客戶交易記錄。對于豐富的社交媒體數(shù)據(jù)，如用戶的情感表達、互動行為細節(jié)等難以全面收集和深入挖掘。而且不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)格式差異大，整合困難，導致無法形成一個完整的、多維度的客戶畫像和市場洞察基礎。

3、在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的分析方法主要依賴于簡單的統(tǒng)計工具和固定的分析模型，難以處理海量的、復雜多樣的大數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)中的隱藏模式、潛在關聯(lián)以及動態(tài)變化趨勢的發(fā)現(xiàn)能力有限，無法準確把握客戶的個性化需求和市場的瞬息萬變。例如，無法精準地根據(jù)客戶的實時行為和興趣變化調(diào)整營銷策略。

4、在營銷策劃領域，傳統(tǒng)方式通?；诮?jīng)驗和主觀判斷進行廣告投放和促銷活動設計，缺乏科學依據(jù)和精準定位。難以針對不同客戶群體的獨特特征和行為模式制定個性化的營銷方案，導致營銷效果不佳，資源浪費嚴重。例如，可能會出現(xiàn)廣告投放給了不感興趣的人群，或者促銷活動無法吸引目標客戶的情況。

5、在客戶關系管理方面，傳統(tǒng)的方法主要依靠人工記錄和跟進客戶信息，效率低下且容易出錯。對于客戶的反饋和投訴處理不及時，無法實現(xiàn)對客戶關系的實時維護和深度培育。難以建立長期穩(wěn)定的客戶關系，影響客戶的忠誠度和企業(yè)的口碑。

6、在效果評估階段，傳統(tǒng)的評估指標單一且滯后，往往只能在營銷活動結(jié)束后進行簡單的數(shù)據(jù)分析，無法實時監(jiān)測和及時調(diào)整策略。對于營銷活動的真實效果和投資回報率的評估不準確，難以對后續(xù)的營銷決策提供有效的指導。

7、綜上所述，現(xiàn)有的數(shù)字營銷技術已經(jīng)無法滿足企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代對精準營銷、高效運營和持續(xù)發(fā)展的需求，迫切需要一種創(chuàng)新的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營銷系統(tǒng)來解決這些問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出的一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營銷系統(tǒng)，用于解決上述現(xiàn)有技術中提到的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營銷系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、營銷策劃模塊、客戶關系管理模塊和效果評估模塊；

3、數(shù)據(jù)采集模塊用于廣泛收集營銷相關數(shù)據(jù)，涵蓋社交媒體互動數(shù)據(jù)，如評論情感傾向值s，通過自然語言處理情感分析算法得出，s∈[-1,1]，-1代表極度負面情感，1代表極度正面情感，網(wǎng)站用戶行為軌跡數(shù)據(jù)、交易流水數(shù)據(jù)等。采用先進的分布式爬蟲技術和智能數(shù)據(jù)接口，確保數(shù)據(jù)全面準確且高效采集。其數(shù)據(jù)采集效率評估指標其中ecollect表示數(shù)據(jù)采集效率，di表示不同類型數(shù)據(jù)在單位時間內(nèi)的采集量，n表示數(shù)據(jù)類型總數(shù)，tcollect表示采集時間。

4、數(shù)據(jù)分析模塊深入挖掘數(shù)據(jù)價值。運用創(chuàng)新的融合分析算法，結(jié)合深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡，如改進的transformer架構網(wǎng)絡用于處理文本類數(shù)據(jù)特征提取和強化學習的決策模型，用于動態(tài)調(diào)整分析策略，對數(shù)據(jù)進行深度剖析。將客戶按行為模式和偏好細分為多個精準客戶群gj，其中j表示客戶群編號，并構建客戶行為預測模型p(x)，x代表客戶行為特征向量，例如通過分析歷史數(shù)據(jù)預測客戶未來購買意向概率。其數(shù)據(jù)分析準確性評估指標其中aanalysis表示數(shù)據(jù)分析準確性，ndata_corectly_analyzed表示正確分析的數(shù)據(jù)量，ndata_k表示第k個數(shù)據(jù)樣本量，m表示數(shù)據(jù)樣本總數(shù)。

5、營銷策劃模塊依據(jù)分析結(jié)果定制營銷策略。包括個性化廣告創(chuàng)意生成，根據(jù)客戶群特征和預測模型自動生成廣告文案和創(chuàng)意素材、精準促銷活動策劃，制定適應不同客戶群的優(yōu)惠策略，如折扣力度針對不同進行優(yōu)化設置等。例如針對高價值客戶群推出專屬定制產(chǎn)品和服務。

6、客戶關系管理模塊高效管理客戶關系。包括詳細的客戶信息檔案構建，記錄客戶基本信息、歷史交互記錄、偏好標簽集合l＝{l1，l2，...，ln}等、智能客戶溝通輔助根據(jù)客戶歷史溝通風格和當前問題自動提供溝通建議和話術模板、客戶反饋智能處理，利用智能客服機器人和人工客服協(xié)同工作，機器人處理常見問題，復雜問題轉(zhuǎn)接人工客服。

7、效果評估模塊實時監(jiān)測營銷效果。通過設置關鍵績效指標(kpi)如點擊率cclick、轉(zhuǎn)化率cconvert、客戶留存增長率rretain等進行量化評估。構建效果評估動態(tài)模型m(e，t)，e表示評估指標集合，t表示時間，實時根據(jù)數(shù)據(jù)變化調(diào)整評估策略和指標權重。其效果評估及時性指標其中tevaluation表示效果評估及時性，ttotal表示營銷活動總時間，tdelay表示從營銷活動開始到能夠獲取初始評估數(shù)據(jù)的時間間隔，tadapt表示系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)變化調(diào)整評估策略所需的時間。

