[發(fā)明專利]會員流失預測方法、裝置、存儲介質及電子設備

在審

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• 申請日: 2018-11-06
• 公開（公告）號: CN109325637A
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發(fā)明（設計）人: 孫逸
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本發(fā)明公開了一種會員流失預測方法，包括：當接收到對目標會員的預測指令時，抽取所述目標會員在預設的會員有效期的第一會員有效期內的目標會員特征；將所述目標會員特征輸入至預先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行處理，獲得所述目標會員是否流失的預測結果；所述預先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以歷史注冊會員在所述預設的會員有效期內的每個預設時間段所對應的目標會員特征為輸入樣本，以該會員在每個預設時間段對應的會員是否流失的結果為樣本標簽，進行訓練獲得。上述方法，依據(jù)預建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以對不同時間段預測，避免了當前需要采用不同的模型對不同時時間段行預測，靈活度不夠的問題。

技術領域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，特別涉及一種會員流失預測方法、裝置、存儲介質及電子設備。

背景技術

在商業(yè)領域中，會員制的營銷方式由來已久，通過會員制商家可以利用對會員優(yōu)惠，提高服務質量等方式來吸引和穩(wěn)定客源，從而提高和保障其銷售能力。商家在對會員進行管理時，經(jīng)常需要會對會員的流失數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，以了解會員的流失狀況。現(xiàn)有技術中預測一個會員是否會流失，往往會用一般的分類問題來解決，基于邏輯回歸、決策樹等模型對會員是否流失進行預測。

發(fā)明人對現(xiàn)有的會員流失的預測方法進行研究發(fā)現(xiàn)，會員流失的運營挽留時間往往比較靈活，有時是會員到期前7天，有時是到期前3天，有時又是到期后3天或7天(由于流失的定義一般是到期后30天，所以到期后7天還不算是流失)。普通的分類模型，對于不同時間段的預測，往往需要用不同的訓練數(shù)據(jù)訓練不同的模型來應對，無法進行統(tǒng)一的建模，因此靈活度不夠。

發(fā)明內容

本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種會員流失的預測方法，以避免由于對于不同時間段的預測，往往需要用不同的訓練數(shù)據(jù)訓練不同的模型來應對，無法進行統(tǒng)一的建模，因此靈活度不夠的問題。具體方案如下：

一種會員流失預測方法，包括：

當接收到對目標會員的預測指令時，抽取所述目標會員在預設的會員有效期的第一會員有效期內的目標會員特征，其中，所述第一會員有效期為當前會員日之前的各個會員日的持續(xù)時長總和；

將所述目標會員特征輸入至預先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行處理，獲得所述目標會員是否流失的預測結果；

所述預先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以歷史注冊會員在所述預設的會員有效期內的每個預設時間段所對應的目標會員特征為輸入樣本，以該會員在每個預設時間段對應的會員是否流失的結果為樣本標簽，進行訓練獲得。

上述的會員流失預測方法，可選的，所述抽取所述目標會員在預設的會員有效期的第一會員有效期內的目標會員特征，包括：

獲取目標會員的會員有效期；

依據(jù)所述會員有效期，確定所述目標會員的起始會員日；

依據(jù)當前會員日及所述起始會員日，確定所述目標會員的第一會員有效期；

在預設的會員特征數(shù)據(jù)庫中抽取所述目標會員在所述第一會員有效期內的目標會員特征。

上述的會員流失預測方法，可選的，所述將所述目標會員特征輸入至預先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行處理，獲得所述目標會員是否流失的輸出結果，包括：

獲取所述第一會員有效期內各個會員日對應的標識；

依據(jù)各個標識，確定其對應的各個會員特征的發(fā)生順序；

將所述各個會員日對應會員特征依據(jù)所述發(fā)生順序輸入至預先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行處理，獲得所述目標會員是否流失的輸出結果。

上述的會員流失預測方法，可選的，還包括：

當接收到所述目標會員的續(xù)費指令時，停止對所述目標會員進行預測。

上述的會員流失預測方法，可選的，還包括：