CN119494672A 基于跨平台设计同步的营销方法 （北京森博明德营销科技股份有限公司）

司本发明提供一种基于跨平台设计同步的营获取客户在每个平台的数量与每个平台的平台跃系数，并对每个平台的客户活跃趋势进行预2步骤1：获取客户在一个平台的近一周的登录数据计算客户的日均在线时长和新增客个产品的内容风格与平台风格特征的特征重合率，根据特征重合率选择产品风格特征类活跃度的计算公式为：Dhy=a1来Tdj+a2*Qhd+a3*Gml其中，Dhy为客户活跃度，3所述对每个平台的客户活跃趋势进行预测的计算公式为：yqs=Qkh-yxei⃞其中，ST1(i),ST2(i),.,ST5(i),TZ(i),Na(i)分别表示第i个作为初始质心的数据节点的年;对于每个平台用户的特征，计算它到每个初始质心的距离，并将d(i,j)表示第i个初始质心和第j个数据节点之间的距离，ST1(i),ST2(i),.,ST5(i),TZ(i),Na(i)分别表示第j个作为初始质心的数据节点的4的质心的特征数据，第个质心特征数据的更新公式为；其中，m表示分配给第i个质心的数据节点的数量，ST1(i)aa,…,ST5(i)aa,TZ(i)as,Na(i)as根据每个平台的客户活跃系数、潜在客户数量与客户活跃趋势分配所述计算每个产品的内容风格与平台风格特征重合率的步骤为：其5所述产品热门指数的计算公式为：Qre=Hzh*log(Hrd+1)其中，Qre为产品热门指6[0003]现有技术中的，公开号为CN110807664A公开了一种跨平台的客户营销方法和装步骤1：获取客户在一个平台的近一周的登录数据计算客户的日均在线时长和新7过计算产品热门指数筛选出热门产品名称作为主Dhy=a1来Tdj+a2*Qhd+a3*Gml其中，Dhy为客户活跃度，a1,a2,a3分别为日均所述对每个平台的客户活跃趋势进行预测的计算公式为：yqs=Qkh-yxei⃞其8把基本信息、登录数据形成特征数据集：[ST1,ST2,…,ST5,TZ,Nal其中，ST1(i),ST2(i),.,ST5(i),TZ(i),Na(i)分别表示第i个作为初始质心的数据节点的年;d(i,j)表示第i个初始质心和第j个数据节点之间的距离，ST1(i),ST2(i),.,ST5(i),TZ(i),Na(i)分别表示第j个作为初始质心的数据节点的用户的年龄、性别、收入、平台使用时长、注册时间、在线时长、在线次数，9ib为第ib个平台，Ba,Bb,BC分别为潜在客户数量、客户活跃趋势、客户活跃系数所占权所述计算每个产品的内容风格与平台风格特征重合率的步骤为：为1时代表以客户活跃系数为依据划分的平台类型，ie为2时所述产品热门指数的计算公式为：Qre=Hzhzlog(Hrd+1)其中，Qre为产品热或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。对位置关系也可能相应地改变。步骤1：获取客户在一个平台的近一周的登录数据计算客户的日均在线时长和新Dhy=a1来Tdj+a2*Qhd+a3*Gml其中，Dhy为客户活跃度，a1,a2,a3分别为日均所述对每个平台的客户活跃趋势进行预测的计算公式为：yqs=Qkh-yxei⃞其把基本信息、登录数据形成特征数据集：[ST1,ST2,…,ST5,TZ,Nal其中，ST1(i),ST2(i),.,ST5(i),TZ(i),Na(i)分别表示第i个作为初始质心的数据节点的年;d(i,j)表示第i个初始质心和第j个数据节点之间的距离，ST1(i),ST2(i),.,ST5(i),TZ(i),Na(i)分别表示第j个作为初始质心的数据节点的用户的年龄、性别、收入、平台使用时长、注册时间、在线时长、在线次数，ib为第ib个平台，Ba,Bb,BC分别为潜在客户数量、客户活跃趋势、客户活跃系数所占权[0042]每个平台都有其独特的用户群体和设计风格。平台的风格特征可能包括界面色所述计算每个产品的内容风格与平台风格特征重合率的步骤为：过计算产品热门指数筛选出热门产品名称作为主[0048]将平台根据客户活跃系数、潜在客户数量与客户活跃趋为1时代表以客户活跃系数为依据划分的平台类型