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[發明專利]機票衍生產品的推薦方法及系統在審

專利信息
申請號: 201710600941.2 申請日: 2017-07-21
公開(公告)號: CN107330744A 公開(公告)日: 2017-11-07
發明(設計)人: 曾剛;肖銓武;聶強強 申請(專利權)人: 攜程旅游網絡技術(上海)有限公司
主分類號: G06Q30/02 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06
代理公司: 上海弼興律師事務所31283 代理人: 薛琦,張冉
地址: 200335*** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 機票 衍生 產品 推薦 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種機票衍生產品的推薦方法及系統。

背景技術

人們在出行時,常常會選擇在網上購買機票,在購買機票時,商家常常會隨機票一同推薦一些機票的周邊衍生產品與機票一起搭售,而且衍生產品的種類也越來越豐富,從最初僅有的保險發展到貴賓休息室、快速安檢通道、接送機優惠券、酒店優惠券、機票代金券、停車場、接送機服務、行李額、購物券、wifi等等,用戶可以自主選擇自己想要哪種衍生產品,得到全方位的服務。

對于商家而言,為了推廣衍生產品,一直以來,在各種衍生產品的銷售策略上,均以默認勾選為主,即在用戶預訂頁面上就將衍生產品設置為默認選中狀態,部分主打產品會選擇100%默認,以最大化產品的銷量,打開市場,其他產品則以“首次默認,否則記憶用戶上一次行為”的邏輯進行默認,在這個默認邏輯下,隨著衍生產品的豐富,用戶被默認勾選的衍生產品數量和金額越來越多,機票購買體驗越來越差。

現有衍生產品的默認邏輯存在的問題和缺點有:

1、對于“100%默認”的衍生產品,對不需要該產品的用戶產生極大的體驗問題;

2、對于“首次默認,否則記憶用戶上一次行為”的衍生產品:

低頻用戶上一次行為時間間隔比較長,用戶對產品的需求可能發生改變;

用戶上一次行為僅代表上一次出行場景下的購買行為,隨著本次出行的場景發生變化,用戶對產品的需求也會發生變化;

用戶上一次行為有可能受默認勾選的影響,并非主動購買衍生產品,不代表用戶的真實需求。

基于上述現有衍生產品的默認邏輯存在的問題和缺點,急需一種更加個性化,更加符合用戶需求的精準的衍生產品推薦方法,來平衡收益和用戶體驗的問題

發明內容

本發明要解決的技術問題是為了克服現有技術中無法個性化、更符合用戶需求的精準推薦衍生產品的缺陷,提供一種機票衍生產品的推薦方法及系統。

本發明是通過以下技術方案解決上述技術問題的:

一種機票衍生產品的推薦方法,所述推薦方法包括:

獲取預訂機票時與所述機票一起搭售的衍生產品;

針對每一衍生產品,分別建立用戶偏好模型,所述用戶偏好模型用于預測用戶購買對應的衍生產品的概率;

對所述用戶偏好模型進行AB測試,根據預設指標調出所述用戶偏好模型對應的衍生產品的需求概率閾值;

利用所述用戶偏好模型預測用戶購買對應的衍生產品的概率,若所述概率大于或等于所述需求概率閾值,則將所述衍生產品的初始顯示狀態設置為選中狀態,若所述概率小于所述需求概率閾值,則將所述衍生產品的初始顯示狀態設置為非選中狀態。

較佳地,針對第一衍生產品,所述第一衍生產品屬于所述衍生產品中的一個,建立用戶偏好模型,包括:

結合用戶歷史行為信息、用戶屬性及實時信息選取所述用戶偏好模型的變量;

篩選出第一類訂單作為所述用戶偏好模型的正樣本,第二類訂單作為所述用戶偏好模型的負樣本,所述第一類訂單為所述第一衍生產品的初始顯示狀態為非選中狀態、用戶主動選中并購買所述第一衍生產品的訂單,所述第二類訂單為所述第二衍生產品的初始顯示狀態為選中狀態、用戶主動取消選中狀態并未購買所述第一衍生產品的訂單;

選取算法。

較佳地,針對所述第一衍生產品,建立用戶偏好模型,還包括:

篩選出第三類訂單作為所述用戶偏好模型的正樣本,第四類訂單作為所述用戶偏好模型的負樣本,所述第三類訂單為所述第一衍生產品的初始顯示狀態為選中狀態、用戶未修改所述第一衍生產品的選中狀態但修改其它衍生產品的初始顯示狀態并購買所述第一衍生產品的訂單,所述第四類訂單為所述第一衍生產品的初始顯示狀態為非選中狀態、用戶未修改所述第一衍生產品的非選中狀態但修改其它衍生產品的初始顯示狀態并未購買所述第一衍生產品的訂單。

較佳地,所述預設指標包括以下指標中的至少一種:

機票整體轉化率;

機票訂單的總凈利潤與訪問機票的總訪客數之比;

衍生產品的購買率;

預訂機票時,衍生產品的主動取消率;

預訂機票時,衍生產品的主動選中率;

購買衍生產品后的退訂比例;

衍生產品的投訴率。

一種機票衍生產品的推薦系統,所述推薦系統包括:

獲取單元,用于獲取預訂機票時與所述機票一起搭售的衍生產品;

建模單元,用于針對每一衍生產品,分別建立用戶偏好模型,所述用戶偏好模型用于預測用戶購買對應的衍生產品的概率;

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