CN111192084A - 一种会员身份评定管理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种会员身份评定管理方法和装置,通过获得第一用户的第一购买频率,判断第一购买频率是否满足第一预定阈值;当第一购买频率满足第一预定阈值时,获得第一会员值;获得第一用户的第一购买金额,判断第一购买金额是否满足第二预定阈值;当第一购买金额满足第二预定阈值时,获得第二会员值;根据第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,用于确定所述第一用户的会员身份。解决现有店铺会员身份评定、管理方式单一,存在缺乏对会员购物水平与对店铺贡献水平的综合评定,不利于激励会员的复购消费行为的技术问题。达到利用用户购买次数、购买金额的综合评定进行会员身份确定,会员群体购买力稳定,评定方式更为科学的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种会员身份评定管理方法和装置。
背景技术
会员制营销目标是通过与会员建立富有感情的关系,不断激发并提高他们的忠诚度。一般情况下,会员制组织是企业、机构及非盈利组织维系其客户的结果。他通过提供一系列的利益来吸引客户自愿加入,这一系列的利益称为客户忠诚度计划。而加入会员制组织的客户称为会员,会员制组织与会员之间的关系通过会员卡来体现,会员卡是会员进行消费时享受优惠政策或特殊待遇的“身份证”。会员制在中国的发展正是遵循了这样的规律。
当前存在的会员身份评定方法有充值入会、免费入会、消费后入会等,但并没有根据用户的具体消费情况进行综合评定,会员进行统一的管理方式,对会员的消费激励措施较少,不利于会员复购周期的维护。
但本发明申请人发现现有技术至少存在如下技术问题:
现有的店铺会员身份评定、管理方式单一,存在缺乏对会员购物水平与对店铺贡献水平的综合评定,不利于激励会员的复购消费行为的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种会员身份评定管理方法和装置,解决了现有的店铺会员身份评定、管理方式单一,存在缺乏对会员购物水平与对店铺贡献水平的综合评定,不利于激励会员的复购消费行为的技术问题。
鉴于上述问题,提出了本申请实施例以便提供一种会员身份评定管理方法和装置。
第一方面,本发明提供了一种会员身份评定管理方法,所述方法包括:获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值。
优选的,所述方法还包括:根据所述第一购买频率,获得第一评定值;根据所述第一购买金额,获得第二评定值;根据所述第一评定值、第二评定值,获得综合评定值;根据所述综合评定值,确定第二会员信息,所述第二会员信息用于确定所述第一用户的会员等级。
优选的,所述根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份之后,包括:获得所述第一用户的第一购买记录,所述第一购买记录为所述第一用户在第一店铺中的购买记录;根据所述第一购买记录,获得第一货品信息;根据所述第一货品信息,获得第一库存信息,所述第一库存信息为第一店铺中第一货品的库存情况;判断所述第一库存信息是否满足第三预定阈值;当所述第一库存信息满足所述第三预定阈值时,获得第一促销信息;将所述第一促销信息发送至所述第一用户。
优选的,所述当所述第一库存信息满足所述第三预定阈值时,获得第一促销信息之后,包括:判断所述第一库存信息是否满足第四预定阈值,其中,所述第四预定阈值大于所述第三预定阈值;当所述第一库存信息满足所述第四预定阈值时,获得第二促销信息,所述第二促销信息优惠力度大于所述第一促销信息;根据所述第二会员信息,确定第三促销信息,所述第三促销信息为所述第一促销信息、第二促销信息中的一个。
优选的,所述获得所述第一用户的第一购买记录之后,包括:根据所述第一购买记录,获得第一购买时间;根据所述第一购买时间、第一购买频率,获得第二购买时间;根据所述第二购买时间、第一促销信息,获得第一推荐信息,所述第一推荐信息用于定时向所述第一用户发送促销信息。
优选的,所述方法还包括:根据所述第一购买频率、第一购买金额,获得第一购买利润;判断所述第一购买利润是否满足第五预定阈值;当所述第一购买利润满足所述第五预定阈值时,根据所述第一购买利润,获得第四促销信息;根据所述第四促销信息,获得第二推荐信息,所述第二推荐信息用于将所述第四促销信息定向发送至所述第一用户。
第二方面,本发明提供了一种会员身份评定管理装置,所述装置包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;
第一判断单元,所述第一判断单元用于判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;
第二获得单元,所述第二获得单元用于当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;
第三获得单元,所述第三获得单元用于获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;
