CN114298768A - 信息推送方法、装置、存储***和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种信息推送方法、装置、存储***和设备,所述方法包括:获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户;从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户;针对每个所述目标用户,获取所述目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别;根据所述目标用户的用户类别,为所述目标用户推送信息;所述订单信息包括以下信息中的一个或者多个:支付成功的第一订单数量;支付成功的第一订单金额;未支付的第二订单数量;未支付的第二订单金额。这样,通过订单的金额或数量,对用户分类,使得分类结果更符合实际场景,提高了分类的准确性,有利于根据用户需求进行精准信息推送,提高用户黏度。
Description
技术领域
本公开涉及信息推送领域,具体地,涉及一种信息推送方法、装置、存储***和电子设备。
背景技术
随着电商平台的兴起以及用户的多样化,为了满足用户需求,提高用户的成交率,需要对用户进行信息推送,以提高用户黏度。
现有的分类方法,主要是根据用户在一定时间段内是否存在未支付订单和支付成功订单,对该用户进行分类并推送信息,但是,该方法仅基于订单是否支付成功这一单一维度对用户分类,导致推送的信息与用户的实际需求差距较大。
发明内容
本公开提供了一种信息推送方法、装置、存储***和电子设备,以解决上述推送的信息与用户的实际需求差距较大的问题。
第一方面,本公开提供一种信息推送方法,所述方法包括:获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户;从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户;针对每个所述目标用户,获取所述目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别;根据所述目标用户的用户类别,为所述目标用户推送信息;所述订单信息包括以下信息中的一个或者多个:支付成功的第一订单数量;支付成功的第一订单金额;未支付的第二订单数量;未支付的第二订单金额。
可选地,所述从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户包括:确定每个候选用户在所述第一预设时间段内最近一次生成未支付订单的生成时刻;获取每个所述候选用户在第二预设时间段内支付成功的第三订单数量,以及每个所述候选用户在第三预设时间段内支付成功的第四订单数量;所述第二预设时间段的起始时刻为所述第一预设时间段的起始时刻,终止时刻为所述生成时刻,所述第三预设时间段的起始时刻为所述生成时刻,终止时刻为所述第一预设时间段的终止时刻;根据所述第三订单数量和所述第四订单数量,从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户。
可选地,所述根据所述第三订单数量和所述第四订单数量,从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户包括:将所述候选用户中的指定用户,作为所述目标用户,所述指定用户包括所述第四订单数量减去所述第三订单数量的差值小于或等于预设差值阈值的候选用户。
可选地,所述根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别包括:根据所述订单信息获取所述目标用户的订单参数;根据所述订单参数和订单信息确定所述目标用户的用户类别;所述订单参数包括以下参数中的一种或者多种:所述第一订单数量与所述第二订单数量的订单数量比值;所述第一订单金额与所述第二订单金额的订单金额比值。
可选地,所述订单信息包括支付成功的第一订单数量,支付成功的第一订单金额,未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额,所述订单参数包括所述订单数量比值和所述订单金额比值,所述根据所述订单参数和订单信息确定所述目标用户的用户类别包括:根据所述订单数量比值和预设数量比值阈值,确定第一分类参数;根据所述订单金额比值和预设金额比值阈值,确定第二分类参数;根据所述第二订单数量和预设数量阈值,确定第三分类参数;根据所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数,确定所述目标用户的用户类别。
可选地,所述根据所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数,确定所述目标用户的用户类别包括:根据所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数,通过预设类别对应关系,确定所述目标用户的用户类别,所述预设类别对应关系包括不同用户类别,与所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数的取值的对应关系。
可选地,所述根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别包括:获取样本用户的订单信息,以及所述样本用户对应的标注用户类别;根据所述样本用户的订单信息和所述标注用户类别对目标训练模型进行训练,得到用户分类模型;将所述订单信息作为所述用户分类模型的输入,以输出得到所述目标用户的类别。
第二方面,本公开提供一种信息推送装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户;
确定模块,用于从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户;
分类模块,用于针对每个所述目标用户,获取所述目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别;所述订单信息包括以下信息中的一个或者多个:支付成功的第一订单数量;支付成功的第一订单金额;未支付的第二订单数量;未支付的第二订单金额。
推送模块,用于根据所述目标用户的用户类别,为所述目标用户推送信息。
可选地,所述确定模块,用于确定每个候选用户在所述第一预设时间段内最近一次生成未支付订单的生成时刻;获取每个所述候选用户在第二预设时间段内支付成功的第三订单数量,以及每个所述候选用户在第三预设时间段内支付成功的第四订单数量;所述第二预设时间段的起始时刻为所述第一预设时间段的起始时刻,终止时刻为所述生成时刻,所述第三预设时间段的起始时刻为所述生成时刻,终止时刻为所述第一预设时间段的终止时刻;根据所述第三订单数量和所述第四订单数量,从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户。
