CN114169936A - 一种优惠信息的提供方法以及装置 - Google Patents
一种优惠信息的提供方法以及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114169936A CN114169936A CN202111513527.0A CN202111513527A CN114169936A CN 114169936 A CN114169936 A CN 114169936A CN 202111513527 A CN202111513527 A CN 202111513527A CN 114169936 A CN114169936 A CN 114169936A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target user
- information
- discount
- offer
- collected
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
- G06Q30/0213—Consumer transaction fees
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
- G06Q30/0222—During e-commerce, i.e. online transactions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0253—During e-commerce, i.e. online transactions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0269—Targeted advertisements based on user profile or attribute
- G06Q30/0271—Personalized advertisement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请公开了一种优惠信息的提供方法以及装置,该方法包括:获得目标用户的偏好特征信息和目标用户的已积攒优惠信息;获得目标用户的实时消费状态;根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。通过使用该方法,可将用户之前获得的已积攒优惠信息与其当前的消费行为进行结合,避免该已积攒优惠信息没有及时得到用户的响应而处于无人提醒的状态,可有效减少优惠资源的浪费,提高用户的购物体验。
Description
技术领域
本申请涉及电子商务技术领域,具体涉及一种优惠信息的提供方法。本申请同时涉及一种优惠信息的提供装置、一种电子设备以及一种计算机可读取存储介质。
背景技术
用户在消费过程中,通过电子商务平台为用户推荐各种优惠活动已成为电子商务领域的常态化促销行为,通过该种方式,可使商家销售更多商品而获取更多利润,也可使消费者得到更大优惠。
常见的优惠活动主要包括对预定商品进行打折、为消费者发放优惠券以及当消费者的消费金额达到预设金额时给出相应的减免优惠等方式。然而,上述折扣信息、优惠券以及减免优惠等优惠信息没有及时得到消费顾客的响应时,就会处于无人提醒的休眠状态,使得上述优惠信息超出使用期限而无法得到使用,造成了优惠资源的浪费,且影响消费顾客的购物体验。
发明内容
本申请提供一种优惠信息的提供方法,以解决现有的因优惠信息处于无人提醒的休眠状态所造成的优惠资源浪费以及影响顾客的消费体验的问题。本申请另外提供一种优惠信息的提供装置、一种电子设备以及一种计算机可读取存储介质。
本申请提供一种优惠信息的提供方法,包括:
获得目标用户的偏好特征信息和所述目标用户的已积攒优惠信息;
获得所述目标用户的实时消费状态;
根据所述目标用户的实时消费状态、所述目标用户的已积攒优惠信息以及所述目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。
可选的,所述根据所述目标用户的实时消费状态、所述目标用户的已积攒优惠信息以及所述目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠,包括:
根据所述目标用户的偏好特征信息,获得与所述偏好特征信息相匹配的优惠特征信息;
根据所述优惠特征信息和所述目标用户的实时消费状态,获得针对所述目标用户的初始优惠;
将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,将组合后的优惠作为当前有效优惠。
可选的,所述根据所述目标用户的实时消费状态、所述目标用户的已积攒优惠信息以及所述目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠,包括:
根据所述目标用户的偏好特征信息,获得与所述偏好特征信息相匹配的优惠特征信息;
根据所述优惠特征信息和所述目标用户的实时消费状态,获得针对所述目标用户的初始优惠;
将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,获得组合后的优惠;
按照预定规则对所述组合后的优惠进行验证,根据验证结果确定当前有效优惠。
可选的,所述目标用户的已积攒优惠信息为无附加条件的可以直接使用的优惠,所述将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,包括:
在对所述初始优惠进行优惠核算的基础上,对所述已积攒优惠信息进行叠加核算,所述已积攒优惠信息为在所述初始优惠基础上的二次优惠。
可选的,所述目标用户的已积攒优惠信息为针对特定要素的可以直接使用的优惠,所述特定要素包括如下中的至少一种:
特定的商品类别;
特定的商品品牌;
特定的商品数量;
特定的商品类别以及数量;
特定的消费额度;
特定商家;
所述将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,包括:
确定当前是否存在与所述特定要素相符合的第一初始优惠和/或所述目标用户的实时消费状态是否与上述特定要素相符合;
若是,则在对所述第一初始优惠进行优惠核算的基础上,对所述已积攒优惠信息进行叠加核算,所述已积攒优惠信息为在所述第一初始优惠的基础上的二次优惠。
可选的,所述目标用户的已积攒优惠信息为未达到预设条件的优惠,所述将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,包括:
确定当前是否存在与所述未达到预设条件的优惠具有相同优惠活动类型的第一初始优惠;
若存在,则将所述第一初始优惠的内容与所述已积攒优惠信息的内容进行组合,获得组合后的优惠内容。
可选的,所述根据所述目标用户的偏好特征信息,获得与所述偏好特征信息相匹配的优惠特征信息,包括:
根据所述目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,获得与所述偏好特征信息相匹配的优惠特征信息。
可选的,所述目标用户的偏好特征信息包括如下中的至少一种:
目标用户的消费等级信息;
目标用户对商品的需求信息;
目标用户偏好的优惠方式信息;
对应的,所述根据所述目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,获得与所述偏好特征信息相匹配的优惠特征信息,包括如下中的至少一种:
根据所述目标用户的消费等级信息,从所述预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与所述目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别;
根据所述目标用户的消费等级信息,从所述预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与所述目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品;
根据所述目标用户对商品的需求信息,从所述预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与所述目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品;
