[发明专利]一种优惠券投放方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及优惠券投放技术，具体涉及一种优惠券投放方法及系统。

背景技术

优惠券是商家最常用的营销手段及广告方式，优惠券分为直减券、满减券和折扣券等，针对不同的店面形式又分为纸质优惠券和电子优惠券(包括手机优惠券、电子优惠券码等)，随着移动智能设备和电子支付的普及，电子优惠券正逐渐取代纸质优惠券，相比纸质优惠券，基于电子邮件、智能设备的电子优惠券具有环保、成本低、发放便捷等优点。

目前，优惠券面额都为定额优惠券，只需按照各个入驻商家指定的优惠券分发策略盲目发送给消费者，对于接收者不具有针对性发送，做不到取其所需，使用率低，营销效果差；同时这种只要入驻商家推出优惠活动，超市或商场业主就将对应优惠券分发给消费者的模式，一方面种类繁杂的优惠券会降低消费者的消费体验、不便于消费者对优惠券进行管理；另一方面这种每家优惠券都得到均等分发机会的方式，很难给超市或商场业主带来广告利润的增长。

有鉴于此，急需一种营销效果好、消费者体验效果佳、能给超市或商场业主带来更多广告利润的优惠券投放方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是设计一种营销效果好、消费者体验效果佳、能给超市或商场业主带来更多广告利润的优惠券投放方案的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是提供一种优惠券投放系统，包括：

数据库，设有用于保存商家根据其营销策略制定商品优惠券清单的优惠券库，以及保存消费者的消费信息和消费者用户信息的消费信息库；

通讯和数据交换模块，提供一种接口，通过该接口与卖场的收银系统连接，采集优惠券消费者的用户信息、购物信息以及商家根据其营销策略制定商品优惠券清单；

消费行为分析模块，利用消费信息库中大量消费者的消费行为数据对本次消费信息分析，推测出一种或多种该消费者近期最需要购买的商品；然后从优惠券库中匹配出与消费者近期最需要购买的商品匹配度高的优惠券列表；

优惠券竞价投放模块，在优惠券列表中自动选择出价最高的预设数量商家的优惠券，并发送给卖场的收银系统分发给该消费者。

在上述系统中，还包括人工智能算法和大数据分析算法模块，利用消费信息数据库中大量消费者的历史消费数据训练获得消费者模型，结合已经训练好的消费者模型和消费者本次购物信息，获得消费者特性，并根据消费者特性分析出该消费者的消费行为习惯，并从优惠券库中精准匹配出与消费者近期最需要购买的商品和其消费行为习惯匹配度最好的优惠券列表。

在上述系统中，所述消费者特性包括：

消费类型；

消费者身份；

消费能力。

在上述系统中，还包括优惠券动态竞价模块，用于统计每个商家的优惠券已投放量、优惠券使用率和对应的销售额等市场反应信息，并将其反馈给商家；

商家根据市场反应信息随时竞价，所述优惠券动态竞价模块将商家的动态竞价信息实时发送给所述优惠券竞价投放模块。

在上述系统中，还包括动态面额确定模块；

所述优惠券竞价投放模块在优惠券列表中自动选择出价最高的预设数量商家的优惠券，并将已确定的商品发送给所述动态面额确定模块；

所述动态面额确定模块根据从所述优惠券动态竞价模块获取的该商家已发放优惠券数量、已发放优惠券总额度、已发放优惠券的使用率以及销售额计算当前优惠力度下的收益情况；并根据已发放优惠券数量、已发放优惠券总额度、已发放优惠券的历史使用率以及销售额和收益情况，利用大数据算法重新计算每张优惠券面额的取值范围；

所述动态面额确定模块结合所述人工智能算法和大数据分析算法模块获得的消费行为习惯，在重新计算得到的每张优惠券面额的取值范围内，并自动匹配计算出来最适合该消费者的面额，并发送给所述优惠券竞价投放模块生成相应面额的优惠券。

本发明还提供了一种优惠券投放方法，包括以下步骤：

商家根据其营销策略制定商品优惠券清单并保存在优惠券库中；

消费者结算时，从超市或商场收银系统获取消费者的用户信息和购物信息，并保存在数据库中；

通过对该消费者的历史购物数据以及本次购物信息的分析归类，得出一种或多种该消费者近期最需要购买的商品；

根据该消费者近期最需要购买的商品从优惠券库中匹配优惠券清单，筛选出与消费者近期最需要购买的商品匹配度高的优惠券列表；

在优惠券列表中自动选择出价最高的预设数量商家的优惠券，并发送给卖场的收银系统。