第二判断单元,所述第二判断单元用于判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;
第四获得单元,所述第四获得单元用于当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值。
第五获得单元,所述第五获得单元用于根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
优选的,所述装置还包括:
第六获得单元,所述第六获得单元用于根据所述第一购买频率,获得第一评定值;
第七获得单元,所述第七获得单元用于根据所述第一购买金额,获得第二评定值;
第八获得单元,所述第八获得单元用于根据所述第一评定值、第二评定值,获得综合评定值;
第一确定单元,所述第一确定单元用于根据所述综合评定值,确定第二会员信息,所述第二会员信息用于确定所述第一用户的会员等级。
优选的,所述装置还包括:
第九获得单元,所述第九获得单元用于获得所述第一用户的第一购买记录,所述第一购买记录为所述第一用户在第一店铺中的购买记录;
第十获得单元,所述第十获得单元用于根据所述第一购买记录,获得第一货品信息;
第十一获得单元,所述第十一获得单元用于根据所述第一货品信息,获得第一库存信息,所述第一库存信息为第一店铺中第一货品的库存情况;
第三判断单元,所述第三判断单元用于判断所述第一库存信息是否满足第三预定阈值;
第十二获得单元,所述第十二获得单元用于当所述第一库存信息满足所述第三预定阈值时,获得第一促销信息;
第一执行单元,所述第一执行单元用于将所述第一促销信息发送至所述第一用户。
优选的,所述装置还包括:
第四判断单元,所述第四判断单元用于判断所述第一库存信息是否满足第四预定阈值,其中,所述第四预定阈值大于所述第三预定阈值;
第十三获得单元,所述第十三获得单元用于当所述第一库存信息满足所述第四预定阈值时,获得第二促销信息,所述第二促销信息优惠力度大于所述第一促销信息;
第二确定单元,所述第二确定单元用于根据所述第二会员信息,确定第三促销信息,所述第三促销信息为所述第一促销信息、第二促销信息中的一个。
优选的,所述装置还包括:
第十四获得单元,所述第十四获得单元用于根据所述第一购买记录,获得第一购买时间;
第十五获得单元,所述第十五获得单元用于根据所述第一购买时间、第一购买频率,获得第二购买时间;
第十六获得单元,所述第十六获得单元用于根据所述第二购买时间、第一促销信息,获得第一推荐信息,所述第一推荐信息用于定时向所述第一用户发送促销信息。
优选的,所述装置还包括:
第十七获得单元,所述第十七获得单元用于根据所述第一购买频率、第一购买金额,获得第一购买利润;
第五判断单元,所述第五判断单元用于判断所述第一购买利润是否满足第五预定阈值;
第十八获得单元,所述第十八获得单元用于当所述第一购买利润满足所述第五预定阈值时,根据所述第一购买利润,获得第四促销信息;
第十九获得单元,所述第十九获得单元用于根据所述第四促销信息,获得第二推荐信息,所述第二推荐信息用于将所述第四促销信息定向发送至所述第一用户。
第三方面,本发明提供了一种会员身份评定管理装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述方法的步骤,包括:获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
第四方面,本发明提供了一种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以下步骤:获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案,至少具有如下一种或多种技术效果:
本发明实施例提供的一种会员身份评定管理方法和装置,通过获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。达到了利用用户购买次数、购买金额的综合评定进行会员身份确定,能够将对店铺贡献度较高的用户准确定位为会员,会员群体购买力稳定,通过会员的营销福利等对这部分消费者进行有效维护,更利于店铺的发展,符合店铺对会员身份的消费水平的设定需求,较现有的会员身份评定方式更为科学的技术效果。从而现有的店铺会员身份评定、管理方式单一,存在缺乏对会员购物水平与对店铺贡献水平的综合评定,不利于激励会员的复购消费行为的技术问题。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
图1为本发明实施例中一种会员身份评定管理方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中一种会员身份评定管理装置的结构示意图;
图3为本发明实施例中另一种会员身份评定管理装置的结构示意图。
附图标记说明:第一获得单元11,第一判断单元12,第二获得单元13,第三获得单元14,第二判断单元15,第四获得单元16,第五获得单元17,总线300,接收器301,处理器302,发送器303,存储器304,总线接口306。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种会员身份评定管理方法和装置,用于解决现有的店铺会员身份评定、管理方式单一,存在缺乏对会员购物水平与对店铺贡献水平的综合评定,不利于激励会员的复购消费行为的技术问题。