根据所述目标用户偏好的优惠方式信息,从所述预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与所述目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别。
可选的,所述根据所述优惠特征信息和所述目标用户的实时消费状态,获得针对所述目标用户的初始优惠,包括:
对与所述目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别和/或与所述目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别和/或与所述目标用户的实时消费状态相匹配的优惠活动类别进行优先级排序,从已排序的优惠活动类别中按优先级次序选择至少一个优惠活动类别作为优选优惠活动类别;
从与所述目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品中挑选与所述目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品,将挑选的商品作为备用推荐商品;
从所述备用推荐商品中选择与所述目标用户的实时消费状态相符、且满足所述优选优惠活动类别的推荐商品;
将所述优选优惠活动类别和所述推荐商品的组合信息作为针对所述目标用户的初始优惠。
可选的,所述按照预定规则对所述组合后的优惠进行验证,包括:
采用预定指标对所述组合后的优惠进行衡量或比较;
所述预定指标包括如下中的至少一种:
商品的优惠折扣率;
商品曝光次数与成交次数的比率;
与第三方购物平台的优惠折扣差值。
可选的,所述目标用户的实时消费状态包括如下中的至少一种:
所述目标用户当前是否发生购物行为;
所述目标用户当前已购商品的类别;
所述目标用户的当前消费金额。
可选的,所述获得目标用户的偏好特征信息,包括:
从用户日志库中查询获得目标用户的行为数据和消费数据;
根据所述目标用户的行为数据和消费数据进行计算,确定目标用户的偏好特征信息。
可选的,还包括:将所述当前有效优惠推荐给所述目标用户。
可选的,所述当前有效优惠至少为一个,所述方法还包括:
获得所述目标用户从所述至少一个当前有效优惠中选择的最终优惠。
本申请还提供一种优惠信息的提供装置,包括:
偏好特征信息以及已积攒优惠信息获得单元,用于获得目标用户的偏好特征信息和所述目标用户的已积攒优惠信息;
实时消费状态获得单元,用于获得所述目标用户的实时消费状态;
当前有效优惠获得单元,用于根据所述目标用户的实时消费状态、所述目标用户的已积攒优惠信息以及所述目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。
本申请还提供一种电子设备,包括:
处理器;
存储器,用于存储优惠信息的提供程序,所述程序在被所述处理器读取执行时,执行如下操作:
获得目标用户的偏好特征信息和所述目标用户的已积攒优惠信息;
获得所述目标用户的实时消费状态;
根据所述目标用户的实时消费状态、所述目标用户的已积攒优惠信息以及所述目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。
本申请还提供一种计算机可读取存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
获得目标用户的偏好特征信息和所述目标用户的已积攒优惠信息;
获得所述目标用户的实时消费状态;
根据所述目标用户的实时消费状态、所述目标用户的已积攒优惠信息以及所述目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。
与现有技术相比,本申请具有以下优点:
本申请提供的优惠信息的提供方法,通过获得目标用户的偏好特征信息、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的实时消费状态,并且根据上述实时消费状态、已积攒优惠信息以及偏好特征信息获得当前有效优惠。该方法可将目标用户之前获得的已积攒优惠信息与其当前的消费行为进行结合,避免该已积攒优惠信息没有及时得到目标用户的响应而处于无人提醒的状态,可有效减少优惠资源的浪费,提高用户的购物体验。
附图说明
图1是本申请第一实施例提供的方法流程图;
图2是本申请第一实施例提供的获得当前有效优惠的方法流程图;
图3是本申请第二实施例提供的装置单元框图;
图4是是本申请第三实施例提供的电子设备示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广,因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
针对电子商务平台的优惠发放场景,为了使用户获得更好的优惠享用体验,本申请提供了一种优惠信息的提供方法、与该方法相对应的优惠信息的提供装置、电子设备以及计算机可读取存储介质。以下提供实施例对方法、装置、电子设备以及计算机可读取存储介质进行详细说明。
本申请第一实施例提供一种优惠信息的提供方法,该方法的应用主体可以为电子商务平台上用于生成并提供优惠信息的服务器,图1为本申请第一实施例提供的优惠信息的提供方法流程图,以下结合图1对本实施例提供的方法进行详细描述。以下描述所涉及的实施例是用来解释说明方法原理,不是实际使用的限定。
如图1所示,本实施例提供的优惠信息的提供方法包括如下步骤:
S101,获得目标用户的偏好特征信息和目标用户的已积攒优惠信息。
上述目标用户可以是指在当前购物平台或其它第三方网络购物平台上具有一定概率发生购物行为或者已经发生购物行为的顾客。上述目标用户的偏好特征信息可以是指该目标用户的购物习惯、享用优惠信息的方式以及所偏好的商品等信息。上述目标用户的已积攒优惠信息指的是目标用户在之前的购物行为中所享有的、未使用的优惠信息。
本步骤的作用在于获得该目标用户的偏好特征信息和目标用户的已积攒优惠信息。
在本实施例中,目标用户的偏好特征信息主要是指目标用户的消费等级信息、目标用户的需求信息以及目标用户偏好的优惠方式信息等信息中的至少一种。
目标用户的消费等级信息为对目标用户的消费数据进行汇总后获得的目标用户所倾向的商品或服务的价格梯度,例如,目标用户倾向于高价位的商品或低价位的商品或中档价位的商品。
目标用户的需求信息指的是对目标用户的消费记录信息进行分析后确定的目标用户具有需求的特定商品或服务、以及对该商品或服务的需求程度。目标用户具有需求的特定商品可以为目标用户对特定商品的喜好程度较高,例如钟爱某种品牌或某个类别的商品,也可以为根据目标用户已购商品进行推测获得的可能需要的商品,例如目标用户倾向于购买与其已购商品具有一定的关联性的商品,关联性越高,则表明目标用户对该商品的需求程度越大,关联性可通过如下方式设定:可根据特定商品的属性构造一个条件,与该特定商品具有相同属性的商品可被认为与该特定商品的关联性高,该相同属性可以为同一作者、同一品牌等信息;用户经常组合购买的不同类别的商品或者在功能上互补的商品,其关联性较高。
目标用户偏好的优惠方式信息可以是指目标用户对于消费额度达到预定消费金额后赠送优惠券或商品、消费额度达到预定消费金额后对所购商品进行打折或返还现金、买二赠一、第二件半价等优惠方式以及各种优惠方式所对应的优惠幅度的偏好程度,可通过目标用户的历史消费记录中对优惠方式是否响应以及如何响应等信息确定出目标用户偏好的优惠方式信息。例如,根据目标用户的已有消费记录得知目标用户对消费额度达到预定消费金额后所提供优惠的响应率较高,以及对所推荐商品的购买率较高,并且得知该目标用户对于消费额度达到预定消费金额后赠送优惠券或商品的响应率较低,且对优惠券的使用率较低。
在本实施例中,获得目标用户的偏好特征信息可通过如下方式实现:从用户日志库中查询获得目标用户的行为数据和消费数据,根据目标用户的行为数据和消费数据进行偏好特征计算,确定目标用户的偏好特征信息。该目标用户的偏好特征信息可存储于用户日志库中,可预先为目标用户的偏好特征信息建立索引,通过该索引,即可查询获得目标用户的偏好特征信息。
目标用户的行为数据指的是目标用户在当前的电子商务平台或任意的第三方网络购物平台上进行商品浏览、收藏等操作后所产生的日志数据,该行为数据可以为目标用户浏览特定商品或服务所使用的时间长度,例如用户浏览特定商品或服务的时间长度是否超过10秒;目标用户浏览特定商品或服务的次数,例如目标用户对特定商品或服务进行反复浏览,浏览次数为3次以上;目标用户是否对特定商品或服务进行收藏操作;目标用户是否针对特定商品或服务进行标注操作,例如将特定商品标注为中意的类型。
