CN107465739A - 实体渠道用户引流的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种实体渠道用户引流的方法及装置，方法包括：若检测到用户位于任一渠道区域覆盖的范围内，则获取所述用户的用户画像；根据预先建立的第一关联关系库，获得所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，所述第一关联关系库包括各用户画像、各业务信息、以及各业务渠道之间的关联模型；分别查询所述渠道区域支持的业务信息和业务渠道是否包括所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，若是，则按照所述用户画像对应的业务渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的业务信息。本方案能够实现快速有效的实体渠道用户引流以及精细化推送。

Description

实体渠道用户引流的方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种实体渠道用户引流的方法及装置。

背景技术

电信运营商的渠道种类众多，随着互联网、大数据技术的不断发展，市场竞争日益激烈，线上渠道的发展迅猛，而一直以来作为主要营销主体的实体渠道不温不火。客户需求多样化、差异化、个性化，愈加丰富的产品和灵活的营销政策，客户选择空间大，忠诚度降低。如何获取更全面的用户画像，并将实体渠道、业务第一时间推向目标用户，从而实现快速的实体渠道用户引流以及更为精准的营销，提升用户实体渠道体验，实现线上、线下双管齐下，显得尤为重要。

传统的实体渠道推送方式为海报，在社区、热点公共场所设立临时营销点等。但是，传统的实体渠道推送方式是被动的，只有当用户来到实体渠道，例如，营销地点，并有意向订购产品，才会实现成功推送，因此无法有效地实现推送。

发明内容

本发明提供一种实体渠道用户引流的方法及装置，用于解决现有的实体渠道推送方案无法有效实现推送的问题。

本发明的第一个方面是提供一种实体渠道用户引流的方法，包括：若检测到用户位于任一渠道区域覆盖的范围内，则获取所述用户的用户画像；根据预先建立的第一关联关系库，获得所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，所述第一关联关系库包括各用户画像、各业务信息、以及各业务渠道之间的关联模型；分别查询所述渠道区域支持的业务信息和业务渠道是否包括所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，若是，则按照所述用户画像对应的业务渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的业务信息。

本发明的另一个方面是提供一种实体渠道用户引流的装置，包括：获取模块，用于若检测到用户位于任一渠道区域覆盖的范围内，则获取所述用户的用户画像；处理模块，用于根据预先建立的第一关联关系库，获得所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，所述第一关联关系库包括各用户画像、各业务信息、以及各业务渠道之间的关联模型；推送模块，用于分别查询所述渠道区域支持的业务信息和业务渠道是否包括所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，若是，则按照所述用户画像对应的业务渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的业务信息。

本发明提供的实体渠道用户引流的方法及装置，当用户进入某渠道区域的覆盖范围内时，获取该用户的用户画像，并根据各用户画像、业务信息和业务渠道之间的关联模型，获得该用户感兴趣的信息和渠道，并结合用户当前所在的渠道区域支持的业务和渠道，将二者进行匹配，得到用户最终的推荐业务渠道和业务信息，从而实现快速有效的实体渠道用户引流以及精细化推送。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A～图1D为本发明实施例一提供的实体渠道用户引流的方法的流程示意图；

图2A～图2B为本发明实施例二提供的实体渠道用户引流的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1A为本发明实施例一提供的一种实体渠道用户引流的方法的流程示意图，本实施例以该实体渠道用户引流的方法应用于实体渠道用户引流的装置来举例说明，如图1A所示，该方法包括：

101、若检测到用户位于任一渠道区域覆盖的范围内，则获取所述用户的用户画像；

102、根据预先建立的第一关联关系库，获得所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，所述第一关联关系库包括各用户画像、各业务信息、以及各业务渠道之间的关联模型；

103、分别查询所述渠道区域支持的业务信息和业务渠道是否包括所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，若是，则按照所述用户画像对应的业务渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的业务信息。