本发明提供的技术方案总体思路如下:
获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。达到了利用用户购买次数、购买金额的综合评定进行会员身份确定,能够将对店铺贡献度较高的用户准确定位为会员,会员群体购买力稳定,通过会员的营销福利等对这部分消费者进行有效维护,更利于店铺的发展,符合店铺对会员身份的消费水平的设定需求,较现有的会员身份评定方式更为科学的技术效果。
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明,应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明,而不是对本申请技术方案的限定,在不冲突的情况下,本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
实施例一
图1为本发明实施例中一种会员身份评定管理方法的流程示意图。如图1所示,本发明实施例提供了一种会员身份评定管理方法,所述方法包括:
步骤110:获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数。
具体而言:通过店铺或者平台的后台数据中进行数据处理,从中查找出第一用户在预定时间内的购买订单,从而统计出其预定时间内的购买次数,作为该用户的第一购买频率,其中预定时间为计划统计时间,通常按照会员有效期的常用标准,该预定时间设定为一年,当然不限于此时间,可以根据设定的需要进行预定时间的调整,如半年、两年等。利用用户在店铺或平台中的购买次数,从而确定该用户的购买活跃度、对店铺或平台的贡献程度。
步骤120:判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值。
步骤130:当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值。
具体而言,根据获得的第一购买频率判断是否满足评定会员的购买次数标准,所述第一预定阈值即为评定满足会员身份的购买次数标准,在系统内预先根据店铺或平台的经营内容、规模和平均用户的消费情况进行综合设定,将第一购买频率与第一购买阈值进行比较,当满足第一预定阈值时,则表明用户的购买次数达到了进去会员评定的购买次数要求,举例而言,根据店铺或平台的用户平均购买次数得到的会员评定购买频率的标准为,达到15次则满足购买频率的要求,则将第一预定阈值设定为大于等于15,当第一购买频率满足第一预定阈值要求即大于等于15时,为符合要求,相反的当第一购买频率小于15时,则不满足要求。当第一购买频率满足第一预定阈值时,即通过了第一步低购买次数的评定考核,对应获得第一会员值。
步骤140:获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额。
具体而言,对购买次数评定后,进一步对购买金额进行判断,本发明实施例的会员评定标准是利用用户购买频率和金额综合进行评定,能够准确将用户对店铺或平台的贡献度进行评定,符合店铺的会员期待,因为店铺或平台都需要购买次数、金额综合水平稳定的会员以稳定其销售业绩。同样的在店铺或平台的后台数据中对第一用户在预定时间内的与第一购买频率相对应的购买金额进行统计,也就是说该预定时间与在统计第一购买频率时的预定时间相同,也就是说第一购买金额与第一购买频率对应的购买订单是一致的,根据第一购买频率对用的订单计算出其消费的总金额作为第一购买金额。
步骤150:判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值。
步骤160:当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值。
具体而言,利用第一购买金额与第二预定阈值进行比较判断,第二预定阈值为会员评定中购买金额的标准值,将该作为评定会员身份标准的购买金额值,以筛选出的会员身份对于店铺或平台的贡献度更加贴合,符合会员的筛选要求,满足店铺的经营需要,再确定第二预定阈值时应该根据店铺或平台的经验范围、商品特征、规模等进行确定,由于不同的店铺或平台由于经营范围的不同肯定出现金额上的差别,因而根据具体的经营特点进行对应的设定,同时可以结合往期的平均水平,以更贴合店铺或平台的具体情况,这样评定出的会员更有利于店铺或平台的营销需要。举例而言,第一店铺为经营零食的,那么他的金额量就有限,根据平均购买金额和店铺的经营规模,得到每年用户平均消费金额500元,那么可以将第二预定阈值设定为500元,也可以根据需要设定的更高,如1000、2000元等,这样筛选出的会员贡献度更大,当然具体定制策略根据会员的福利可以进行对应设定。当用户购买金额满足第二预定阈值时,则通过了对购买金额的评定考核,对应获得第二会员值。
步骤170:根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
