本發明實施例公開了一種營銷客群推薦方法及裝置，營銷客群推薦方法包括：獲取商品的商品信息；根據商品信息，獲取商品的周期購推薦數據、交叉購推薦數據以及復購推薦數據；結合周期購推薦數據、交叉購推薦數據和復購推薦數據，獲取商品的營銷客群數據；將營銷客群數據推薦給用戶。本發明實施例根據商品的周期性規律得到周期購推薦數據，根據與該商品關聯性較大的商品得到交叉購推薦數據，根據商品的復購時間得到復購推薦人群，最后結合商品的周期購推薦數據、交叉購推薦數據和復購推薦數據，得到該商品的營銷客群數據，得到的營銷客群購買該商品的概率大，準確率高，對得到的營銷客群進行營銷，營銷轉化率高。

技術領域

本發明涉及互聯網信息技術領域，具體涉及一種營銷客群推薦方法及裝置。

背景技術

目前零售加盟店的營銷對象主要有以下幾類，一是到達門店的顧客，銷售人員進行面對面的營銷；而是在門店系統有過訂單記錄的顧客，可根據記錄的顧客信息給這些顧客推送活動消息；三是隨機人群，員工在人流量大的場所進行地推。由于營銷對象具有局限性且沒有針對性，所以營銷轉化率低，效果差。

發明內容

本發明的實施例提供一種營銷客群推薦方法及裝置，推薦精準的可營銷客群給用戶，提高營銷轉化率。

為達到上述目的，本發明的實施例采用如下技術方案：

第一方面，本發明的實施例提供一種營銷客群推薦方法，包括：

獲取商品的商品信息；

根據所述商品信息，獲取所述商品的周期購推薦數據、交叉購推薦數據以及復購推薦數據；

結合所述周期購推薦數據、交叉購推薦數據和復購推薦數據，獲取所述商品的營銷客群數據；

將所述營銷客群數據推薦給用戶。

結合第一方面，在第一方面的第一種可能的實現方式中，所述根據所述商品信息，獲取所述商品的周期購推薦數據，具體包括：

根據所述商品信息，獲取所述商品的訂單數據；

根據所述訂單數據，獲得每個第一時間間隔的復購人數，所述第一時間間隔以月為單位；

得到連續a個相鄰第一時間間隔的復購人數總和最大的j至j+a-1個月，以及連續a個相鄰第一時間間隔的復購人數總和次大的g至g+a-1個月，得到所述商品的周期購周期N＝|j-g|，其中j，g和N表示大于等于1的整數，a表示大于等于2的整數；

根據所述訂單數據，如果N＝1,則將1至2個月前購買過所述商品的用戶群作為第一用戶群，否則將N-1至N+1個月前購買過所述商品且近N-1個月沒有購買過所述商品的用戶群作為第一用戶群，得到所述商品的周期購推薦數據。

結合第一方面，在第一方面的第二種可能的實現方式中，所述根據所述商品信息，獲取所述商品的交叉購推薦人群數據，具體包括：

獲取所有商品的訂單數據；

根據所述訂單數據和所述商品信息，獲得購買各商品后預設時間段內購買所述商品的人數；

分別計算各商品與所述商品的關聯度，將與所述商品關聯度最高的M種商品作為所述商品的交叉購商品，所述M表示大于等于1的整數；

根據所述訂單數據，獲得預設時間段內購買了所述交叉購商品的第二用戶群，得到所述商品的交叉購推薦數據。

結合第一方面，在第一方面的第三種可能的實現方式中，所述根據所述商品信息，獲得所述商品的復購推薦數據，具體包括：

根據所述商品信息，獲取所述商品的訂單數據；

根據所述訂單數據，獲得每個第二時間間隔的復購人數，所述第二時間間隔以周為單位；