实际应用中，本实施例的执行主体可以为实体渠道用户引流的装置，该实体渠道用户引流的装置可以独立设置，也可以设置在其它设备中，例如，电脑、后台服务器等。

具体的，可以通过用户随身携带的终端实时获取用户所在的位置，将用户的实时位置与各渠道区域的覆盖范围做匹配，当检测到用户处于某个渠道区域的覆盖范围内，则向用户进行相应的信息推送。

其中，各渠道区域可以通过不同的实施方式进行划分。举例来说，在实施例一的基础上，所述方法还可以包括：针对每个实体渠道，通过将以所述实体渠道所在位置为中心，预设的值为半径的圆覆盖的区域，作为所述实体渠道的渠道区域，确定各渠道区域覆盖的范围。实际场景中，所述实体渠道可以为实际营销点，例如，移动通信运营商的代理营销点等。其中，所述半径可以根据实际需要确定。通过本实施方式，可以快速有效地实现渠道区域的划分。

可选的，为了预先建立所述第一关联关系库，如图1B所示，图1B为本发明实施例一提供的另一种实体渠道用户引流的方法的流程示意图，在实施例一的基础上，该方法还可以包括：

104、采集各用户的业务行为数据，所述业务行为数据包括所述用户的在网时长标签、资费套餐、娱乐休闲标签、短信套餐饱和度、语音套餐饱和度、流量套餐饱和度；

105、对各用户的业务行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像，所述用户画像包括用户的个人信息、业务信息、用户在不同业务行为下选择的业务渠道和业务信息；

106、对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库。

具体的，可以通过运营商的云端服务器获取用户的业务行为数据，这里所说的业务行为数据可以包括实时数据和历史数据。举例来说，业务行为数据的历史数据可以包括但不限于：用户的个人信息，例如，用户ID、年龄标签、教育程度标签、收入标签等；用户的业务信息，例如，在网时长标签、资费套餐、娱乐休闲标签、短信套餐饱和度、语音套餐饱和度、流量套餐饱和度等。业务行为数据的实时数据则可以包括但不限于：用户ID、剩余流量、剩余短信、剩余语音等。用户画像用于反映用户的业务行为特征，例如，用户的业务订购行为特征，具体包括不同业务类型的用户，例如，不同年龄、性别、网络类型、资费套餐、终端型号的用户在不同的业务行为下，选择的业务渠道和业务信息。

本实施方式，基于用户的个人信息和业务行为数据进行数据挖掘和建模，最终获得用户画像、业务信息和业务渠道之间的关联关系，从而针对不同画像的用户，结合其当前所在的渠道区域，实现有效地个性化推送。

再可选的，除了基于用户的业务行为进行相应的推送外，还可以结合用户的终端行为进行推送。相应的，如图1C所示，图1C为本发明实施例一提供的又一种实体渠道用户引流的方法的流程示意图，在前述实施方式的基础上，在101之后，该方法还可以包括：

107、根据预先建立的第二关联关系库，获得所述用户画像对应的终端信息和终端渠道，所述第二关联关系库包括各用户画像、各终端信息、以及各终端渠道之间的关联模型；

108、分别查询所述渠道区域支持的终端信息和终端渠道是否包括所述用户画像对应的终端信息和终端渠道，若是，则按照所述用户画像对应的终端渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的终端信息。

具体的，为了建立所述第二关联关系库，如图1D所示，图1D为本发明实施例一提供的又一种实体渠道用户引流的方法的流程示意图，在前述实施方式的基础上，该方法还可以包括：

109、采集各用户的终端行为数据，所述终端行为数据包括所述用户的终端型号、终端购买渠道、终端购机时间、终端使用时长、以及终端内容使用偏好集合。

相应的，105具体可以包括：对各用户的业务行为数据和终端行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像。

