[發明專利]用戶生命價值周期檢測方法、裝置和計算機設備

在審

• 申請號: 202110993108.5
• 申請日: 2021-08-25
• 公開（公告）號: CN113538070A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 李煒銘
• 申請（專利權）人: 深圳市九九互動科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 唐彩琴

本申請涉及一種用戶生命價值周期檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。獲取用戶賬號對應的行為數據；將該行為數據輸入訓練好的分類模型，得到用戶賬號對應的用戶類型；分類模型是基于第一用戶類型的歷史行為數據和第二用戶類型的歷史行為數據訓練得到；若用戶類型為第一用戶類型，根據預設屬性值和預設時段內屬于第一用戶類型的用戶數量，確定用戶賬號對應的用戶的生命價值周期LTV；若該用戶類型為第二用戶類型，將用戶賬號對應的行為數據輸入到訓練好的預測模型，得到第二類用戶的LTV，預測模型是基于屬于第二用戶類型的歷史行為數據訓練得到。利用用戶的歷史行為數據確定用戶類型，再針對不同用戶類型分別確定用戶LTV，減小了用戶LTV檢測的誤差。

本申請要求于2020年10月30日提交中國專利局、申請號2020111888553，發明名稱為“用戶生命價值周期檢測方法、裝置和計算機設備”的中國專利申請的優先權，其全部內容通過引用結合在本申請中。

技術領域

本申請涉及移動應用技術領域，特別是涉及一種用戶生命價值周期檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著移動設備的全方面覆蓋，移動應用市場得到了迅速的發展。目前為止AppStore和Google Play Store的移動應用都有上百萬個。盡管移動應用數量激增，但是用戶實際使用的應用數量卻在緩慢下降，數據顯示用戶在更少的應用上花費更多的時間。除了留住現有用戶，還需要使用高效、精準的推廣方法獲取新用戶。對于一款應用來說，獲取新用戶的方式很多，如：廣告投放、商城推薦、好友推薦等，其中廣告投放獲得的新用戶占全部新用戶的70％左右。廣告投放需要可控的成本，合理的選擇渠道，精準的檢測用戶LTV(Lifetime Value，生命周期價值)，從而最大化投入產出比。

傳統的用戶LTV檢測方法檢測的用戶LTV誤差較大。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠準確檢測用戶生命價值周期的用戶生命價值周期檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種用戶生命價值周期檢測方法，該方法包括：

獲取用戶賬號對應的行為數據；

將該用戶賬號對應的行為數據輸入訓練好的分類模型，得到該用戶賬號對應的用戶類型；該分類模型是基于第一用戶類型的歷史行為數據和第二用戶類型的歷史行為數據訓練得到；

若該用戶類型為第一用戶類型，根據預設屬性值和預設時段內屬于第一用戶類型的用戶數量，確定該用戶賬號對應的用戶的生命價值周期LTV；

若該用戶類型為第二用戶類型，將該用戶賬號對應的行為數據輸入到訓練好的預測模型，得到第二類用戶的LTV，該預測模型是基于屬于第二用戶類型的歷史行為數據以及第二用戶類型用戶賬號對應的用戶生命價值周期訓練得到。

在其中一個實施例中，用戶賬號對應的行為數據包括用戶賬號的基本信息、付費信息、社交信息、游戲行為信息及其對應的游戲信息；

獲取用戶賬號對應的行為數據，包括：獲取用戶賬號的基本信息、付費信息、社交信息、游戲行為信息及其對應的游戲信息；

獲取用戶賬號對應的行為數據之后還包括：對用戶賬號的基本信息、付費信息、社交信息、游戲行為信息及其對應的游戲信息進行預處理，得到預處理后的用戶賬號的基本信息、付費信息、社交信息、游戲行為信息及其對應的游戲信息；

將用戶賬號對應的行為數據輸入訓練好的分類模型，得到用戶賬號對應的用戶類型，包括：將預處理后的用戶賬號的基本信息、付費信息、社交信息、游戲行為信息及其對應的游戲信息輸入訓練好的分類模型，得到用戶賬號對應的用戶類型。