[發明專利]基于大數據的轉化鏈路分析方法、系統和計算機設備

在審

• 申請號: 202011509255.2
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112529634A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 顧佳璐;李揚
• 申請（專利權）人: 恩億科（北京）數據科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 青島清泰聯信知識產權代理有限公司 37256
• 代理人: 李紅巖

1.一種基于大數據的轉化鏈路分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

鏈路形成步驟，基于一廣告平臺收集廣告監測日志數據，并根據預設的一待歸因維度和一待歸因目標參數將所述廣告監測日志數據轉換為轉化鏈路；

貢獻計算步驟，利用歸因模型獲取所述轉化鏈路中各觸點對應的權重，得到各所述觸點在所有所述轉化鏈路中的貢獻次數和貢獻度。

2.根據權利要求1所述的基于大數據的轉化鏈路分析方法，其特征在于，所述鏈路形成步驟具體包括:

異常數據處理步驟，根據一異常設備對所述廣告監測日志數據進行過濾，去除其中的異常數據；

數據篩選步驟，根據預設的所述待歸因維度、項目和待歸因事件對過濾后的所述廣告監測日志數據進行篩選，并將篩選后的所述廣告監測日志數據與指定的一轉化人群包做連接，獲得對應的數據結構；

轉化鏈路獲取步驟，將所述數據結構根據所述轉化人群的id和所述項目聚合，輸出轉化鏈路。

3.根據權利要求2所述的基于大數據的轉化鏈路分析方法，其特征在于，所述轉化鏈路獲取步驟具體包括：

將所述數據結構根據所述id和所述項目聚合，并根據所述待歸因事件的時間排序，將所述數據結構中的所述待歸因維度、所述待歸因事件及其所述待歸因事件的時間合并，構成數據轉化鏈路。

4.根據權利要求1所述的基于大數據的轉化鏈路分析方法，其特征在于，所述貢獻計算步驟具體包括：

權重計算步驟，根據歸因模型獲取所述轉化鏈路中各所述觸點對應的所述權重，所述權重設置為所述觸點在對應所述鏈路的單鏈路貢獻度；

貢獻次數和貢獻度計算步驟，合并所述觸點的各所述觸點單鏈路貢獻度，計算每個所述觸點的貢獻次數和觸點總貢獻值，并據此得到所述觸點的貢獻度。

5.根據權利要求4所述的基于大數據的轉化鏈路分析方法，其特征在于，所述貢獻度的表達式為：

D＝S/N

其中，S表示所述觸點總貢獻值，N表示整體貢獻值，所述觸點總貢獻值為所述觸點在各個所述轉化鏈路中的所述觸點單鏈路貢獻度之和，所述整體貢獻值為所述轉化鏈路的個數。

6.一種基于大數據的營銷轉換鏈路分析系統，應用上述權利要求1-5任意一項所述的基于大數據的轉化鏈路分析方法，其特征在于，包括：

鏈路形成模塊，基于一廣告平臺收集廣告監測日志數據，并根據預設的一待歸因維度和一待歸因目標參數將所述廣告監測日志數據轉換為轉化鏈路；

貢獻計算模塊，利用歸因模型獲取所述轉化鏈路中各觸點對應的權重，得到各觸點在所有所述轉化鏈路中的貢獻次數和貢獻度。

7.根據權利要求5所述的基于大數據的轉化鏈路分析系統，其特征在于，所述鏈路形成模塊具體包括:

異常數據處理單元，根據一異常設備對所述廣告監測日志數據進行過濾，去除其中的異常數據；

數據篩選單元，根據預設的所述待歸因維度、項目和待歸因事件，對過濾后的所述廣告監測日志數據進行篩選，并將篩選后的所述廣告監測日志數據與指定的轉化人群包做連接，獲得對應的數據結構；

轉化鏈路獲取單元，將所述數據結構根據所述轉化人群的id和所述項目聚合，根據所述待歸因事件的時間排序，將所述待歸因維度、所述待歸因事件及其所述待歸因事件的事件合并，輸出轉化鏈路。

8.根據權利要求5所述的基于大數據的轉化鏈路分析系統，其特征在于，所述貢獻計算模塊具體包括：

權重計算單元，根據歸因模型獲取各個所述轉化鏈路中各所述觸點對應的所述權重，所述權重設置為所述觸點在對應所述鏈路的單鏈路貢獻度；

貢獻次數和貢獻度計算單元，合并所述觸點的各所述觸點單鏈路貢獻度，計算每個所述觸點的貢獻次數和觸點總貢獻值，并據此得到所述觸點的貢獻度。