【技術實現步驟摘要】
本申請涉及營銷，尤其涉及一種生成式ai營銷系統。
技術介紹
1、隨著科技的發展，數字營銷手段也變得多種多樣；一般來說，商家在各個數字營銷平臺上投放廣告，以增加自家產品銷量，提高客戶轉化率；隨著時間的流逝，單純通過客戶轉化率很難分辨出不同的數字營銷平臺所帶來的收益，也很難確定對于數字營銷平臺的下一步成本投入，因此基于客戶轉化率，對數字營銷平臺的營銷數據進行進一步地的分析就顯得十分重要了。
技術實現思路
1、本申請提供了一種生成式ai營銷系統，有利于提高數字營銷的收益。
2、本申請提供了一種生成式ai營銷系統。所述系統包括獲取模塊、確定模塊、分析模塊和計算模塊：
3、所述獲取模塊用于獲取歷史廣告投入成本數據和歷史平臺營銷數據，所述歷史廣告投入成本數據為當前時刻的上一次投放廣告的成本數據；所述歷史平臺營銷數據包括歷史用戶轉化率數據；所述歷史用戶轉化率數據包括月份標簽數據；
4、所述確定模塊用于根據所述歷史平臺營銷數據確定預設時間段內的順態樣本數據和突變樣本數據，并基于所述順態樣本數據計算趨勢影響數據；所述趨勢影響數據關聯于所述順態樣本數據；所述預設時間段為同一年份的時間段；
5、所述分析模塊用于根據所述歷史平臺營銷數據分析與所述突變樣本數據同月份標簽數據的預設數量個同質化轉化率數據，并根據所述同質化轉化率數據和所述歷史平臺營銷數據確定突變影響數據；所述突變影響數據關聯于所述歷史用戶轉化率數據；
6、所述計算模塊用于根據所述趨勢影
7、進一步地，所述確定模塊被進一步配置為，所述根據所述歷史平臺營銷數據確定預設時間段內的順態樣本數據和突變樣本數據，并基于所述順態樣本數據計算趨勢影響數據；所述趨勢影響數據關聯于所述順態樣本數據包括：
8、設預設時間段內包含n個樣本時間節點，每個所述樣本時間節點包括一個歷史用戶轉化率數據；則第i個樣本時間節點的歷史用戶轉化率數據為；其中，第1個樣本時間節點為距當前時刻最遠的時間節點，第n個樣本時間節點為距當前時刻最近的時間節點；
9、根據n個樣本時間節點的歷史用戶轉化率數據計算n-1個轉化率差值數據；其中，；
10、篩選符合，且的轉化率差值數據，并對該轉化率差值數據對應的歷史用戶轉化率數據命名為第一突變數據；篩選符合，且的轉化率差值數據，并對該轉化率差值數據對應的歷史用戶轉化率數據命名為第二突變數據；對所述第一突變數據和所述第二突變數據組合得到突變樣本數據；
11、對預設時間段內所有的歷史用戶轉化率數據中除去所述突變樣本數據得到順態樣本數據；
12、確定順態樣本數據中歷史用戶轉化率數據的數量值，該數量值為樣本數量值；
13、設樣本數量值為m，則第j個樣本時間節點的歷史用戶轉化率為；第1個樣本時間節點為距當前時刻最遠的時間節點，第m個樣本時間節點為距當前時刻最近的時間節點；
14、則趨勢影響數據的計算方式為，式中為趨勢影響數據。
15、進一步地，所述分析模塊被進一步配置為，所述根據所述歷史平臺營銷數據分析與所述突變樣本數據同月份標簽數據的預設數量個同質化轉化率數據，并根據所述同質化轉化率數據和所述歷史平臺營銷數據確定突變影響數據；所述突變影響數據關聯于所述歷史用戶轉化率數據包括：
16、根據所述突變樣本數據確定所述突變樣本數據中包含的各個歷史用戶轉化率數據的月份標簽數據；
17、基于所述歷史平臺營銷數據篩選出與歷史用戶轉化率數據所屬年份不同年份但同月份標簽數據的同質化轉化率數據；
18、基于所述歷史平臺營銷數據確定所述同質化轉化率數據的上一月份的歷史用戶轉化率數據和下一月份的歷史用戶轉化率數據；
19、確定所述同質化轉化率數據均大于上一月份的歷史用戶轉化率數據和下一月份的歷史用戶轉化率數據，或均不大于上一月份的歷史用戶轉化率數據和下一月份的歷史用戶轉化率數據的數量值，該數量值為突變數量值；
20、根據突變數量值和所述同質化轉化率數據的總數量計算突變概率值；
21、設突變樣本數據總包括q個歷史用戶轉化率數據，第p個歷史用戶轉化率數據的同質化轉化率數據的預設數量為，突變數量值為，則該歷史用戶轉化率數據的突變概率值為；
