CN111556205A - 一种用于对目标用户推荐电信产品的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于对目标用户推荐电信产品的方法及系统,属于网络通信技术领域。本发明方法,包括:获取多个用户使用电信产品的历史数据,确定多个用户使用电信产品的基本信息;对多个用户使用电信产品的基本信息进行量纲梳理,生成多个用户标签;针对多个用户标签,以预设产品定价标准为每个用户标签推荐产品及产品定价;以多个用户标签作为输入数据,多个用户标签中为每个用户标签推荐产品及产品定价作为输出数据,进行训练,生成AI定价模型;根据AI定价模型为目标用户推荐电信产品及电信产品定价。本发明根据用户需求,进行电信产品的推荐及定价,满足不同用户的电信产品的使用,合理有效的使用资源,提升电信产品的使用率。
Description
技术领域
本发明涉及网络通信技术领域,具体涉及一种用于对目标用户推荐电信产品的方法及系统。
背景技术
传统电信产品定价基于成本,竞品等因素直接制定相关价格。
随着5G业务的开展,多量纲、边缘计算、切片等多元化计费方式产生,对于各运营商5G产品定价还没有对应体系支撑;
现有产品定价需要人工计算成本、区域、结算、预计用户数、预计收益等数据,人工计算存在偏差可能,时间长,对产品营销推广的时效性存在延迟;
现有定价模式,运营商无法开展用户自主选择个性化套餐定制的能力,都是通过系统提供的套餐来实现的;
然而现阶段电信产品定价模式无法满足5G多量纲场景,用户个性化需求对应个性化服务。
发明内容
针对上述问题,本发明提供了一种用于对目标用户推荐电信产品的方法,包括:
获取多个用户使用电信产品的历史数据,确定多个用户使用电信产品的基本信息;
对多个用户使用电信产品的基本信息进行量纲梳理,生成多个用户标签;
针对多个用户标签,以预设产品定价标准为每个用户标签推荐产品及产品定价;
以多个用户标签作为输入数据,多个用户标签中为每个用户标签推荐产品及产品定价作为输出数据,进行训练,生成AI定价模型;
获取目标用户使用电信产品的历史数据,根据历史数据确定目标用户的基本信息,根据目标用户的基本信息,确定目标用户的用户标签,将目标用户的用户标签输入至AI定价模型,根据AI定价模型为目标用户推荐电信产品及电信产品定价。
可选的,基本信息,包括:用户使用电信产品的网龄、历史消费总额、欠费风险、网络状态信息和使用电信产品资源的用量。
可选的,用户标签,包括:
资源,所述资源包括:带宽、延时和连接数;
服务,所述服务包括:切片开通和Qos保障;
优惠,所述优惠包括:网龄阶梯优惠和历史消费阶梯优惠。
可选的,产品定价为资源定价、服务定价和优惠定价的总和。
可选的,方法,还包括:
确定为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,对推荐的电信产品及电信产品定价进行公开发布,为目标用户提供自主选择及订购的电信产品;
获取目标用户的期待电信产品价格,根据期待电信产品价格及根据公布的为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,为目标用户进行推荐电信产品。
本发明还提供了一种用于对目标用户推荐电信产品的系统,包括:
数据采集模块,获取多个用户使用电信产品的历史数据,确定多个用户使用电信产品的基本信息;
第一处理模块,对多个用户使用电信产品的基本信息进行量纲梳理,生成多个用户标签;
第二处理模块,针对多个用户标签,以预设产品定价标准为每个用户标签推荐产品及产品定价;
训练模块,以多个用户标签作为输入数据,多个用户标签中为每个用户标签推荐产品及产品定价作为输出数据,进行训练,生成AI定价模型;
推荐模块,获取目标用户使用电信产品的历史数据,根据历史数据确定目标用户的基本信息,根据目标用户的基本信息,确定目标用户的用户标签,将目标用户的用户标签输入至AI定价模型,根据AI定价模型为目标用户推荐电信产品及电信产品定价。
可选的,基本信息,包括:用户使用电信产品的网龄、历史消费总额、欠费风险、网络状态信息和使用电信产品资源的用量。
可选的,用户标签,包括:
资源,所述资源包括:带宽、延时和连接数;
服务,所述服务包括:切片开通和Qos保障;
优惠,所述优惠包括:网龄阶梯优惠和历史消费阶梯优惠。
可选的,产品定价为资源定价、服务定价和优惠定价的总和。
可选的,推荐模块,还用于:
确定为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,对推荐的电信产品及电信产品定价进行公开发布,为目标用户提供自主选择及订购的电信产品;
获取目标用户的期待电信产品价格,根据期待电信产品价格及根据公布的为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,为目标用户进行推荐电信产品。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
