[發明專利]一種下單概率預測方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011383213.9
• 申請日: 2020-12-01
• 公開（公告）號: CN112365295A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 徐意;徐明月
• 申請（專利權）人: 杭州拼便宜網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 孫曉紅

本申請公開了一種下單概率預測方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，方法包括：根據用戶的歷史訂單信息獲取各商品的商品信息；根據下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量構建商品的下單量預測模型；將各商品的下單影響因素在預測時段內的數值輸入到對應的下單量預測模型中，得到用戶對各商品的下單量，根據對各商品的下單量計算訂單采購總金額；根據訂單采購總金額、電商平臺的起訂金額確定起訂系數，根據用戶在預測時段的已購買力及起訂金額確定購買力系數；根據起訂系數、購買力系數及銷售拜訪系數計算用戶的下單概率。本申請公開的上述技術方案，可以實現自動、無需人為干預的預測用戶的下單概率，因此，可以提高下單概率預測的準確性。

技術領域

本申請涉及下單概率預測技術領域，更具體地說，涉及一種下單概率預測方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

在快消品行業中，經營品類都是快速消費的商品，如果其在經營過程中總是出現缺貨或滯貨會給電商平臺及整個市場帶來不好的影響。為了減少缺貨和滯貨，則需要對店鋪的下單概率進行預測，以便根據下單概率進行商品采購。

目前，主要是由銷售人員根據用戶的歷史購買情況并結合自身經驗來進行下單概率預測，但是，這種預測方式會因銷售人員經驗及主觀因素等的影響而導致預測偏差比較大，從而導致商品采購的準確性比較低。

綜上所述，如何提高用戶下單概率預測的準確性，是目前本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本申請的目的是提供一種下單概率預測方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，用于提高用戶下單概率預測的準確性。

為了實現上述目的，本申請提供如下技術方案：

一種下單概率預測方法，包括：

根據用戶的歷史訂單信息獲取各商品的商品信息；所述商品信息包括在預設時長內的平均下單量、下單影響因素的歷史值；

根據所述下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量構建所述商品的下單量預測模型；

將各所述商品的下單影響因素在預測時段內的數值輸入到對應的所述下單量預測模型中，得到所述用戶在所述預測時段對各所述商品的下單量，根據對各所述商品的下單量計算所述用戶的訂單采購總金額；

根據所述訂單采購總金額、電商平臺的起訂金額確定起訂系數，根據所述用戶在所述預測時段的已購買力及所述起訂金額確定購買力系數；

根據所述起訂系數、所述購買力系數及銷售拜訪系數，計算所述用戶的下單概率。

優選的，在根據用戶的歷史訂單信息獲取各商品的商品信息之后，還包括：

根據所述商品的下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量確定主影響因素；

相應地，根據所述下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量構建所述商品的下單量預測模型，包括：

根據所述主影響因素的歷史值及對應的平均下單量構建所述商品的下單量預測模型；

將各所述商品的下單影響因素在預測時段內的數值輸入到對應的所述下單量預測模型中，包括：

將各所述商品的主影響因素在所述預測時段內的數值輸入到對應的所述下單量預測模型中。

優選的，在根據所述商品的下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量確定主影響因素之前，還包括：

根據所述商品在所述預設時長內的平均下單量及各所述下單影響因素的歷史值，采用相關性分析法對各所述下單影響因素進行相關性分析，得到所述下單影響因素間的相關性；

在所述相關性大于預設值的至少兩個下單影響因素中保留一個下單影響因素。