本发明涉及旅游产品领域，尤其涉及基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法、电子设备、存储介质。
背景技术：
旅游产品作为一种典型的服务类产品，涉及交通、景区、住宿、导游等多个方面，客户出游需求和喜好较难把控，需要对用户行为进行充分挖掘来找出客户的兴趣点，才能增加营销的成功率。同时，旅行产品又是相对低频的产品，客户出游时间很难判断，把控营销时机很关键，否则适得其反。并且，旅游产品通常客单价较高，客户下单行为普遍相对谨慎，服务体验是影响下单的关键因素，有品质感的售前体验有助于提升营销成功率。
因此，急需一种旅游产品营销方法，解决旅游产品客户兴趣点难捕抓、出游时间难判断、服务体验要求高等问题。
技术实现要素：
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，解决了旅游产品客户兴趣点难捕抓、出游时间难判断、服务体验要求高等问题。
本发明提供基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，包括以下步骤：
计算活跃度得分，通过对用户线上行为的数据分析，建立数据模型，通过所述数据模型计算用户的活跃度得分；
推荐旅游产品，根据所述活跃度得分划分用户活跃度等级，针对不同活跃度等级的用户针对性的进行旅游产品的推荐和互动。
进一步地，所述数据模型为rfe模型。
进一步地，所述计算活跃度得分步骤中，所述rfe模型是根据用户最近一次访问时间、访问频率和页面互动度，计算得出rfe得分。
进一步地，所述推荐旅游产品步骤中，根据所述rfe得分划分用户活跃度等级。
进一步地，所述用户活跃度等级包括活跃成熟、活跃成长、活跃潜力、活跃初级、沉默成熟、沉默成长、沉默潜力、沉默初级。
进一步地，所述活跃成熟对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，3分，3分或2分，所述活跃成长对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，3分，1分，或3分，2分，3分或2分或1分，所述活跃潜力对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，1分，3分或2分，所述活跃初级对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，1分，1分，所述沉默成熟对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，3分，3分或2分，所述沉默成长对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，3分，1分，或2分或1分，2分，3分或2分或1分，所述沉默潜力对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，1分，3分或2分，所述沉默初级对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，1分，1分。
进一步地，所述推荐旅游产品步骤中，若所述用户活跃度等级为活跃成熟、活跃成长，则进行相对密集的营销信息推送；若所述用户活跃度等级为活跃潜力，则进行用户回访频率的提升；若所述用户活跃度等级为活跃初级，则只在大型活动时营销推送；若所述用户活跃度等级为沉默成熟、沉默成长、沉默潜力，则减少推送频率，提升优惠力度；若所述用户活跃度等级为沉默初级，则只在大型活动时营销推送。
进一步地，若所述用户活跃度等级为活跃成熟，则推送的营销信息包括形象商品和品牌活动；若所述用户活跃度等级为活跃成长，则推送的营销信息包括促销商品和折扣活动；若所述用户活跃度等级为活跃潜力，则通过活动邀请、精准广告投放、会员活动推荐提升回访频率。
一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明提供基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，包括以下步骤：计算活跃度得分，通过对用户线上行为的数据分析，建立数据模型，通过数据模型计算用户的活跃度得分；推荐旅游产品，根据活跃度得分划分用户活跃度等级，针对不同活跃度等级的用户针对性的进行旅游产品的推荐和互动。本发明涉及一种电子设备和存储介质，用于执行基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法。本发明解决了旅游产品客户兴趣点难捕抓、出游时间难判断、服务体验要求高等问题，通过对旅游营销机制的创新和系统化，来实现在恰当的营销时机，通过有品质感的营销方式推送客户感兴趣的产品。通过大数据技术分析客户线上行为，计算客户的出游活跃度，整合旅行社线上和线下营销资源，在客户有需求的当下及时提供精准的一对一旅游咨询服务，提高二次营销成功率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法流程图；
图2为本发明的用户活跃度等级分组汇总及营销策略推荐。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
