本发明涉及线上营销，具体为一种用于线上销售的营销方法。
背景技术：
1、随着电子商务的迅猛发展，线上销售的竞争愈发激烈，商家需要不断创新和优化其营销策略，以提高用户的购买转化率和客户满意度。在此背景下，基于用户行为分析的个性化推荐方法逐渐成为线上销售的重要工具之一。
2、传统的商品推荐方法往往依赖于静态的用户数据和简单的规则，难以适应用户行为的动态变化。用户在不同时间段的浏览习惯和偏好可能存在显著差异，因此，如何实时获取和分析用户的浏览数据，进而提供精准的商品推荐，成为了研究的热点。
3、本发明提出了一种基于用户浏览行为的线上销售营销方法，通过对用户心仪商品的获取、时间段的划分与历史数据分析、实时数据监测与推荐以及用户反馈的整合与调整来执行营销策略，这样不仅提高了商品推荐的个性化程度，还增强了用户的购物体验，这种基于数据驱动的营销策略，符合现代消费者对个性化服务的需求，具有广阔的应用前景。
技术实现思路
1、本发明提供了一种用于线上销售的营销方法，用于促进解决上述背景技术中所提到的问题。
2、本发明提供如下技术方案：一种用于线上销售的营销方法，包括：
3、s1、获取用户心仪商品，并将心仪商品录入意向商品集合；
4、s2、划分时间段，获取用户在每个时间段内的历史数据，并根据每个时间段的历史数据分别计算每个时间段对应的平均浏览时间；
5、历史数据具体为用户每次使用购物软件时，从开始时刻到结束时刻之间的使用时间；
6、s3、若用户打开购物软件，则根据打开时间确定所处时间段，获取用户在当前所处时间段内浏览商品的总个数和总时间，并计算用户的单个商品浏览时间；
7、根据用户当前所处时间段的单个商品浏览时间和平均浏览时间，进行商品推荐；
8、s4、根据商品推荐个数n选取商品并进行第一次推荐，获取用户在当前实际使用时间内浏览的实际商品个数判断是否将推荐商品中未浏览的商品录入预选集合；
9、s5、根据用户对推荐商品的浏览情况，对用户的相关数据进行更新；
10、相关数据包括用户的总浏览时间和平均浏览时间；
11、s6、当用户再次打开购物软件时，则根据预选集合和用户再次打开购物软件时对应的商品选取个数m进行商品推荐；
12、再次指第一次推荐后用户打开购物软件的次数。
13、可选的，所述获取用户心仪商品，并将心仪商品录入意向商品集合，包括：
14、获取用户购物车内的所有商品，并录入意向商品集合；
15、设置数量阈值a；
16、若意向商品集合内元素个数小于a，则获取用户的历史搜索关键词；
17、获取所有符合历史搜索关键词的商品，并录入意向商品集合。
18、可选的，所述划分时间段，获取用户在每个时间段内的历史数据，并根据每个时间段的历史数据分别计算每个时间段对应的平均浏览时间，包括：
19、将二十四小时划分为d个时间段，且每个时间段的时间长度均相等；
20、获取用户历史每次使用购物软件的持续时间，记为浏览时间；
21、将浏览时间录入用户浏览集合；
22、将用户浏览集合内所有浏览时间按照其在开始时刻时所处时间段划分为多个子用户浏览集合；
23、所述开始时刻为浏览时间的起始时刻；
24、随机选取子用户浏览集合作为目标集合；
25、计算目标集合内所有浏览时间的总和，记为当前目标集合的总浏览时间；
26、计算总浏览时间与目标集合内元素个数之间的比值；
27、将所述比值记为目标集合所属时间段的平均浏览时间；
28、重新选取子用户浏览集合作为新的目标集合，并计算该目标集合所属时间段的平均浏览时间；
29、当遍历完所有的子用户浏览集合，则停止选取计算。
30、可选的，所述获取用户在当前所处时间段内浏览商品的总个数和总时间，并计算用户的单个商品浏览时间，根据用户当前所处时间段的单个商品浏览时间和平均浏览时间，确定商品推荐个数n，包括：
31、若用户打开购物软件，则获取用户打开购物软件时的时刻，记为开始时间；