具体而言,当第一用户通过了购买频率、购买金额的评定后,获得第一会员值、第二会员值,则表明第一用户在预定时间内即评定期限内,无论购买频率达标还是购买金额都满足要求,此时根据第一会员值和第二会员值两个值共同确定生成第一会员信息,并将第一会员信息发送给第一用户,用于向第一用户推荐其会员身份,同时可以将会员福利等一同发送给第一用户,使其详细了解他的会员身份。另外,若部分用户在评定过程中出现少量差距即接近评定要求时,也可以向用户发送提醒信息,告知其离会员距离很近,需要再做一点努力,如,购买次数仅差一次的用户,可以发送“您只需再购买一次,并可以成为会员”等等,若第二会员值评定时,金额也差距很小,具体差距也要试商品的特性而定,不同的商品售价不同,当然不能一概而论,比如店铺为小商品,这个差额差距20元可以视为差距小,为用户发送“仅差一步便可以成为会员”的信息。通过本发明实施例的利用用户购买次数、购买金额的综合评定进行会员身份确定,能够将对店铺贡献度较高的用户准确定位为会员,通过会员的营销福利等对这部分消费者进行有效维护,更利于店铺的发展,符合店铺对会员身份的消费水平的设定需求,较现有的会员身份评定方式更为科学,从而解决了现有的店铺会员身份评定、管理方式单一,存在缺乏对会员购物水平与对店铺贡献水平的综合评定,不利于激励会员的复购消费行为的技术问题。
进一步的,本实施例中的数据融合方法也可结合人工智能技术来实现,其中,人工智能(Artificial Intelligence,缩写为AI)亦称机器智能,是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。具体的步骤为:获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
进一步的,本实施例中的训练模型是通过采用多组数据利用机器学习训练得出的,其中,机器学习是实现人工智能的一种途径,它和数据挖掘有一定的相似性,也是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言,机器学习更加注重算法的设计,让计算机能够白动地从数据中“学习”规律,并利用规律对未知数据进行预测。
进一步的,所述方法还包括:根据所述第一购买频率,获得第一评定值;根据所述第一购买金额,获得第二评定值;根据所述第一评定值、第二评定值,获得综合评定值;根据所述综合评定值,确定第二会员信息,所述第二会员信息用于确定所述第一用户的会员等级。
具体而言,利用第一购买频率计算出对应的第一评定值,第一评定值的计算方法为利用评定购买频率时确定的评定标准,即第一预定阈值,利用第一购买频率与第一预定阈值计算出两者的差值,也就是第一用户超出标准阈值多少,利用超出标准与第一预定阈值计算出一个比值,将该值作为第一评定值,作为衡量第一用户购买次数评价值,即第一评定值越大则第一用户的购买次数越多,超出标准水平多少。同样的,利用第一购买金额和评定其的标准第二预定阈值进行计算,得出第一用户的购买金额评定值,作为第二评定值,通过第一评定值、第二评定值的权重进行加权处理,计算出第一用户的综合评定值,具体购买次数和购买金额占比可以按照店铺的具体情况进行设定,也可以进行经验值进行确定,由于行业不同、售价不同均会存在差异,如有的商品金额小,其购买次数占比较为重要,其比重就可以设定大,有点商品金额大,购买次数有限,则可以将其购买金额的占比设定较大,这样也锁定适合本店铺或平台需要的会员群体。根据用户最终得到的综合评定值来判断用户的会员等级,由于会员购买力差距较大,因而通过会员等级进行进一步的划分,对于不同的会员等级定制对应的会员福利,相比较统一标准进行会员身份的确定来说,更有利于刺激会员的复购行为,促进力度更大,针对性更强,从而稳定会员管理,提升店铺的营业发展。
进一步的,所述根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份之后,包括:获得所述第一用户的第一购买记录,所述第一购买记录为所述第一用户在第一店铺中的购买记录;根据所述第一购买记录,获得第一货品信息;根据所述第一货品信息,获得第一库存信息,所述第一库存信息为第一店铺中第一货品的库存情况;判断所述第一库存信息是否满足第三预定阈值;当所述第一库存信息满足所述第三预定阈值时,获得第一促销信息;将所述第一促销信息发送至所述第一用户。
具体而言,在确定了用户的会员身份后,可以根据会员的购买记录进行对应的刺激方案,利用第一用户在本店铺内的购买记录,该购买记录优选为近期的购买记录,这样更符合用户近期的购买需求,当然也可以是预定时间内的,如一年内的购买记录,根据购买记录获得对应的购买商品,如选择最近一次购买记录,从中可以确定该用户购买的商品名称、价格、数量、时间等信息,利用商品名称确定本店铺的对应库存量,对该商品库存情况进行分析,若该商品的库存量大,可以进行对应的促销活动,将该促销信息发送给会员,同时在进行商品推荐前可以现对商品属性进行分析,若商品为易消耗品,则根据统计时间、购买时间,确定其购买间隔,根据商品特点和购买间隔进行判断是否需要继续购买,若需要对此类商品进行推荐,在结合其库存信息给出对应的会员刺激折扣。若商品为耐用品,不适合持续推荐,可以对下一个购买记录进行分析,即购买时间次远的一次购买记录,对其购买商品进行分析,以此类推,同时也可以结构耐用品的特性,进行其他周边商品的推荐,依然结合库存情况、商品特性、进货价格、生产日期等等进行分析,确定适合的促销方案,定向发送给第一用户,使用户享受到会员对应的福利政策,同时满足用户购买商品的需求,针对性强,从而提高其成交率,实现了对会员群体针对性的定制刺激方案,由于会员群体进行了购买力的分析,加之推荐商品和促销活动为通过用户购买习惯进行分析的,因而再进行会员推荐中会增加其成功率,有利于店铺的发展。