旅游产品实质上是一种服务，有其独特的产品特性，包括出游时间和目的地等，这些特性的相关数据很难在转化或者交易前被捕获，导致二次营销时往往很难在有限的时间内获得客户的认可，转化率低。针对这些特点，本发明通过对客户线上行为的数据分析，建立数据模型-rfe模型，根据客户群活跃度来推荐旅游产品，消除客户的疑虑，提高交易成功率。具体的，基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，如图1所示，包括以下步骤：
计算活跃度得分，通过对用户线上行为的数据分析，建立数据模型，通过数据模型计算用户的活跃度得分；本实施例中，数据模型为rfe模型，rfe模型基于用户的普通行为(非转化或交易行为)产生，使用三个维度做价值评估。rfe模型是根据用户最近一次访问时间r(recency)、访问频率f(frequency)和页面互动度e(engagements)，计算得出rfe得分。其中，最近一次访问时间r(recency)为用户最近一次访问或到达网站的时间，访问频率f(frequency)为用户在特定时间周期内访问或到达的频率，页面互动度e(engagements)中互动度的定义可以根据不同企业的交易情况而定，例如可以定义为页面浏览量、下载量、视频播放数量等。
在rfe模型中，由于不要求用户发生交易，因此可以做未发生登录、注册等匿名用户的行为价值分析，也可以做实名用户分析。该模型常用来做用户活跃分群或价值区分，可用于内容型(例如论坛、新闻、资讯等)企业的会员分析。
推荐旅游产品，根据rfe得分划分用户活跃度等级，针对不同活跃度等级的用户针对性的进行旅游产品的推荐和互动，二次营销的成功率往往比较高。
如图2所示，用户活跃度等级包括活跃成熟、活跃成长、活跃潜力、活跃初级、沉默成熟、沉默成长、沉默潜力、沉默初级。
活跃成熟对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，3分，3分或2分，对应的特征为近期有访问、高频、高互动，主观描述为出游决策期/近期密集访问/认真比对产品/了解产品细节/最接近转化的客群，影响转化因素为干扰因素多源于自身，视客户假期、出游天数、预算与产品匹配情况而定，营销策略为可以进行相对密集的营销信息推送(形象商品和品牌活动)。
活跃成长对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，3分，1分，或3分，2分，3分或2分或1分，对应的特征为近期有访问、高频、低互动 中频，主观描述为出游决策期/访问勤快或对某一产品兴趣浓厚/可能仍在不同平台间纠结/相对容易转化的客群，影响转化因素为出游平台间纠结/自身因素，营销策略为可以进行相对密集的营销信息推送(促销商品/折扣活动)。
活跃潜力对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，1分，3分或2分，对应的特征为近期有访问、低频、高互动，主观描述为出游决策期/偶然间访问/对当前浏览的产品内容感兴趣/预计初级用户居多无法促成后续访问/需要进一步培养和引导，影响转化因素为品牌信任度/各平台促销力度/自身因素，营销策略为重点做用户回访频率的提升，通过活动邀请、精准广告投放、会员活动推荐提升回访频率。
活跃初级对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，1分，1分，对应的特征为近期有访问、低频、低互动，主观描述为出游决策期/偶然间访问/对当前浏览的产品内容兴趣一般，营销策略尽量只在大型活动时营销推送。
沉默成熟对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，3分，3分或2分，对应的特征为近期无访问、高频、高互动，主观描述为曾经有过密集访问/认真对比了产品并了解相关细节，营销策略尽量只在减少推送频率，提升优惠力度。
沉默成长对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，3分，1分，或2分或1分，2分，3分或2分或1分，对应的特征为近期无访问、高频、低互动 中频，主观描述为访问勤快或对某一产品兴趣浓厚/可能仍在不同平台间纠结，营销策略尽量只在减少推送频率，提升优惠力度。
沉默潜力对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，1分，3分或2分，对应的特征为近期无访问、低频、高互动，主观描述为曾经偶然间访问/对当前浏览的产品内容感兴趣/但无法促成后续访问，营销策略尽量只在减少推送频率，提升优惠力度。
沉默初级对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，1分，1分，对应的特征为近期无访问、低频、低互动，主观描述为曾经偶然间访问/对当前浏览的产品内容兴趣一般，尽量只在大型活动时营销推送。
客户感兴趣点把握准确，基于大数据技术充分挖掘分析客户喜好，营销成功率高；营销时机准确，营销时间点是客户有出游需求的当下，营销成功率高；营销方式客户好感度高，精准的1对1旅游咨询服务，营销成功率高。
