本发明涉及私域流量平台，尤其涉及一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法。
背景技术：
1、随着电子商务和社交媒体的迅速发展，用户在各种平台上的行为数据变得越来越丰富且复杂。这些数据不仅包括用户的购买历史记录，还涵盖了用户的浏览记录、互动行为、社交分享等多维度的信息。传统的营销策略主要依赖于用户的静态属性和历史行为数据，这种方法难以捕捉用户行为的动态变化，导致营销精准度和用户满意度难以提升。因此，如何有效地分析和利用这些丰富的用户行为数据，构建更加精细化和个性化的营销策略，成为当前私域流量平台亟待解决的问题。
2、现有技术在用户行为分析和定向营销方面已经取得了一些进展，但仍存在诸多不足。首先，传统的定向营销方法主要依赖于静态用户属性和历史行为数据，缺乏对用户行为动态变化的实时捕捉和分析。这种方法在用户行为快速变化的情况下，难以提供准确的营销建议，导致营销效果不佳。其次，现有的用户行为预测模型大多基于简单的统计分析或浅层机器学习算法，无法充分利用多维度用户数据中的复杂关系和潜在模式，导致预测精度和可靠性不高。此外，现有的营销策略优化方法通常采用预设规则或简单的反馈机制，缺乏智能化和动态调整能力，无法根据用户行为变化和反馈数据及时优化营销策略。因此，如何提供一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的一个目的在于提出一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，本发明通过深入分析和应用用户购买频次和行为数据，实现了营销策略的精细化管理和动态优化，不仅显著提升了营销活动的精确度和效果，还改善了用户的购物体验和满意度，为私域流量平台带来了实质性的竞争优势和商业价值。
2、根据本发明实施例的一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，包括以下步骤：
3、s1、在私域流量平台上，通过嵌入式用户行为追踪技术，采集用户在私域流量平台内的多维度数据，形成的用户行为数据集；
4、s2、将采集的用户行为数据集与第三方数据源进行融合，利用数据增强技术形成的用户全面数据集；
5、s3、基于改进时序模式挖掘算法，动态提取用户全面数据集中提取用户购买频次中的短期行为波动特征、中期行为趋势特征和长期行为模式特征，构成动态行为特征数据集；
6、s4、构建用户行为预测模型，利用gnn-transformer混合模型基于动态行为特征数据集训练用户行为预测模型；
7、s5、结合用户行为预测模型输出结果，构建多层次用户画像，包括静态画像、动态画像和情境画像；
8、s6、基于用户画像和用户行为预测模型的预测结果动态优化营销策略；
9、s7、结合用户画像和当前情境，自动生成符合用户需求的营销内容，并通过私域流量平台的多渠道触达机制推送至目标用户；
10、s8、建立闭环反馈系统，实时监控和评估营销策略的实施效果，依据用户互动数据和反馈信息，动态调整和优化营销策略，优化营销效果和用户满意度。
11、可选的，所述s1包括以下步骤：
12、s11、在私域流量平台的前端和后端嵌入数据收集模块，通过api接口和脚本技术实时采集用户在私域流量平台内的各类行为数据，并构建用户行为数据收集矩阵mu,t：
13、
14、其中，mu,t表示在时间t对用户u的行为数据收集矩阵，mij表示用户ui在时间t的第j种行为数据；
15、s12、通过监控用户的购物车、订单历史和支付记录，采集用户的购买频次数据，并记录每个购买事件的时间戳ti和产品idpi；
16、s13、通过追踪用户在私域流量平台内的浏览路径、页面停留时间和点击行为，采集用户的浏览记录数据，并记录每个页面浏览事件的时间戳tj和页面idpgj；
17、s14、互动行为数据采集：通过监控用户在私域流量平台内的点赞、评论、分享和收藏等互动行为，采集用户的互动行为数据，并记录每个互动事件的时间戳tk和互动类型ik；
18、s15、通过监控用户在私域流量平台内的社交分享活动，采集用户的社交分享数据，包括分享内容、分享渠道和分享次数，并记录每个分享事件的时间戳tl和分享渠道sl；
19、s16、将购买频次数据、浏览记录数据、互动行为数据和社交分享数据进行整合，形成完整的用户行为数据集d：
20、d＝{(ti，pi)，(tj，pgj)，(tk，ik)，(tl，sl)}。
21、可选的，所述s2包括以下步骤：
22、s21、对采集的用户行为数据集d进行初步清洗和过滤，去除噪声数据和重复数据，并进行缺失值填补和数据标准化处理；
23、
24、其中，d表示初始数据集，dnoise表示噪声数据集，dclean表示清洗后的用户行为数据集；
25、
26、其中，μ为均值，σ为标准差，dnorm为标准化后的用户行为数据集；
27、s22、通过api接口或数据交换协议，从社交媒体平台和电商平台获取用户的相关行为数据，包括社交互动数据、购买历史数据和用户评价数据：
28、d3rd＝{d|d∈api1∪api2∪…∪apin}；
29、其中，d3rd表示第三方数据集，apii表示第i个第三方数据源；
