CN112132605A

CN112132605A - 一种基于数据分析的推荐方法及系统

Info

Publication number: CN112132605A
Application number: CN202010886879.XA
Authority: CN
Inventors: 孙国萍
Original assignee: Beijing Si Tech Information Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Si Tech Information Technology Co Ltd
Priority date: 2020-08-28
Filing date: 2020-08-28
Publication date: 2020-12-25

Abstract

本发明公开了一种基于数据分析的推荐方法及系统，包括：分析用户近期的话单，得到用户的月均消费信息；月均消费信息包括月均通话时间t和月均使用流量m；获取用户近期固定的资费套餐，资费套餐包括套餐内通话时间T和套餐内流量M；断月均通话时间t是否符合t＝(1‑a)·T和月均使用流量是否符合m＝(1‑b)·M，0＜a,b＜0.5；若t、m有至少一个不符合要求，则获取资费库中的资费套餐，选择符合要求的资费套餐推荐给用户；其中，符合要求的资费套餐中的套餐内通话时间T’和M’满足：T’＝(1+c)·t，M’＝(1+d)·m，0＜c,d＜0.5。本发明通过对用户话单数据进行分析，获取用户的消费信息，为用户推荐适合用户的优惠资费。

Description

一种基于数据分析的推荐方法及系统

技术领域

本发明涉及资费推荐技术领域，具体涉及一种基于数据分析的推荐方法及系统。

背景技术

现有的资费推荐多为固定模式推荐，例如，针对所有消费者进行某类新资费的推荐，或者针对某类客户群体进行某类资费的推荐，或者是在用户某类资源使用达到一定阀值时给用户进行单一推荐。

现有固定模式的资费推荐不考虑或很少考虑用户的实际消费习惯，没有真正结合用户的实际消费行为，推荐方式单一、固化。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种基于数据分析的推荐方法及系统，可在线上完成精准推荐，节省人力，提升效率。

本发明公开了一种基于数据分析的推荐方法，包括：

分析用户近期的话单，得到用户的月均消费信息；所述月均消费信息包括月均通话时间t和月均使用流量m；

获取用户近期固定的资费套餐，所述资费套餐包括套餐内通话时间T和套餐内流量M；

判断月均通话时间t是否符合t＝(1-a)·T和月均使用流量是否符合m＝(1-b)·M，0＜a,b＜0.5；

若t、m有至少一个不符合要求，则获取资费库中的资费套餐，选择符合要求的资费套餐推荐给用户；其中，符合要求的资费套餐中的套餐内通话时间T’和M’满足：T’＝(1+c)·t，M’＝(1+d)·m，0＜c,d＜0.5。

作为本发明的进一步改进，还包括：

若t、m均符合要求，则不推荐，用户维持原有固定的资费套餐。

作为本发明的进一步改进，分析的用户话单为用户近2～6个月的话单。

作为本发明的进一步改进，0.2＜a,b＜0.4，0.2＜c,d＜0.4。

作为本发明的进一步改进，所述月均消费信息还包括月均使用短信数i，所述资费套餐还包括套餐内短信数I；其中，还包括：

判断月均使用短信数i是否符合i＝(1-e)·I，0＜e＜0.5；

若不符合，则继续判断月均使用短信数i是否达到开通短信包的阈值；

若达到阈值，则在推荐的资费套餐的基础上为用户开通数量为(1+f)·I的短信包，0＜f＜0.5。

作为本发明的进一步改进，还包括：

若资费库中未有满足要求的资费套餐，则制定满足要求的资费套餐推荐给用户，并将制定的资费套餐存储在资费库中。

作为本发明的进一步改进，所述推荐方法支持网络线上办理和短信预约办理。

本发明还公开了一种实现上述推荐方法的推荐系统，包括：

分析模块，用于分析用户近期的话单，得到用户的月均消费信息；所述月均消费信息包括月均通话时间t和月均使用流量m；

获取模块，用于获取用户近期固定的资费套餐，所述资费套餐包括套餐内通话时间T和套餐内流量M；

判断模块，用于判断月均通话时间t是否符合t＝(1-a)·T和月均使用流量是否符合m＝(1-b)·M，0＜a,b＜0.5；

推荐模块，用于若t、m有至少一个不符合要求，则获取资费库中的资费套餐，选择符合要求的资费套餐推荐给用户；其中，符合要求的资费套餐中的套餐内通话时间T’和M’满足：T’＝(1+c)·t，M’＝(1+d)·m，0＜c,d＜0.5。

