[发明专利]KOL带货能力属性的智能化计算方法及装置

权利要求书

1.一种KOL带货能力属性的智能化计算方法，其特征在于，所述方法包括：

获取某一KOL的某一带货视频在某一目标时间段内对所述带货视频所带货销售的目标商品的贡献数据；

根据所述目标商品在所述目标时间段内的总商品数据以及所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的所述贡献数据，计算所述KOL的带货能力属性；

其中，所述KOL为若干个KOL中的任一KOL，所述目标商品为所述KOL通过带货视频带货销售的多个商品中的任一商品，所述带货视频为所述KOL发布的用于带货销售所述目标商品的所有带货视频中的任一带货视频。

2.根据权利要求1所述的KOL带货能力属性的智能化计算方法，其特征在于，所述根据所述目标商品在所述目标时间段内的总商品数据以及所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的所述贡献数据，计算所述KOL的带货能力属性之后，所述方法还包括：

获取与所述带货视频对应的带货能力属性修正数据；

根据获取到的所述带货能力属性修正数据，对计算出的所述KOL的带货能力属性执行修正操作，得到所述KOL的修正后的带货能力属性；

其中，所述带货能力属性修正数据包括所述带货视频的曝光总时长、所述带货视频的发布总时长以及所述KOL的达人属性数据中的一种或多种的组合。

3.根据权利要求1或2所述的KOL带货能力属性的智能化计算方法，其特征在于，所述根据所述目标商品在所述目标时间段内的总商品数据以及所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的所述贡献数据，计算所述KOL的带货能力属性，包括：

计算所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的所述贡献数据与所述目标商品在所述目标时间段内的总商品数据的比值，得到所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的贡献占比；

将计算出的所述贡献占比确定为所述KOL的带货能力属性；或者，

分析所述贡献占比所对应的贡献等级，并将分析出的所述贡献等级确定为所述KOL的带货能力属性。

4.根据权利要求3所述的KOL带货能力属性的智能化计算方法，其特征在于，所述贡献数据包括所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的销售贡献数据、浏览贡献数据以及转化贡献数据中一种或多种的组合；

其中，所述根据所述目标商品在所述目标时间段内的总商品数据以及所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的所述贡献数据，计算所述KOL的带货能力属性之前，所述方法还包括：

确定所述贡献数据的数据类别，并根据所述数据类别采集所述目标商品在所述目标时间段内与所述数据类别相匹配的总商品数据，作为所述目标商品在所述目标时间段内的总商品数据。

5.根据权利要求4所述的KOL带货能力属性的智能化计算方法，其特征在于，所述计算所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的所述贡献数据与所述目标商品在所述目标时间段内的总商品数据的比值，得到所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的贡献占比，包括：

当所述数据类别包括至少两种类别时，对于每种所述数据类别，计算所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的目标贡献数据与所述目标商品在所述目标时间段内的目标总商品数据的比值，得到该数据类别的贡献占比，并确定该数据类别对应的权重值，以及，计算该数据类别的贡献占比与该数据类别对应的权重值的乘积，得到该数据类别对应的乘积，其中，所述目标贡献数据与所述目标总商品数据均与该数据类别相匹配；

对所有所述数据类别对应的乘积执行求和操作，得到所述带货视频在所述目标时间段内对所述目标商品的贡献占比。

6.根据权利要求1-5任一项所述的KOL带货能力属性的智能化计算方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述KOL的带货视频集合中带货视频所带货销售的所有商品，并按照商品类别对获取到的所有所述商品执行分类操作，得到多个不同商品类别的商品集合；

对于任一商品类别的商品集合，计算该商品集合中所有商品对应的带货视频的贡献占比，并根据该商品集合中所有商品对应的带货视频的贡献占比确定所述KOL针对该商品类别的贡献占比。