[發明專利]營銷信息推廣方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質

在審

• 申請號: 201910331002.1
• 申請日: 2019-04-23
• 公開（公告）號: CN110163661A
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 張潮華;高明宇;朱明林;沈赟;鄭彥
• 申請（專利權）人: 上海淇玥信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京清誠知識產權代理有限公司 11691
• 代理人: 喬東峰

本公開涉及一種基于多維度特征模型的營銷信息推廣方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質。該方法包括：獲取用戶的特征數據，所述特征數據包括瀏覽數據與行為數據；通過所述瀏覽數據與所述行為數據生成多維度特征數據，所述多維度特征數據包括時長維度數據，行為維度數據，頻率維度數據，金額維度數據、和偏好特征數據；將所述多維度特征數據輸入多維度特征模型中，獲取所述用戶的多維度興趣指標；以及基于所述多維度興趣指標確定營銷信息以推送給所述用戶。本公開涉及的基于多維度特征模型的營銷信息推廣方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質，能夠取得用戶在時間序列上的興趣偏好，根據時間與興趣偏好的關系企業可以更有針對性的為用戶營銷信息推廣。

技術領域

本公開涉及計算機信息處理領域，具體而言，涉及一種基于多維度特征模型的營銷信息推廣方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質。

背景技術

在消費時尚的年代，消費者越來越追求具有個性化、情感化的商品，而不再滿足于一般的大眾化商品。客戶消費觀念從理性消費走向感情消費。所以，對于當前的公司而言，用戶的個性化判定是其關注的核心問題。由于客戶的多樣性，企業也希望能夠針對不同的客戶采取多樣調整手段，實現精細化運營，為公司爭取最大的利潤，這就需要對不同類型的用戶進行用戶精細化運營，通過各類營銷信息提高不同類型的用戶在產品中的活躍度、留存率和付費率。

目前的營銷信息推廣手段，大部分是通過大數據生成的，根據海量用戶數據，提取出用戶的特征，然后企業根據自己的為不同的用戶推薦不同的營銷信息。目前這種基于大數據分析的營銷信息推廣手段存在著弊端，用戶的基本特征中的某些部分是不變的，比如性別，年齡，有些基本特征是隨著時間的流逝經常改變的，比如用戶的喜好，用戶的現金流、用戶的工作特征等等。現有技術中對用戶進行營銷信息推廣時依賴于一些基礎數據，對用戶的分類特征表現單一，無法系統全面的反應用戶的特征。

因此，需要一種新的基于多維度特征模型的營銷信息推廣方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質。

在所述背景技術部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

有鑒于此，本公開提供一種基于多維度特征模型的營銷信息推廣方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質，能夠取得用戶在時間序列上的興趣偏好，根據時間與興趣偏好的關系企業可以更有針對性的為用戶營銷信息推廣。

本公開的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習得。

根據本公開的一方面，提出一種基于多維度特征模型的營銷信息推廣方法，該方法包括：通過監聽方式獲取用戶的特征數據，所述特征數據包括瀏覽數據與行為數據；通過所述瀏覽數據與所述行為數據生成多維度特征數據，所述多維度特征數據包括時長維度數據，行為維度數據，頻率維度數據，金額維度數據、和偏好特征數據；將所述多維度特征數據輸入多維度特征模型中，獲取所述用戶的多維度興趣指標；以及基于所述多維度興趣指標確定營銷信息以推送給所述用戶。

在本公開的一個實施例中，還包括：通過歷史用戶的特征數據與至少一個機器學習模型建立所述多維度特征模型。

在本公開的一個實施例中，通過所述瀏覽數據與所述行為數據生成多維度特征數據包括：基于所述行為數據確定多個目標行為及其對應的時間；將所述多個目標行為按照其對應的時間排序；以及通過排序后的所述多個目標行為與所述瀏覽數據生成所述多維度特征數據。

在本公開的一個實施例中，通過排序后的所述多個目標行為與所述瀏覽數據生成所述多維度特征數據包括：通過首個目標行為與末尾目標行為的間隔時間確定所述時長維度數據；和/或通過所述末尾目標行為所對應的時間確定所述行為維度數據；和/或通過所述多個目標行為的數量確定所述頻率維度數據；和/或通過所述行為數據中的金額確定所述金額維度數據；和/或通過所述瀏覽數據生成所述偏好特征數據。