作为本发明的进一步改进，

所述分析模块，还用于得到均使用短信数i；

所述获取模块，还用于得到套餐内短信数I；

所述判断模块，还用于判断月均使用短信数i是否符合i＝(1-e)·I，0＜e＜0.5；若不符合，则继续判断月均使用短信数i是否达到开通短信包的阈值；

所述推荐模块，还用于若达到阈值，则在推荐的资费套餐的基础上为用户开通数量为(1+f)·I的短信包，0＜f＜0.5。

作为本发明的进一步改进，若资费库中未有满足要求的资费套餐，则制定满足要求的资费套餐推荐给用户，并将制定的资费套餐存储在资费库中。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明通过对用户话单数据进行分析，获取用户的消费信息，结合用户的实际消费行为为用户推荐适合用户的优惠资费，并实现全自助式办理，减少一线人员压力。

附图说明

图1为本发明一种实施例公开的基于数据分析的推荐方法的流程图；

图2为本发明一种实施例公开的基于数据分析的推荐系统的框架图。

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。

下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：

本发明提供一种基于数据分析的推荐方法及系统，通过对用户话单数据进行分析，获取用户的消费信息，结合用户的实际消费行为为用户推荐适合用户的优惠资费，并实现全自助式办理，减少一线人员压力。

如图1所示，本发明提供一种基于数据分析的推荐方法，包括：

步骤1、分析用户近期(2-6个月)的话单，得到用户的月均消费信息；其中，月均消费信息包括月均通话时间t和月均使用流量m；

例如：可分析用户近3个月，得到用户月均通话时间160min和月均使用流量5G；

步骤2、获取用户近期固定的资费套餐，资费套餐包括套餐内通话时间T和套餐内流量M；

例如：获取用户近3个月固定不变的资费套餐包括套餐内通话时间200min和套餐内流量10G；

进一步，若用户近3个月内资费套餐发生改变，则可获取资费固定不变的最近3个月；若仍无符合要求，则获取近2个月内资费套餐。其通过后台进行设置。

步骤3、判断月均通话时间t是否符合t＝(1-a)·T和月均使用流量是否符合m＝(1-b)·M，0＜a,b＜0.5；

例如：取0.2＜a,b＜0.4，t＝160min，m＝5G；T＝200min，M＝10G；

此时，符合要求的月均通话时间为120min～160min，而该用户t＝160min的月均通话时间在上述范围内，则表明t符合要求；符合要求的月均使用流量为6G～8G，而该用户m＝5G的月均使用流量不在上述范围内，则表明m不符合要求；此时，可得到结论为：该用户的套餐流量富余，不完全贴合该用户的实际使用情况。

同时，当t＝160min，m＝15G，按上述相同判断方法可得到结论为：该用户的套餐流量不足，不完全贴合该用户的实际使用情况；

当t＝220min，m＝15G，按上述相同判断方法可得到结论为：该用户的套餐通话时间和均流量不足，不完全贴合该用户的实际使用情况；

当t＝220min，m＝8G，按上述相同判断方法可得到结论为：该用户的套餐通话时间不足，不完全贴合该用户的实际使用情况；

当t＝180min，m＝8G，按上述相同判断方法可得到结论为：该用户的套餐通话时间和流量符合要求，符合该用户的实际使用情况；

当t＝100min，m＝8G，按上述相同判断方法可得到结论为：该用户的套餐通话时间富余，不完全用户的实际使用情况；

等等。

步骤4、若t、m有至少一个不符合要求，则获取资费库中的资费套餐，选择符合要求的资费套餐推荐给用户；其中，符合要求的资费套餐中的套餐内通话时间T’和M’满足：T’＝(1+c)·t，M’＝(1+d)·m，0＜c,d＜0.5；

例如：取0.2＜c,d＜0.4，t＝160min，m＝5G；此时，符合该用户要求的新资费套餐所应具备的T’为192～224min，M’为6～7G；

此时，获取资费库中的资费套餐，从资费套餐中选择满足T’为192～224min，M’为6～7G的一个或多个资费套餐推荐给用户；供用户选择是否办理。

进一步，在进行推荐时需先判断原资费是否满足需求，若t、m均符合要求，则可不推荐，用户维持原有固定的资费套餐。

进一步，资费库中的资费套餐支持定制，即若资费库中未有满足要求的资费套餐，则制定满足要求的资费套餐推荐给用户，并将制定的资费套餐存储在资费库中，供后续有需求的用户进行匹配推荐。