可选地,所述确定模块,用于将所述候选用户中的指定用户,作为所述目标用户,所述指定用户包括所述第四订单数量减去所述第三订单数量的差值小于或等于预设差值阈值的候选用户。
可选地,所述分类模块,用于根据所述订单信息获取所述目标用户的订单参数;根据所述订单参数和订单信息确定所述目标用户的用户类别;所述订单参数包括以下参数中的一种或者多种:所述第一订单数量与所述第二订单数量的订单数量比值;所述第一订单金额与所述第二订单金额的订单金额比值。
可选地,所述订单信息包括支付成功的第一订单数量,支付成功的第一订单金额,未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额,所述订单参数包括所述订单数量比值和所述订单金额比值,所述分类模块,用于根据所述订单数量比值和预设数量比值阈值,确定第一分类参数;根据所述订单金额比值和预设金额比值阈值,确定第二分类参数;根据所述第二订单数量和预设数量阈值,确定第三分类参数;根据所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数,确定所述目标用户的用户类别。
可选地,所述分类模块,用于根据所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数,通过预设类别对应关系,确定所述目标用户的用户类别,所述预设类别对应关系包括不同用户类别,与所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数的取值的对应关系。
可选地,所述分类模块,用于获取样本用户的订单信息,以及所述样本用户对应的标注用户类别;根据所述样本用户的订单信息和所述标注用户类别对目标训练模型进行训练,得到用户分类模型;将所述订单信息作为所述用户分类模型的输入,以输出得到所述目标用户的类别。
第三方面,本公开提供一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
第四方面,本公开提供一种电子设备,包括:存储器,其上存储有计算机程序;处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现上述方法的步骤。
采用上述技术方案,通过获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户,并从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户,然后针对每个所述目标用户,获取所述目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据所述订单信息确定该目标用户的用户类别,其中,订单信息可以包括支付成功的第一订单数量、支付成功的第一订单金额、未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额中的一个或多个。这样,本公开能够通过订单的金额或者数量,对用户进行分类,从而使得分类结果更符合实际场景,提高了用户分类的准确性,有利于根据用户需求进行精准信息推送,提高用户黏度。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本公开,但并不构成对本公开的限制。在附图中:
图1是根据一示例性实施例示出的一种信息推送方法流程图;
图2是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送方法流程图;
图3是根据一示例性实施例示出的一种信息推送装置框图;
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开,并不用于限制本公开。
首先对于本公开的应用场景进行说明,本公开可以应用于信息推送场景,现有的信息推送方法,会通过查询第一预设时间段内存在未支付订单信息的用户,获取该用户在该第一预设时间段内是否存在支付成功的订单,如果存在,则确定该用户没有流失风险,不再对该用户进行信息推送;如果不存在,则确定该用户存在流失风险,对该用户推送优惠信息以挽回该用户。
但是发明人发现,现有的信息推送方法中仍存在较大缺陷,如该方法没有考虑到支付成功的订单与未支付订单之间的时序问题,也忽略了支付成功的订单与未支付订单的数量与金额差距,导致该方法降低了获取的数据质量,可能会造成部分重要客户的遗漏,导致信息推送不准确,例如,在第一预设时间段内,存在目标用户在该第一预设时间段内既有未支付订单信息,也有支付成功订单信息,但该未支付订单信息处于支付成功订单信息之后,且该用户在产生未支付订单信息的时刻至该第一预设时间段结束的时间段中并未再有支付成功的订单,因此该用户实际存在流失风险,但根据现有的分类方法会将该用户判断为没有流失风险,进而不再对该用户进行信息推送,可能导致该用户的流失;或者该用户在该第一预设时间段内既有未支付订单信息,也有支付成功订单信息,但该未支付订单的数量大于该支付订单的数量,或者该未支付订单的金额大于该支付订单的金额,因此该用户实际也存在流失风险,但是根据现有的分类方法,会将该用户判断为没有流失风险,进而不再对该用户进行信息推送,可能导致该用户的流失。
为了解决上述问题,本申请提供了一种信息推送方法、装置、存储***和电子设备,获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户;从该候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户;针对每个该目标用户,获取该目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据该订单信息确定该目标用户的用户类别,其中,订单信息可以包括支付成功的第一订单数量、支付成功的第一订单金额、未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额中的一个或多个。这样,本公开能够通过订单的金额或者数量,对用户进行分类,从而使得分类结果更符合实际场景,提高了用户分类的准确性,有利于根据用户需求进行精准信息推送,提高用户黏度。
下面结合具体地实施例对本公开进行说明。
图1是本申请根据一示例性实施例示出的一种信息推送方法,如图1所示,该方法包括:
S101、获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户。
其中,该未支付订单可以是用户未付款的订单或者付款失败的订单。
在本步骤中,可以查询该第一预设时间段内的未支付订单,并将该未支付订单的用户作为候选用户。