进一步的,所述当所述第一库存信息满足所述第三预定阈值时,获得第一促销信息之后,包括:判断所述第一库存信息是否满足第四预定阈值,其中,所述第四预定阈值大于所述第三预定阈值;当所述第一库存信息满足所述第四预定阈值时,获得第二促销信息,所述第二促销信息优惠力度大于所述第一促销信息;根据所述第二会员信息,确定第三促销信息,所述第三促销信息为所述第一促销信息、第二促销信息中的一个。
具体而言,在进行货品库存分析时,还可以利用会员的等级不同,定制不同的会员福利,依然基于货品的库存情况进行定制,当货品的库存量满足预定要求时,符合定制促销方案的基本要求,进一步对符合促销条件的库存量再进行等级划分,如库存饱和是60%,达到了60%就符合进行促销活动的标准,若库存量为80%依然是大于60%的符合库存进行促销的标准,但是库存量以符合超饱和的状态,则可以加大促销力度,这样,可以定制不同等级的促销方案,对于高级别的会员给出优惠力度更大的活动,中级别会员给出对应的中等优惠力度的活动,对于低级别的会员给出较小力度的促销活动,从而实现根据库存的高低不同等级,对应不同的会员等级,定制不同的会员刺激方案,即会员级别不同享受的会员福利也不同,更有利于刺激会员进行消费从而提升会员级别,当然这些也基于本发明实施例中的会员评定是通过其对店铺的实际贡献进行评定的,通过购买频率、购买金额综合确定出的会员其消费力是有保证的,从而针对这样的会员定制对应会员级别的福利,大幅增加成功率,对于维护会员十分有利,也更有利于店铺的长远发展。
进一步的,所述获得所述第一用户的第一购买记录之后,包括:根据所述第一购买记录,获得第一购买时间;根据所述第一购买时间、第一购买频率,获得第二购买时间;根据所述第二购买时间、第一促销信息,获得第一推荐信息,所述第一推荐信息用于定时向所述第一用户发送促销信息。
具体而言,在进行会员刺激方案发送时,还可以结合会员的购买时间进行确定,根据用户的第一购买时间,即最近一次购买记录的时间,和第一购买频率,计算预计下一次购买时间,过程如下:通过第一购买频率和预定时间计算出平均间隔多久购买一次,再利用最近一次购买时间和计算出的平均间隔时间,计算出预计下一次购买时间。将根据该用户的购买商品及对应库存情况确定的促销信息,按照计算出的预计下一次购买时间(第二购买时间)定时发送给第一用户,发送时间通常为早于第二购买时间,具体可以进行设定,如早于第二购买时间一周发送,或者第二购买时间当天发送,通过发送信息告知用户在第二购买时间点内或者有效时间期限内进行商品购买可以享受到第一促销方案,由于第二时间点为根据用户的习惯购买频率进行预测的,同时促销方案也是根据用户的购买需要进行定制的,具有群体明确,营销方案对口的特点,因而很容易引起用户的共鸣,针对性强,有利于实现对会员复购周期的管理,符合店铺对会员的评定管理要求。
进一步的,所述方法还包括:根据所述第一购买频率、第一购买金额,获得第一购买利润;判断所述第一购买利润是否满足第五预定阈值;当所述第一购买利润满足所述第五预定阈值时,根据所述第一购买利润,获得第四促销信息;根据所述第四促销信息,获得第二推荐信息,所述第二推荐信息用于将所述第四促销信息定向发送至所述第一用户。
具体而言,在对会员定制刺激方案时,还可以结合用户身上产生的收益进行具体方案定制,对于店铺收益贡献度大的用户,给与较大优惠力度,相对地,给店铺收益贡献较小的用户,给与相对较小的优惠力度,实现对用户的针对性回馈,既有利于会员的维护也符合店铺的收益配比。利用第一用户在预定时间内购买频率、购买金额进行综合评定,计算出该用户产生的利润,也可以计算出平均利润,将购买利润与系统设定的预定阈值进行比较,当符合预定阈值要求时,定制对应的促销方案,此处的预定阈值可以为平均收益值,也可以是店铺根据利润率进行计算的标准要求,如,平均的收益率为10%,则设定的预定阈值为大于10%,当第一用户在评定的一年中,在第一店铺或某平台中产生的收益率为15%,由于大于10%,因而满足对其进行定制促销活动的要求,根据其收益率进行对应的促销方案定制,如给出一定金额的抵用券等等,具体金额也可以根据收益情况进行具体定制,并将此促销方案发送给第一用户,实现根据用户购买情况、收益数据对会员身份进行准确评定,并根据会员的身份特性进行会员福利针对性定制,体现了会员身份的权益,有利于会员复购周期的维护,更有利于店铺的经营发展。进一步解决现有的店铺会员身份评定、管理方式单一,存在缺乏对会员购物水平与对店铺贡献水平的综合评定,不利于激励会员的复购消费行为的技术问题。
实施例二
基于与前述实施例中一种会员身份评定管理方法同样的发明构思,本发明还提供一种会员身份评定管理方法装置,如图2所示,所述装置包括:
