[發(fā)明專利]一種用戶流失歸因聚焦方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010626688.X
• 申請日: 2020-07-02
• 公開（公告）號: CN111507782A
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋子文晗;江嶺
• 申請（專利權(quán)）人: 成都曉多科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 成都睿道專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51217
• 代理人: 薛波

本申請?zhí)峁┮环N用戶流失歸因聚焦方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，方法包括：將買家問題集合進(jìn)行特征處理，獲得由M個(gè)買家問題簇組成的買家問題特征集合，其中，M為大于1的整數(shù)；根據(jù)M個(gè)買家問題簇，獲得每個(gè)買家問題簇對應(yīng)的買家中心問題，并根據(jù)預(yù)設(shè)閾值判斷每個(gè)買家問題簇是否為買家流失問題。通過算法分析，可以實(shí)時(shí)聚焦高頻買家流失問題和賣家回答，挖掘買家咨詢熱點(diǎn)和買家訴求，定位賣家服務(wù)缺陷，從而提升買家服務(wù)滿意度，提高店鋪內(nèi)商品的成交率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及電商技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種用戶流失歸因聚焦方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

目前，隨著物流和電商行業(yè)的發(fā)展，越來越多的人開始通過網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)上經(jīng)營店鋪，賣家店主們也要考慮如何更好的運(yùn)營店鋪，提高買家滿意度，增加店鋪內(nèi)商品的成交率。通過分析買家與賣家店主之間的會話問答的內(nèi)容，可以了解到買家售前咨詢商品卻沒有下單、買家對商品的要求和買家售后退款退貨可能的原因等多個(gè)方面的信息，進(jìn)而可以有針對性的進(jìn)行改進(jìn)，提高買家滿意度和商品的成交率。

現(xiàn)有技術(shù)中，店鋪運(yùn)營需要靠賣家方中的運(yùn)營人員人工地記錄買家與賣家店主之間的會話問答中買家提出的投訴和流失買家訂單等問題，再通過表格工具等一些工具進(jìn)行整理歸類或者手動歸類，以此來發(fā)現(xiàn)店鋪經(jīng)營中可能存在的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請的目的在于提供一種用戶流失歸因聚焦方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，以有效的改善現(xiàn)有技術(shù)存在的人工記錄需要耗費(fèi)大量人力和時(shí)間成本，以及因手動統(tǒng)計(jì)整理歸納，需要一段時(shí)間的積累才可以體現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義和特征的特點(diǎn)，所以手動統(tǒng)計(jì)具有延遲性，從而不能及時(shí)對買家問題有針對性的改進(jìn)的技術(shù)缺陷。

本發(fā)明通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

第一方面，本申請實(shí)施例提供了一種用戶流失歸因聚焦方法，方法包括：將買家問題集合進(jìn)行特征處理，獲得由M個(gè)買家問題簇組成的買家問題特征集合，其中，M為大于1的整數(shù)；根據(jù)M個(gè)買家問題簇，獲得每個(gè)買家問題簇對應(yīng)的買家中心問題，并根據(jù)預(yù)設(shè)閾值判斷每個(gè)買家問題簇是否為買家流失問題。

結(jié)合第一方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，方法還包括：將賣家回答集合進(jìn)行特征處理，獲得N個(gè)賣家回答簇組成的賣家回答特征集合，其中，N為大于1的整數(shù)；根據(jù)N個(gè)賣家回答簇，獲得每個(gè)賣家回答簇對應(yīng)的賣家中心回答，按照每個(gè)買家流失問題對應(yīng)的買家問題類別，將每個(gè)判斷為買家流失問題的所述買家問題簇匹配的多個(gè)賣家回答簇中賣家回答數(shù)量最多的賣家回答簇對應(yīng)的賣家中心回答確定為買家流失問題的熱門賣家回答。

結(jié)合第一方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)M個(gè)買家問題簇，獲得每個(gè)買家問題簇對應(yīng)的買家中心問題，并根據(jù)預(yù)設(shè)閾值判斷每個(gè)買家問題簇是否為買家流失問題，包括：對買家問題集合進(jìn)行特征轉(zhuǎn)化處理，使得買家問題集合中的每個(gè)買家問題轉(zhuǎn)化成買家問題特征向量；對每個(gè)買家問題簇中的所有買家問題特征向量進(jìn)行平均值計(jì)算，獲得M個(gè)問題平均向量；將距離每個(gè)問題平均向量最近距離的買家問題特征向量確定為與該買家問題簇對應(yīng)的買家中心問題，獲得M個(gè)與買家問題簇對應(yīng)的買家中心問題；確定每個(gè)買家問題簇中的每個(gè)買家問題特征向量所對應(yīng)的交易狀態(tài)，其中，交易狀態(tài)包括用于表征買家賣家成功交易的成交狀態(tài)和用于表征買家賣家交易未成交的流失狀態(tài)；計(jì)算每個(gè)買家問題簇的流失比例和成交比例，再判斷以商品的一個(gè)買家問題簇中買家問題特征向量的個(gè)數(shù)與商品的所有買家問題特征向量的總個(gè)數(shù)的比值作為函數(shù)自變量的正態(tài)分布累積分布函數(shù)對應(yīng)的函數(shù)值乘以流失比例與成交比例加上0.01的比值的計(jì)算結(jié)果是否大于預(yù)設(shè)閾值，若是，則將該所述買家問題簇確定為所述買家流失問題，其中，流失比例為一個(gè)買家問題簇中為流失狀態(tài)的買家問題特征向量的個(gè)數(shù)與M個(gè)買家問題簇中為流失狀態(tài)的買家問題特征向量的個(gè)數(shù)之比，成交比例為一個(gè)買家問題簇中為成交狀態(tài)的買家問題特征向量的個(gè)數(shù)與M個(gè)買家問題簇中為成交狀態(tài)的買家問題特征向量的個(gè)數(shù)之比。