[發(fā)明專利]一種基于顧客游逛行為的客群分類方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711473628.3
• 申請(qǐng)日: 2017-12-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108230023B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-12-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周建成;陸藝;李宗昌;徐曉冬
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京光普信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06K9/62;H04W4/021;H04W4/029;H04W4/33
• 代理公司: 鹽城市大豐區(qū)豐晟知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32454
• 代理人: 葛瀟敏

本發(fā)明公開(kāi)一種基于顧客游逛行為的客群分類方法，包括如下步驟：步驟1，對(duì)商場(chǎng)進(jìn)行區(qū)域劃分；步驟2，利用wifi定位信息得到顧客每次到訪商場(chǎng)在各區(qū)域的停留時(shí)間數(shù)據(jù)；步驟3，對(duì)步驟2得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性判斷，得到顧客在各區(qū)域的有效游逛占比；步驟4，對(duì)有效游逛占比進(jìn)行主成分處理，得到顧客的特征向量；步驟5，對(duì)特征向量進(jìn)行聚類，對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行決策樹(shù)模型的訓(xùn)練與測(cè)試，得到分類模型：步驟,6，不同的類別數(shù)對(duì)應(yīng)測(cè)試結(jié)果不一樣，處理測(cè)試結(jié)果，確定最優(yōu)類別數(shù)，對(duì)應(yīng)的分類模型即可對(duì)到訪商場(chǎng)顧客進(jìn)行分類。此種方法可利用顧客在商場(chǎng)內(nèi)的停留行為信息，對(duì)顧客進(jìn)行較好的分類。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于客戶分類技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種商場(chǎng)客群分類方法，特別涉及一種基于顧客游逛行為的客群分類方法。

背景技術(shù)

現(xiàn)有的商場(chǎng)客群分類方法主要有以下幾種：

1)人工發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，詢問(wèn)到訪商場(chǎng)的顧客來(lái)訪商場(chǎng)的時(shí)間偏好、來(lái)訪頻次等信息。但局限在于，一般的調(diào)查問(wèn)卷能獲得的最多只有數(shù)百人的信息，而且需要商場(chǎng)安排一定的預(yù)算，這遠(yuǎn)不足以了解來(lái)訪一個(gè)大型商場(chǎng)的客群分類。

2)通過(guò)商場(chǎng)的會(huì)員信息來(lái)對(duì)客群分類，用會(huì)員每次來(lái)消費(fèi)的信息(包括時(shí)間、消費(fèi)金額)來(lái)分群。但是局限性在于，一般商場(chǎng)的會(huì)員數(shù)相比來(lái)訪商場(chǎng)的總客流數(shù)會(huì)很少，一般只有幾個(gè)百分點(diǎn)。這樣的采樣率遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到能對(duì)顧客來(lái)訪商場(chǎng)有一個(gè)充分和準(zhǔn)確的了解。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的，在于提供一種基于顧客游逛行為的客群分類方法，其可利用顧客在商場(chǎng)內(nèi)的停留行為信息，對(duì)顧客進(jìn)行較好的分類。

為了達(dá)成上述目的，本發(fā)明的解決方案是：

一種基于顧客游逛行為的客群分類方法，包括如下步驟：

步驟1，對(duì)商場(chǎng)進(jìn)行區(qū)域劃分；

步驟2，利用wifi定位信息得到顧客每次到訪商場(chǎng)在各區(qū)域的停留時(shí)間數(shù)據(jù)；

步驟3，對(duì)步驟2得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性判斷，得到顧客在各區(qū)域的有效游逛占比；

步驟4，對(duì)有效游逛占比進(jìn)行主成分處理，得到顧客的特征向量；

步驟5，對(duì)特征向量進(jìn)行聚類，對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行決策樹(shù)模型的訓(xùn)練與測(cè)試，得到分類模型：

步驟,6，不同的類別數(shù)對(duì)應(yīng)測(cè)試結(jié)果不一樣，處理測(cè)試結(jié)果，確定最優(yōu)類別數(shù)，對(duì)應(yīng)的分類模型即可對(duì)到訪商場(chǎng)顧客進(jìn)行分類。

上述步驟1中，對(duì)于長(zhǎng)條形商場(chǎng)，將每一層劃分為左中右三個(gè)區(qū)域。

上述步驟3中，對(duì)步驟2得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性判斷的具體內(nèi)容是：去掉各區(qū)域內(nèi)總停留時(shí)長(zhǎng)小于時(shí)間閾值的數(shù)據(jù)，然后計(jì)算出各區(qū)域有效停留的門檻時(shí)間，將各顧客在每個(gè)區(qū)域的停留時(shí)長(zhǎng)與該區(qū)域的有效停留門檻時(shí)間進(jìn)行比較，若停留時(shí)長(zhǎng)大于門檻時(shí)間，則判定顧客在該區(qū)域的停留為有效游逛。

上述計(jì)算各區(qū)域有效停留的門檻時(shí)間的方法是：對(duì)每個(gè)區(qū)域r，所有停留時(shí)長(zhǎng)的序列為t＝(t₁,t₂,…,t_n)，計(jì)算這個(gè)序列的中位值，將該中位值作為該區(qū)域有效停留的門檻時(shí)間，其中，下標(biāo)n表示顧客所有做過(guò)停留的區(qū)域數(shù)量。

上述步驟4中，對(duì)有效游逛占比進(jìn)行主成分處理，得到顧客的特征向量的具體內(nèi)容是：設(shè)主成分線性方程是：

在R語(yǔ)言平臺(tái)調(diào)用包“pscych”，對(duì)每位顧客在各區(qū)域的有效游逛占比的矩陣X，調(diào)用函數(shù)fa.parallel(X)，得到主成分的個(gè)數(shù)N；調(diào)用該包中的princomp函數(shù)，得到主成分與原樣本各區(qū)域之間線性關(guān)系的系數(shù)矩陣；