摘要
本发明公开了基于机器学习的市场营销管理方法及其系统，涉及数字营销领域，包括，采集消费者交易记录和用户互动数据，使用分布式消息模块构建数据传输通道，并进行异常值检测与字段标准化处理，得到结构化数据；将结构化数据输入特征计算引擎中，得出基础购买行为特征和地理时空特征，通过滑动窗口统计和时序分解算法生成多维行为特征矩阵；将多维行为特征矩阵输入图神经网络进行行为模式挖掘，生成用户嵌入向量。本发明通过倾向得分匹配构建反事实数据集，利用因果森林量化分群异质处理效应，精准计算策略的真实增量收益和RO I，克服了传统均值评估的偏差问题，实现预算的动态优化。