8、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊中的分布式爬蟲技術支持多線程并發(fā)采集和動態(tài)數(shù)據(jù)源適配，能根據(jù)數(shù)據(jù)源結(jié)構變化自動調(diào)整采集策略。

9、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)分析模塊中的融合分析算法采用基于知識圖譜和深度學習融合的技術，構建數(shù)據(jù)關系網(wǎng)絡，挖掘深層次的關聯(lián)和潛在模式。

10、優(yōu)選的，所述營銷策劃模塊中的廣告創(chuàng)意生成采用基于生成對抗網(wǎng)絡(gan)的創(chuàng)意生成模型，自動生成具有吸引力的廣告內(nèi)容。

11、優(yōu)選的，所述客戶關系管理模塊中的智能溝通輔助采用基于情感分析和對話管理技術的智能助手，提供個性化的溝通服務。

12、優(yōu)選的，所述效果評估模塊中的效果評估動態(tài)模型支持自動學習和優(yōu)化，根據(jù)歷史營銷數(shù)據(jù)和實時反饋不斷調(diào)整評估策略和指標權重。

13、一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字營銷方法，包括以下步驟：

14、s1、數(shù)據(jù)采集：利用數(shù)據(jù)采集模塊從多渠道收集營銷相關數(shù)據(jù)，并運用數(shù)據(jù)預處理技術(如數(shù)據(jù)清洗、去噪、格式轉(zhuǎn)換等)對數(shù)據(jù)進行初步整理。

15、s2、數(shù)據(jù)分析：將預處理后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)分析模塊，運用創(chuàng)新的分析算法和模型進行深度分析，挖掘客戶需求和市場趨勢。

16、s3、營銷策劃：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，利用營銷策劃模塊制定個性化的營銷方案，包括廣告投放策略、促銷活動方案等。

17、s4、營銷執(zhí)行：運用自動化營銷工具(如營銷自動化軟件、社交媒體推廣工具等)將營銷方案付諸實施。

18、s5、效果評估：利用效果評估模塊對營銷活動的效果進行實時監(jiān)測和評估，根據(jù)評估結(jié)果及時調(diào)整營銷策略和方案。

19、優(yōu)選的，在數(shù)據(jù)采集步驟中，采用區(qū)塊鏈技術確保數(shù)據(jù)的安全傳輸和存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可追溯性和不可篡改性。

20、優(yōu)選的，在數(shù)據(jù)分析步驟中，采用虛擬現(xiàn)實(vr)和增強現(xiàn)實(ar)技術進行數(shù)據(jù)可視化展示，提供沉浸式的數(shù)據(jù)分析體驗。

21、優(yōu)選的，在營銷執(zhí)行步驟中，采用人工智能算法優(yōu)化廣告投放和促銷活動執(zhí)行過程，提高營銷效果和效率。

22、與現(xiàn)有的技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

23、1、全面精準的數(shù)據(jù)收集與整合：

24、通過先進的技術手段，能夠從多個渠道廣泛收集包括社交媒體、網(wǎng)站和交易等各類數(shù)據(jù)，并對不同格式的數(shù)據(jù)進行高效整合。例如，利用分布式爬蟲技術和智能數(shù)據(jù)接口，可以實時獲取社交媒體上用戶的情感傾向值和網(wǎng)站用戶的詳細行為軌跡等多維度數(shù)據(jù)，為構建全面準確的客戶畫像和市場洞察提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎。

25、2、深度智能的數(shù)據(jù)分析與挖掘：

26、運用創(chuàng)新的融合分析算法和先進的模型，能夠深入挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價值和關聯(lián)模式。例如，通過基于知識圖譜和深度學習融合的技術，構建數(shù)據(jù)關系網(wǎng)絡，能夠準確預測客戶的行為和需求，為精準營銷提供科學依據(jù)。同時，實時根據(jù)數(shù)據(jù)變化調(diào)整分析策略，確保分析結(jié)果的及時性和準確性。

27、3、個性化的營銷策劃與執(zhí)行：

28、根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，能夠為不同客戶群體量身定制個性化的營銷方案。例如，利用基于生成對抗網(wǎng)絡的創(chuàng)意生成模型自動生成具有吸引力的廣告內(nèi)容，針對不同客戶群制定優(yōu)化的促銷活動策略，提高營銷效果和客戶滿意度，同時減少資源浪費，實現(xiàn)營銷資源的精準投放。

29、4、高效的客戶關系管理：

30、通過詳細的客戶信息檔案構建和智能的溝通輔助工具，能夠?qū)崿F(xiàn)對客戶關系的高效管理和維護。例如，智能客服機器人和人工客服協(xié)同工作，及時處理客戶反饋，根據(jù)客戶歷史和偏好提供個性化的溝通服務，提高客戶忠誠度和企業(yè)口碑。

31、5、實時動態(tài)的效果評估與優(yōu)化：

32、借助豐富的關鍵績效指標和動態(tài)評估模型，能夠?qū)I銷活動的效果進行實時監(jiān)測和評估。例如，根據(jù)點擊率、轉(zhuǎn)化率和客戶留存增長率等指標實時調(diào)整營銷策略，通過自動學習和優(yōu)化評估策略和指標權重，確保營銷決策的科學性和有效性，提高營銷活動的投資回報率。