一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中程序被存储在存储器中，并且被配置成由处理器执行，程序包括用于执行基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法。
本发明提供基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，包括以下步骤：计算活跃度得分，通过对用户线上行为的数据分析，建立数据模型，通过数据模型计算用户的活跃度得分；推荐旅游产品，根据活跃度得分划分用户活跃度等级，针对不同活跃度等级的用户针对性的进行旅游产品的推荐和互动。本发明涉及一种电子设备和存储介质，用于执行基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法。本发明解决了旅游产品客户兴趣点难捕抓、出游时间难判断、服务体验要求高等问题，通过对旅游营销机制的创新和系统化，来实现在恰当的营销时机，通过有品质感的营销方式推送客户感兴趣的产品。通过大数据技术分析客户线上行为，计算客户的出游活跃度，整合旅行社线上和线下营销资源，在客户有需求的当下及时提供精准的一对一旅游咨询服务，提高二次营销成功率。
以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。
1.基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，其特征在于，包括以下步骤：
计算活跃度得分，通过对用户线上行为的数据分析，建立数据模型，通过所述数据模型计算用户的活跃度得分；
推荐旅游产品，根据所述活跃度得分划分用户活跃度等级，针对不同活跃度等级的用户针对性的进行旅游产品的推荐和互动。
2.如权利要求1所述的基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，其特征在于：所述数据模型为rfe模型。
3.如权利要求2所述的基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，其特征在于：所述计算活跃度得分步骤中，所述rfe模型是根据用户最近一次访问时间、访问频率和页面互动度，计算得出rfe得分。
4.如权利要求3所述的基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，其特征在于：所述推荐旅游产品步骤中，根据所述rfe得分划分用户活跃度等级。
5.如权利要求3所述的基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，其特征在于：所述用户活跃度等级包括活跃成熟、活跃成长、活跃潜力、活跃初级、沉默成熟、沉默成长、沉默潜力、沉默初级。
6.如权利要求5所述的基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，其特征在于：所述活跃成熟对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，3分，3分或2分，所述活跃成长对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，3分，1分，或3分，2分，3分或2分或1分，所述活跃潜力对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，1分，3分或2分，所述活跃初级对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为3分，1分，1分，所述沉默成熟对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，3分，3分或2分，所述沉默成长对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，3分，1分，或2分或1分，2分，3分或2分或1分，所述沉默潜力对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，1分，3分或2分，所述沉默初级对应的最近一次访问时间、访问频率和页面互动度得分分别为2分或1分，1分，1分。
7.如权利要求5所述的基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，其特征在于：所述推荐旅游产品步骤中，若所述用户活跃度等级为活跃成熟、活跃成长，则进行相对密集的营销信息推送；若所述用户活跃度等级为活跃潜力，则进行用户回访频率的提升；若所述用户活跃度等级为活跃初级，则只在大型活动时营销推送；若所述用户活跃度等级为沉默成熟、沉默成长、沉默潜力，则减少推送频率，提升优惠力度；若所述用户活跃度等级为沉默初级，则只在大型活动时营销推送。
8.如权利要求7所述的基于大数据用户行为的旅游产品二次营销方法，其特征在于：若所述用户活跃度等级为活跃成熟，则推送的营销信息包括形象商品和品牌活动；若所述用户活跃度等级为活跃成长，则推送的营销信息包括促销商品和折扣活动；若所述用户活跃度等级为活跃潜力，则通过活动邀请、精准广告投放、会员活动推荐提升回访频率。
9.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。
技术总结