目标用户的消费数据指的是目标用户历史上购买的商品或服务的类别和价位梯度、目标用户参与或选择参与的优惠活动、优惠核销的比例、选择优惠核销的方式等信息。
在本实施例中,根据目标用户的行为数据和消费数据进行偏好特征计算的过程可通过预设的计算模型实现,例如,可通过将目标用户的消费数据或者目标用户的行为数据与上述特定商品或服务的组合进行特征化处理后分别输入预设的决策树算法模型进行计算,获得能够反映目标用户的偏好程度或者能够反映与目标用户的相关性的分值,将该分值与预设阈值进行比较,如果超出预设阈值,则该分值对应的消费数据或者特定商品或特定服务则为目标用户的偏好特征信息。
获得目标用户的已积攒优惠信息可通过对该目标用户的历史消费数据中的历史推荐优惠信息以及优惠核销数据等进行查询而获得,该已积攒优惠信息可以为有效期限内的未使用的针对任意商品或服务的优惠信息,例如代金券,也可以为由之前的消费行为所产生的、用于针对后续消费行为中的指定商品或指定服务的优惠信息,也可以为曾经向目标用户推荐过的、且未得到目标用户响应的优惠信息。在本实施例中,获得已积攒优惠信息之后,可将该已积攒优惠信息按照可使用的截止期限、优惠幅度等信息进行排序,例如,可将剩余的有效期限最少的已积攒优惠券排在首位进行示出或使用,或者将优惠幅度最大的已积攒优惠信息排在首位。
S102,获得目标用户的实时消费状态。
本步骤用于获得上述目标用户的实时消费状态,该实时消费状态可以是指目标用户当前是否发生购物行为,也可以是指发生购物行为后该目标用户当前已选定商品的类别以及该目标用户当前已选定商品所对应的金额,或者是指目标用户当前所处的购物阶段。例如当目标用户通过电子商务平台进行购物时,通过查询目标用户的购物车、并且对购物车中的商品信息进行实时汇总,即可获取该目标用户已选定商品的类别或者已选定商品所对应的金额;再例如,通过对目标用户的购物时间或者所购商品的类别及数量进行分析,可获知该目标用户为刚开始购物、购物中途或者临近结尾。
S103,根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。
本步骤用于根据上述步骤获得的目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠,具体实现过程如图2所示,包括如下步骤:
S1031,根据目标用户的偏好特征信息,获得与该偏好特征信息相匹配的优惠特征信息。
在本实施例中,根据目标用户的偏好特征信息获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息的过程可以为根据目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,以此获得与目标用户的偏好特征信息相匹配的优惠特征信息。具体可包括如下几种方式:
方式一、根据目标用户的消费等级信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别,即根据目标用户所倾向的商品或服务的价格梯度为其匹配与该价格梯度相匹配的优惠活动类别,如果该目标用户为高消费用户或低消费用户,则可为其匹配高额度的消费金额所对应的优惠活动或低额度的消费金额所对应的优惠活动。例如,预先设定的满减优惠活动分别为:消费金额满100元赠送20元优惠、消费金额满300元赠送80元优惠以及消费金额满500元赠送150元优惠,则针对高消费用户则可选择消费金额相对较高的“消费金额满500元赠送150元优惠”与之相匹配。
方式二、根据目标用户的消费等级信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品,即根据目标用户所倾向的商品或服务的价格梯度为其匹配与该价格梯度相匹配的商品类别,如果该目标用户为高消费用户或低消费用户,则可为其匹配高额度的商品类别或低额度的商品类别。例如,同一类别的商品具有高端、中档以及大众等三种价位梯度,则其对应于高消费用户、中等消费用户以及低消费用户。
方式三、根据目标用户对商品的需求信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品,即查找目标用户喜好程度较高的特定类别的商品,例如某种品牌或某个类别的商品,或者查找与目标用户的已选购商品具有高关联性的商品,例如与目标用户的已选购商品在功能及用途上互补的商品。
方式四、根据目标用户偏好的优惠方式信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别,该优惠活动类别可以为:目标用户对于消费额度达到预定消费金额后赠送代金券或商品、消费额度达到预定消费金额后对所购商品进行打折或返还现金、买两件商品后赠送一件同类别商品的买二赠一活动、第二件商品半价等优惠方式。
S1032,根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠。
本步骤用于对上述步骤获得的优惠特征信息和目标用户的实时消费状态进行处理,以获得针对目标用户的初始优惠。在本实施例中,根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠的过程可以为:
首先,对与目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别进行优先级排序,或者对与目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别进行优先级排序,或者对与目标用户的实时消费状态相匹配的优惠活动类别进行优先级排序,或者同时以目标用户的消费等级、目标用户偏好的优惠方式、以及目标用户的实时消费状态等三种维度中的至少两种维度所匹配的优惠活动类别作为优先级排序的对象,从已排序的优惠活动类别中按优先级次序选择至少一个优惠活动类别作为优选优惠活动类别。
例如,可将与目标用户的消费等级的匹配程度和与目标用户的偏好程度作为衡量优惠活动类别的优先级的两个标准进行权重计算,获得权重最高的优惠活动类别即为优先级次序最高的优惠活动类别。
再例如,上述获得的目标用户当前是否发生购物行为、或者发生购物行为后该目标用户当前已选定商品的类别以及已选定商品所对应的金额、或者目标用户当前所处的购物阶段等目标用户不同的实时消费状态下,目标用户所适合的优惠活动类别有所不同,因此,可将与目标用户的消费等级的匹配程度、与目标用户的偏好程度、以及与目标用户的实时消费状态的匹配程度作为衡量优惠活动类别的优先级的三个标准进行权重计算,权重计算结果最高的优惠活动类别即为优先级次序最高的优惠活动类别。
其次,从与目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品中挑选与目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品,将挑选的商品作为备用推荐商品。该过程实质为将商品的价格梯度与目标用户对商品的需求程度进行结合,将既满足与目标用户的消费等级相匹配、又满足目标用户对商品的需求的商品作为在优惠活动中可向目标用户推荐的备用推荐商品。
需要说明的是,如果目标用户当前的消费状态为已发生购物行为的状态,即当前已选购了商品,则此处的目标用户对商品的需求信息除了包括上述对目标用户的行为数据和消费数据进行分析后所确定的目标用户具有需求的特定商品或服务之外,还可将当前已选购的商品作为目标用户对商品是否有需求的判断基础,如果特定商品与当前目标用户当前已选购的商品具有较强的关联性,例如在功能或用途上互补,则该特定商品为目标用户对商品的需求信息。
再次,从上述备用推荐商品中选择与目标用户的实时消费状态相符、且满足上述优选优惠活动类别的商品作为推荐商品。
上述获得的目标用户当前是否发生购物行为、或者发生购物行为后该目标用户当前已选定商品的类别以及已选定商品所对应的金额、或者目标用户当前所处的购物阶段等目标用户的不同实时消费状态下,目标用户所偏好的商品或者有需求的商品有所不同,并且在不同的优惠活动类别下适于向目标用户推荐的商品类别以及商品的价格梯度有所不同,因此,需从上述备用推荐商品中选择与目标用户的实时消费状态相符、且满足上述优选优惠活动类别的商品作为用于向用户推荐的商品,该推荐商品可以为单个商品或两件以上商品的组合。
最后,将上述优选优惠活动类别和上述推荐商品的组合信息作为针对目标用户的初始优惠,即,本实施例中所确定的每个初始优惠至少包含优惠活动类别和向目标用户推荐的商品信息。
