CN113032442A - 确定目标用户的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

确定目标用户的方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及了大数据处理领域，公开了一种确定目标用户的方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：获取各待确定用户的行为操作数据；根据各行为操作数据的归属方，确定与所述行为操作数据相关联的至少一个待选择用户；根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。本发明实施例的技术方案，实现了可以从多个待选择用户中确定符合预设筛选条件的目标用户，并为相应的目标用户提供对应的拓展信息或营销活动，提高了对潜力用户判断的准确性以及便捷性的技术效果。

Description

确定目标用户的方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及大数据处理领域，尤其涉及一种确定目标用户的方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着金融科技的发展，各个公司或者企业为了拓展更多的用户，通常会获取各个用户的行为操作数据，进而根据各用户的行为操作数据来确定其是否为其要开发的用户。
但是，在根据行为操作数据来确定其是否为待开发用户时，通常采用的技术手段为：在行为操作数据中选取单一维度的信息作为用户是否为待开发用户的标准，例如，将在“夜间时段”产生大量行为操作数据的用户划分为特定类型的待开发用户，然而，根据上述方式最终确定出的多个待开发用户之间依然存在较大的差异性，也即是说，此种方式存在确定目标用户不准确，进而无法实现有效拓展用户的技术效果。
发明内容
本发明提供一种确定目标用户的方法、装置、电子设备及存储介质，以实现提高确定目标用户的准确度和便捷性的技术效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种确定目标用户的方法，该方法包括：
获取各待确定用户的行为操作数据；
根据各行为操作数据的归属方，确定与所述行为操作数据相关联的至少一个待选择用户；
根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
第二方面，本发明实施例还提供了一种确定目标用户的装置，该装置包括：
行为操作数据确定模块，用于获取各待确定用户的行为操作数据；
待选择用户确定模块，用于根据各行为操作数据的归属方，确定与所述行为操作数据相关联的至少一个待选择用户；
目标用户确定模块，用于根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例任一所述的确定目标用户的方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的确定目标用户的方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取各待确定用户的行为操作数据；根据各行为操作数据的归属方，确定与所述行为操作数据相关联的至少一个待选择用户；根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。解决了根据行为操作数据中单一维度的信息所确定的目标用户不准确的问题，实现了可以从多个待选择用户中确定符合预设筛选条件的目标用户，并为相应的目标用户提供对应的拓展信息或营销活动，提高了对潜力用户判断的准确性以及便捷性的技术效果行为操作数据。
附图说明
为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案，下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然，所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图，而不是全部的附图，对于本领域普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图得到其他的附图。
图1为本发明实施例一所提供的一种确定目标用户的方法的流程图；
图2为本发明实施例二所提供的一种确定目标用户的方法的流程图；
图3为本发明实施例三所提供的一种确定目标用户的方法的流程图；
图4为本发明实施例四所提供的一种确定目标用户的方法的流程图；
图5为本发明实施例五所提供的一种确定目标用户的方法的流程图；
图6为本发明实施例六所提供的一种确定目标用户的装置的结构框图；
