[发明专利]一种预测销售效果数据的方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种预测销售效果数据的方法，其特征在于，包括：

按照时间序列模型的输入通道获取历史市场活动周期内产生的销售效果数据；

将所述销售效果数据划分时间区间，形成时间区间序列，并确定各时间序列内所开展市场活动任务的市场活动影响因子，所述市场活动影响因子为市场活动任务对销售效果数据产生干涉的影响因子；

利用所述时间区间序列及其对应的市场活动影响因子、销售效果数据构建基于市场活动影响因子的时间序列模型；

利用所述基于市场活动影响因子的时间序列模型结合未来销售周期的市场活动任务属性信息预测未来销售周期的销售效果数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各时间序列内所开展市场活动任务的市场活动影响因子，包括：

按照竞争方市场活动、互补产品市场活动和替代产品市场活动的分类，分别收集各类市场活动的市场活动任务属性信息；

结合各类市场活动的市场活动任务属性信息确定市场活动影响因子。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述收集各类市场活动的市场活动任务属性信息，包括：

对每个待预测的线下门店，收集在预设区域内开展的各类市场活动的市场活动任务属性信息，所述预设区域为所述线下门店的预设距离范围；

所述结合各类市场活动的市场活动任务属性信息确定市场活动影响因子，还包括：

按照影响衰减规则为市场活动影响因子配置衰减系数，所述影响衰减规则为衰减系数与距离成反比。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述市场活动任务属性信息包括：市场活动周期和市场活动力度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述时间区间序列及其对应的市场活动影响因子、销售效果数据构建基于市场活动影响因子的时间序列模型，包括：

确定各时间区间的时间属性影响因子，结合所述时间属性影响因子、市场活动影响因子和销售效果数据构建基于市场活动影响因子的时间序列模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述基于市场活动影响因子的时间序列模型结合未来销售周期的市场活动任务属性信息预测未来销售周期的销售效果数据，包括：

向线下门店的用户终端提供预测系统客户端，通过客户端页面接收用户为未来销售周期的时间区间配置的市场活动任务属性信息；

服务器调用所述基于市场活动影响因子的时间序列模型，基于携带市场活动任务属性信息的所述时间区间预测销售效果数据；

基于所述销售效果数据生成页面信息，向所述客户端发送基于所述销售效果数据生成的页面信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定各时间序列内所开展市场活动任务的市场活动影响因子，包括：

通过对比的方式确定所述市场活动任务对销售效果数据的增益。

8.一种预测销售效果数据的装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，按照时间序列模型的输入通道获取历史市场活动周期内产生的销售效果数据；

影响因子模块，将所述销售效果数据划分时间区间，形成时间区间序列，并确定各时间序列内所开展市场活动任务的市场活动影响因子，所述市场活动影响因子为市场活动任务对销售效果数据产生干涉的影响因子；

模型模块，利用所述时间区间序列及其对应的市场活动影响因子、销售效果数据构建基于市场活动影响因子的时间序列模型；

预测模块，利用所述基于市场活动影响因子的时间序列模型结合未来销售周期的市场活动任务属性信息预测未来销售周期的销售效果数据。

9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器；以及，

存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法。