需要说明的是,如果上述确定的优选优惠活动类别所包含的内容中不包含向目标用户推荐商品的内容,例如上述优选优惠活动仅为向任意用户赠送相当于其消费金额3成的优惠券,则针对目标用户的初始优惠仅包含优惠活动本身的内容,不包含向目标用户推荐的商品信息。
S1033,将目标用户的已积攒优惠信息与上述初始优惠进行组合,获得组合后的优惠。
在本实施例中,目标用户的已积攒优惠信息的数量至少为一个,且至少一个已积攒优惠信息可以包含多种类型的优惠,将目标用户的已积攒优惠信息与上述初始优惠进行组合的过程根据已积攒优惠信息类型的不同可分为以下几种组合方式:
方式一、当目标用户的已积攒优惠信息为无附加条件的可以直接使用的优惠时,将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合的方式为:在对初始优惠进行优惠核算的基础上,对已积攒优惠信息进行叠加核算,已积攒优惠信息为在初始优惠基础上的二次优惠。上述无附加条件的可直接使用的优惠可以是指由目标用户之前的消费行为所产生的、且目标用户在指定使用期限内未使用的针对任意商品或服务的优惠信息,例如无使用限定条件的代金券,在按照上述初始优惠进行优惠核算后,可在优惠核算的基础上扣减该代金券所对应的金额,以此完成叠加核算。
方式二、当目标用户的已积攒优惠信息为针对特定要素的可以直接使用的优惠时,将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合的方式为:确定当前是否存在与上述特定要素相符合的第一初始优惠或者当前消费状态是否与上述特定要素或者上述两种条件是否都满足;若是,则在对该第一初始优惠进行优惠核算的基础上,对已积攒优惠信息进行叠加核算,已积攒优惠信息为在第一初始优惠的基础上的二次优惠。上述特定要素可以为特定的商品类别、特定的商品品牌、特定的商品数量、特定的商品类别以及数量、特定的消费额度以及特定商家等信息中的至少一种。例如,针对某个品牌的某种特定类别商品的代金券或折扣信息,或者消费达到一定金额时可直接享用的优惠折扣信息。该方式与上述方式一的区别在于:在对初始优惠进行优惠核算的基础上对已积攒优惠信息进行叠加核算之前,需进行优惠条件的确定。例如,已积攒优惠信息中包含特定期限内针对特定品牌的特定商品的折扣优惠,如果当前时间处于上述特定期限内,且当前针对目标用户的初始优惠的推荐商品中包含该特定品牌的特定商品,则可在上述初始优惠的基础上,再对该特定品牌的特定商品按上述折扣优惠进行计算;或者先针对该特定品牌的特定商品按上述折扣优惠进行计算,然后在此基础上按上述初始优惠进行优惠计算。
方式三、当目标用户的已积攒优惠信息为未达到预设条件的优惠时,将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合的方式为:确定当前是否存在与上述未达到预设条件的优惠具有相同优惠活动类型的第一初始优惠;若存在,则将该第一初始优惠的内容与上述已积攒优惠信息的内容进行组合,获得组合后的优惠内容。上述未达到预设条件的优惠指的是在目标用户以往的消费经历中为其提供的需满足预定条件后才可享用的优惠,具有相同优惠活动类型指的是具有相同规则的优惠活动类别,例如在此之前为目标用户推荐过的、且未得到目标用户响应的优惠活动类别为消费满100元优惠30元,且该优惠信息所对应的目标用户的消费金额已达到80元,从上述初始优惠的优选优惠活动类别中选出的优惠活动类别为消费满300元优惠80元,且目标用户的实时消费金额为270元,则将该两种优惠活动的内容进行叠加后得出的新的优惠活动的内容为:消费满400元优惠110元,而实际已确定的消费金额为350元(80元+270元),因此目标用户仅需再消费50元即可获得110元的优惠。
需要说明的是,在上述方式三中,在将具有相同规则的优惠活动类别进行组合时,除了简单的数值拼合,还可对组合后的内容进行调整,例如,在上述实例中,可确定将该两种优惠活动的内容进行叠加后得出的新的优惠活动的内容为:消费满380元优惠110元,以此适应当前的消费情境。
需要说明的是,上述三种方式中,每种组合均可包含多种可能性,例如方式一中,无附加条件的可以直接使用的优惠可以为多种代金券;方式二中,针对特定要素的可以直接使用的优惠可以为针对多种指定商品的不同折扣信息;方式三中未达到预设条件的优惠可以为多个目标用户未响应的针对不同消费金额的满减优惠活动,且初始优惠的优选优惠活动类别中也可包含针对不同消费金额的满减优惠活动。因此,上述将目标用户的已积攒优惠信息与上述初始优惠进行组合后所获得的组合后的优惠可以包含多种优惠形式,并且,最终获得的组合后的优惠可以包含经过上述方式一、方式二以及方式三等三种组合方式组合后所获得的优惠中的至少两种,以此实现多元化的组合方案,其目的是获得优惠力度最大或者优惠方式最符合目标用户需求或者可实现商品销售额度最大化的优惠。
在经上述步骤获得组合后的优惠之后,可以将该组合后的优惠作为最终的当前有效优惠推荐给目标用户,也可以对该组合后的优惠按预定方式进行处理后再确定最终的当前有效优惠,具体如下述步骤所示:
S1034,按照预定规则对上述组合后的优惠进行验证,根据验证结果确定当前有效优惠。
本实施例中,对上述组合后的优惠进行验证的方法为:采用预定指标对组合后的优惠进行衡量或比较,以此确定上述组合后的优惠是否为当前最优优惠或者上述组合后的优惠是否符合预定标准,如果是,则将上述组合后的优惠作为当前有效优惠。
上述预定指标可以为当前购物平台上的商品的优惠折扣率、商品曝光次数与成交次数的比率以及当前购物平台与第三方购物平台的优惠折扣差值等信息中的至少一种。例如,如果上述组合后的优惠中所包含的推荐商品的曝光次数与成交次数的比率高于当前购物平台上的商品曝光次数与成交次数的比率的平均值,则认为该推荐商品为不受消费者欢迎的商品,以此确定该组合后的优惠不是当前有效优惠。再例如,如果组合后的优惠中所包含的推荐商品的优惠折扣率大于第三方购物平台上该类型商品的优惠折扣率、且与第三方购物平台上该类型商品的优惠折扣率的差值大于预定阈值,则认为该推荐商品的优惠折扣率达到预定的优惠标准,对应的,该推荐商品所对应的组合后的优惠可以作为当前有效优惠。
在经上述步骤获得当前有效优惠之后,还可将上述当前有效优惠推荐给目标用户。本实施例中,上述当前有效优惠的数量至少为一个,因此,还可获得目标用户从至少一个当前有效优惠中选择的最终优惠。
上述优惠信息的提供方法,通过获得目标用户的偏好特征信息、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的实时消费状态,并且根据目标用户的偏好特征信息获得与该偏好特征信息相匹配的优惠特征信息,根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠,并且将目标用户的已积攒优惠信息与上述初始优惠进行组合,获得组合后的优惠,将该组合后的优惠作为可以向目标用户推荐的当前有效优惠,或者对上述组合后的优惠进行验证后,根据验证结果确定当前有效优惠。通过使用该方法,可将目标用户之前获得的已积攒优惠信息与其当前的消费行为进行结合,避免该已积攒优惠信息没有及时得到目标用户的响应而处于无人提醒的休眠状态所造成的优惠效用消除,可有效减少优惠资源的浪费和提高用户购物的积极性,提高用户的购物体验。
上述第一实施例提供了一种优惠信息的提供方法,与之相对应的,本申请第二实施例还提供了一种优惠信息的提供装置,由于装置实施例基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关的技术特征的细节部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可,下述对装置实施例的描述仅仅是示意性的。
请参考图3理解该实施例,图3为本实施例提供的优惠信息的提供装置的单元框图,如图3所示,本实施例提供的装置包括:
偏好特征信息以及已积攒优惠信息获得单元201,用于获得目标用户的偏好特征信息和目标用户的已积攒优惠信息;
实时消费状态获得单元202,用于获得目标用户的实时消费状态;
当前有效优惠获得单元203,用于根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。
当前有效优惠获得单元203包括如下子单元:
优惠特征信息获得子单元,用于根据目标用户的偏好特征信息,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息;
初始优惠获得子单元,用于根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠;