图7为本发明实施例七所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一所提供的一种确定目标用户的方法的流程图，本实施例可适用于从多个用户中确定出符合相应条件的目标用户，并为目标用户提供相应营销策略的情况，该方法可以由确定目标用户的装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，该硬件可以是电子设备，如移动终端、PC端或服务器等。
如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
S110、获取各待确定用户的行为操作数据。
其中，待确定用户包括能够被数据采集系统采集行为操作数据的用户，以及向数据采集系统主动上传行为操作数据的用户。行为操作数据可以包括用户的交易数据。数据采集系统可以是目前可以想到的任何数据采集系统，例如，生活中常用的支付系统，如支付软件A、支付软件B。数据采集系统也可以是能够为其他支付软件主动或被动上传支付数据的系统。行为操作数据是与交易相关联的数据，行为操作数据可以包括但不局限于如下至少一种，如，交易金额、交易金额支付方的支付交易标识、交易金额归属方的归属交易标识、交易完成时间、交易渠道、支付交易标识对应的用户地址、归属交易标识对应的用户地址。
获取行为操作数据的方式可以是如下两种方式，第一种方式为大数据分析，另一种方式为人工拣选。大数据分析的方式可以是，基于预先设置的数据分析程序代码从数据采集系统中随机获取一系列用户的行为操作数据；或者是，基于预先设置的数据拣选程序代码，从数据采集系统中采集的多个行为操作数据中获取满足预设条件的行为操作数据，如，某个用户对应的行为操作数据较多，可以将此类用户拣选出来。人工拣选的方式：根据预先定义的数据拣选规则，从数据采集系统中拣选出符合数据拣选规则的数据，如，拣选规则可以是，按照交易完成的时间信息进行拣选。
行为操作数据示例性的，当公司或企业需要将一年内交易频次较多的用户作为后续拓展对象并获取其行为操作数据时，可以将全年的时间作为预设时间段，将该时间段内交易频次的阈值预设为100次，基于预先设置的数据拣选程序代码，确定出预设时间段内交易频次大于100的一个或多个用户，再获取与用户对应的行为操作数据；当公司或企业需要获取某一时刻后的行为操作数据时，可以通过人工拣选的方式，无需关注行为操作数据中除交易完成时间外的其他信息，仅拣选出交易完成时间处于该时刻之后的行为操作数据，并将所获取的行为操作数据整理后进行对应存储。
在本实施例中，所述获取各待确定用户的行为操作数据，包括：获取预设时长内各待确定用户的行为操作数据。
其中，预设时长可以是一天、两天或者多天，当然，为了提高确定目标用户的准确性，可以尽可能多而丰富地获取行为操作数据，此时预设时长可以是三个月或者六个月。
例如，当数据采集系统想要获取待确定用户在第一季度的行为操作数据，则可以基于上述获取方式，获取待确定用户在一月至三月这一特定时间段内的行为操作数据，并将获取的行为操作数据整理后进行对应存储。
S120、根据各行为操作数据的归属方，确定与行为操作数据相关联的至少一个待选择用户。
其中，归属方是指行为操作数据最终归属的用户，即，交易过程中的充当收款方角色的用户。例如，A用户向B用户支付了一定的金额，此时行为操作数据可以是金额和金额对应的时间，相应的，行为操作数据归属方就是B用户。可以将行为操作数据的归属方所对应的用户作为待选择用户。
需要说明的是，行为操作数据的归属方可以是一个也可以是多个，因此待选择用户的数量也可以是多个。
在本实施例中，根据各行为操作数据的归属方确定与行为操作数据相关联的至少一个待选择用户的方式可以是如下两种方式，第一种方式为行为操作数据人工拣选，另一种方式为行为操作数据根据大数据分析。人工拣选的方式可以是，工作人员从数据采集系统采集的行为操作数据中，拣选出每一笔交易对应的归属方，如，将每一笔交易中充当收款方角色的用户作为归属方，进而将其确定为待选择用户。大数据分析的方式可以是：基于预先设置的数据分析程序代码从各行为操作数据中得到归属方并将其确定为待选择用户，如，编写用于确定每一笔交易中充当收款方角色的用户的数据分析程序代码，进而将其确定为待选择用户。本领域技术人员应当理解，具体的确定待选择用户的方式根据实际情况进行选择，本公开实施例不做具体的限定。
S130、根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
其中，交易关联数据可以是与每一笔交易相关的数据，可选的，相关的数据可以为交易所涉及的产品类型，例如，可以根据待选择用户的交易关联数据确定出每一笔交易涉及餐饮、日用百货或电子产品中哪一种类型。筛选规则可以是基于交易关联数据所对应部署出的规则，例如，针对餐饮、日用百货或电子产品交易中特定的规则，或者，针对夜间经济模式、对外经济模式下交易中特定的规则，以此在确定出待选择用户的交易关联数据后，将满足筛选规则的待选择用户作为目标用户。
本实施例的技术方案，通过获取各待确定用户的行为操作数据，根据各行为操作数据的归属方，确定与行为操作数据相关联的至少一个待选择用户，根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户，在确定目标用户的过程中，避免了对多地区、多时区内的用户产生误判的问题，能够基于卡发行持卡人的行为操作数据，发掘出符合特定经济模式的潜力用户，提高了对潜力用户判定的准确率。