S102、从该候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户。
其中,该目标用户可以是候选用户中可能存在流失风险的用户。
在一些实施例中,首先,可以确定每个候选用户在该第一预设时间段内最近一次生成未支付订单的生成时刻。
其次,可以获取每个该候选用户在第二预设时间段内支付成功的第三订单数量,以及每个该候选用户在第三预设时间段内支付成功的第四订单数量。
其中,该第二预设时间段的起始时刻为该第一预设时间段的起始时刻,终止时刻为该生成时刻,该第三预设时间段的起始时刻为该生成时刻,终止时刻为该第一预设时间段的终止时刻。
最后,可以根据该第三订单数量和该第四订单数量,从该候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户。
在一种可能的实现方式中,可以将该候选用户中的指定用户,作为该目标用户,该指定用户包括该第四订单数量减去该第三订单数量的差值小于或等于预设差值阈值的候选用户。
这样,通过该候选用户的第三订单数量和第四订单数量,确定该候选用户在该第一预设时间段内最近一次未支付订单之后的支付情况,并在该第四订单数量减去该第三订单数量的差值小于或等于预设差值阈值的情况下,确定该候选用户为目标用户,进而可以在不遗漏用户的情况下,只筛选出目标用户进行分类并关注,减少了需要关注的用户数量,减轻了服务器数据处理的负担。
示例地,存在候选用户在该第一预设时间段内存在3个未支付订单,按照时间顺序,该3个未支付订单分别为订单1,订单2和订单3,其中订单3是在该第一预设时间段内存在的最后一次未支付订单,获取该订单3生成时刻之前的支付成功订单数量记为数量1,获取该订单3生成时刻之后的支付成功订单数量记为数量2,在该数量2减去该数量1的差值大于预设数量阈值的情况下,确定该候选用户不存在流失风险,不需要关注,在该数量2减去该数量1的差值小于或者等于预设差值阈值的情况下,确定该候选用户存在流失风险,以便后续对该用户进行分类并持续关注。
S103、针对每个该目标用户,获取该目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据该订单信息确定该目标用户的用户类别。
其中,该订单信息包括以下信息中的一个或者多个:
支付成功的第一订单数量;
支付成功的第一订单金额;
未支付的第二订单数量;
未支付的第二订单金额。
这样,能够通过订单的金额或者数量,对用户进行分类,从而使得分类结果更符合实际场景,提高了用户分类的准确性。
S104、根据该目标用户的用户类别,为该目标用户推送信息。
其中,该信息包括优惠信息、产品信息以及针对未支付订单的问卷信息中的一个或者多个。
采用上述方案,能够通过订单的金额或者数量,对用户进行分类,从而使得分类结果更符合实际场景,提高了用户分类的准确性,有利于根据用户需求进行精准信息推送,提高用户黏度。
在一种可能的实现方式中,上述步骤S103可以通过以下方式实现:根据该订单信息获取该目标用户的订单参数,并根据该订单参数和订单信息确定该目标用户的用户类别;
该订单参数包括以下参数中的一种或者多种:
该第一订单数量与该第二订单数量的订单数量比值;
该第一订单金额与该第二订单金额的订单金额比值。
示例地,以该订单信息包括支付成功的第一订单数量,支付成功的第一订单金额,未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额,该订单参数包括该订单数量比值和该订单金额比值为例进行说明,本步骤可以通过以下步骤实现:
S1、可以根据该订单数量比值和预设数量比值阈值,确定第一分类参数。
在一种可能的实现方式中,可以将该订单数量比值与预设数量比值阈值进行比较,并根据比较结果确定第一分类参数。
示例地,在该订单数量比值小于或者等于该预设数量比值阈值的情况下,将第一值作为该第一分类参数,在该订单数量比值大于该预设数量比值阈值的情况下,将第二值作为该第一分类参数。
例如,该第一值可以为0,该第二值可以为1,该预设数量比值阈值可以为3。
S2、可以根据该订单金额比值和预设金额比值阈值确定第二分类参数。
同样地,可以将该订单金额比值与预设金额比值阈值进行比较,并根据比较结果确定第二分类参数。
示例地,在该订单金额比值小于或者等于该预设金额比值阈值的情况下,将第一值作为该第二分类参数,在该订单金额比值大于该预设金额比值阈值的情况下,将第二值作为该第二分类参数。
如上述S1所述,该第一值可以为0,该第二值可以为1,该预设金额比值阈值可以为5。
S3、可以根据该第二订单数量和预设数量阈值,确定第三分类参数。
同样地,可以将第二订单数量与预设数量阈值进行比较,并根据比较结果确定第二分类参数。
示例地,在该第二订单数量小于或者等于该预设数量阈值的情况下,将第一值作为该第三分类参数,在该第二订单数量大于该预设数量阈值的情况下,将第二值作为该第三分类参数。
如上述S2所述,该第一值可以为0,该第二值可以为1,该预设数量阈值可以为1。
S4、可以根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,确定该目标用户的用户类别。
其中,该预设类别对应关系包括不同用户类别,与该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数的取值的对应关系。
示例地,可以根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,通过预设类别对应关系,确定该目标用户的用户类别。
其中,该预设类别对应关系包括不同用户类别,与该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数的取值的对应关系。这样,通过该预设类别对应关系能够快速地确定用户类别,无需进行额外的数据处理,从而提高用户分类的效率。
例如,以第一分类参数记为R,第二分类参数记为M,第三分类参数记为F为例,该预设类别对应关系可以如下表1所示:
参数 | 用户类别 |
R=1,F=0且M=1 | 第一类别 |
R=1,F=1且M=1 | 第二类别 |
R=1,F=1且M=0 | 第三类别 |
R=0,F=1且M=1 | 第四类别 |
R=0,F=0且M=1 | 第五类别 |
R=0,F=1且M=0 | 第六类别 |
R=1,F=0且M=0 | 第七类别 |
R=0,F=0且M=0 | 第八类别 |
表1