30、s23、将预处理后的用户行为数据集dnorm与第三方数据源的数据进行对齐和匹配，采用唯一用户标识符ui对不同数据源中的用户进行关联匹配：
31、maligned＝{(ui，tj，dk)|ui∈u，tj∈t，dk∈d3rd∪dnorm}；
32、其中，maligned表示对齐后的数据集，u表示用户集，t表示时间集；
33、s24、利用改进的贝叶斯推断数据融合技术，将预处理后的用户行为数据集dnorm与第三方数据源的数据进行整合，形成用户全面数据集du，所述改进的贝叶斯推断数据融合技术引入用户行为的时序依赖性和购买频次特征，增强数据融合的准确性和可靠性；
34、du＝{f(maligned)｜f：maligned→du}；
35、其中，改进的贝叶斯推断数据融合函数f表示：
36、f(maligned)＝argmaxθp(maligned｜θ)p(θ)；
37、其中，θ表示模型参数，p(maligned｜θ)表示给定模型参数θ的条件下，对齐后的数据集maligned的似然性，p(θ)是模型参数θ的先验概率，argmaxθ表示寻找使后验概率p(maligned|θ)最大的参数θ；
38、通过最大化条件概率和先验概率的乘积，计算融合后的用户数据集；
39、s25、将用户全面数据集du存储在用户数据平台中，建立完整的用户数据档案。
40、可选的，所述s3包括以下步骤：
41、s31、将用户全面数据集du中的用户购买频次数据按时间窗口进行分段，形成分段数据集dseg，其中每个时间窗口长度为δt：
42、dseg＝{d|d∈du，时间段ti∈[t0+kδt，t0+(k+1)δt)}；
43、其中，k表示时间窗口的索引，t0为起始时间，ti为分段后的时间点，d表示用户的购买频次数据；
44、s32、对每个时间窗口内的用户购买频次数据进行分析，提取用户在短期内的行为波动特征fshort；
45、s33、对多个连续时间窗口内的用户购买频次数据进行趋势分析，提取用户的中期行为趋势特征fmid；
46、s34、对整个时间段内的用户购买频次数据进行模式识别，提取用户的长期行为模式特征flong；
47、s35、在提取短期行为趋势特征、中期行为趋势特征和长期行为趋势特征时，使用基于主题驱动的改进时序模式挖掘算法，改进时序模式挖掘算法综合用户行为的时序依赖性和主题信息，形成主题行为特征ftopic：
48、ftopic＝{ftp|ftp＝主题关联(fshort，fmid，flong，t)}；
49、其中，ftp表示结合主题信息后的行为特征，t表示主题集合；
50、s36、将短期行为波动特征fshort、中期行为趋势特征fmid、长期行为模式特征flong和主题行为特征ftopic进行整合，构成动态行为特征数据集fdyn：
51、fdyn＝{fshort，fmid，flong，ftopic}。
52、可选的，所述改进时序模式挖掘算法引入用户行为的时间依赖性建模，采用时序变分自编码器方法：
53、
54、其中，dt为时间t的购买频次数据，μ和σ分别为均值和标准差；
55、结合主题信息，通过lda主题模型进行关联分析：
56、
57、其中，αi表示第i个主题的权重，ti为第i个主题，关联度(ftp，ti)表示特征与主题的关联度；
58、在短期行为趋势特征、中期行为趋势特征和长期行为趋势特征的基础上，通过最大化特征在所有条件下的联合概率，得到最终的主题行为特征：
59、ftp＝argmaxfp(f|fshort，fmid，flong，t)。
60、可选的，所述s4包括以下步骤：
61、s41、将动态行为特征数据集fdyn转换为图结构数据g，其中节点表示用户和产品，边表示交互行为；
62、s42、构建用户行为预测模型，加入图神经网络层，通过邻接矩阵a和节点特征矩阵h0进行图特征提取，生成图特征向量h(l+1)：
63、
64、其中，h(l)表示第l层的节点特征矩阵，w(l)为权重矩阵，σ为激活函数，aij为邻接矩阵中的元素，cij为节点i和j之间的归一化系数，n(i)表示节点i的邻居节点集合；
65、s43、将时间信息嵌入到图特征向量中，形成时间增强特征矩阵，时间信息使得用户行为预测模型捕捉用户行为的时间依赖性和购买频次的变化趋势：
66、
67、其中，表示嵌入时间信息后的特征，αk和βk为时间嵌入的参数，tij为节点i和j之间的时间间隔，t为时间周期；
68、s44、利用图注意力网络在时间增强特征矩阵上应用注意力机制，动态调整节点间的权重，生成注意力特征向量
69、
70、其中，表示节点i和j之间的注意力分数，a为注意力机制的参数向量，||表示向量连接操作，为节点j对节点i的注意力权重，σ为激活函数；
71、s45、将图注意力网络层输出的注意力特征向量输入到transformer层，通过自注意力机制处理特征向量，捕捉长距离依赖关系，生成全局特征向量z：
72、q＝wqh(l+1)，k＝wkh(l+1)，v＝wvh(l+1)；
73、
74、z＝transformer(h(l+1))；
75、其中，q为查询矩阵，k为键矩阵，v为值矩阵，wq、wk和wv为对应的权重矩阵，dk为键向量的维度，transformer层通过自注意力机制处理长距离依赖关系，提高用户行为预测模型的全局感知能力；