32、确定开始时间所处时间段，并获取所处时间段对应的子用户浏览集合；
33、将获取所处时间段对应的子用户浏览集合记为用户监测集合；
34、获取用户监测集合对应的历史的总浏览时间；
35、计算用户监测集合内每个浏览时间下的浏览商品个数的总和，记为总浏览个数；
36、计算用户监测集合的总浏览时间与总浏览个数之间的比值，记为单个商品浏览时间；
37、将用户监测集合的平均浏览时间与单个商品浏览时间的比值记为商品推荐个数n。
38、可选的，所述根据商品推荐个数n选取商品并进行第一次推荐，获取用户在当前实际使用时间内浏览的实际商品个数判断是否将推荐商品中未浏览的商品录入预选集合，包括：
39、随机选取n个意向商品集合中的商品作为预测商品；
40、将被选商品推荐给用户，并剔除意向商品集合中的被选商品；
41、获取用户当前使用购物软件的时间间隔，记为实际使用时间；
42、获取用户在实际使用时间内商品浏览个数，记为实际商品个数；
43、若实际商品个数小于n，则标记预测商品中未被浏览的商品，并录入预选集合；
44、若实际商品个数大于等于n，则不对预选集合进行录入操作。
45、可选的，所述根据用户对推荐商品的浏览情况对用户的相关数据进行更新，包括：
46、将实际使用时间录入所处时间段的子用户浏览集合；
47、重新计算当前子用户浏览集合中元素的总和，并作为当前子用户浏览集合的总浏览时间；
48、计算总浏览时间与当前子用户浏览集合内元素个数之间的比值；
49、将该比值记为当前子用户浏览集合所属时间段的平均浏览时间。
50、可选的，所述当用户再次打开购物软件时，则根据预选集合和用户再次打开购物软件时对应的商品选取个数m进行商品推荐，包括：
51、若用户再次打开购物软件，则获取用户打开购物软件时所处时刻，记为第一时间；
52、确定第一时间所处时间段，并获取所处时间段对应的子用户浏览集合；
53、将获取所处时间段对应的子用户浏览集合记为目的集合；
54、获取目的集合的总浏览时间；
55、计算目的集合内每个浏览时间下的浏览商品个数的总和，记为第一数值；
56、计算目的集合的总浏览时间与第一数值之间的比值，记为第二数值；
57、将目的集合的平均浏览时间与第二数值的比值记为商品选取个数m；
58、若预选集合内元素个数大于等于m，则获取用户每次的购买金额，并录入消费集合；
59、获取消费集合中的最大值和最小值，并记为最大金额和最小金额；
60、根据最大金额和最小金额形成用户消费能力区间，具体为最小金额为用户消费能力区间的最小值，最大金额为用户消费能力区间的最大值；
61、将预选集合内商品价格处于用户消费能力区间的所有元素录入优选集合；
62、若优选集合个数大于等于m，则随机选取m个优选集合内商品录入商品推荐集合，并将商品推荐集合内所有元素推荐给用户；
63、剔除预选集合中与商品推荐集合相同的元素；
64、若优选集合个数小于m，则将优选集合内所有元素录入商品推荐集合；
65、计算优选集合个数与m的差值，记为剩余个数k；
66、随机选取k个预选集合中未被选取的商品并录入商品推荐集合；
67、将商品推荐集合内所有元素推荐给用户；
68、剔除预选集合中与商品推荐集合相同的元素。
69、可选的，所述当用户再次打开购物软件时，则根据预选集合和用户再次打开购物软件时对应的商品选取个数m进行商品推荐，包括：
70、若预选集合内元素个数小于m，则将预选集合内所有元素录入商品推荐集合；
71、计算m与预选集合内元素个数的差值，并将该差值记为c；
72、将意向商品集合中商品价格处于用户消费能力区间内的所有元素录入合格商品区间；
73、随机选取c个合格商品集合中元素，并录入商品推荐集合；
74、将商品推荐集合内所有元素推荐给用户；
75、剔除预选集合和意向商品集合中与商品推荐集合相同的元素。
76、本发明具备以下有益效果：