本发明根据电信产品的服务多量纲差异化属性及功能进行AI定价,为支撑型向决策型转变提供参考;
本发明根据用户需求,进行电信产品的推荐及定价,满足不同用户的电信产品的使用,合理有效的使用资源,并为目标用户提供自主选择的产品,提升电信产品的使用率。
附图说明
图1为本发明一种用于对目标用户推荐电信产品的方法流程图;
图2为本发明一种用于对目标用户推荐电信产品的方法实施例流程示意图;
图3为本发明一种用于对目标用户推荐电信产品的系统结构图。
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的一部分实施例,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做出创造性劳动的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。
本发明提出了一种用于对目标用户推荐电信产品的方法,如图1所示,包括:
获取多个用户使用电信产品的历史数据,确定多个用户使用电信产品的基本信息;
对多个用户使用电信产品的基本信息进行量纲梳理,生成多个用户标签;
针对多个用户标签,以预设产品定价标准为每个用户标签推荐产品及产品定价;
以多个用户标签作为输入数据,多个用户标签中为每个用户标签推荐产品及产品定价作为输出数据,进行训练,生成AI定价模型;
获取目标用户使用电信产品的历史数据,根据历史数据确定目标用户的基本信息,根据目标用户的基本信息,确定目标用户的用户标签,将目标用户的用户标签输入至AI定价模型,根据AI定价模型为目标用户推荐电信产品及电信产品定价;
确定为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,对推荐的电信产品及电信产品定价进行公开发布,为目标用户提供自主选择及订购的电信产品;
获取目标用户的期待电信产品价格,根据期待电信产品价格及根据公布的为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,为目标用户进行推荐电信产品。
其中,基本信息,包括:用户使用电信产品的网龄、历史消费总额、欠费风险、网络状态信息和使用电信产品资源的用量。
用户标签,包括:
资源,所述资源包括:带宽、延时和连接数;
服务,所述服务包括:切片开通和Qos保障;
优惠,所述优惠包括:网龄阶梯优惠和历史消费阶梯优惠。
产品定价为资源定价、服务定价和优惠定价的总和。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述:
如图2所示,首先在大数据平台、计费系统和CRM等平台,获取使用电信产品的历史数据,对历史数据进行画像标签分析,确定用户使用电信产品的网龄、历史消费总额、欠费风险、网络状态信息和使用电信产品资源的用量等基本信息;
根据基本信息,通过量纲分析,确定用户标签,用户标签,包括:资源,资源包括:带宽、延时和连接数,服务,服务包括:切片开通和Qos保障,优惠,优惠包括:网龄阶梯优惠和历史消费阶梯优惠;
对用户标签进行量纲管理和定价管理,确定用户标签的推荐产品标注及定价标准,根据用户标签推荐产品及产品定价。
将上述数据进行训练生成AI模型,再次获取目标用户的信息,为目标用户推荐电信产品及定价,对推荐的产品进行管理;
推荐产品过程中,增加议价过程,获取目标用户期待的电信产品价格,与AI模型推荐的电信产品及价格进行比较,为目标提供适合的电信产品及价格。
对推荐的电信产品及定价进行公布,为目标用户提供自主选择的电信产品。
本发明还提供了一种用于对目标用户推荐电信产品的系统200,如图2所示,包括:
数据采集模块201,获取多个用户使用电信产品的历史数据,确定多个用户使用电信产品的基本信息;
第一处理模块202,对多个用户使用电信产品的基本信息进行量纲梳理,生成多个用户标签;
第二处理模块203,针对多个用户标签,以预设产品定价标准为每个用户标签推荐产品及产品定价;
训练模块204,以多个用户标签作为输入数据,多个用户标签中为每个用户标签推荐产品及产品定价作为输出数据,进行训练,生成AI定价模型;
推荐模块205,获取目标用户使用电信产品的历史数据,根据历史数据确定目标用户的基本信息,根据目标用户的基本信息,确定目标用户的用户标签,将目标用户的用户标签输入至AI定价模型,根据AI定价模型为目标用户推荐电信产品及电信产品定价;
确定为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,对推荐的电信产品及电信产品定价进行公开发布,为目标用户提供自主选择及订购的电信产品;
