摘要
本发明公开了一种基于数据分析的营销内容推荐方法,包括以下步骤:获取用户的消费数据;将每个用户的消费数据形成单独的文本文档,将文本文档进行标准化并分词;形成产品营销的关键词列表,将列表中的关键词组合为查询文本;获取文本文档和查询文本之间的关联性,作为用户对产品的兴趣度;在第一推送时间向超过兴趣度阈值的用户执行第一推送,得到第一推送数据;根据消费数据及第一推送数据获得消费特征,建立网络神经模型,对第一推送中转化失败的用户的购买意向进行评估,得到用户的购买意向指数;根据第一推送数据对用户的购买意向指数进行调整,向购买意向指数达到指数阈值的用户执行第二推送。本申请增加了推荐精确性,优化了用户体验。