[發明專利]汽車行業大數據獲客方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211422014.3
• 申請日: 2022-11-14
• 公開（公告）號: CN115760182A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 黃興如;李奕萱;閆龍;王功舉;胡律哲;王全達
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司;聯通數字科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/0201
• 分類號: G06Q30/0201;G06F16/9535
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 郭李君;黃健

1.一種汽車行業大數據獲客方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取持有車輛的第一用戶和未持有車輛的第二用戶對多類型應用程序的訪問信息和原始購車行為特征數據；所述訪問信息包括訪問時間范圍和操作信息，所述原始購車行為特征數據包括多種線下行為特征數據和多種線上行為特征數據；

針對各類型應用程序，對所述第一用戶和所述第二用戶處于相同訪問時間范圍內的操作信息進行差異性分析，生成分析結果，并根據所述分析結果構建規則模型，生成當前購車意愿模型；所述當前購車意愿模型包括第一當前購車意愿模型和第二當前購車意愿模型，所述分析結果包括目標應用程序；

對所述線下行為特征數據和線上行為特征數據進行數據清洗和預處理操作，確定有效行為特征數據；

利用所述有效行為特征數據訓練邏輯回歸模型，獲得歷史購車意向模型；

獲取目標用戶對所述多類型應用程序的訪問信息和有效行為特征數據，根據所述當前購車意愿模型、所述目標應用程序的訪問信息、所述歷史購車意向模型和所述有效行為特征數據，生成所述目標用戶的用戶畫像，并根據所述用戶畫像采取對應的信息推薦。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，針對各類應用程序，對所述第一用戶和所述第二用戶處于相同訪問時間范圍內的操作信息進行差異性分析，生成分析結果，具體包括：

針對各類應用程序，將所述第一用戶和所述第二用戶處于相同訪問時間范圍內的操作信息作為定量變量，將用戶對車輛的持有狀態作為定類變量，進行獨立樣本T檢驗分析，確定分析結果；所述分析結果包括在各類應用程序中與差異性相關的目標應用程序及各所述目標應用程序對應的目標操作信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，各類應用程序包含多個原始應用程序；將所述第一用戶和所述第二用戶處于相同訪問時間范圍內的操作信息作為定量變量，將用戶對車輛的持有狀態作為定類變量，進行獨立樣本T檢驗分析，確定分析結果，具體包括：

針對各所述原始應用程序，統計所述第一用戶和所述第二用戶處于相同訪問時間范圍內進行所述操作信息的操作次數；

按照預設次數范圍選擇有效操作信息，并將該有效操作信息確定為定量變量；所述有效操作信息為操作次數處于所述預設次數范圍內的操作信息；

將用戶對車輛的持有狀態作為定類變量，對所述定量變量和定類變量進行獨立樣本T檢驗分析，計算顯著性指標；

當所述顯著性指標小于預設顯著閾值時，將所述原始應用程序確定為目標應用程序，并將所述預設次數范圍的最小值確定為所述目標操作信息對應的有效行為閾值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述分析結果構建規則模型，生成當前購車意愿模型，具體包括：

根據所述目標應用程序的目標操作信息及其對應的有效行為閾值，生成車輛持有狀態識別模型；

根據第一預設時間范圍內所有目標應用程序的目標操作信息和第一預設閾值，構建第一當前購車約束條件；所述第一當前購車約束條件為用戶生成所有目標操作信息的總量大于所述第一預設閾值；

根據第一預設時間范圍內所有目標應用程序的目標操作信息和第二預設閾值，構建第二當前購車約束條件；所述第二當前購車約束條件為用戶生成所有目標操作信息的總量大于所述用戶在第二預設時間范圍內生成所有目標操作信息的均值與預設倍數的乘積；

根據所述第一當前購車約束條件和所述車輛持有狀態識別模型，生成第一購車意愿模型；

根據所述第二當前購車約束條件和所述車輛持有狀態識別模型，生成第二購車意愿模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述線下行為特征數據和線上行為特征數據進行數據清洗和預處理操作，確定有效行為特征數據，具體包括：

對所述線下行為特征數據和線上行為特征數據進行皮爾遜相關性分析，并根據分析結果從所述原始購車行為特征數據中剔除冗余特征數據，獲得第一購車行為數據；

對所述第一購車行為數據進行歸一化處理，生成有效行為特征數據。