进一步，推荐方法支持网络线上办理和短信预约办理。

进一步，上述a、b、c、d的取值可根据需求进行选择。

本发明还提供另一种基于数据分析的推荐方法，包括：

在考虑通话时间以及流量的基础上，还可进一步考虑短信；即，月均消费信息还包括月均使用短信数i，资费套餐还包括套餐内短信数I；其中，

步骤a、判断月均使用短信数i是否符合i＝(1-e)·I，0＜e＜0.5；

例如：

i＝50，I＝0，则表明套餐中没有短信数，i不符合上述条件；

i＝50，I＝80，则i符合上述条件；

i＝50，I＝40，则i不符合上述条件；

步骤b、若i符合条件，则在进行套餐选择时，套餐内的短信数可维持不变，仅考虑通话时间和流量即可；

步骤c、若i不符合条件，i＞(1-e)·I，则继续判断月均使用短信数i或短信超出I的数量，是否达到开通短信包的阈值；若达到阈值，则在推荐的资费套餐的基础上为用户开通数量为(1+f)·I的短信包，0＜f＜0.5；

例如：i＝50，I＝0，阈值为20，则超出阈值，则可在推荐的资费套餐的基础上，增加50～75数量的短信包；也可将该短信包定制在套餐内；

i＝50，I＝40，阈值为20，则未超出阈值，则可维持原套餐内的短信包数量；

步骤d、若i不符合条件，i＜(1-e)·I，则继续判断月均使用短信数i或短信未超出I的数量，是否达到关闭或降低短信包的阈值；若达到阈值，则可选择低标准的短信包；

例如：i＝50，I＝200，阈值为50，则开选择选择50～75数量的短信包，也可将该短信包定制在套餐内。

同时，除通话时间、流量、短信外，消费信息还包括SP业务、通话时间段、对端号码归类分析、用户的出行记录等；其可均按照上述相同的标准进行增加定制服务，以完善套餐与用户实际使用相贴合。

如：

分析用户的通话数据，统计通话总时长、通话时间段、对端号码归类分析、用户的出行记录，得出用户使用电话的习惯；分析用户的其它业务使用情况，得出用户的增值业务需求；分析用户目前的资费情况，是否存在资费外的产生费用情况。获取资费库中的资费数据，按用户的月均消息额度、电话使用习惯、增值业务需求等找到系统中适合的资费，为用户进行推荐，同时支持网络线上办理功能，用户可根据自己的需求，进行资费的组装，比如同一款资费，因选择的用户不同，资费中的分钟数、流量、SP业务等信息，随用户指定后进行定购。

进一步，对端号码归类分析的分析结果是分析出用户通话的对象是固定的、还是随意变动的。用户使用电话的习惯包括用户习惯哪个时间段通话、是否短平快的通话，是否在固定的地点不外出等等。用户的增值业务需求包括用户使用固定的流量业务；则基于该分析结果，可以推荐定向流量类增值业务供用户使用。

进一步，资费库中的资费数据固定的资费数据和可变化调整的资费数据同时存在，固定的资费数据所含有的资源固定，对于可调整的资费是以固定单价方式上架，资费中所包含的资源可变，调节后的资费可保证享受的资源与单价成正比，或者可以做成打包销售的方式，类似于超市促销，单买时的价格可购买，也可选择买三赠一的促销装方式。

如图2所示，本发明提供一种实现上述推荐方法的推荐系统，包括：

分析模块，用于实现上述步骤1；

获取模块，用于实现上述步骤2；

判断模块，用于实现上述步骤3；

推荐模块，用于实现上述步骤4。

同时，本发明的推荐系统还可实现上述步骤a～d。

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

1.一种基于数据分析的推荐方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，还包括：

3.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，分析的用户话单为用户近2～6个月的话单。

4.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，0.2＜a,b＜0.4，0.2＜c,d＜0.4。

5.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述月均消费信息还包括月均使用短信数i，所述资费套餐还包括套餐内短信数I；其中，还包括：

判断月均使用短信数i是否符合i＝(1-e)·I，0＜e＜0.5；

6.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，还包括：

7.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述推荐方法支持网络线上办理和短信预约办理。

8.一种实现如权利要求1-7中任一项所述推荐方法的推荐系统，其特征在于，包括：

9.如权利要求8所述的推荐系统，其特征在于，

所述分析模块，还用于得到均使用短信数i；

所述获取模块，还用于得到套餐内短信数I；

10.如权利要求8所述的推荐系统，其特征在于，若资费库中未有满足要求的资费套餐，则制定满足要求的资费套餐推荐给用户，并将制定的资费套餐存储在资费库中。