其中，所述用户画像包括用户的个人信息、终端信息、用户在不同业务行为和终端行为下选择的业务渠道、业务信息、终端渠道和终端信息。

106具体可以包括：对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库和所述第二关联关系库。

具体的，可以通过用户终端采集用户的终端行为数据，这里所说的终端行为数据同样可以包括实时数据和历史数据。举例来说，终端行为数据的历史数据可以包括但不限于：用户ID、终端品牌型号、终端购买渠道、终端购机时间、终端使用时长、终端内容使用偏好集合等。终端行为数据的实时数据则可以包括但不限于：用户当前使用手机品牌型号、终端存储饱和度，充电开始时间、充电开始电量、充电后电量、充电持续时长、非正常关机时间、终端发热(如超过50摄氏度)开始时间、终端发热持续时间等数据等。其中前2类数据定时采集，如1天一次；后7类数据发生时进行实时收集。后续，还可以对采集到的数据进行统计处理，获得终端品牌型号、定期终端存储饱和(90％)频次、定期充电行为偏好、定期非正常关机频次、定期终端发热频次等最终的终端行为数据。本实施方式中的用户画像用于反映用户的终端行为特征，例如，用户的终端订购行为特征，具体包括不同类型的用户，例如，不同年龄、性别、网络类型、资费套餐、终端型号的用户在不同的终端行为下，选择的终端渠道和终端信息。

本实施方式，基于用户的个人信息和业务行为数据进行数据挖掘和建模，最终获得用户画像、业务信息和业务渠道之间的关联关系，从而针对不同画像的用户，结合其当前所在的渠道区域，实现有效地个性化推送。

本实施例提供的实体渠道用户引流的方法，当用户进入某渠道区域的覆盖范围内时，获取该用户的用户画像，并根据各用户画像、业务信息和业务渠道之间的关联模型，获得该用户感兴趣的信息和渠道，并结合用户当前所在的渠道区域支持的业务和渠道，将二者进行匹配，得到用户最终的推荐业务渠道和业务信息，从而实现快速有效的实体渠道用户引流以及精细化推送。

图2A为本发明实施例二提供的一种实体渠道用户引流的装置的结构示意图，如图2A所示，该装置包括：

获取模块21，用于若检测到用户位于任一渠道区域覆盖的范围内，则获取所述用户的用户画像；

处理模块22，用于根据预先建立的第一关联关系库，获得所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，所述第一关联关系库包括各用户画像、各业务信息、以及各业务渠道之间的关联模型；

推送模块23，用于分别查询所述渠道区域支持的业务信息和业务渠道是否包括所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，若是，则按照所述用户画像对应的业务渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的业务信息。

实际应用中，该实体渠道用户引流的装置可以独立设置，也可以设置在其它设备中，例如，电脑、后台服务器等。具体的，可以通过用户随身携带的终端实时获取用户所在的位置，将用户的实时位置与各渠道区域的覆盖范围做匹配，当检测到用户处于某个渠道区域的覆盖范围内，则向用户进行相应的信息推送。

其中，各渠道区域可以通过不同的实施方式进行划分。举例来说，在实施例一的基础上，所述装置还包括：划分模块，用于针对每个实体渠道，通过将以所述实体渠道所在位置为中心，预设的值为半径的圆覆盖的区域，作为所述实体渠道的渠道区域，确定各渠道区域覆盖的范围。实际场景中，所述实体渠道可以为实际营销点，例如，移动通信运营商的代理营销点等。其中，所述半径可以根据实际需要确定。通过本实施方式，可以快速有效地实现渠道区域的划分。

可选的，为了预先建立所述第一关联关系库，如图2B所示，图2B为本发明实施例二提供的另一种实体渠道用户引流的装置的结构示意图，在实施例二的基础上，该装置还可以包括：

采集模块24，用于采集各用户的业务行为数据，所述业务行为数据包括所述用户的在网时长标签、资费套餐、娱乐休闲标签、短信套餐饱和度、语音套餐饱和度、流量套餐饱和度；

分析模块25，用于对各用户的业务行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像，所述用户画像包括用户的个人信息、业务信息、用户在不同业务行为下选择的业务渠道和业务信息；