如表1所示,在R=1,F=0且M=1的情况下,通过该表1即可确定对应的用户类别为第一类别,该第一类别表征该目标用户支付成功的次数与金额都处于较高水准,且未支付次数较低,可以确认为忠实用户(即流失风险较低的用户);在R=1,F=1且M=1的情况下,通过该表1即可确定对应的用户类别为第二类别,该第二类别表征该目标用户支付成功的次数与金额都处于较高水准,但未支付次数较高,可以确定为重要的流失用户;在R=1,F=1且M=0的情况下,通过该表1即可确定对应的用户类别为第三类别,该第三类别表征该目标用户支付成功的次数较高,但支付金额并不高,且未支付次数较高,可以确定为对价格较为敏感的用户;在R=0,F=1且M=1的情况下,通过该表1即可确定对应的用户类别为第四类别,该第四类别表征该目标用户支付成功的次数较少,但支付金额与未支付次数均较高,可以确定为对价格不敏感但对产品功能需求较高的用户;在R=0,F=0且M=1的情况下,通过该表1即可确定对应的用户类别为第五类别,该第五类别表征该目标用户支付成功的次数与未支付次数均较少,但支付金额较高,可以确定为对价格不敏感但对产品功能需求较高的用户,但由于与第四类别的目标用户的区别在于未支付次数较少,可以认为属于第五类别的用户相比于属于第四类别的用户,对产品的满意度更高,流失风险较低;在R=0,F=1且M=0的情况下,通过该表1即可确定对应的用户类别为第六类别,该第六类别表征该目标用户支付成功的次数与支付金额均较少,且未支付次数较高,可以确定为对目标产品有强烈需求,但现有产品无法满足其痛点或对现有产品了解不足的用户;在R=1,F=0且M=0的情况下,通过该表1即可确定对应的用户类别为第七类别,该第七类别表征该目标用户支付成功的次数较多,但金额不高,且未支付次数较高,可以确定为对现有基础产品有依赖的普通用户,是现有高附加值产品的***;在R=0,F=0且M=0的情况下,通过该表1即可确定对应的用户类别为第八类别,该第八类别表征该目标用户支付成功的次数与支付成功金额均较低,但未支付次数也较低,可以确定为现有基础产品的***。
需要说明的是,上述用户类别是以八种用户类别为例进行的分类,本公开对用户类别的数量不作限制,也可以是其他数量的用户类别,例如,可以根据消费特点,将用户分为四种用户类别,第一类别可以是无需关注的忠实用户,第二类别可以是需要重点关注并挽回的重要用户,第三类别可以是需要优惠信息的价格敏感用户,第四类别可以是需要持续推送促进活跃的***;
同样地,可以根据第一分类参数、第二分类参数以及第三分类参数确定用户类别,例如,在R=1,F=0且M=1的情况下,可以确定对应的用户类别为第一类别,在R=1、F=0且M=0,或者R=0、F=0、M=0的情况下,可以确定对应的用户类别的第四类别,以此类推,可以根据每个分类参数的取值通过预设类别对应关系确定用户的类别,该预设类别对应关系可以预先根据待设置的用户类别和第一分类参数、第二分类参数以及第三分类参数的取值进行设置,此处不再赘述。
又如,也可以根据用户是否存在流失风险,将用户分为两种类别,第一类别可以是无需关注的忠实用户,第二类别是存在流失风险的用户。
例如,在R=1,F=0且M=1的情况下,可以确定对应的用户类别为第一类别,将上述表1中第二类别至第八类别对应的分类参数取值均作为第二类别。
由上可以看出,用户类别数量设置的越多,对用户分类的粒度就越细,分类的结果也越精准,从而能够根据用户类别进行更准确的信息推送。
另外,上述示例是以该订单信息包括支付成功的第一订单数量,支付成功的第一订单金额,未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额,该订单参数包括该订单数量比值和该订单金额比值为例进行说明的,本公开并不局限与此,也可以根据上述订单信息包括的支付成功的第一订单数量;支付成功的第一订单金额;未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额中的一个或者两个或者三个,确定目标用户的用户类别。
例如,在订单信息包括一个信息的情况下,以该订单信息包括支付成功的第一订单数量为例,在该第一订单数量大于预设成功数量阈值的情况下,确定该订单信息对应的目标用户对产品的需求较大,为重要用户,在该第一订单数量小于或者等于预设成功数量阈值的情况下,确定该订单信息对应的目标用户支付成功的次数较低,为***;或者,
以该订单信息包括未支付的第二订单数量为例,在该第二订单数量大于预设失败数量阈值的情况下,确定该订单信息对应的目标用户存在较大的流失风险,为需要挽回的用户,在该第二订单数量小于或者等于预设失败数量阈值的情况下,确定该订单信息对应的目标用户流失风险较小,为忠实用户。或者,
以该订单信息包括支付成功的第一订单金额为例,在该第一订单金额大于预设成功金额阈值的情况下,确定该订单信息对应的目标用户对产品的需求较大,为重要用户,在该第一订单金额小于或者等于预设成功金额阈值的情况下,确定该订单信息对应的目标用户支付成功的次数较低,为***。或者,
以该订单信息包括未支付的第二订单金额为例,在该第二订单金额大于预设失败金额阈值的情况下,确定该订单信息对应的目标用户存在较大的流失风险,为需要挽回的用户,在该第二订单金额小于或者等于预设失败金额阈值的情况下,确定该订单信息对应的目标用户流失风险较小,为忠实用户。
又如,在订单信息包括两个信息的情况下,以该订单信息包括支付成功的第一订单数量和未支付的第二订单数量,该订单参数包括该第一订单数量与该第二订单数量的订单数量比值为例,可以根据该第一订单数量和第二预设数量阈值,确定第一分类参数,根据该第二订单数量和第三预设数量阈值,确定第二分类参数,根据该订单数量比值和第二预设数量比值阈值,确定第三分类参数,从而根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,确定该目标用户的用户类别。或者,
以在该订单信息包括支付成功的第一订单金额和未支付的第二订单金额,该订单参数包括该第一订单金额与该第二订单金额的订单金额比值为例,可以根据该第一订单金额和第一预设金额阈值,确定第一分类参数,根据该第二订单金额和第二预设金额阈值,确定第二分类参数,根据该订单金额比值和第二预设金额比值阈值,确定第三分类参数,从而根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,确定该目标用户的用户类别。
再如,在订单信息包括三个信息的情况下,以该订单信息包括支付成功的第一订单数量、未支付的第二订单数量和未支付的第二订单金额,该订单参数包括该第一订单数量与该第二订单数量的订单数量比值为例,可以根据该第二订单数量和第四预设数量阈值,确定第一分类参数,根据该第二订单金额和第三预设金额阈值,确定第二分类参数,根据该订单数量比值和第三预设数量比值阈值,确定第三分类参数,从而根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,确定该目标用户的用户类别。或者,
以该订单信息包括支付成功的第一订单金额、未支付的第二订单金额和未支付的第二订单数量,该订单参数包括该第一订单金额与该第二订单金额的订单金额比值为例,可以根据该第二订单金额和第四预设金额阈值,确定第一分类参数,根据该第二订单数量和第五预设数量阈值,确定第二分类参数,根据该订单金额比值和第三预设金额比值阈值,确定第三分类参数,从而根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,确定该目标用户的用户类别。