获取目标用户的期待电信产品价格,根据期待电信产品价格及根据公布的为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,为目标用户进行推荐电信产品。
其中,基本信息,包括:用户使用电信产品的网龄、历史消费总额、欠费风险、网络状态信息和使用电信产品资源的用量。
用户标签,包括:
资源,所述资源包括:带宽、延时和连接数;
服务,所述服务包括:切片开通和Qos保障;
优惠,所述优惠包括:网龄阶梯优惠和历史消费阶梯优惠。
产品定价为资源定价、服务定价和优惠定价的总和。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
本发明根据电信产品的服务多量纲差异化属性及功能进行AI定价,为支撑型向决策型转变提供参考;
本发明根据用户需求,进行电信产品的推荐及定价,满足不同用户的电信产品的使用,合理有效的使用资源,并为目标用户提供自主选择的产品,提升电信产品的使用率。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于对目标用户推荐电信产品的方法,所述方法包括:
获取多个用户使用电信产品的历史数据,确定多个用户使用电信产品的基本信息;
对多个用户使用电信产品的基本信息进行量纲梳理,生成多个用户标签;
针对多个用户标签,以预设产品定价标准为每个用户标签推荐产品及产品定价;
以多个用户标签作为输入数据,多个用户标签中为每个用户标签推荐产品及产品定价作为输出数据,进行训练,生成AI定价模型;
获取目标用户使用电信产品的历史数据,根据历史数据确定目标用户的基本信息,根据目标用户的基本信息,确定目标用户的用户标签,将目标用户的用户标签输入至AI定价模型,根据AI定价模型为目标用户推荐电信产品及电信产品定价。
2.根据权利要求1所述的方法,所述基本信息,包括:用户使用电信产品的网龄、历史消费总额、欠费风险、网络状态信息和使用电信产品资源的用量。
3.根据权利要求1所述的方法,所述用户标签,包括:
资源,所述资源包括:带宽、延时和连接数;
服务,所述服务包括:切片开通和Qos保障;
优惠,所述优惠包括:网龄阶梯优惠和历史消费阶梯优惠。
4.根据权利要求1所述的方法,所述产品定价为资源定价、服务定价和优惠定价的总和。
5.根据权利要求1所述的方法,所述方法,还包括:
确定为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,对推荐的电信产品及电信产品定价进行公开发布,为目标用户提供自主选择及订购的电信产品;
获取目标用户的期待电信产品价格,根据期待电信产品价格及根据公布的为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,为目标用户进行推荐电信产品。
6.一种用于对目标用户推荐电信产品的系统,所述系统包括:
数据采集模块,获取多个用户使用电信产品的历史数据,确定多个用户使用电信产品的基本信息;
第一处理模块,对多个用户使用电信产品的基本信息进行量纲梳理,生成多个用户标签;
第二处理模块,针对多个用户标签,以预设产品定价标准为每个用户标签推荐产品及产品定价;
训练模块,以多个用户标签作为输入数据,多个用户标签中为每个用户标签推荐产品及产品定价作为输出数据,进行训练,生成AI定价模型;
推荐模块,获取目标用户使用电信产品的历史数据,根据历史数据确定目标用户的基本信息,根据目标用户的基本信息,确定目标用户的用户标签,将目标用户的用户标签输入至AI定价模型,根据AI定价模型为目标用户推荐电信产品及电信产品定价。
7.根据权利要求6所述的系统,所述基本信息,包括:用户使用电信产品的网龄、历史消费总额、欠费风险、网络状态信息和使用电信产品资源的用量。
8.根据权利要求6所述的系统,所述用户标签,包括:
资源,所述资源包括:带宽、延时和连接数;
服务,所述服务包括:切片开通和Qos保障;
优惠,所述优惠包括:网龄阶梯优惠和历史消费阶梯优惠。
9.根据权利要求6所述的系统,所述产品定价为资源定价、服务定价和优惠定价的总和。
10.根据权利要求6所述的系统,所述推荐模块,还用于:
确定为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,对推荐的电信产品及电信产品定价进行公开发布,为目标用户提供自主选择及订购的电信产品;
获取目标用户的期待电信产品价格,根据期待电信产品价格及公布的为多个目标用户推荐的电信产品及电信产品定价,为目标用户进行推荐电信产品。
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200818 |
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