关联模块26，用于对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库。

具体的，采集模块24可以通过运营商的云端服务器获取用户的业务行为数据，这里所说的业务行为数据可以包括实时数据和历史数据。举例来说，业务行为数据的历史数据可以包括但不限于：用户的个人信息，例如，用户ID、年龄标签、教育程度标签、收入标签等；用户的业务信息，例如，在网时长标签、资费套餐、娱乐休闲标签、短信套餐饱和度、语音套餐饱和度、流量套餐饱和度等。业务行为数据的实时数据则可以包括但不限于：用户ID、剩余流量、剩余短信、剩余语音等。用户画像用于反映用户的业务行为特征，例如，用户的业务订购行为特征，具体包括不同业务类型的用户，例如，不同年龄、性别、网络类型、资费套餐、终端型号的用户在不同的业务行为下，选择的业务渠道和业务信息。

本实施方式，基于用户的个人信息和业务行为数据进行数据挖掘和建模，最终获得用户画像、业务信息和业务渠道之间的关联关系，从而针对不同画像的用户，结合其当前所在的渠道区域，实现有效地个性化推送。

再可选的，除了基于用户的业务行为进行相应的推送外，还可以结合用户的终端行为进行推送。相应的，在前述实施方式的基础上，

处理模块22，还用于根据预先建立的第二关联关系库，获得所述用户画像对应的终端信息和终端渠道，所述第二关联关系库包括各用户画像、各终端信息、以及各终端渠道之间的关联模型；

推送模块23，还用于分别查询所述渠道区域支持的终端信息和终端渠道是否包括所述用户画像对应的终端信息和终端渠道，若是，则按照所述用户画像对应的终端渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的终端信息。

具体的，为了建立所述第二关联关系库，在前述实施方式的基础上，

采集模块24，还用于采集各用户的终端行为数据，所述终端行为数据包括所述用户的终端型号、终端购买渠道、终端购机时间、终端使用时长、以及终端内容使用偏好集合；

分析模块25，具体用于对各用户的业务行为数据和终端行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像，所述用户画像包括用户的个人信息、终端信息、用户在不同业务行为和终端行为下选择的业务渠道、业务信息、终端渠道和终端信息；

关联模块26，具体用于对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库和所述第二关联关系库。

具体的，采集模块24可以通过用户终端采集用户的终端行为数据，这里所说的终端行为数据同样可以包括实时数据和历史数据。举例来说，终端行为数据的历史数据可以包括但不限于：用户ID、终端品牌型号、终端购买渠道、终端购机时间、终端使用时长、终端内容使用偏好集合等。终端行为数据的实时数据则可以包括但不限于：用户当前使用手机品牌型号、终端存储饱和度，充电开始时间、充电开始电量、充电后电量、充电持续时长、非正常关机时间、终端发热(如超过50摄氏度)开始时间、终端发热持续时间等数据等。其中前2类数据定时采集，如1天一次；后7类数据发生时进行实时收集。后续，还可以对采集到的数据进行统计处理，获得终端品牌型号、定期终端存储饱和(90％)频次、定期充电行为偏好、定期非正常关机频次、定期终端发热频次等最终的终端行为数据。本实施方式中的用户画像用于反映用户的终端行为特征，例如，用户的终端订购行为特征，具体包括不同类型的用户，例如，不同年龄、性别、网络类型、资费套餐、终端型号的用户在不同的终端行为下，选择的终端渠道和终端信息。

本实施方式，基于用户的个人信息和业务行为数据进行数据挖掘和建模，最终获得用户画像、业务信息和业务渠道之间的关联关系，从而针对不同画像的用户，结合其当前所在的渠道区域，实现有效地个性化推送。

本实施例提供的实体渠道用户引流的装置，当用户进入某渠道区域的覆盖范围内时，获取该用户的用户画像，并根据各用户画像、业务信息和业务渠道之间的关联模型，获得该用户感兴趣的信息和渠道，并结合用户当前所在的渠道区域支持的业务和渠道，将二者进行匹配，得到用户最终的推荐业务渠道和业务信息，从而实现快速有效的实体渠道用户引流以及精细化推送。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种实体渠道用户引流的方法，其特征在于，包括：