第一获得单元11,所述第一获得单元11用于获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;
第一判断单元12,所述第一判断单元12用于判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;
第二获得单元13,所述第二获得单元13用于当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;
第三获得单元14,所述第三获得单元14用于获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;
第二判断单元15,所述第二判断单元15用于判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;
第四获得单元16,所述第四获得单元16用于当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值。
第五获得单元17,所述第五获得单元17用于根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
进一步的,所述装置还包括:
第六获得单元,所述第六获得单元用于根据所述第一购买频率,获得第一评定值;
第七获得单元,所述第七获得单元用于根据所述第一购买金额,获得第二评定值;
第八获得单元,所述第八获得单元用于根据所述第一评定值、第二评定值,获得综合评定值;
第一确定单元,所述第一确定单元用于根据所述综合评定值,确定第二会员信息,所述第二会员信息用于确定所述第一用户的会员等级。
进一步的,所述装置还包括:
第九获得单元,所述第九获得单元用于获得所述第一用户的第一购买记录,所述第一购买记录为所述第一用户在第一店铺中的购买记录;
第十获得单元,所述第十获得单元用于根据所述第一购买记录,获得第一货品信息;
第十一获得单元,所述第十一获得单元用于根据所述第一货品信息,获得第一库存信息,所述第一库存信息为第一店铺中第一货品的库存情况;
第三判断单元,所述第三判断单元用于判断所述第一库存信息是否满足第三预定阈值;
第十二获得单元,所述第十二获得单元用于当所述第一库存信息满足所述第三预定阈值时,获得第一促销信息;
第一执行单元,所述第一执行单元用于将所述第一促销信息发送至所述第一用户。
进一步的,所述装置还包括:
第四判断单元,所述第四判断单元用于判断所述第一库存信息是否满足第四预定阈值,其中,所述第四预定阈值大于所述第三预定阈值;
第十三获得单元,所述第十三获得单元用于当所述第一库存信息满足所述第四预定阈值时,获得第二促销信息,所述第二促销信息优惠力度大于所述第一促销信息;
第二确定单元,所述第二确定单元用于根据所述第二会员信息,确定第三促销信息,所述第三促销信息为所述第一促销信息、第二促销信息中的一个。
进一步的,所述装置还包括:
第十四获得单元,所述第十四获得单元用于根据所述第一购买记录,获得第一购买时间;
第十五获得单元,所述第十五获得单元用于根据所述第一购买时间、第一购买频率,获得第二购买时间;
第十六获得单元,所述第十六获得单元用于根据所述第二购买时间、第一促销信息,获得第一推荐信息,所述第一推荐信息用于定时向所述第一用户发送促销信息。
进一步的,所述装置还包括:
第十七获得单元,所述第十七获得单元用于根据所述第一购买频率、第一购买金额,获得第一购买利润;
第五判断单元,所述第五判断单元用于判断所述第一购买利润是否满足第五预定阈值;
第十八获得单元,所述第十八获得单元用于当所述第一购买利润满足所述第五预定阈值时,根据所述第一购买利润,获得第四促销信息;
第十九获得单元,所述第十九获得单元用于根据所述第四促销信息,获得第二推荐信息,所述第二推荐信息用于将所述第四促销信息定向发送至所述第一用户。
前述图1实施例一中的一种会员身份评定管理方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种会员身份评定管理装置,通过前述对一种会员身份评定管理方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种会员身份评定管理装置的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
实施例三
基于与前述实施例中一种会员身份评定管理方法同样的发明构思,本发明还提供一种会员身份评定管理装置,如图3所示,包括存储器304、处理器302及存储在存储器304上并可在处理器302上运行的计算机程序,所述处理器302执行所述程序时实现前文所述一种会员身份评定管理方法的任一方法的步骤。
其中,在图3中,总线架构(用总线300来代表),总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件,即收发机,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理,而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
实施例四
