(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211243829.5 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 江苏云机汇软件科技有限公司 地址 210012 江苏省南京市雨 花台区安德 门大街57号8幢701室 (72)发明人 沈祥进　 (74)专利代理 机构 北京达友众邦知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11904 专利代理师 杨艳峰 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于云计算大数据的品牌营销软件管 理方法 (57)摘要 本发明涉及云计算技术领域， 具体地说， 涉 及一种基于云计算大数据的品牌营销软件管理 方法。 其包括步骤S1、 商家采集顾客购买的商品 的信息， 确定顾客购买的商品类型以及商品数量 以及步骤； S2、 根据顾客购买的商品类型以及商 品数量， 计算出顾客购买该商品所处的阶段， 确 定该商品所关联的商品， 并存入数据库。 本发明 中， 根据顾客购买的商品信息， 推断出顾客购买 该商品所处的阶段， 并根据购买的商品信息以及 所处阶段分析出顾客所购买的商品所关联的商 品， 定时给客户发送对应的推荐商品信息， 提供 商品与顾 客的适配信息， 从而增加商品联动营销 方案， 提高商品营销多样性， 预测顾客购买需求， 在对应时间内， 为顾客 提供合适的商品类型。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115510329 A 2022.12.23 CN 115510329 A 1.一种基于云计算大 数据的品牌营销软件管理方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1、 商家采集顾客购买的商品的信息， 确定顾客购买的商品类型以及商品数量； S2、 根据顾客购买的商品类型以及商品数量， 计算出顾客购买该商品所处的阶段， 确定 该商品所关联的商品， 并存 入数据库； S3、 结合顾客购买该商品所处的阶段， 并分析该商品所关联的商品中与顾客需求保持 一致的关联商品， 预测顾客后期想要购买的商品， 并比对商家库存中的商品与关联商品； S4、 定时给客户发送对应的商品信息， 并提供商品与顾客的适配信息； S5、 接收顾客反馈信息， 比对计算结果； S6、 根据对比结果， 得出计算差异， 及时更新数据库， 并根据反馈结果提供对应的新商 品类型。 2.根据权利要求1所述的基于云计算大数据的品牌营销软件管理方法， 其特征在于： 所 述S1采集顾客购买的商品的信息的采集方法如下 所示： S1.1、 结合后台购买信息， 提取顾客同一时期所购买的商品信息； S1.2、 判断同一顾客购买的商品类型， 分析 各个商品是否存在单一 性； S1.3、 将其中存在单一 性的商品进行 标注， 后期进行商品关联时对这些商品不做考虑。 3.根据权利要求2所述的基于云计算大数据的品牌营销软件管理方法， 其特征在于： 所 述S1.2中单一 性分析采用单一 性判断算法， 其 算法公式如下 所示： 其中， ℉为单一性比率， ω为单一性常数， 为商品个数， 通常为1， 为该商品所关联的 商品总数， f(x)为单一性计算函数， x单一性比值， F为单一性比率阈值， 当单一性比率℉比 上单一性比率阈值F不小于1时， 单一性计算函数f(x)输出为0， 表明此时该商品具有单一 性， 当单一性比率℉比上单一性比率阈值F小于1时， 单一性计算函数f(x)输出为1， 表 明此 时该商品不具有单一 性。 4.根据权利要求1所述的基于云计算大数据的品牌营销软件管理方法， 其特征在于： 所 述S2中确认关联的商品方法包括如下步骤： S2.1、 分析购买的商品适 合的人群； S2.2、 根据购买商品类型， 同时分析购买该商品的顾客 不同时期的需求； S2.3、 得出同一类型且适应不同阶段的商品， 剔除顾客之前 所处阶段 所对应的商品； S2.4、 并将剔除后其余商品按照时间先后进行标注， 依次标记为顾客初始购买商品所 关联的商品。 5.根据权利要求1所述的基于云计算大数据的品牌营销软件管理方法， 其特征在于： 所 述S3识别商家库存是否有与之对应的商品的方法如下： S3.1、 结合关联商品的使用效果， 判断关联商品所 具有的特 征点； S3.2、 调取商家商品数据库信息， 并与关联商品所 具有的特 征点进行比对； S3.3、 根据比对结果分析 出数据库与关联商品最贴合的数据库商品。 6.根据权利要求5所述的基于云计算大数据的品牌营销软件管理方法， 其特征在于： 所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115510329 A 2述S3.2中关联商品特 征点比对方法采用特 征点比对算法， 其 算法公式如下： A＝[a1， a2， ...， an]； B＝[b1， b2，…， bm]； 其中， A为关联商品各个特征点集合， a1至an为关联商品的各个特征点， B为商家数据库 商品各个特征点集合， b1至bm为商家数据库商品的各个特征点， f(C)为商家数据库商品各个 特征点集合B与关联商品各个特征点集合A的映射函数， C为比对重合率， 为比对重合率阈 值， 当比对重合率C小于比对重合率阈值 映射函数f(C)输出为0， 表明该商家数据库选取 的数据库商品的特征点与关联商品特征点不重合， 当比对重合率C不小于比对重合率阈值 映射函数f(C)输出为1， 表明该商家数据库选取的数据库商品 的特征点与关联商品特征 点重合。 7.根据权利要求1所述的基于云计算大数据的品牌营销软件管理方法， 其特征在于： 所 述S4中提供商品与顾客的适配信息的方法如下 所示： S4.1、 按时向顾客推荐关联商品； S4.2、 根据关联商品所 具有的特 征点， 得出该关联商品的有利效果； S4.3、 将关联商品的有利效果绑定关联商品一并推荐给顾客。 8.根据权利要求1所述的基于云计算大数据的品牌营销软件管理方法， 其特征在于： 所 述S5中接收顾客反馈信息， 比对计算结果方法如下： S5.1、 追踪顾客接收推荐信息后的反馈信息； S5.2、 判断顾客是否在对应时间内购买了该关联商品； S5.3、 对未购买该关联商品的顾客 提供的反馈信息进行比对， 判断计算结果。 9.根据权利要求1所述的基于云计算大数据的品牌营销软件管理方法， 其特征在于： 所 述S6中更新数据库的方法如下： S6.1、 根据对比结果， 对 对比存在误差的关联商品进行 标识； S6.2、 同时根据顾客反馈的信息， 分析顾客当前时期与计算结果； S6.3、 分析 出误差原因， 并根据顾客反馈的信息及时调取商品数据库中的对应商品。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115510329 A 3