77、1、该一种用于线上销售的营销方法，通过记录用户心仪商品，构建意向商品集合，能够确保推荐商品符合用户的喜好，提升用户点击率和购买率。
78、2、该一种用于线上销售的营销方法，通过利用不同时间段的历史数据，分析用户的浏览习惯和单个商品的平均浏览时间，有助于根据用户的时间段特性进行个性化推荐，增加推荐的有效性。
79、3、该一种用于线上销售的营销方法，通过实时判断用户打开购物软件时的所处时间段，根据所处时间段获取对应的用户历史浏览信息，通过历史浏览信息计算用户在当前时间段的单个商品浏览时间，并根据当前时间段的平均浏览时间和单个商品浏览时间推荐适当个数的商品给用户，通过获取用户当前所处时间段的浏览情况，并根据其当前浏览商品的时间与平均时间进行推荐，能够更好地适应用户的实时需求，提高用户体验和转化率。
80、4、该一种用于线上销售的营销方法，通过对用户浏览行为进行数据更新和优化，每次根据最新的浏览数据调整推荐模型，能够不断提高商品推荐的准确性。
81、5、该一种用于线上销售的营销方法，通过结合用户的浏览行为、消费能力、商品价格等多维度信息，确保推荐的商品不仅符合用户的浏览习惯，还能匹配用户的消费能力区间，提升转化可能性。
82、6、该一种用于线上销售的营销方法，通过获取用户对推荐商品的浏览情况，将未被浏览的商品录入预选集合，用于下次优先推荐，当预选集合内元素个数不足下次推荐时，则通过用户历史消费记录来获取用户的消费能力区间，根据用户消费能力区间优先推荐符合用户消费能力的商品进行推荐，通过对推荐商品的浏览情况进行调整，不断优化推荐商品集合，确保推荐商品集合中商品数量充足且符合用户消费能力，提升了推荐的精准度和商品展示的效率。
83、7、该一种用于线上销售的营销方法，通过将用户的浏览行为划分为多个时间段，并针对不同时段进行不同的推荐策略，能够捕捉用户的具体行为特征，从而优化推荐效果，提高推荐商品的相关性与用户满意度。
84、8、该一种用于线上销售的营销方法，通过随机选取商品预测用户行为，调整推荐策略，有助于及时纠正未命中用户兴趣的推荐商品，提升商品推荐的命中率和用户留存率。
1.一种用于线上销售的营销方法，其特征在于：包括，
2.根据权利要求1所述的一种用于线上销售的营销方法，其特征在于：所述获取用户心仪商品，并将心仪商品录入意向商品集合，包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于线上销售的营销方法，其特征在于：所述划分时间段，获取用户在每个时间段内的历史数据，并根据每个时间段的历史数据分别计算每个时间段对应的平均浏览时间，包括：
4.根据权利要求1所述的一种用于线上销售的营销方法，其特征在于：所述获取用户在当前所处时间段内浏览商品的总个数和总时间，并计算用户的单个商品浏览时间，根据用户当前所处时间段的单个商品浏览时间和平均浏览时间，确定商品推荐个数n，包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于线上销售的营销方法，其特征在于：所述根据商品推荐个数n选取商品并进行第一次推荐，获取用户在当前实际使用时间内浏览的实际商品个数判断是否将推荐商品中未浏览的商品录入预选集合，包括：
6.根据权利要求1所述的一种用于线上销售的营销方法，其特征在于：所述根据用户对推荐商品的浏览情况对用户的相关数据进行更新，包括：
7.根据权利要求1所述的一种用于线上销售的营销方法，其特征在于：所述当用户再次打开购物软件时，则根据预选集合和用户再次打开购物软件时对应的商品选取个数m进行商品推荐，包括：
8.根据权利要求1所述的一种用于线上销售的营销方法，其特征在于：所述当用户再次打开购物软件时，则根据预选集合和用户再次打开购物软件时对应的商品选取个数m进行商品推荐，包括：
