CN112507237A - 在零售app中根据用户数据进行精准推送的智能算法 - Google Patents

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刘青
连恩杨
李朋
艾昊
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Abstract

本发明涉及在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法，方案为:（1）为每款茶叶商品配置茶叶属性；（2）记录用户行为操作，分析产生行为特征数据；（3）为推送的每一条信息设定特征值；（4）根据推送信息的特征值与用户之间的匹配度，确定推送用户的范围，发出推送。通过本发明智能算法，推送消息点击率提升了30%，成单率提升了22%。客户端APP的推送送达率提升了38%。

Description

在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法
技术领域
本发明涉及在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法，属于APP开发技术领域。
背景技术
在各类电商类手机APP中，通过推送通知进行消息的下发是激活用户、促进销售的重要渠道。与此同时，随着各类智能推荐算法的应用，很多APP实现了通过各类不同的算法，针对用户特征进行个性化精准推送。但是在某些特定领域的应用中，例如在茶叶零售APP中，如何通过用户的特征、茶叶产品的某些特有属性信息以及二者的关联，进行精准推送，是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明针对上述问题，提供了在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法，具体涉及在茶叶零售APP中的根据用户数据进行精准推送的智能算法；本发明通过用户的特征、茶叶产品的某些特有属性信息以及二者的关联，进行精准推送。本发明的技术方案如下：
在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法，方案如下:
（1）为每款茶叶商品配置茶叶属性；
（2）记录用户行为操作，分析产生行为特征数据；
（3）为推送的每一条信息设定特征值；
（4）根据推送信息的特征值与用户之间的匹配度，确定推送用户的范围，发出推送。
进一步的，本发明的具体方案如下：
（1）建立茶叶属性池，具体维度包括：香气、耐泡度、汤色、叶型、等级、采摘时间、口感、甜度、涩度，共9个维度；
（2）对每款茶叶，设置其以上9个维度的属性值；优选的，所述的属性值包括，香气浓；耐泡度低；汤色亮红；叶型舒展；一级；明前采摘；口感滑嫩；微甜；不涩；在数据库中，以字符串类型的字段记录以上联合属性，以英文的逗号（,）隔开，如下： <香气浓,耐泡度低,汤色亮红,叶型舒展,一级,明前采摘,口感滑嫩,微甜,不涩>
（3）通过Ⅰ和Ⅱ两种方式的结合使用，统计全面准确的用户行为数据：Ⅰ客户端APP中的数据埋点 Ⅱ服务器端的接口日志；
（4）将用户行为数据写入行为数据库中，写入的方式包括：①即时写入：在用户行为发生后立即写入行为数据库; ②定时写入：通过在服务器上部署定时任务，每日汇总行为数据，写入行为数据库；
（5）建立推送信息，将推送商品属性值作为字符串参数写入该推送信息中，同时输入一个特征阈值，范围（1-100），整数；
（6）根据推送信息中的特征值，计算每个用户的匹配度，匹配度超过特征阈值的，进入待推送列表；
（7）向待推送列表中的用户，推送该信息。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1.引入茶叶特殊属性作为推送算法的重要参数；2.将用户特征属性与茶叶特殊属性之间建立关联。通过引入本发明算法，推送消息点击率提升了30%，成单率提升了22%。客户端APP的推送送达率提升了38%。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例来进一步描述本发明，本发明的优点和特点将会随着描述而更为清楚。但实施例仅是范例性的，并不对本发明的范围构成任何限制。本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本发明的精神和范围下可以对本发明技术方案的细节和形式进行修改或替换，但这些修改和替换均落入本发明的保护范围内。
实例1：在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法
方案如下:
（1）为每款茶叶商品配置茶叶属性；
（2）记录用户行为操作，分析产生行为特征数据；
（3）为推送的每一条信息设定特征值；
（4）根据推送信息的特征值与用户之间的匹配度，确定推送用户的范围，发出推送。
具体实施方案如下：
（1）建立茶叶属性池，具体维度包括：香气、耐泡度、汤色、叶型、等级、采摘时间、口感、甜度、涩度，共9个维度；
（2）对每款茶叶，设置其以上9个维度的属性值；所述的属性值包括，香气浓；耐泡度低；汤色亮红；叶型舒展；一级；明前采摘；口感滑嫩；微甜；不涩；在数据库中，以字符串类型的字段记录以上联合属性，以英文的逗号（,）隔开，如下： <香气浓,耐泡度低,汤色亮红,叶型舒展,一级,明前采摘,口感滑嫩,微甜,不涩>；
（3）通过Ⅰ和Ⅱ两种方式的结合使用，统计全面准确的用户行为数据：Ⅰ客户端APP中的数据埋点 Ⅱ服务器端的接口日志；
（4）将用户行为数据写入行为数据库中，写入的方式包括：①即时写入：在用户行为发生后立即写入行为数据库; ②定时写入：通过在服务器上部署定时任务，每日汇总行为数据，写入行为数据库；
（5）建立推送信息，将推送商品属性值作为字符串参数写入该推送信息中，同时输入一个特征阈值，范围（1-100），整数；
（6）根据推送信息中的特征值，计算每个用户的匹配度，匹配度超过特征阈值的，进入待推送列表；
（7）向待推送列表中的用户，推送该信息。
通过引入本发明算法，推送消息点击率提升了30%，成单率提升了22%。客户端APP的推送送达率提升了38%。

Claims (4)

1.在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法，其特征在于，智能算法方案如下:
（1）为每款茶叶商品配置茶叶属性；
（2）记录用户行为操作，分析产生行为特征数据；
（3）为推送的每一条信息设定特征值；
（4）根据推送信息的特征值与用户之间的匹配度，确定推送用户的范围，发出推送。
2.根据权利要求1所述在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法，其特征在于，智能算法的具体方案如下：
（1）建立茶叶属性池，具体维度包括：香气、耐泡度、汤色、叶型、等级、采摘时间、口感、甜度、涩度，共9个维度；
（2）对每款茶叶，设置其以上9个维度的属性值；
（3）通过Ⅰ和Ⅱ两种方式的结合使用，统计全面准确的用户行为数据：Ⅰ客户端APP中的数据埋点 Ⅱ服务器端的接口日志；
（4）将用户行为数据写入行为数据库中，写入的方式包括：①即时写入：在用户行为发生后立即写入行为数据库；②定时写入：通过在服务器上部署定时任务，每日汇总行为数据，写入行为数据库；
（5）建立推送信息，将推送商品属性值作为字符串参数写入该推送信息中，同时输入一个特征阈值，范围为1-100，整数；
（6）根据推送信息中的特征值，计算每个用户的匹配度，匹配度超过特征阈值的，进入待推送列表；
（7）向待推送列表中的用户，推送该信息。
3.根据权利要求2所述在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法，其特征在于，所述的属性值包括，香气浓；耐泡度低；汤色亮红；叶型舒展；一级；明前采摘；口感滑嫩；微甜；不涩。
4. 根据权利要求3所述在零售APP中根据用户数据进行精准推送的智能算法，其特征在于，在数据库中，以字符串类型的字段记录以上联合属性，以英文的逗号（,）隔开，如下：<香气浓,耐泡度低,汤色亮红,叶型舒展,一级,明前采摘,口感滑嫩,微甜,不涩>。
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