其中,这里根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,确定该目标用户的用户类别可以参照上述表1对应的示例,此处不再赘述。
在另一种可能的实现方式中,可以将该订单信息作为预先训练的用户分类模型的输入,以输出得到该目标用户的类别。
其中,该用户分类模型可以通过以下方式训练得到:
首先,获取样本用户的样本订单信息,以及该样本用户对应的标注用户类别。
其中,该样本订单信息可以包括支付成功的样本订单数量,支付成功的样本订单金额,未支付的样本订单数量以及未支付的样本订单金额中的一个或多个。
该标注用户类别可以是预先对样本用户进行标注的用户类别,例如可以是上述表1所示的八个类别。
其次,根据该样本用户的订单信息和该标注类别对目标训练模型进行训练,得到该用户分类模型。
其中,该目标训练模型可以是朴素贝叶斯分类模型、线性回归分类模型、支持向量机分类模型、决策树分类模型、人工神经网络分类模型以及最近邻算法分类模型中的一种或者多种,上述分类模型为现有分类模型或者可以根据现有分类模型变形得到,此处不再赘述。
这样,通过大量样本订单信息,训练得出该用户分类模型,能够对用户进行更准确的分类,提高了用户分类的准确性。
在一些实施例中,在确定用户类别的情况下,还可以对该目标用户执行该用户类别对应的推送策略。
例如,继续以上述八种用户类别为例,在该用户类别为第一类别的情况下,无需进行推送,在该用户类别为第二类别的情况下,可以进行原因问卷推送,以了解该第二类别的目标用户可能存在的流失原因,在该用户类别为第三类别的情况下,可以进行优惠推送,在该用户类别为第四类别的情况下,可以进行需求问卷推送,以了解该第四类别的目标用户的需求产品或者需求功能,在该用户类别为第五类别的情况下,也可以进行需求问卷推送,并根据历史订单信息进行相关功能的新产品推送,以更深入了解该第五类别的目标用户的需求外,进一步拓展该目标用户的新市场,在该用户类别为第六类别的情况下,可以进行需求问卷推送或者相关功能产品推送,在该用户类别为第七类别的情况下,可以进行新类型基础产品的推送,在该用户为第八类别的情况下,可以进行现有基础产品的推送。这样,对该目标用户执行该用户类别对应的推送策略,可以减少用户流失风险,避免用户流失,进一步增加用户粘合度,提升用户体验。
采用上述方法,通过获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户,并从该候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户,然后针对每个该目标用户,获取该目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据该订单信息确定该目标用户的用户类别,其中,订单信息可以包括支付成功的第一订单数量、支付成功的第一订单金额、未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额中的一个或多个。这样,本公开能够通过订单的金额或者数量,对用户进行分类,从而使得分类结果更符合实际场景,提高了用户分类的准确性,有利于根据用户需求进行精准信息推送,提高用户黏度。
图2为本公开提供的另一种信息推送方法,如图2所示,本实施例是以订单信息包括支付成功的第一订单数量,支付成功的第一订单金额,未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额,订单参数包括该订单数量比值和该订单金额比值为例进行说明的,该方法包括以下步骤:
S201、获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户。
其中,该第一预设时间段可以是预先设置的任一历史时间段,该未支付订单可以是用户未付款的订单或者付款失败的订单。
S202、确定每个候选用户在该第一预设时间段内最近一次生成未支付订单的生成时刻。
S203、获取每个该候选用户在第二预设时间段内支付成功的第三订单数量,以及每个该候选用户在第三预设时间段内支付成功的第四订单数量。
其中,该第二预设时间段的起始时刻为该第一预设时间段的起始时刻,终止时刻为该生成时刻,该第三预设时间段的起始时刻为该生成时刻,终止时刻为该第一预设时间段的终止时刻。
S204、根据该第三订单数量和该第四订单数量,从该候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户。
在一种可能的实现方式中,可以将该候选用户中的指定用户,作为该目标用户,该指定用户包括该第四订单数量减去该第三订单数量的差值小于或等于预设差值阈值的候选用户。
其中,该预设差值阈值可以进行预先设置,如,该预设差值阈值可以是0,1,2或者3,这里不做限定,以该预设差值阈值是0为例,即该指定用户包括该第四订单数量小于或者等于该第三订单数量的候选用户。
S205、获取每个目标用户在第一预设时间段内的订单信息。
其中,该订单信息包括支付成功的第一订单数量,支付成功的第一订单金额,未支付的第二订单数量,以及未支付的第二订单金额。
S206、根据该订单信息获取该目标用户的订单参数。
其中,该订单参数包括该第一订单数量与该第二订单数量的订单数量比值,以及该第一订单金额与该第二订单金额的订单金额比值。
S207、根据该订单数量比值和预设数量比值阈值,确定第一分类参数。
在一种可能的实现方式中,可以将该订单数量比值与预设数量比值阈值进行比较,并根据比较结果确定第一分类参数。
示例地,在该订单数量比值小于或者等于该预设数量比值阈值的情况下,将第一值作为该第一分类参数,在该订单数量比值大于该预设数量比值阈值的情况下,将第二值作为该第一分类参数。
S208、根据该订单金额比值和预设金额比值阈值,确定第二分类参数。
同样地,可以将该订单金额比值与预设金额比值阈值进行比较,并根据比较结果确定第二分类参数。
示例地,在该订单金额比值小于或者等于该预设金额比值阈值的情况下,将第一值作为该第二分类参数,在该订单金额比值大于该预设金额比值阈值的情况下,将第二值作为该第二分类参数。
S209、根据该第二订单数量和预设数量阈值,确定第三分类参数。
同样地,可以将第二订单数量与预设数量阈值进行比较,并根据比较结果确定第二分类参数。
示例地,在该第二订单数量小于或者等于该预设数量阈值的情况下,将第一值作为该第三分类参数,在该第二订单数量大于该预设数量阈值的情况下,将第二值作为该第三分类参数。
S210、根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,通过预设类别对应关系,确定该目标用户的用户类别。
其中,该预设类别对应关系包括不同用户类别,与该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数的取值的对应关系。
