[发明专利]一种基于大数据加速分析商品的方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据加速分析商品的方法及系统，该方法包括：采集试穿数据和流量数据；对试穿数据和所述流量数据进行有效性验证；将通过验证的试穿数据和流量数据分配至不同的分析引擎生成用于辅助决策的分析数据，其中，分析数据至少包括客流变化数据和销售趋势数据。根据本发明公开的方法及系统可以基于大数据分析，从而更准确对消费者所产生的试穿数据、销售数据、以及店铺的客流情况等进行实时分析，进而从多个分析维度去为商品企划人员开发新品和营销方案提供决策依据，有助于企划人员直观知晓各店铺的客流，为商品企划人员制定引流方案提供参考和依据。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于大数据加速分析商品的方法及系统。

背景技术

随着大数据的发展，商户越来越希望通过消费者的行为数据的分析，了解消费者，为开发新产品和营销方案提供决策的依据。目前，市面已存在有多种消费者的行为数据分析方式，例如采用自动采集试衣商品和用户卡数据，从而向顾客提供个性化交叉销售和向上销售建议。

但是，在这种系统中，仅对单个商店的试衣数据进行采集，无法对整个门店的其它数据进行采集和分析，进而无法直观的提供店铺运营状态数据分析以及无法为品牌方提供商品投放的精准企划决策。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于大数据加速分析商品的方法及系统，能够基于大数据分析，从而更高效准确对消费者所产生的试穿数据、销售数据、以及店铺的客流情况等进行实时分析，进而从多个分析维度去为商品企划人员开发新品和营销方案提供决策依据，有助于企划人员直观知晓各店铺的客流，为商品企划人员制定引流方案提供参考和依据。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于大数据加速分析商品的方法，该方法包括：采集试穿数据和流量数据；对所述试穿数据和所述流量数据进行有效性验证；将通过验证的试穿数据和流量数据分配至不同的分析引擎生成用于辅助决策的分析数据，其中，所述分析数据至少包括客流变化数据和销售趋势数据。

在一些实施方式中，流量数据包括第一流量数据和第二流量数据，所述采集流量数据包括：通过摄像头获取用于人流量计数的第一流量数据；通过红外探测设备获取用于客流计数的第二流量数据；其中，所述摄像头和所述红外探测装备具有相同的店铺编码。

在一些实施方式中，试穿数据包括试穿开始时间和试穿结束时间，所述采集试穿数据包括：在商品上配置商品标签，其中，所述商品标签至少包括用于标识商品类别的SKU信息和与所述SKU信息具有关联关系的EPC码；记录扫描所述EPC码的时间信息；根据预置的参数阈值和所述时间信息确定试穿开始时间和试穿结束时间；将所述EPC码、试穿开始时间和试穿结束时间形成映射关系存储至EPC列表。

在一些实施方式中，分析引擎包括销售分析引擎，将通过验证的试穿数据和流量数据分配至不同的分析引擎生成用于辅助决策的分析数据，包括：将通过验证的试穿数据分配至销售分析引擎；获取销售数据；通过所述销售分析引擎将所述销售数据和试穿数据进行处理生成试穿转化率；根据预置的平衡条件和所述试穿转化率计算试穿等比因子；根据所述试穿等比因子和所述试穿数据生成销售趋势热度比率；通过预置的排序条件对所述销量趋势热度比率进行筛选生成销售趋势分析数据。

在一些实施方式中个，销售趋势分析数据包括潜在爆款分析数据，所述根据所述试穿等比因子和所述试穿数据生成销售趋势热度比率，包括：根据统计的不同类别SKU信息的总试穿次数M、试穿转化率R和试穿对比因子P根据如下公式计算生成销售趋势热度比率：销售趋势热度比率＝M/P+(100-R)；通过预置的排序条件对所述销量趋势热度比率进行筛选生成潜在爆款分析数据。