[发明专利]一种用于营销活动效果预测的方法、装置及电子设备

说明书

技术领域

本申请涉及O2O餐饮行业营销领域，具体涉及一种用于营销活动效果预测的方法。本申请同时涉及一种用于营销活动效果预测装置，以及一种用于实现用于营销活动效果预测的方法的电子设备。

背景技术

在日益激烈的竞争环境中，O2O餐饮行业商家的营销手段层出不穷，各种名目的促销活动不断推出。商家在创建一个营销活动的时候，需要了解该活动的效果，即其能给门店给商家带来什么利益，这能让商家做到心中有数，明确营销活动的价值，有计划地按部就班做营销活动。

目前，对于营销活动效果的预估，通常做法是参考该门店的历史的类似营销活动效果数据，即以前的效果和现在创建的活动效果应该也类似，并且把折扣率当成营销活动的一个维度，通过简单地统计不同折扣率活动的历史情况来计算历史相似活动的效果。

现有的营销活动预测方案，并未将折扣率变化作为关键因素定量预估活动带来的效果，因而存在无法根据折扣率的改变而实时地更准确地预估营销活动效果的问题。事实上，折扣率对于很多活动效果的BI指标(Business Indicators，或商业指标)影响很大，例如一张有门槛的券，门槛一般会比门店客单价高，如果该券折扣力度够大，足以吸引人，那么很多用户为了达到券的使用门槛就会多消费，从而提高了门店客单价，再例如，对于复购率，如果发送的消费送券足够吸引人，能拉动用户的二次回头，复购率自然往上升。

发明内容

本申请提供一种用于营销活动效果预测的方法，以解决现有的营销活动效果预估方案无法根据折扣率的改变而实时地更准确地预估营销活动效果的问题。

本申请另外提供一种用于营销活动效果预测的装置。

本申请还提供一种实现用于营销活动效果预测的方法的电子设备。

本申请提供一种用于营销活动效果预测的方法，包括：

获取不同门店的历史营销数据作为输入样本，计算营销活动前后不同门店的营销活动效果数据；

选取目标门店的营销活动效果数据，经过数据平滑处理得到该目标门店的营销活动效果预估初值；

基于不同门店的营销活动效果数据，通过线性拟合构建折扣率调节因子，使用所述折扣率调节因子对所述营销活动效果预估初值进行校准，获得的校准值即为所述目标门店营销活动效果预估值。

可选的，所述营销活动效果数据，是门店在营销活动前后的商业指标提升值，至少包括下述任一指标：客单价提升百分点和复购率提升百分点。

可选的，所述选取目标门店的营销活动效果数据，包括下述处理：

建立目标门店的相似门店模型，基于所述相似门店模型确定目标门店的相似门店，从所述不同门店的营销活动效果数据中选取所述目标门店及其相似门店的营销活动效果数据。

可选的，所述建立目标门店的相似门店模型，包括：

从一个或多个维度获取门店特征值，基于KNN算法或者基于设定的门店相似度排序方法，根据所述特征值建立所述目标门店的相似门店模型；其中，所述一个或多个维度，至少包括下述任一维度：日均笔数、笔单价、门店所属商家ID、位置特征。

可选的，所述设定的门店相似度排序方法，包括：

通过预设条件筛选出所述目标门店的候选相似门店；

根据候选相似门店各维度特征值、各维度在相似门店排序中所占比重，以及相似门店与所述目标门店对应维度的特征值接近程度，确定门店相似度排序。

可选的，所述预设条件，包括：

与目标门店属于同城；和/或

与目标门店属于同类目。

可选的，所述经过数据平滑处理得到所述目标门店的营销活动效果预估初值，包括下述平滑处理：取目标门店及其相似门店的客单价提升百分点的均值作为所述目标门店的客单价预估初值，取目标门店及其相似门店的复购率提升百分点的均值作为所述目标门店的复购率预估初值。

可选的，所述选取目标门店的营销活动效果数据，是选取发放量和核销量大于设定值的历史营销活动的活动效果数据。

可选的，所述基于不同门店的营销活动效果数据，通过线性拟合构建折扣率调节因子，包括：基于历史营销活动的客单价提升百分点和复购率提升百分点，通过最小二乘法进行线性拟合，得出折扣率调节因子随折扣率变化的计算公式。

可选的，所述通过最小二乘法进行线性拟合，得出折扣率调节因子随折扣率变化的计算公式，包括：

利用折扣率和营销活动效果，拟合出直线的截距和斜率，则折扣率调节因子随折扣率变化的计算公式为：折扣率调节因子等于斜率乘以折扣率再加上截距；