[發明專利]防止用戶流失的方法及裝置

有效

• 申請號: 201310629398.0
• 申請日: 2013-11-29
• 公開（公告）號: CN104679969B
• 公開（公告）日: 2018-12-28
• 發明（設計）人: 朱靜濤;胡熙;徐欣;張孝龍;倪虎;許多斌;劉黎春;范成濤;艾志兵;楊向勇
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 羅振安

1.一種防止用戶流失的方法，其特征在于，所述方法包括：

從目標應用程序下選取預設數量的用戶作為建模用戶，并收集所述預設數量的建模用戶的用戶數據；

根據所述建模用戶的一種用戶數據將所述預設數量的建模用戶進行分類，并確定每類建模用戶的流失概率，所述用戶數據至少包括用戶基本屬性信息、用戶行為指標信息或用戶活躍指標信息；

根據每類建模用戶的流失概率確定每類建模用戶的用戶類型，并根據每種用戶類型對應的建模用戶的用戶數據得到對應的類型模型，建模用戶的每種用戶數據對應一個類型模型；

收集所述目標應用程序下的至少一個目標用戶對應的用戶數據；

將所述目標用戶的用戶數據與預先構建的多個類型模型所對應的建模用戶的用戶數據一一匹配，得到所述目標用戶的用戶類型，所述用戶類型至少包括正常活躍用戶、瀕臨沉默用戶和沉默用戶；

如果所述目標用戶的用戶類型為瀕臨沉默用戶，則在所述目標應用程序下向所述目標用戶推送用于提升活躍度的相關數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集所述預設數量的建模用戶的用戶數據，包括：

收集所述預設數量的建模用戶在考察期及預測期內的用戶數據，所述考察期及所述預測期為不同的時間段；

所述確定每類建模用戶的流失概率，包括：

根據考察期結束時收集到用戶數據的建模用戶數量與預測期內收集到用戶數據的建模用戶數量，確定每類建模用戶的流失概率。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標用戶的用戶數據及所述預先構建的類型模型確定所述目標用戶的用戶類型，包括：

將所述目標用戶的用戶數據與所述預先構建的類型模型所對應的建模用戶的用戶數據進行匹配，得到匹配的建模用戶的用戶數據，并將所述匹配的建模用戶的用戶數據所對應的用戶類型確定為所述目標用戶的用戶類型。

4.一種防止用戶流失的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

選取單元，用于從目標應用程序下選取預設數量的用戶作為建模用戶；

收集單元，用于收集所述預設數量的建模用戶的用戶數據；

分類單元，用于根據所述建模用戶的一種用戶數據將所述預設數量的建模用戶進行分類，所述用戶數據至少包括用戶基本屬性信息、用戶行為指標信息或用戶活躍指標信息；

第一確定單元，用于確定每類建模用戶的流失概率；

第二確定單元，用于根據每類建模用戶的流失概率確定每類建模用戶的用戶類型；

獲取單元，用于根據每種用戶類型對應的建模用戶的用戶數據得到對應的類型模型，每種建模用戶的用戶數據對應一個類型模型；

收集模塊，用于收集所述目標應用程序下的至少一個目標用戶對應的用戶數據；

確定模塊，用于將所述目標用戶的用戶數據與預先構建的多個類型模型所對應的建模用戶的用戶數據一一匹配，得到所述目標用戶的用戶類型，所述用戶類型至少包括正常活躍用戶、瀕臨沉默用戶和沉默用戶；

推送模塊，用于當所述目標用戶的用戶類型為瀕臨沉默用戶時在所述目標應用程序下向所述目標用戶推送用于提升活躍度的相關數據。

5.根據權利要求4所述的裝置，其特征在于，所述收集單元，用于收集所述預設數量的建模用戶在考察期及預測期內的用戶數據，所述考察期及所述預測期為不同的時間段；

所述第一確定單元，用于根據考察期結束時收集到用戶數據的建模用戶數量與預測期內收集到用戶數據的建模用戶數量，確定每類建模用戶的流失概率。

6.根據權利要求4或5所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊，用于將所述目標用戶的用戶數據與所述預先構建的類型模型所對應的建模用戶的用戶數據進行匹配，得到匹配的建模用戶的用戶數據，并將所述匹配的建模用戶的用戶數據所對應的用戶類型確定為所述目標用戶的用戶類型。