基于与前述实施例中一种会员身份评定管理方法同样的发明构思,本发明还提供一种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以下步骤:获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
在具体实施过程中,该程序被处理器执行时,还可以实现实施例一中的任一方法步骤。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案,至少具有如下一种或多种技术效果:
本发明实施例提供的一种会员身份评定管理方法和装置,通过获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。达到了利用用户购买次数、购买金额的综合评定进行会员身份确定,能够将对店铺贡献度较高的用户准确定位为会员,会员群体购买力稳定,通过会员的营销福利等对这部分消费者进行有效维护,更利于店铺的发展,符合店铺对会员身份的消费水平的设定需求,较现有的会员身份评定方式更为科学的技术效果。从而解决了现有的店铺会员身份评定、管理方式单一,存在缺乏对会员购物水平与对店铺贡献水平的综合评定,不利于激励会员的复购消费行为的技术问题。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序商品。因此,本发明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,本发明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商品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序商品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种会员身份评定管理方法,其特征在于,所述方法包括:
获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;
判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;
当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;
获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;
判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;
当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;
根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述第一购买频率,获得第一评定值;
根据所述第一购买金额,获得第二评定值;
根据所述第一评定值、第二评定值,获得综合评定值;
根据所述综合评定值,确定第二会员信息,所述第二会员信息用于确定所述第一用户的会员等级。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份之后,包括:
获得所述第一用户的第一购买记录,所述第一购买记录为所述第一用户在第一店铺中的购买记录;
根据所述第一购买记录,获得第一货品信息;
根据所述第一货品信息,获得第一库存信息,所述第一库存信息为第一店铺中第一货品的库存情况;
判断所述第一库存信息是否满足第三预定阈值;
当所述第一库存信息满足所述第三预定阈值时,获得第一促销信息;
将所述第一促销信息发送至所述第一用户。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述当所述第一库存信息满足所述第三预定阈值时,获得第一促销信息之后,包括:
判断所述第一库存信息是否满足第四预定阈值,其中,所述第四预定阈值大于所述第三预定阈值;
当所述第一库存信息满足所述第四预定阈值时,获得第二促销信息,所述第二促销信息优惠力度大于所述第一促销信息;
根据所述第二会员信息,确定第三促销信息,所述第三促销信息为所述第一促销信息、第二促销信息中的一个。
5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获得所述第一用户的第一购买记录之后,包括:
根据所述第一购买记录,获得第一购买时间;
根据所述第一购买时间、第一购买频率,获得第二购买时间;
根据所述第二购买时间、第一促销信息,获得第一推荐信息,所述第一推荐信息用于定时向所述第一用户发送促销信息。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述第一购买频率、第一购买金额,获得第一购买利润;
判断所述第一购买利润是否满足第五预定阈值;
当所述第一购买利润满足所述第五预定阈值时,根据所述第一购买利润,获得第四促销信息;
根据所述第四促销信息,获得第二推荐信息,所述第二推荐信息用于将所述第四促销信息定向发送至所述第一用户。
7.一种会员身份评定管理装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一用户的第一购买频率,所述第一购买频率为预定时间内所述第一用户在第一店铺中的购买次数;