优惠组合子单元,用于将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,获得组合后的优惠;
当前有效优惠确定子单元,用于按照预定规则对组合后的优惠进行验证,根据验证结果确定当前有效优惠。
上述目标用户的已积攒优惠信息为无附加条件的可以直接使用的优惠,对应的,优惠组合子单元具体用于:在对初始优惠进行优惠核算的基础上,对已积攒优惠信息进行叠加核算,已积攒优惠信息为在初始优惠基础上的二次优惠。
上述目标用户的已积攒优惠信息为针对特定要素的可以直接使用的优惠,特定要素包括如下中的至少一种:特定的商品类别;特定的商品品牌;特定的商品数量;特定的商品类别以及数量;特定的消费额度;特定商家;对应的,优惠组合子单元具体用于:确定当前是否存在与特定要素相符合的第一初始优惠和/或目标用户的实时消费状态是否与上述特定要素相符合;若是,则在对第一初始优惠进行优惠核算的基础上,对已积攒优惠信息进行叠加核算,已积攒优惠信息为在第一初始优惠的基础上的二次优惠。
上述目标用户的已积攒优惠信息为未达到预设条件的优惠,优惠组合子单元具体用于:确定当前是否存在与未达到预设条件的优惠具有相同优惠活动类型的第一初始优惠;若存在,则将第一初始优惠的内容与已积攒优惠信息的内容进行组合,获得组合后的优惠内容。
优惠特征信息获得子单元具体用于:根据目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息。
目标用户的偏好特征信息包括如下中的至少一种:目标用户的消费等级信息;目标用户对商品的需求信息;目标用户偏好的优惠方式信息;
对应的,上述根据目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息,包括如下中的至少一种:
根据目标用户的消费等级信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别;
根据目标用户的消费等级信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品;
根据目标用户对商品的需求信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品;
根据目标用户偏好的优惠方式信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别。
初始优惠获得子单元具体用于:
对与目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别和/或与目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别和/或与目标用户的实时消费状态相匹配的优惠活动类别进行优先级排序,从已排序的优惠活动类别中按优先级次序选择至少一个优惠活动类别作为优选优惠活动类别;
从与目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品中挑选与目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品,将挑选的商品作为备用推荐商品;
从备用推荐商品中选择与目标用户的实时消费状态相符、且满足优选优惠活动类别的推荐商品;
将优选优惠活动类别和推荐商品的组合信息作为针对目标用户的初始优惠。
当前有效优惠确定子单元具体用于:采用预定指标对组合后的优惠进行核对或比较;预定指标包括如下中的至少一种:商品的优惠折扣率;商品曝光次数与成交次数的比率;与第三方购物平台的优惠折扣差值。
上述目标用户的实时消费状态包括如下中的至少一种:
目标用户当前是否发生购物行为;
目标用户当前已购商品的类别;
目标用户的当前消费金额。
上述获得目标用户的偏好特征信息,具体为:
从用户日志库中查询获得目标用户的行为数据和消费数据;
根据目标用户的行为数据和消费数据进行计算,确定目标用户的偏好特征信息。
该装置还包括:
当前有效优惠推荐单元,用于将当前有效优惠推荐给目标用户。
上述当前有效优惠至少为一个,该装置还包括:
最终优惠获得单元,用于获得目标用户从至少一个当前有效优惠中选择的最终优惠。
在上述实施例中,提供了一种优惠信息的提供方法以及一种优惠信息的提供装置,此外,本申请第三实施例还提供一种电子设备,该电子设备实施例如下:
请参考图4理解本实施例,图为本实施例提供的电子设备的示意图。
如图所示,电子设备包括:处理器301;存储器302;
存储器302,用于存储优惠信息的提供程序,程序在被处理器读取执行时,执行如下操作:
获得目标用户的偏好特征信息和目标用户的已积攒优惠信息;
获得目标用户的实时消费状态;
根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。
可选的,根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠,包括:
根据目标用户的偏好特征信息,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息;
根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠;
将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,将组合后的优惠作为当前有效优惠。
可选的,根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠,包括:
根据目标用户的偏好特征信息,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息;
根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠;
将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,获得组合后的优惠;
按照预定规则对组合后的优惠进行验证,根据验证结果确定当前有效优惠。
可选的,目标用户的已积攒优惠信息为无附加条件的可以直接使用的优惠,将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,包括:
在对初始优惠进行优惠核算的基础上,对已积攒优惠信息进行叠加核算,已积攒优惠信息为在初始优惠基础上的二次优惠。
可选的,目标用户的已积攒优惠信息为针对特定要素的可以直接使用的优惠,特定要素包括如下中的至少一种:
特定的商品类别;
特定的商品品牌;
特定的商品数量;
特定的商品类别以及数量;
特定的消费额度;
特定商家;
将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,包括:
确定当前是否存在与特定要素相符合的第一初始优惠和/或目标用户的实时消费状态是否与上述特定要素相符合;
若是,则在对第一初始优惠进行优惠核算的基础上,对已积攒优惠信息进行叠加核算,已积攒优惠信息为在第一初始优惠的基础上的二次优惠。
可选的,目标用户的已积攒优惠信息为未达到预设条件的优惠,将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,包括:
确定当前是否存在与未达到预设条件的优惠具有相同优惠活动类型的第一初始优惠;
若存在,则将第一初始优惠的内容与已积攒优惠信息的内容进行组合,获得组合后的优惠内容。
可选的,根据目标用户的偏好特征信息,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息,包括:根据目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息。
可选的,目标用户的偏好特征信息包括如下中的至少一种:
目标用户的消费等级信息;
目标用户对商品的需求信息;
目标用户偏好的优惠方式信息;
对应的,根据目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息,包括如下中的至少一种:
根据目标用户的消费等级信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别;
根据目标用户的消费等级信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品;
