[發(fā)明專利]跨屏幕用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410285932.5
• 申請日: 2014-06-25
• 公開（公告）號: CN104050272B
• 公開（公告）日: 2018-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊偉慶
• 申請（專利權(quán)）人: 上海艾瑞市場咨詢有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及跨屏幕用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法及裝置。

背景技術(shù)

現(xiàn)日常的生活、工作中已充斥了越來越多的電子設(shè)備，從手機切換到平板……這頻繁不經(jīng)意的跨設(shè)備使用環(huán)境也培養(yǎng)了用戶新的使用習(xí)慣。

美國超過90%的電子媒體消費行為都是在手機、平板電腦、電腦(包括筆記本電腦)以及電視這四個屏幕上進(jìn)行的。

絕大多數(shù)的媒體消費行為是基于多屏的，消費者在多個設(shè)備間轉(zhuǎn)換以達(dá)到他們的目的，在媒體消費上花費的時間多達(dá)至每天 4.4 小時，而其中 90% 的時間屬于跨屏消費。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明提供一種跨屏幕用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法及裝置。

本發(fā)明跨屏幕用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法，所述方法包括：

獲取用戶使用PC端各個軟件和網(wǎng)站的使用行為數(shù)據(jù)以及移移動端設(shè)備上面各個App的使用行為數(shù)據(jù)，基于獲取的所述的行為數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)池；

對數(shù)據(jù)池的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，得到統(tǒng)計用戶行為的數(shù)據(jù)；

基于預(yù)定的算法模型和數(shù)據(jù)模型對分析和整理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而獲得所需的結(jié)果數(shù)據(jù)。

本發(fā)明跨屏幕用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析裝置，所述裝置包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取用戶使用PC端各個軟件和網(wǎng)站的使用行為數(shù)據(jù)以及移移動端設(shè)備上面各個App的使用行為數(shù)據(jù)，基于獲取的所述的行為數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)池；

數(shù)據(jù)處理單元，用于對數(shù)據(jù)池的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，得到統(tǒng)計用戶行為的數(shù)據(jù)；

結(jié)果輸出單元，用于基于預(yù)定的算法模型和數(shù)據(jù)模型對分析和整理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而獲得所需的結(jié)果數(shù)據(jù)。

有益效果：

本發(fā)明基于用戶以上的市場需求，研發(fā)跨屏產(chǎn)品，用于深度分析用戶在不同屏幕間的覆蓋率、使用率和流轉(zhuǎn)時間，從而為各個企業(yè)提供必要的數(shù)據(jù)信息，以滿足其發(fā)展。

附圖說明

圖1 本發(fā)明方法的跨屏幕用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的描述。

本發(fā)明所述的獲取用戶使用PC端各個軟件和網(wǎng)站的使用行為數(shù)據(jù)以及移動端設(shè)備上面各個App的使用行為數(shù)據(jù)，其中使用PC端各個軟件和網(wǎng)站的使用行為數(shù)據(jù)也即PC數(shù)據(jù); 移動端設(shè)備上面各個App的使用行為數(shù)據(jù)也即移動數(shù)據(jù)。

實施例1

如圖1所示，本實施例跨屏幕用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法，所述方法包括：

獲取用戶使用PC端各個軟件和網(wǎng)站的使用行為數(shù)據(jù)以及移動端設(shè)備上面各個App的使用行為數(shù)據(jù)，基于獲取的所述的行為數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)池；

對數(shù)據(jù)池的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，得到統(tǒng)計用戶行為的數(shù)據(jù)；

基于預(yù)定的算法模型和數(shù)據(jù)模型對分析和整理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而獲得所需的結(jié)果數(shù)據(jù)。

實施例2

本實施例跨屏幕用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析裝置，所述裝置包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取用戶使用PC端各個軟件和網(wǎng)站的使用行為數(shù)據(jù)以及移移動端設(shè)備上面各個App的使用行為數(shù)據(jù)，基于獲取的所述的行為數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)池；

數(shù)據(jù)處理單元，用于對數(shù)據(jù)池的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，得到統(tǒng)計用戶行為的數(shù)據(jù)；

結(jié)果輸出單元，用于基于預(yù)定的算法模型和數(shù)據(jù)模型對分析和整理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而獲得所需的結(jié)果數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)獲取過程具體原理如下：

基于已存儲的自有的樣本池用戶，我們在400萬的樣本池里采用固定樣本法隨機抽樣，PC端邀請了超過70萬的用戶參加了連續(xù)性監(jiān)測，移動端邀請了大概有15萬的用戶參加了連續(xù)性監(jiān)測，由于每期的樣本實際使用行為有部分不符合連續(xù)性要求，所以實際在PC端參與計算的樣本超過40萬，實際在移動端參與計算的樣本超過10萬。我們邀請樣本用戶簽訂一個雙向保密協(xié)議，之后給樣本用戶安裝一個監(jiān)測端，這樣就會7X24小時客觀的收集用戶的使用移動智能終端的數(shù)據(jù)，定期回傳，回傳后我們會對這些數(shù)據(jù)加權(quán)、分析整理、配比、反推。

應(yīng)用數(shù)據(jù)計算：我們針對目前市場上比較熱門的軟件的PC端及移動端做好相對應(yīng)的關(guān)系，在通過PC、移動樣本返回的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出此應(yīng)用的PC端數(shù)據(jù)量及移動端數(shù)據(jù)量。

重合系數(shù)(指在一定周期內(nèi)既在移動端又在PC端使用該App的樣本數(shù)/在一定周期內(nèi)在移動端使用該App的樣本數(shù))設(shè)定：依托于現(xiàn)有產(chǎn)品iut與mut的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，配比出跨屏自身獨有的重合系數(shù)，根據(jù)每個行業(yè)及每個應(yīng)用自身的特點，用數(shù)據(jù)分析模型分配該應(yīng)用獨有的重合系數(shù)，根據(jù)該重合系數(shù)，計算出此應(yīng)用全網(wǎng)跨屏數(shù)據(jù)。