[發明專利]成交轉化率預測方法及裝置

有效

• 申請號: 201710620452.3
• 申請日: 2017-07-26
• 公開（公告）號: CN109308538B
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 汪恒智;戚立才;張怡菲
• 申請（專利權）人: 北京嘀嘀無限科技發展有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/30
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張子青;劉芳

1.一種成交轉化率預測方法，其特征在于，包括：

獲取樣本集，所述樣本集為預設歷史時段內，至少一個用戶使用打車軟件進行價格預估的行為信息；

獲取所述樣本集中每個樣本的特征信息和標記信息，所述特征信息包括：基礎特征、實時特征、歷史特征，所述標記信息用于標記所述用戶進行價格預估后是否成功打車，所述歷史特征包括：用戶所在區域內的司機的接單率、用戶所在區域內的成單率、用戶所在區域內的成交轉化率，所述實時特征包括：天氣狀況、起始時間、用戶所在區域內的訂單數量、用戶所在區域內的司機數量；

獲取當前時刻用戶使用打車軟件進行價格預估的行為信息；

根據當前時刻用戶使用打車軟件進行價格預估的行為信息，以及成交轉化率預測模型，預測當前時刻用戶的成交轉化率，所述成交轉化率預測模型是由所述樣本集中每個樣本的特征信息和標記信息訓練得到的，所述成交轉化率表示用戶進行價格預估后，訂單成交的概率。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述樣本集包括訓練樣本和預測樣本，其中，

所述訓練樣本用于訓練所述成交轉化率預測模型；

所述預測樣本用于預測所述成交轉化率預測模型的考核指標。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

利用訓練樣本訓練得到成交轉化率預測模型；

利用預測樣本計算所述成交轉化率預測模型的考核指標；

如果所述成交轉化率預測模型的考核指標大于預設值，則訓練結束；

如果所述成交轉化率預測模型的考核指標小于預設值，則對所述成交轉化率預測模型進行校正、優化或重新訓練。

4.根據權利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述當前時刻用戶使用打車軟件進行價格預估的行為信息，包括如下至少一種：

當前起點、當前終點、當前預估價格、當前小費。

5.根據權利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述基礎特征包括：起點、終點、預估價格、小費。

6.一種成交轉化率預測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取樣本集，所述樣本集為預設歷史時段內，至少一個用戶使用打車軟件進行價格預估的行為信息；獲取所述樣本集中每個樣本的特征信息和標記信息，所述特征信息包括：基礎特征、實時特征、歷史特征，所述標記信息用于標記所述用戶進行價格預估后是否成功打車，所述歷史特征包括：用戶所在區域內的司機的接單率、用戶所在區域內的成單率、用戶所在區域內的成交轉化率，所述實時特征包括：天氣狀況、起始時間、用戶所在區域內的訂單數量、用戶所在區域內的司機數量；

所述獲取模塊還用于獲取當前時刻用戶使用打車軟件進行價格預估的行為信息；

預測模塊，用于根據當前時刻用戶使用打車軟件進行價格預估的行為信息，以及成交轉化率預測模型，預測當前時刻用戶的成交轉化率，所述成交轉化率預測模型是由所述樣本集中每個樣本的特征信息和標記信息訓練得到的，所述成交轉化率表示用戶進行價格預估后，訂單成交的概率。

7.根據權利要求6所述的成交轉化率預測裝置，其特征在于，所述樣本集包括訓練樣本和預測樣本，其中，

所述訓練樣本用于訓練所述成交轉化率預測模型；

所述預測樣本用于預測所述成交轉化率預測模型的考核指標。

8.根據權利要求7所述的成交轉化率預測裝置，其特征在于，所述裝置還包括：模型建立模塊；所述模型建立模塊包括：

訓練單元，用于利用訓練樣本訓練得到成交轉化率預測模型；

計算單元，用于利用預測樣本計算所述成交轉化率預測模型的考核指標；

如果所述成交轉化率預測模型的考核指標大于預設值，則所述訓練單元結束訓練；

如果所述成交轉化率預測模型的考核指標小于預設值，則所述訓練單元還用于對所述成交轉化率預測模型進行校正、優化或重新訓練。