S211、对该目标用户执行该用户类别对应的推送策略。
其中,该推送包括产品推送、问卷推送或者优惠推送等。
采用上述方法,通过获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户,并从该候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户,然后针对每个该目标用户,获取该目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据该订单信息确定该目标用户的用户类别,其中,订单信息可以包括支付成功的第一订单数量、支付成功的第一订单金额、未支付的第二订单数量和未支付的第二订单金额。这样,本公开能够通过订单的金额和数量,对用户进行分类,从而使得分类结果更符合实际场景,提高了用户分类的准确性,有利于根据用户需求进行精准信息推送,提高用户黏度。
需要说明的是,上述方法实施例中各步骤的具体描述可以参考图1所示实施例中的相关描述,此处不再赘述。
图3是本公开实施例提供的一种信息推送装置,如图3所示,该装置包括:
获取模块301,用于获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户;
确定模块302,用于从该候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户;
分类模块303,用于针对每个该目标用户,获取该目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据该订单信息确定该目标用户的用户类别;该订单信息包括以下信息中的一个或者多个:支付成功的第一订单数量;支付成功的第一订单金额;未支付的第二订单数量;未支付的第二订单金额。
可选地,该确定模块302,用于确定每个候选用户在该第一预设时间段内最近一次生成未支付订单的生成时刻;获取每个该候选用户在第二预设时间段内支付成功的第三订单数量,以及每个该候选用户在第三预设时间段内支付成功的第四订单数量;该第二预设时间段的起始时刻为该第一预设时间段的起始时刻,终止时刻为该生成时刻,该第三预设时间段的起始时刻为该生成时刻,终止时刻为该第一预设时间段的终止时刻;根据该第三订单数量和该第四订单数量,从该候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户。
可选地,该确定模块302,用于将该候选用户中的指定用户,作为该目标用户,该指定用户包括该第四订单数量减去该第三订单数量的差值小于或等于预设差值阈值的候选用户。
可选地,该分类模块303,用于根据该订单信息获取该目标用户的订单参数;根据该订单参数和订单信息确定该目标用户的用户类别;该订单参数包括以下参数中的一种或者多种:该第一订单数量与该第二订单数量的订单数量比值;该第一订单金额与该第二订单金额的订单金额比值。
可选地,该订单信息包括支付成功的第一订单数量,支付成功的第一订单金额,未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额,该订单参数包括该订单数量比值和该订单金额比值,该分类模块303,用于根据该订单数量比值和预设数量比值阈值,确定第一分类参数;根据该订单金额比值和预设金额比值阈值,确定第二分类参数;根据该第二订单数量和预设数量阈值,确定第三分类参数;根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,确定该目标用户的用户类别。
可选地,该分类模块303,用于根据该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数,通过预设类别对应关系,确定该目标用户的用户类别,该预设类别对应关系包括不同用户类别,与该第一分类参数、该第二分类参数和该第三分类参数的取值的对应关系。
可选地,该分类模块303,用于将该订单信息作为预先训练的用户分类模型的输入,以输出得到该目标用户的类别。
可选地,该推送模块304,用于对该目标用户执行该用户类别对应的推送策略。
采用上述装置,通过获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户,并从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户,然后针对每个所述目标用户,获取所述目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据所述订单信息确定该目标用户的用户类别,其中,订单信息可以包括支付成功的第一订单数量;支付成功的第一订单金额;未支付的第二订单数量;以及未支付的第二订单金额中的一个或多个。这样,本公开能够通过订单的金额或者数量,对用户进行分类,从而使得分类结果更符合实际场景,提高了用户分类的准确性,有利于根据用户需求进行精准信息推送,提高用户黏度。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备400的框图。如图4所示,该电子设备400可以包括:处理器401,存储器402。该电子设备400还可以包括多媒体组件403,输入/输出(I/O)接口404,以及通信组件405中的一者或多者。
其中,处理器401用于控制该电子设备400的整体操作,以完成上述的信息推送方法中的全部或部分步骤。存储器402用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备400的操作,这些数据例如可以包括用于在该电子设备400上操作的任何应用程序或方法的指令,以及应用程序相关的数据,例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器402可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,简称SRAM),电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EEPROM),可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EPROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,简称PROM),只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。多媒体组件403可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏,音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如,音频组件可以包括一个麦克风,麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器402或通过通信组件405发送。音频组件还包括至少一个扬声器,用于输出音频信号。I/O接口404为处理器401和其他接口模块之间提供接口,上述其他接口模块可以是键盘,鼠标,按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件405用于该电子设备400与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信,例如Wi-Fi,蓝牙,近场通信(Near FieldCommunication,简称NFC),2G、3G、4G、NB-IOT、eMTC、或其他4G等等,或它们中的一种或几种的组合,在此不做限定。因此相应的该通信组件405可以包括:Wi-Fi模块,蓝牙模块,NFC模块等等。
