[發明專利]一種快遞柜用戶的流失預測方法、裝置、設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910172281.1
• 申請日: 2019-03-07
• 公開（公告）號: CN109829592B
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: 馬海燕;楊雋
• 申請（專利權）人: 深圳市豐巢科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q10/08;G06Q10/083
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種快遞柜用戶的流失預測方法，其特征在于，包括：

根據待預測的目標用戶的快遞柜行為數據，確定與所述目標用戶對應的至少一項流失行為關聯描述數據；

根據與所述目標用戶匹配的快遞柜已流失用戶的流失行為關聯描述數據，以及與所述目標用戶對應的流失行為關聯描述數據，對所述目標用戶的流失風險進行預測；

所述目標用戶包括：快遞員；

所述快遞柜行為數據包括：快遞柜派件行為數據；

所述根據待預測的目標用戶的快遞柜行為數據，確定與所述目標用戶對應的至少一項流失行為關聯描述數據，包括：

根據所述快遞員的快遞柜派件行為數據，獲取所述快遞員的快遞柜累計派件天數；

根據所述快遞員的快遞柜派件行為數據，確定在由當前系統時間確定的至少兩個時間區間內，所述快遞員的快遞柜分別累計派件數量；

根據所述至少兩個時間區間內，所述快遞員的快遞柜分別累計派件數量，確定所述快遞員的快遞柜派件趨勢描述信息；

將所述快遞柜累計派件天數以及所述快遞柜派件趨勢描述信息作為與所述目標用戶對應的流失行為關聯描述數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標用戶包括：住戶；

所述快遞柜行為數據包括：快遞柜發件行為數據；

根據待預測的目標用戶的快遞柜行為數據，確定與所述目標用戶對應的至少一項流失行為關聯描述數據，包括：

根據所述住戶的快遞柜發件行為數據，獲取所述住戶的快遞柜累計發件天數；

根據所述住戶的快遞柜發件行為數據，確定在由當前系統時間確定的至少兩個時間區間內，所述住戶的快遞柜累計發件數量；

根據所述至少兩個時間區間內，所述住戶的快遞柜累計發件數量，確定所述住戶的快遞柜發件趨勢描述信息；

將所述快遞柜累計發件天數以及所述快遞柜發件趨勢描述信息作為與所述目標用戶對應的流失行為關聯描述數據。

3.根據權利要求1-2中任一所述的方法，其特征在于，根據與所述目標用戶匹配的快遞柜已流失用戶的流失行為關聯描述數據，以及與所述目標用戶對應的流失行為關聯描述數據，對所述目標用戶的流失風險進行預測，包括：

根據與所述目標用戶匹配的快遞柜已流失用戶的流失行為關聯描述數據構造訓練樣本，對設定機器學習模型進行訓練，得到流失預測模型；

其中，所述流失預測模型的輸入為流失行為關聯描述數據，輸出為流失風險預測結果；

將與所述目標用戶對應的流失行為關聯描述數據輸入至所述流失預測模型中，得到所述目標用戶的流失風險。

4.根據權利要求1-2中任一所述的方法，其特征在于，根據與所述目標用戶匹配的快遞柜已流失用戶的流失行為關聯描述數據，以及與所述目標用戶對應的流失行為關聯描述數據，對所述目標用戶的流失風險進行預測，包括：

根據與所述目標用戶匹配的快遞柜已流失用戶的流失行為關聯描述數據，統計與每一項流失行為關聯描述數據分別對應的至少一個標準流失衡量參數；

根據所述與所述目標用戶對應的流失行為關聯描述數據，與所述標準流失衡量參數之間的數據關系，對所述目標用戶的流失風險進行預測。

5.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在根據待預測的目標用戶的快遞柜行為數據，確定與所述目標用戶對應的至少一項流失行為關聯描述數據之后，還包括：

獲取與所述目標用戶對應的用戶畫像，并將所述用戶畫像加入至所述流失行為關聯描述數據中。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在根據與所述目標用戶匹配的快遞柜已流失用戶的流失行為關聯描述數據，以及與所述目標用戶對應的流失行為關聯描述數據，對所述目標用戶的流失風險進行預測之后，還包括：

如果確定所述流失風險滿足預設的流失條件，則推送流失風險預警以及處理措施。