76、s46、使用动态行为特征数据集fdyn中的训练集对用户行为预测模型进行训练，优化目标函数为最小化预测误差，采用adam优化器进行参数更新：
77、
78、其中，n表示训练样本数量，为预测的购买频次，yi为实际的购买频次，为预测的潜在需求，di为实际的潜在需求，λ为正则化系数，θj为用户行为预测模型参数；
79、s47、使用验证集对训练后的用户行为预测模型进行验证，计算验证误差和评估模型性能，验证指标包括均方误差和平均绝对误差。
80、可选的，所述s5包括以下步骤：
81、s51、基于用户行为预测模型的输出结果，收集和整理用户的人口统计信息，包括年龄、性别、职业和地区形成用户的静态画像pstatic；
82、s52、根据用户行为预测模型的预测结果，包括用户的行为偏好和购买频次预测，生成用户的动态画像pdynamic，行为偏好包括用户对不同类别产品的兴趣度，购买频次预测为用户行为预测模型预测的用户未来购买频次；
83、s53、结合用户的购买动机和消费情境，分析用户在不同情境下的消费行为，形成情境画像pcontext，购买动机反映用户购买某类产品的原因，消费情境描述用户在特定时间和地点的消费行为模式；
84、s54、结合用户行为预测模型的输出结果，将静态画像pstatic、动态画像pdynamic和情境画像pcontext进行整合，生成多层次用户画像pmulti：
85、pmulti＝{pstatic，pdynamic，pcontext}；
86、用户行为预测模型mpredict的输出结果用于指导和优化静态画像、动态画像和情境画像的构建过程，形成多层次用户画像pmulti。
87、可选的，所述s6包括以下步骤：
88、s61、将多层次用户画像pmulti和用户行为预测模型mpredict的预测结果作为输入数据，生成包括初步确定的产品推荐、专属优惠和个性化内容推送策略的营销策略初始方案；
89、s62、基于用户画像和预测结果利用协同过滤算法生成个性化产品推荐列表rproduct：
90、
91、其中，p表示产品，u表示当前用户，ui表示与当前用户相似的用户，wi表示权重，similarity(u，ui)表示用户之间的相似度，rating(ui，p)表示用户ui对产品p的评分；
92、s63、根据用户画像和购买频次预测结果生成个性化专属优惠策略sdiscount，包括折扣力度、优惠券和限时促销：
93、sdiscount＝{discount(p，u)|p∈rproduct}；
94、其中，discount(p，u)表示为用户u提供的产品p的专属优惠；
95、s64、利用自然语言处理技术生成个性化营销内容cpersinalized，结合用户画像和当前情境，通过多渠道触达机制推送至目标用户：
96、cpersonalized＝nlp(pmulti，context)；
97、其中，context表示当前情境，nlp技术用于生成符合用户需求的营销内容；
98、s65、通过实时监控用户对营销策略的反馈数据，使用强化学习算法动态调整和优化营销策略，优化目标函数为最大化用户参与度和转化率：
99、
100、其中，π表示策略，γ为折扣因子，rt为时间t的奖励，优化目标为在策略π下最大化累计奖励；
101、s66、定期评估优化后的营销策略，使用关键绩效指标包括点击率、转化率和用户生命周期价值，评估营销效果并进行相应调整。
102、本发明的有益效果是：
103、(1)本发明通过利用嵌入式用户行为追踪技术全面采集用户在私域流量平台上的多维度行为数据，与第三方数据源进行融合，并应用数据增强技术，大幅增强了数据的全面性和维度。此外，通过改进的时序模式挖掘算法和深度学习技术，动态提取和预测用户行为特征，显著提升了营销策略的精准度和预测的准确性。
104、(2)本发明结合用户的静态信息、行为偏好、购买动机等多维度数据，构建了包括静态画像、动态画像和情境画像在内的多层次用户画像。这种综合的用户画像使得营销策略能够更加个性化和精细化，更好地满足用户的个性需求。
105、(3)本发明利用实时监控用户对营销策略的反馈数据，并结合强化学习算法动态调整营销策略。这不仅使营销策略能够快速响应市场和用户行为的变化，还能持续优化，从而最大化用户参与度和转化率。
106、(4)本发明通过个性化的产品推荐、专属优惠和定制化的内容推送，显著提升了用户的购物体验和满意度。这种针对性和个性化的互动方式不仅增强了用户的购买意愿，还有助于提高用户粘性，增强用户对平台的忠诚度。
1.一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，其特征在于，所述改进时序模式挖掘算法引入用户行为的时间依赖性建模，采用时序变分自编码器方法：
6.根据权利要求4所述的一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，其特征在于，所述s4包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，其特征在于，所述s5包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于用户购买频次分析的私域流量平台定向营销方法，其特征在于，所述s6包括以下步骤：