在一示例性实施例中,电子设备400可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述的信息推送方法。
在另一示例性实施例中,还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质,该程序指令被处理器执行时实现上述的信息推送方法的步骤。例如,该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器402,上述程序指令可由电子设备400的处理器401执行以完成上述的信息推送方法。
在另一示例性实施例中,还提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序,该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的信息推送方法的代码部分。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式,但是,本公开并不限于上述实施方式中的具体细节,在本公开的技术构思范围内,可以对本公开的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合,为了避免不必要的重复,本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外,本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本公开的思想,其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (10)
1.一种信息推送方法,其特征在于,所述方法包括:
获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户;
从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户;
针对每个所述目标用户,获取所述目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别;
根据所述目标用户的用户类别,为所述目标用户推送信息;
所述订单信息包括以下信息中的一个或者多个:支付成功的第一订单数量;支付成功的第一订单金额;未支付的第二订单数量;未支付的第二订单金额。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户包括:
确定每个候选用户在所述第一预设时间段内最近一次生成未支付订单的生成时刻;
获取每个所述候选用户在第二预设时间段内支付成功的第三订单数量,以及每个所述候选用户在第三预设时间段内支付成功的第四订单数量;所述第二预设时间段的起始时刻为所述第一预设时间段的起始时刻,终止时刻为所述生成时刻,所述第三预设时间段的起始时刻为所述生成时刻,终止时刻为所述第一预设时间段的终止时刻;
根据所述第三订单数量和所述第四订单数量,从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第三订单数量和所述第四订单数量,从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户包括:
将所述候选用户中的指定用户,作为所述目标用户,所述指定用户包括所述第四订单数量减去所述第三订单数量的差值小于或等于预设差值阈值的候选用户。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别包括:
根据所述订单信息获取所述目标用户的订单参数;
根据所述订单参数和订单信息确定所述目标用户的用户类别;
所述订单参数包括以下参数中的一种或者多种:
所述第一订单数量与所述第二订单数量的订单数量比值;
所述第一订单金额与所述第二订单金额的订单金额比值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述订单信息包括支付成功的第一订单数量,支付成功的第一订单金额,未支付的第二订单数量以及未支付的第二订单金额,所述订单参数包括所述订单数量比值和所述订单金额比值,所述根据所述订单参数和订单信息确定所述目标用户的用户类别包括:
根据所述订单数量比值和预设数量比值阈值,确定第一分类参数;
根据所述订单金额比值和预设金额比值阈值,确定第二分类参数;
根据所述第二订单数量和预设数量阈值,确定第三分类参数;
根据所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数,确定所述目标用户的用户类别。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数,确定所述目标用户的用户类别包括:
根据所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数,通过预设类别对应关系,确定所述目标用户的用户类别,所述预设类别对应关系包括不同用户类别,与所述第一分类参数、所述第二分类参数和所述第三分类参数的取值的对应关系。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别包括:
获取样本用户的订单信息,以及所述样本用户对应的标注用户类别;
根据所述样本用户的订单信息和所述标注用户类别对目标训练模型进行训练,得到用户分类模型;
将所述订单信息作为所述用户分类模型的输入,以输出得到所述目标用户的类别。
8.一种信息推送装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取第一预设时间段内存在未支付订单的候选用户;
确定模块,用于从所述候选用户中确定待分类的一个或多个目标用户;