实施例二
图2为本发明实施例二所提供的一种确定目标用户的方法的流程图，在前述实施例的基础上，在确定目标用户的基础上，可以为目标用户推送相应的推送信息，从而实现维护用户或者开发用户的效果。其具体的实施方式可以参见本实施例技术方案。其中，与上述实施例相同或者相应的技术术语在此不再赘述。
如图2所示，该方法具体包括如下步骤：
S210、获取各待确定用户的行为操作数据。
S220、根据各行为操作数据的归属方，确定与行为操作数据相关联的至少一个待选择用户。
S230、根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
S240、确定与至少一个目标用户相对应的推送信息，以将推送信息推送至至少一个目标用户所属的目标终端。
其中，推送信息可以是公司或企业向至少一个目标用户所属的目标终端推送的用于发布营销活动的信息，也可以是用于发布与目标用户的属性类型相对应的拓展内容的信息。当确定出与目标用户相对应的推送信息后，可以采用多种方式将推送信息推送至目标用户所属的目标终端，如，以短信、彩信或邮件的形式推送，本领域技术人员应当理解，具体的推送方式根据实际情况进行选择，本公开实施例不做具体的限定。
本发明实施例通过在确定出至少一个目标用户后，确定与至少一个目标用户相对应的推送信息，以将推送信息推送至至少一个目标用户所属的目标终端，实现了对潜力用户的属性类型的精准判定，提高了营销活动的针对性和用户体验，扩大了在收单市场的影响力。
在上述实施例的基础上，确定与目标用户相对应的推送信息可以采用如下方式来确定。
可选的，所述确定与至少一个目标用户相对应的推送信息，包括：确定各目标用户的属性类型，并根据属性类型确定与目标用户对应的推送信息。
其中，属性类型可以是根据实际需求自定义的属性类型，也可以是根据目标用户的交易金额、交易频度来确定的用户属性类型。如，根据交易金额来确定时，可以将大于预设交易金额的目标用户属性类型设置为大客户类型；交易频度大于预设交易频度阈值，单交易总金额小于预设交易量阈值的用户作为小型客户类型，即，某种经济模型下的客户，可选的，可以根据目标用户属性类型将其确定为夜间经济模式下的小型用户。还可以是将目标用户与商户类别码(MCC,Merchant Category Code)进行匹配后所确定的属性类型，例如，当公司或企业需要扩大针对于特定经济模式的收单市场的占有率时，则可以将特定经济模式作为用户属性类型。本领域技术人员应当理解，具体的确定各目标用户属性类型的方式以及对用户属性类型的划分根据实际情况进行选择，本公开实施例不做具体的限定。
示例性的，当公司或企业需要扩大属于夜间经济模式的商户的收单市场占有率时，则可以将交易时段限制为夜间六点至十点，同时需要对夜间交易时段的交易量设置一定的阈值，例如，商户在夜晚时段产生的交易量需要超过全天交易量的80％，以此对夜间经济模式所对应用户的属性类型进行定义，进而判定目标用户是否属于夜间经济模式下的商户，进一步的，当目标用户判定为夜间经济模式下的商户后，还可以确定出该目标用户所关联的收单方是否已与公司或企业签约，该目标用户的收单账户属于对公账户还是对私账户，并将该目标用户的信息与MCC行业类别码进行匹配确定目标用户所处的行业，例如，确定该目标用户具体处于餐饮类、百货类、娱乐类还是其他行业。通过多层的确定过程提高认定目标用户的属性类型的准确度，进一步确定出与夜间经济模式所适应的推送信息。
为了进一步确定与各目标用户相对应的推送信息，确定各目标用户所对应的推送信息的方式，还可以是：所述根据属性类型确定与目标用户对应的推送信息，包括：当目标用户的归属行为目标归属行，则确定与目标用户相对应的营销活动，并将营销活动在预设时间推送至目标用户。
其中，营销活动可以是公司或企业针对目标用户并与目标用户属性类型所制定的营销活动，如，与夜间经济模式下的商户对应的满减活动，或者与对外经济模式下的商户对应的赠送活动。预设时间包括相对时间点和绝对的时间点，如，在每次营销活动确定后再向目标用户推送相关信息的时间点，或者，每天都向目标用户推送营销活动的相关信息并将推送时间固定为每天十点钟。在本实施例中，归属行可以是已经与目标用户存在一定业务往来的公司或企业，当目标用户的归属行为目标归属行时，即可确定与目标用户对应的营销活动，例如，当公司或企业已经成为目标用户的收单行，或与目标用户签订了部分协议，即可针对目标用户开展针对性的满减、赠送等营销活动，进一步为目标用户出让部分利润，扩大公司或企业在收单市场的影响力。
在实际应用过程中，存在目标用户不为目标归属行的情况，此时执行的步骤可以是：当目标用户的归属行不为目标归属行，则确定与目标用户相对应的拓展信息，以根据拓展信息拓展目标用户。
其中，拓展信息可以是将把目标用户的收单行签约至公司或企业下作为目标所部署的扩展策略，如，比目标用户的归属行为目标归属行的情况下更多的满减或赠送策略，以此根据拓展信息对目标用户进行拓展。
