基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统

摘要

本发明公开了基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统，涉及营商环境关系技术领域，针对现有的营商发展潜力低下的问题，现提出如下方案，其包括数据搜集渠道、数据输送系统、数据分析引擎、数据推送系统和数据源分析引擎，所述数据搜集渠道包括互联网第三方、移动第三方和其他。本发明可快速的寻找有益于商家发展的运营手段，将搜寻到的运营关系和手段与商家的产品进行比对，快速的寻找的突破口，从而对寻找到的突破口进行快速的切入，对有益于自身发展的突破口进行大力推送，进而有效的提高商家的发展进度和运营规模。

说明书

技术领域

本发明涉及营商环境关系技术领域，尤其涉及基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统。

背景技术

飞轮法是从本质出发，以解决问题为导向的关键思路策略，飞轮法由3个部分组成:破局点、放大器和仪表盘，破局点就是准确的切入核心，撬动全局的关键点放大器，放大器就是以一代十，10倍速增加的有力因素，如口碑，仪表盘就是自我评估，自我复盘，自我校正。

现有商家虽然可以进行正常的运营工作，但是在发展的过程中大多已经固定好相应的阈值，很难跟随社会的发展进度，快速的打破限制自身发展的阈值，在此过程中，极大的影响了商家的发展，为此我们提出了基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统。

发明内容

本发明提出的基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统，解决了营商发展潜力低下的问题。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统，包括数据搜集渠道、数据输送系统、数据分析引擎、数据推送系统和数据源分析引擎，所述数据搜集渠道包括互联网第三方、移动第三方和其他，所述数据搜集渠道、数据输送系统、数据分析引擎、数据推送系统和数据源分析引擎通过有线或者无线进行连接。

优选的，所述数据输送系统包括数据收集模块、数据筛选模块、数据分类模块、数据输送模块。

优选的，所述数据分析引擎包括数据分析模型和核心数据分选模型。

优选的，所述数据推送系统包括数据处理器、指令处理器和核心数据推送模型。

优选的，所述数据源分析引擎包括数据评估模型和数据校正模型。

基于飞轮法的营商环境关系模型构建的运行流程，其包括以下步骤：

S1、输入搜索指令，通过互联网第三方、移动第三方和其他的渠道对数据进行搜集；

S2、将S1步骤中搜索到的数据输送到数据输送系统中，通过数据输送系统对搜索到的数据进行初步处理，之后通过数据源分析引擎对核心数据进行选出；

S3、将S2步骤中得到的核心数据推送到数据推送系统中，之后通过数据推送系统对核心数据进行放大，之后将放大的核心数据输送到互联网第三方、移动第三方和其他的渠道，通过互联网第三方、移动第三方和其他对放大后的核心数据进行推广；

S4、通过数据输送系统对互联网第三方、移动第三方上推广的核心数据进行搜集；

S5、将S4步骤中搜索到的核心数据推送至数据源分析引擎中，通过数据源分析引擎对推广的核心数据进行分析和复盘，之后通过数据源分析引擎对核心数据进行校正；

S6、将S5步骤中校正后的核心数据推广到互联网第三方、移动第三方和其他的渠道，通过互联网第三方、移动第三方和其他的渠道对校正后的核心数据再次推广。

本发明中：

1、可快速的寻找有益于商家发展的运营手段，将搜寻到的运营关系和手段与商家的产品进行比对，快速的寻找的突破口，从而对寻找到的突破口进行快速的切入，对有益于自身发展的突破口进行大力推送，进而有效的提高商家的发展进度和运营规模。

2、可对自身的运营数据进行不间断的分析和复盘，从而对运营的数据进行校正，通过不断运行的轮形发展流程突破阻碍商家发展的障碍，最终做到持续积累，击穿阈值，进而提高商家的运营环境和潜力。

附图说明

图1为本发明提出的基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统的示意图；

图2为本发明提出的基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

参照图1-2，基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统，包括数据搜集渠道、数据输送系统、数据分析引擎、数据推送系统和数据源分析引擎，所述数据搜集渠道包括互联网第三方、移动第三方和其他，所述数据搜集渠道、数据输送系统、数据分析引擎、数据推送系统和数据源分析引擎通过有线或者无线进行连接。

所述数据输送系统包括数据收集模块、数据筛选模块、数据分类模块、数据输送模块。

所述数据分析引擎包括数据分析模型和核心数据分选模型。

所述数据推送系统包括数据处理器、指令处理器和核心数据推送模型。

所述数据源分析引擎包括数据评估模型和数据校正模型。

基于飞轮法的营商环境关系模型构建的运行流程，其特征在于包括以下步骤：

S1、输入搜索指令，通过互联网第三方、移动第三方和其他的渠道对数据进行搜集；

S2、将S1步骤中搜索到的数据输送到数据输送系统中，通过数据输送系统对搜索到的数据进行初步处理，之后通过数据源分析引擎对核心数据进行选出；

S3、将S2步骤中得到的核心数据推送到数据推送系统中，之后通过数据推送系统对核心数据进行放大，之后将放大的核心数据输送到互联网第三方、移动第三方和其他的渠道，通过互联网第三方、移动第三方和其他对放大后的核心数据进行推广；

S4、通过数据输送系统对互联网第三方、移动第三方上推广的核心数据进行搜集；

S5、将S4步骤中搜索到的核心数据推送至数据源分析引擎中，通过数据源分析引擎对推广的核心数据进行分析和复盘，之后通过数据源分析引擎对核心数据进行校正；

S6、将S5步骤中校正后的核心数据推广到互联网第三方、移动第三方和其他的渠道，通过互联网第三方、移动第三方和其他的渠道对校正后的核心数据再次推广。

工作原理：通过互联网第三方、移动第三方和其他的渠道对客户的需求信息进行搜集，此时将搜集到的信息输送到数据输送系统中，通过收集模块对收集到的信息进行收集，通过数据筛选模块对收集模块收集到的信息进行筛选，通过数据分类模块将筛选出的信息进行分类，将分类的信息输送到数据分析引擎中，通过数据分析模型对收集到的信息进行分析，通过核心数据分选模型对分析的信息进行挑选，取出无用的信息，挑选出客户需求的核心信息，将核心信息输送到数据推送系统中，通过数据处理器对核心数据进行打包，通过指令处理器将商家的产品和核心数据进行比对，寻找与核心数据相契合的产品，，通过核心数据推送模型将与核心数据相契合的商家产品推送到互联网第三方、移动第三方和其他的渠道，通过互联网第三方、移动第三方和其他的渠道对与核心数据相契合的商家产品进行大力宣传和推送，提高商家产品的知名度和影响力，之后通过互联网第三方、移动第三方和其他的渠道对商家产品的信息进行搜集，将搜集到的信息输送到数据源分析引擎中，通过数据源分析引擎对推广商家产品的核心数据进行分析和复盘，之后通过数据源分析引擎对商家产品的核心数据进行校正，之后将校正的核心数据再次大力推送到互联网第三方、移动第三方和其他的渠道进行宣传和推送，以此不断提高商家产品的知名度和影响力，从而不断运行的轮盘中，突破阻碍商家发展的障碍，最终做到持续积累，击穿阈值，进而提高商家的运营规模。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。