第一判断单元,所述第一判断单元用于判断所述第一购买频率是否满足第一预定阈值;
第二获得单元,所述第二获得单元用于当所述第一购买频率满足所述第一预定阈值时,获得第一会员值;
第三获得单元,所述第三获得单元用于获得第一用户的第一购买金额,所述第一购买金额为预定时间内所述第一用户在第一店铺中购买总金额;
第二判断单元,所述第二判断单元用于判断所述第一购买金额是否满足第二预定阈值;
第四获得单元,所述第四获得单元用于当所述第一购买金额满足所述第二预定阈值时,获得第二会员值;
第五获得单元,所述第五获得单元用于根据所述第一会员值、第二会员值,获得第一会员信息,所述第一会员信息用于确定所述第一用户的会员身份。
8.一种会员身份评定管理装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
9.一种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1-6任一项所述方法的步骤。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112306691A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-02 | 广州华多网络科技有限公司 | 用户等级确定方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN117993970A (zh) * | 2024-04-07 | 2024-05-07 | 易通金服支付有限公司 | 一种基于商品品类的会员复购预测方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107665448A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-06 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于确定消费贡献价值的方法、装置以及存储介质 |
CN108109013A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-01 | 苏州微客派网络科技有限公司 | 一种共享会员系统 |
CN109711867A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-05-03 | 广州市诚毅科技软件开发有限公司 | 基于收视大数据的购物者画像构建营销方法和系统 |
CN110490632A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-22 | 广州阿凡提电子科技有限公司 | 一种潜在客户识别方法、电子设备及存储介质 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107665448A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-06 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于确定消费贡献价值的方法、装置以及存储介质 |
CN108109013A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-01 | 苏州微客派网络科技有限公司 | 一种共享会员系统 |
CN109711867A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-05-03 | 广州市诚毅科技软件开发有限公司 | 基于收视大数据的购物者画像构建营销方法和系统 |
CN110490632A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-22 | 广州阿凡提电子科技有限公司 | 一种潜在客户识别方法、电子设备及存储介质 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112306691A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-02 | 广州华多网络科技有限公司 | 用户等级确定方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN112306691B (zh) * | 2020-11-05 | 2024-02-13 | 广州华多网络科技有限公司 | 用户等级确定方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN117993970A (zh) * | 2024-04-07 | 2024-05-07 | 易通金服支付有限公司 | 一种基于商品品类的会员复购预测方法及系统 |
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