根据目标用户对商品的需求信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品;
根据目标用户偏好的优惠方式信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别。
可选的,根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠,包括:
对与目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别和/或与目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别和/或与目标用户的实时消费状态相匹配的优惠活动类别进行优先级排序,从已排序的优惠活动类别中按优先级次序选择至少一个优惠活动类别作为优选优惠活动类别;
从与目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品中挑选与目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品,将挑选的商品作为备用推荐商品;
从备用推荐商品中选择与目标用户的实时消费状态相符、且满足优选优惠活动类别的推荐商品;
将优选优惠活动类别和推荐商品的组合信息作为针对目标用户的初始优惠。
可选的,按照预定规则对组合后的优惠进行验证,包括:
采用预定指标与组合后的优惠进行比较,;
预定指标包括如下中的至少一种:
商品的优惠折扣率;
商品曝光次数与成交次数的比率;
与第三方购物平台的优惠折扣差值。
可选的,目标用户的实时消费状态包括如下中的至少一种:
目标用户当前是否发生购物行为;
目标用户当前已购商品的类别;
目标用户的当前消费金额。
可选的,获得目标用户的偏好特征信息,包括:
从用户日志库中查询获得目标用户的行为数据和消费数据;
根据目标用户的行为数据和消费数据进行计算,确定目标用户的偏好特征信息。
可选的,还包括:将当前有效优惠推荐给目标用户。
可选的,当前有效优惠至少为一个,还包括:
获得目标用户从至少一个当前有效优惠中选择的最终优惠。
在上述的实施例中,提供了一种优惠信息的提供方法、一种优惠信息的提供装置以及一种电子设备,此外,本申请第四实施例还提供了一种用于实现优惠信息的提供方法的计算机可读取存储介质。本申请提供的计算机可读取存储介质实施例描述得比较简单,相关部分请参见上述方法实施例的对应说明即可,下述描述的实施例仅仅是示意性的。
本实施例提供一种计算机可读取存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
获得目标用户的偏好特征信息和目标用户的已积攒优惠信息;
获得目标用户的实时消费状态;
根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠。
可选的,根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠,包括:
根据目标用户的偏好特征信息,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息;
根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠;
将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,将组合后的优惠作为当前有效优惠。
可选的,根据目标用户的实时消费状态、目标用户的已积攒优惠信息以及目标用户的偏好特征信息,获得当前有效优惠,包括:
根据目标用户的偏好特征信息,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息;
根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠;
将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,获得组合后的优惠;
按照预定规则对组合后的优惠进行验证,根据验证结果确定当前有效优惠。
可选的,目标用户的已积攒优惠信息为无附加条件的可以直接使用的优惠,将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,包括:
在对初始优惠进行优惠核算的基础上,对已积攒优惠信息进行叠加核算,已积攒优惠信息为在初始优惠基础上的二次优惠。
可选的,目标用户的已积攒优惠信息为针对特定要素的可以直接使用的优惠,特定要素包括如下中的至少一种:
特定的商品类别;
特定的商品品牌;
特定的商品数量;
特定的商品类别以及数量;
特定的消费额度;
特定商家;
将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,包括:
确定当前是否存在与特定要素相符合的第一初始优惠和/或目标用户的实时消费状态是否与上述特定要素相符合;
若是,则在对第一初始优惠进行优惠核算的基础上,对已积攒优惠信息进行叠加核算,已积攒优惠信息为在第一初始优惠的基础上的二次优惠。
可选的,目标用户的已积攒优惠信息为未达到预设条件的优惠,将目标用户的已积攒优惠信息与初始优惠进行组合,包括:
确定当前是否存在与未达到预设条件的优惠具有相同优惠活动类型的第一初始优惠;
若存在,则将第一初始优惠的内容与已积攒优惠信息的内容进行组合,获得组合后的优惠内容。
可选的,根据目标用户的偏好特征信息,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息,包括:
根据目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息。
可选的,目标用户的偏好特征信息包括如下中的至少一种:
目标用户的消费等级信息;
目标用户对商品的需求信息;
目标用户偏好的优惠方式信息;
对应的,根据目标用户的偏好特征信息查询预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系,获得与偏好特征信息相匹配的优惠特征信息,包括如下中的至少一种:
根据目标用户的消费等级信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别;
根据目标用户的消费等级信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品;
根据目标用户对商品的需求信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品;
根据目标用户偏好的优惠方式信息,从预先确定的用户偏好特征信息与优惠特征信息的匹配关系中查找与目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别。
可选的,根据优惠特征信息和目标用户的实时消费状态,获得针对目标用户的初始优惠,包括:
对与目标用户的消费等级相匹配的优惠活动类别和/或与目标用户偏好的优惠方式相匹配的优惠活动类别和/或与目标用户的实时消费状态相匹配的优惠活动类别进行优先级排序,从已排序的优惠活动类别中按优先级次序选择至少一个优惠活动类别作为优选优惠活动类别;
从与目标用户的消费等级相匹配的价格梯度的商品中挑选与目标用户对商品的需求信息相匹配的参与优惠活动的商品,将挑选的商品作为备用推荐商品;
从备用推荐商品中选择与目标用户的实时消费状态相符、且满足优选优惠活动类别的推荐商品;
将优选优惠活动类别和推荐商品的组合信息作为针对目标用户的初始优惠。
可选的,按照预定规则对组合后的优惠进行验证,包括:
采用预定指标与组合后的优惠进行比较,;
预定指标包括如下中的至少一种:
商品的优惠折扣率;
商品曝光次数与成交次数的比率;
与第三方购物平台的优惠折扣差值。
可选的,目标用户的实时消费状态包括如下中的至少一种:
目标用户当前是否发生购物行为;
目标用户当前已购商品的类别;
目标用户的当前消费金额。
可选的,获得目标用户的偏好特征信息,包括:
从用户日志库中查询获得目标用户的行为数据和消费数据;
根据目标用户的行为数据和消费数据进行计算,确定目标用户的偏好特征信息。
可选的,还包括:将当前有效优惠推荐给目标用户。
可选的,当前有效优惠至少为一个,还包括:
获得目标用户从至少一个当前有效优惠中选择的最终优惠。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