若检测到用户位于任一渠道区域覆盖的范围内，则获取所述用户的用户画像；

根据预先建立的第一关联关系库，获得所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，所述第一关联关系库包括各用户画像、各业务信息、以及各业务渠道之间的关联模型；

分别查询所述渠道区域支持的业务信息和业务渠道是否包括所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，若是，则按照所述用户画像对应的业务渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的业务信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集各用户的业务行为数据，所述业务行为数据包括所述用户的在网时长标签、资费套餐、娱乐休闲标签、短信套餐饱和度、语音套餐饱和度、流量套餐饱和度；

对各用户的业务行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像，所述用户画像包括用户的个人信息、业务信息、用户在不同业务行为下选择的业务渠道和业务信息；

对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若检测到用户位于任一渠道区域覆盖的范围内，则获取所述用户的用户画像之后，还包括：

根据预先建立的第二关联关系库，获得所述用户画像对应的终端信息和终端渠道，所述第二关联关系库包括各用户画像、各终端信息、以及各终端渠道之间的关联模型；

分别查询所述渠道区域支持的终端信息和终端渠道是否包括所述用户画像对应的终端信息和终端渠道，若是，则按照所述用户画像对应的终端渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的终端信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集各用户的终端行为数据，所述终端行为数据包括所述用户的终端型号、终端购买渠道、终端购机时间、终端使用时长、以及终端内容使用偏好集合；

所述对各用户的业务行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像，包括：

对各用户的业务行为数据和终端行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像，所述用户画像包括用户的个人信息、终端信息、用户在不同业务行为和终端行为下选择的业务渠道、业务信息、终端渠道和终端信息；

所述对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库，包括：

对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库和所述第二关联关系库。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对每个实体渠道，通过将以所述实体渠道所在位置为中心，预设的值为半径的圆覆盖的区域，作为所述实体渠道的渠道区域，确定各渠道区域覆盖的范围。

6.一种实体渠道用户引流的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于若检测到用户位于任一渠道区域覆盖的范围内，则获取所述用户的用户画像；

处理模块，用于根据预先建立的第一关联关系库，获得所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，所述第一关联关系库包括各用户画像、各业务信息、以及各业务渠道之间的关联模型；

推送模块，用于分别查询所述渠道区域支持的业务信息和业务渠道是否包括所述用户画像对应的业务信息和业务渠道，若是，则按照所述用户画像对应的业务渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的业务信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

采集模块，用于采集各用户的业务行为数据，所述业务行为数据包括所述用户的在网时长标签、资费套餐、娱乐休闲标签、短信套餐饱和度、语音套餐饱和度、流量套餐饱和度；

分析模块，用于对各用户的业务行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像，所述用户画像包括用户的个人信息、业务信息、用户在不同业务行为下选择的业务渠道和业务信息；

关联模块，用于对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述处理模块，还用于根据预先建立的第二关联关系库，获得所述用户画像对应的终端信息和终端渠道，所述第二关联关系库包括各用户画像、各终端信息、以及各终端渠道之间的关联模型；

所述推送模块，还用于分别查询所述渠道区域支持的终端信息和终端渠道是否包括所述用户画像对应的终端信息和终端渠道，若是，则按照所述用户画像对应的终端渠道，向所述用户推送所述用户画像对应的终端信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述采集模块，还用于采集各用户的终端行为数据，所述终端行为数据包括所述用户的终端型号、终端购买渠道、终端购机时间、终端使用时长、以及终端内容使用偏好集合；

所述分析模块，具体用于对各用户的业务行为数据和终端行为数据进行数据挖掘分析，建立各用户的用户画像，所述用户画像包括用户的个人信息、终端信息、用户在不同业务行为和终端行为下选择的业务渠道、业务信息、终端渠道和终端信息；

所述关联模块，具体用于对各用户的用户画像进行聚类分析和挖掘建模，建立所述第一关联关系库和所述第二关联关系库。

10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

划分模块，用于针对每个实体渠道，通过将以所述实体渠道所在位置为中心，预设的值为半径的圆覆盖的区域，作为所述实体渠道的渠道区域，确定各渠道区域覆盖的范围。