[发明专利]一种具有时效性的计算商品爆款指数的方法及系统

说明书

本发明涉及一种具有时效性的计算商品爆款指数的方法及系统，所述方法计算采用的计算公式为：θbst＝βval×γamt×λinvt×100％，θbst表示具有时效性的爆款指数，βval表示商品在某一时段内的销售总额与所有商品销售总额的比值，γamt表示商品在所述时段内销售总量与所有商品销售总量的比值，λinvt表示商品在所述时段内的库存消耗占比总和的平均值。所述系统包括数据采集模块、爆款指数计算模块、存储模块、管理模块和显示模块。本发明建立了能准确反映具有时效性的商品爆款指数的计算公式，有助于帮助用户在浏览、筛选、搜索中轻易找到符合实效性的爆款商品，也有助于卖家分析近期爆款商品，调整运营策略。

技术领域

本发明涉及互联网电商技术领域，具体地说，涉及一种具有时效性的计算商品爆款指数的方法及系统。

背景技术

目前主流电商平台商品销售热度衡量维度仅有销售量、销售额等拆分数据，商品热销程度仅有销量、销售额从高到低、从低到高排序功能，在视觉表现形式上仅有热销标签icon。

热销的概念是累积销售量。通常所说的爆款商品是指在商品销售中，供不应求，销售量很高的商品，简单地说，即卖的很多，人气很高。通常情况下，人们将爆款与热销混为同一概念。但本申请发明人在长期的主流电商服务过程中发现，所谓爆款实际与热销有显著不同，爆款更具有时效性和单位时间销量爆发性，同时爆款商品往往出现供不应求现象，具有超高的库存消耗速率。而目前的主流电商平台，用户只能看得到累积销售总量、累积销售总额，或者只看到视觉样式相同但无法判断近期热销程度，因此并不能准确且简单快速的识别符合时效性的爆款商品。

专利文献CN104517224A，公开日2015.04.15，公开了一种网络热销商品的预测方法，包括：网络热销商品逻辑控制模块M3控制数据获取接口模块M1根据需求获取所需预测的商品列表；网络热销商品逻辑控制模块M3控制数据获取接口模块M1读取列表中所有商品的历史访问、成交数据，并结构化；网络热销商品逻辑控制模块M3控制参数智能设置模块M4根据历史数据，自动设置热销商品预测所需的参数；网络热销商品逻辑控制模块M3控制预测模块M5根据历史数据和参数智能设置模块M4设置的预测参数，预测各商品的热销指数；网络热销商品逻辑控制模块M3控制排名输出模块M2，根据预测模块计算得到的热销指数对各个商品进行排序。优点是：从时间维度出发，根据影响力随时间指数衰减的特性，利用电子商务系统中商品的各次访问成交信息对未来成交量进行预测，本发明的通用性强，能预测目前没有热销但将会热销的商品。但是该专利仍然没有解决如何筛选符合时效性的爆款商品的问题。

因此亟需一种方法，以帮助用户在线上电商平台购物希望在同类型商品中选择爆款商品时，更直观的找到爆款商品。避免用户只看得到累积销售总量、累积销售总额，或者只看到视觉样式相同但无法判断近期热销程度的情况。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中的不足，提供一种具有时效性的计算商品爆款指数的方法。

本发明的再一的目的是，提供一种具有时效性的计算商品爆款指数的系统。

为实现上述第一个目的，本发明采取的技术方案是：

一种具有时效性的计算商品爆款指数的方法，采用的计算公式为：θbst＝βval×γamt×λinvt×100％，其中，θbst表示爆款指数，βval表示实效性销售额系数，γamt表示实效性销量系数，λinvt表示实效性库存消耗系数；

βval的计算公式为：βval＝SUM(D1val to Dxval)/TOTALstore-val，其中SUM(D1val to Dxval)表示欲计算爆款指数的商品在一个时段的起点至截点的销售总额，TOTALstore-val表示所述时段内所有商品的销售总额；