1、计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
2、本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请虽然以较佳实施例公开如上,但其并不是用来限定本申请,任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内,都可以做出可能的变动和修改,因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种优惠信息的提供方法,其特征在于,包括:
获得目标用户的实时消费状态,所述实时消费状态包括所述目标用户当前已选定商品的信息;
根据所述目标用户的实时消费状态,获得针对所述目标用户的初始优惠,所述初始优惠包括优选优惠活动类别和推荐商品,所述推荐商品与所述目标用户的实时消费状态相符、且所述推荐商品满足所述优选优惠活动类别;
获得所述目标用户的已积攒优惠信息;
将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,将组合后的优惠作为当前有效优惠。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述推荐商品与所述目标用户的实时消费状态相符,包括:所述推荐商品与所述已选定商品具有关联性。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标用户当前已选定商品信息包括:所述目标用户的购物车中的商品信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标用户的实时消费状态,获得针对所述目标用户的初始优惠,包括:
对与目标用户的实时消费状态相匹配的优惠活动类别进行优先级排序,从已排序的优惠活动类别中按优先级次序选择至少一个优惠活动类别作为优选优惠活动类别,其中,目标用户当前已选定商品不同,则所述目标用户所适合的优惠活动类别不同;
获得与目标用户对商品的需求信息相匹配的、参与优惠活动的备用推荐商品;
从所述备用推荐商品中选择与所述目标用户的实时消费状态相符、且满足所述优选优惠活动类别的商品作为推荐商品,并将所述优选优惠活动类别和所述推荐商品的组合信息作为针对所述目标用户的初始优惠。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,将组合后的优惠作为当前有效优惠,包括:
将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,获得组合后的优惠;
按照预定规则对所述组合后的优惠进行验证,根据验证结果确定当前有效优惠。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标用户的已积攒优惠信息为无附加条件的可以直接使用的优惠,所述将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,包括:
在对所述初始优惠进行优惠核算的基础上,对所述已积攒优惠信息进行叠加核算,所述已积攒优惠信息为在所述初始优惠基础上的二次优惠。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标用户的已积攒优惠信息为针对特定要素的可以直接使用的优惠,所述特定要素包括如下中的至少一种:
特定的商品类别;
特定的商品品牌;
特定的商品数量;
特定的商品类别以及数量;
特定的消费额度;
特定商家。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标用户的已积攒优惠信息为未达到预设条件的优惠,所述将所述目标用户的已积攒优惠信息与所述初始优惠进行组合,包括:
确定当前是否存在与所述未达到预设条件的优惠具有相同优惠活动类型的第一初始优惠;
若存在,则将所述第一初始优惠的内容与所述已积攒优惠信息的内容进行组合,获得组合后的优惠内容。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述按照预定规则对所述组合后的优惠进行验证,包括:
采用如下预定指标中的至少一种对所述组合后的优惠进行衡量或比较:
商品的优惠折扣率;
商品曝光次数与成交次数的比率;
与第三方购物平台的优惠折扣差值。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
将所述当前有效优惠推荐给所述目标用户。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111513527.0A CN114169936A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种优惠信息的提供方法以及装置 |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111513527.0A CN114169936A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种优惠信息的提供方法以及装置 |
CN201811146476.0A CN109493113A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种优惠信息的提供方法以及装置 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811146476.0A Division CN109493113A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种优惠信息的提供方法以及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114169936A true CN114169936A (zh) | 2022-03-11 |
Family
ID=65689373
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811146476.0A Pending CN109493113A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种优惠信息的提供方法以及装置 |
CN202111513527.0A Pending CN114169936A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种优惠信息的提供方法以及装置 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811146476.0A Pending CN109493113A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种优惠信息的提供方法以及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (2) | CN109493113A (zh) |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110163586A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-08-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交易支付和退款处理的方法、装置及设备 |
CN110084639A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-08-02 | 栗刚 | 基于高新技术产业的跨行业共享营销平台及营销方法 |
CN110717080A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-01-21 | 深圳市新系区块链技术有限公司 | 一种数据处理方法、***及相关设备 |
CN112990954A (zh) * | 2019-12-17 | 2021-06-18 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 优惠券分发的方法和装置 |
