[发明专利]主播预测系统

说明书

本发明涉及电商领域。主播预测系统，通过计算给出主播的销售总额预测值、销售量预测值、不同佣金比例下直播的坑位费。本发明可使商家对主播的直播价值进行预估，通过合理设置坑位费和佣金比例，有效保证商家的利益，减少出现亏本赚吆喝的情况。

技术领域

本发明涉及电商领域，具体涉及直播带货。

背景技术

直播带货是如今电商领域最为火热的营销方式之一，越来越多的人开始涌入到直播行业当中。

目前直播带货的有偿合作方式主要有两种：一种是纯佣金形式，即卖了多少货，对应提多少成的佣金；另一种是坑位费+佣金的形式，即不管卖了多少货，只要上架，就支付一定费用，一旦卖出，再根据卖了多少货，对应提取佣金。而第二种有偿合作方式更为常见，特别是大主播、红人主播。

这些坑位费小到几千，多到上万，是一笔不小的支出。一旦销售结果不理想，势必会亏本赚吆喝，增加企业负担。

发明内容

本发明的目的在于提供主播预测系统，以解决上述技术问题。

本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：

主播预测系统，其特征在于，通过计算给出主播的销售总额预测值、销售量预测值、不同佣金比例下直播的坑位费。本发明可使商家对主播的直播价值进行预估，通过合理设置坑位费和佣金比例，有效保证商家的利益，减少出现亏本赚吆喝的情况。

主播预测系统根据根据主播的自身参数、主播的最近几场直播的效益情况、所选用的直播平台、产品的数据参数等计算销售总额预测值、销售量预测值。本专利在计算的时候，不仅考虑了主播的自身参数，还将产品的数据参数加入，预测结果更为准确。

不同佣金比例下的坑位费上限＝[(销售总额预测值-佣金比例*销售总额预测值-商品成本*销售量预测值)*系数1+销售量预测值*系数2]/系数1；

销售总额预测值＝商品定价*主播最近几场直播的销售量的平均值*综合参数；

综合参数＝价格参数*在线参数*粉丝参数*客单参数；

价格参数根据所选用的直播平台和产品的数据参数确定；

在线参数＝主播最近几场直播的在线人数的平均值/系数3；

粉丝参数根据主播的自身参数和产品的数据参数确定；

客单价参数＝主播最近几场直播的客单价的平均值/系数4。

价格参数、粉丝参数以及各系数可以是人为预设在系统里面的，也可以是系统通过自主学习保存获得的，还可以是系统从第三方获取的。不同佣金比例下的坑位费上限是商家收益为0的情况下计算出的佣金比例对应的可给出的坑位费的最大值，如果实际给出的坑位费大于坑位费上限，差额部分为商家本次直播的预测损失，如果实际给出的坑位费小于坑位费的上限，差额部分为商家本次直播的预测利润。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面进一步阐述本发明。

主播预测系统，通过计算给出主播的销售总额预测值、销售量预测值、不同佣金比例下直播的坑位费。本发明可使使用者对主播的直播价值进行预估，通过合理设置坑位费和佣金比例，有效保证商家的利益，减少出现亏本赚吆喝的情况。主播预测系统根据根据主播的自身参数、主播的最近几场直播的效益情况、所选用的直播平台、产品的数据参数等计算销售总额预测值、销售量预测值。本专利在计算的时候，不仅考虑了主播的自身参数，还将产品的数据参数加入，预测结果更为准确。