分类模块,用于针对每个所述目标用户,获取所述目标用户在第一预设时间段内的订单信息,并根据所述订单信息确定所述目标用户的用户类别;所述订单信息包括以下信息中的一个或者多个:支付成功的第一订单数量;支付成功的第一订单金额;未支付的第二订单数量;未支付的第二订单金额。
推送模块,用于根据所述目标用户的用户类别,为所述目标用户推送信息。
9.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,其上存储有计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104298741A (zh) * | 2014-10-09 | 2015-01-21 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种用于提供推送信息的方法和装置 |
CN107239994A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-10-10 | 福建中金在线信息科技有限公司 | 订单处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 |
CN107622394A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-01-23 | 网易(杭州)网络有限公司 | 一种支付处理的方法、介质、装置和计算设备 |
KR101908649B1 (ko) * | 2017-05-02 | 2018-12-10 | 정동한 | 원타임 가상 구성원에 대한 서비스 이용 가이드 시스템 및 방법 |
KR20200060140A (ko) * | 2018-11-22 | 2020-05-29 | 주식회사 넥슨코리아 | 게임 제공 장치에서 결제 분석 정보를 제공하는 방법 및 게임 제공 장치 |
CN111598597A (zh) * | 2019-02-21 | 2020-08-28 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于发送信息的方法和装置 |
CN111667022A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-09-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 用户数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112669123A (zh) * | 2021-01-07 | 2021-04-16 | 中国建设银行股份有限公司 | 车主平台的订单管理方法及装置 |
CN112700235A (zh) * | 2019-10-22 | 2021-04-23 | 北京迈格威科技有限公司 | 线下支付用户的识别方法、装置和电子设备 |
CN112950269A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-11 | 杭州唯赞数据科技有限公司 | 一种激励电商订单服务管理*** |
CN113205326A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-03 | 深圳市聚商鼎力网络技术有限公司 | 一种应用于电子商务的订单账户支付***及其使用方法 |
-
2021
- 2021-12-31 CN CN202111670076.1A patent/CN114298768A/zh active Pending
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104298741A (zh) * | 2014-10-09 | 2015-01-21 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种用于提供推送信息的方法和装置 |
KR101908649B1 (ko) * | 2017-05-02 | 2018-12-10 | 정동한 | 원타임 가상 구성원에 대한 서비스 이용 가이드 시스템 및 방법 |
CN107239994A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-10-10 | 福建中金在线信息科技有限公司 | 订单处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 |
CN107622394A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-01-23 | 网易(杭州)网络有限公司 | 一种支付处理的方法、介质、装置和计算设备 |
KR20200060140A (ko) * | 2018-11-22 | 2020-05-29 | 주식회사 넥슨코리아 | 게임 제공 장치에서 결제 분석 정보를 제공하는 방법 및 게임 제공 장치 |
CN111598597A (zh) * | 2019-02-21 | 2020-08-28 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于发送信息的方法和装置 |
CN112700235A (zh) * | 2019-10-22 | 2021-04-23 | 北京迈格威科技有限公司 | 线下支付用户的识别方法、装置和电子设备 |
CN111667022A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-09-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 用户数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112669123A (zh) * | 2021-01-07 | 2021-04-16 | 中国建设银行股份有限公司 | 车主平台的订单管理方法及装置 |
CN112950269A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-11 | 杭州唯赞数据科技有限公司 | 一种激励电商订单服务管理*** |
CN113205326A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-03 | 深圳市聚商鼎力网络技术有限公司 | 一种应用于电子商务的订单账户支付***及其使用方法 |
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