CN113450170A (zh) * | 2020-03-27 | 2021-09-28 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种信息显示方法和装置 |
CN111639085B (zh) * | 2020-05-11 | 2021-07-02 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 数据异步核对方法及装置 |
CN111683156A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-09-18 | 北京每日优鲜电子商务有限公司 | 信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
CN112907292B (zh) * | 2021-03-11 | 2023-06-30 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 一种信息处理方法及装置、计算机可读存储介质 |
CN113205394A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-03 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 虚拟资源兑换方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN113935770A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-01-14 | 贵州众酒联酒业科技有限公司 | 基于互联网的公排消费回馈*** |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9037495B2 (en) * | 2012-05-02 | 2015-05-19 | Bank Of America Corporation | Online shopping experience modification |
CN106096957A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 乐视控股(北京)有限公司 | 业务属性值的更新方法及*** |
CN107507042A (zh) * | 2017-09-15 | 2017-12-22 | 携程计算机技术(上海)有限公司 | 基于用户画像的营销方法及*** |
CN107944593A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-04-20 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种资源分配方法及装置,电子设备 |
CN107944920A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-20 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 券包创建方法、装置、券包领取方法及装置 |
CN108280694A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-07-13 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 商圈权益发放方法及装置 |
CN108492146A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-04 | 口口相传(北京)网络技术有限公司 | 基于用户关联行为的优惠值计算方法、服务端及客户端 |
-
2018
- 2018-09-29 CN CN201811146476.0A patent/CN109493113A/zh active Pending
- 2018-09-29 CN CN202111513527.0A patent/CN114169936A/zh active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109493113A (zh) | 2019-03-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114169936A (zh) | 一种优惠信息的提供方法以及装置 | |
US11727445B2 (en) | Predictive recommendation system using price boosting | |
US11587116B2 (en) | Predictive recommendation system | |
WO2019196579A1 (zh) | 智能券的发放方法、装置及利用智能券的核销方法、装置 | |
Kim et al. | Recommender system based on click stream data using association rule mining | |
CN113888150A (zh) | 碳足迹确定***和方法 | |
US8645221B1 (en) | Ranking of items as a function of virtual shopping cart activity | |
US20120116822A1 (en) | System and method for dynamic pricing of an insurance policy | |
CN109087148B (zh) | 确定虚拟资源对象的方法、设备及计算机可读介质 | |
CN110347924A (zh) | 果蔬商城管理***及果蔬信息推送方法 | |
US20190205938A1 (en) | Dynamic product placement based on perceived value | |
KR102097045B1 (ko) | 사용자의 특성을 반영하여 상품을 추천하는 방법 및 장치 | |
US20140236699A1 (en) | Personalized product pricing | |
WO2016109056A1 (en) | Dynamic product placement based on perceived value | |
CN112070505A (zh) | 一种资源核销方法以及装置 | |
CN110020135B (zh) | 一种需求确定方法、资源推荐方法和相关装置 | |
JP7287938B2 (ja) | 選択装置、選択方法及び選択プログラム | |
US20080172309A1 (en) | Online marketing | |
JP7093400B1 (ja) | 選択装置、選択方法及び選択プログラム | |
JP6951540B1 (ja) | 選択装置、選択方法及び選択プログラム | |
JP2023007339A (ja) | スペースステーションに基づく商品転売の方法、システム及び記録媒体 | |
US20210233102A1 (en) | Providing promotion recommendations and implementation of individualized promotions | |
KR101714013B1 (ko) | 쇼핑 서비스 제공 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램 | |
Fachri et al. | Influence Of Information Quality and System Quality and Quality of Digital Payments on Consumer Satisfaction and Repurchasing Intention on Gojek Users in The City of Samarinda | |
CN114648369B (zh) | 电子商务数据处理方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |