一种基于数据分析的营销内容推荐方法

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一种基于数据分析的营销内容推荐方法
申请号:CN202511064406
申请日期:2025-07-31
公开号:CN120931365A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于数据分析的营销内容推荐方法,包括以下步骤:获取用户的消费数据;将每个用户的消费数据形成单独的文本文档,将文本文档进行标准化并分词;形成产品营销的关键词列表,将列表中的关键词组合为查询文本;获取文本文档和查询文本之间的关联性,作为用户对产品的兴趣度;在第一推送时间向超过兴趣度阈值的用户执行第一推送,得到第一推送数据;根据消费数据及第一推送数据获得消费特征,建立网络神经模型,对第一推送中转化失败的用户的购买意向进行评估,得到用户的购买意向指数;根据第一推送数据对用户的购买意向指数进行调整,向购买意向指数达到指数阈值的用户执行第二推送。本申请增加了推荐精确性,优化了用户体验。
技术关键词
内容推荐方法 消费特征 指数 关键词 文本 建立神经网络模型 数据 神经网络输出层 兴趣 购物车 代表 时间段 列表 页面 发送方法 分词 网络设备 计算方法 误差