22、則突變影響數據的計算方式為式中，為突變影響數據。
23、進一步地，所述計算模塊被進一步配置為，所述根據所述趨勢影響數據和所述突變影響數據計算待定時間段的平臺營銷數據，并基于所述平臺營銷數據和所述歷史廣告投入成本數據確定成本調整數據包括：
24、所述平臺營銷數據的計算方式為：
25、；
26、式中，為平臺營銷數據，為預設基礎轉化率數據，為趨勢影響數據，為突變影響數據。
27、進一步地，所述計算模塊被進一步配置為，所述根據所述趨勢影響數據和所述突變影響數據計算待定時間段的平臺營銷數據，并基于所述平臺營銷數據和所述歷史廣告投入成本數據確定成本調整數據包括：
28、比較所述平臺營銷數據與當前時刻的上一月份的歷史轉化率用戶數據；
29、若所述平臺營銷數據不小于當前時刻的上一月份的歷史轉化率用戶數據，則基于歷史廣告投入成本數據增加預設廣告投放成本；
30、若所述平臺營銷數據小于當前時刻的上一月份的歷史轉化率用戶數據，則基于歷史廣告投入成本數據降低預設廣告投放成本。
31、進一步地，所述計算模塊被進一步配置為，所述預設基礎轉化率數據的計算方式包括，根據預設時間段內的所有的歷史用戶轉化率數據計算平均值得到預設基礎轉化率數據。
32、應當理解，
技術實現思路
部分中所描述的內容并非旨在限定本申請的實施例的關鍵或重要特征，亦非用于限制本申請的范圍。本申請的其它特征將通過以下的描述變得容易理解。
【技術保護點】
1.一種生成式AI營銷系統，其特征在于，包括獲取模塊（110）、確定模塊（120）、分析模塊（130）和計算模塊（140）：
2.根據權利要求1所述的生成式AI營銷系統，其特征在于，所述確定模塊（120）被進一步配置為，所述根據所述歷史平臺營銷數據確定預設時間段內的順態樣本數據和突變樣本數據，并基于所述順態樣本數據計算趨勢影響數據；所述趨勢影響數據關聯于所述順態樣本數據包括：
3.根據權利要求2所述的生成式AI營銷系統，其特征在于，所述分析模塊（130）被進一步配置為，所述根據所述歷史平臺營銷數據分析與所述突變樣本數據同月份標簽數據的預設數量個同質化轉化率數據，并根據所述同質化轉化率數據和所述歷史平臺營銷數據確定突變影響數據；所述突變影響數據關聯于所述歷史用戶轉化率數據包括：
4.根據權利要求3所述的生成式AI營銷系統，其特征在于，所述計算模塊（140）被進一步配置為，所述根據所述趨勢影響數據和所述突變影響數據計算待定時間段的平臺營銷數據，并基于所述平臺營銷數據和所述歷史廣告投入成本數據確定成本調整數據包括：
5.根據權利要求4所述
6.根據權利要求4所述的生成式AI營銷系統，其特征在于，所述計算模塊（140）被進一步配置為，所述預設基礎轉化率數據的計算方式包括，根據預設時間段內的所有的歷史用戶轉化率數據計算平均值得到預設基礎轉化率數據。
...【技術特征摘要】
1.一種生成式ai營銷系統，其特征在于，包括獲取模塊（110）、確定模塊（120）、分析模塊（130）和計算模塊（140）：
2.根據權利要求1所述的生成式ai營銷系統，其特征在于，所述確定模塊（120）被進一步配置為，所述根據所述歷史平臺營銷數據確定預設時間段內的順態樣本數據和突變樣本數據，并基于所述順態樣本數據計算趨勢影響數據；所述趨勢影響數據關聯于所述順態樣本數據包括：
3.根據權利要求2所述的生成式ai營銷系統，其特征在于，所述分析模塊（130）被進一步配置為，所述根據所述歷史平臺營銷數據分析與所述突變樣本數據同月份標簽數據的預設數量個同質化轉化率數據，并根據所述同質化轉化率數據和所述歷史平臺營銷數據確定突變影響數據；所述突變影響數據關聯于所述歷史用戶轉化率數據包括：
...【專利技術屬性】
技術研發人員：王蕾，
申請(專利權)人：北京橙色風暴數字技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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