本发明实施例通过在确定出至少一个目标用户后，确定与至少一个目标用户相对应的推送信息，以将推送信息推送至至少一个目标用户所属的目标终端，实现了对商户的属性类型的精准判定，并以此提高了营销活动的针对性，以及在收单市场的影响力和用户的消费体验。
实施例三
图3为本发明实施例三所提供的一种确定目标用户的方法的流程图，在前述实施例的基础上，在确定待选择用户的过程中，通过重心算法对待处理用户的属性类型进行初步认定，减少了与预设筛选规则进行比对以确定目标用户过程中的计算量，提高了系统确定目标用户的效率与准确度。其具体的实施方式可以参见本实施例技术方案。其中，与上述实施例相同或者相应的技术术语在此不再赘述。
如图3所示，该方法具体包括如下步骤：
S310、获取各待确定用户的行为操作数据。
S320、针对每个行为操作数据，确定当前行为操作数据的当前归属方，根据当前归属方的用户信息，确定与当前行为操作数据对应的待处理用户。
其中，行为操作数据是与交易相关联的数据，行为操作数据可以包括但不局限于如下至少一种，如，交易金额、交易金额支付方的支付交易标识、交易金额归属方的归属交易标识、交易完成时间、交易渠道、支付交易标识对应的用户地址、归属交易标识对应的用户地址行为操作数据，系统可以根据行为操作数据中一个或多个信息，确定出当前行为操作数据的当前归属方。公司或企业可以基于所获取的行为操作数据，确定在交易中充当收款方的用户，并根据该用户的一个或多个信息，如归属交易标识、归属交易标识对应的用户地址等信息，将其确定为与当前行为操作数据对应的待处理用户。
S330、针对各待处理用户，当检测到与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据满足预设条件，则将当前待处理用户作为待选择用户。
其中，预设条件可以是根据实际需求所预先设置的条件，如，将行为操作数据中交易金额大于1000的作为预设条件，或者，将行为操作数据中交易完成时间为三月的作为预设条件，也可以将两者共同作为预设条件，也即是说，预设条件中所包括的行为操作数据中的信息可以是一个或多个，具体的设置方式根据实际情况进行选择，在此不做具体的限定。示例性的，当待处理用户所关联的所有行为操作数据满足预设条件，即行为操作数据中的交易金额大于1000且在三月完成的该笔交易时，则将当前待处理用户作为待选择用户。
为了进一步提高从待处理用户中确定出待选择用户的准确度，在确定待选择用户的过程中，包括：根据与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据的时间信息，将行为操作数据进行分类得到至少一个组行为操作数据；组行为操作数据中包括至少一个行为操作数据。
本公开实施例中，系统能够获取与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据的时间信息，将行为操作数据按照一定的粒度进行分类，以得到至少一个组行为操作数据。其中，组行为操作数据至少包括将行为操作数据以时间为粒度进行分类所得到的数据。
示例性的，获取待处理用户在某一天中所关联的所有行为操作数据的时间信息后，按照小时为粒度将该待处理用户当天的所有行为操作数据进行分类，即将每一笔交易与交易所处的时间进行一一对应，得到当天24各个组行为操作数据，每个组行为操作数据中包括该时间段内对应的行为操作数据，以此实现了对待处理用户一天内不同时段交易量的统计，作为统计结果的组行为操作数据能够初步反映出待处理用户当天交易的高峰时段和闲时时段。
根据至少一个组行为操作数据和预设条件之间的关系，确定当前待处理用户为待选择用户。
其中，预设条件可以是预先设置的数据筛选条件，可选的，数据筛选条件为，交易频次、交易总额、交易集中时间段等。可以将满足预设条件中的组行为操作数据对应的用户作为待选择用户。
示例性的，预设条件为组行为操作数据中的交易量满足预设交易量阈值。可以将以小时为维度划分的每个组行为操作数据的交易总额的阈值设置为1000，将待处理用户的行为操作数据同样以小时为维度划分为24各组行为操作数据后，只有当待处理用户的每个组行为操作数据均满足交易总额大于1000时，才会被确定为待选择用户。
在本实施例中，所述根据至少一个组行为操作数据和预设条件之间的关系，确定当前待处理用户为待选择用户，包括：当检测到组行为操作数据中的交易频次满足预设交易频次阈值，且满足预设交易频次阈值的组数量达到预设组数量，则将当前待处理用户作为待选择用户；和/或，当检测到组行为操作数据中各交易所对应的交易量达到预设交易量阈值，则满足预设交易量阈值的组数量达到预设组数量，则将当前待处理用户作为待选择用户。
其中，预设交易频次和各交易所对应的交易量的阈值均可以根据特定经济模式下典型用户的交易频次和各交易所对应的交易量进行设置，也可以根据经验人工设置，在此不做具体的限定，与待处理用户对应的组行为操作数据只有大于预设阈值时，才能被确定为待选择用户。例如，根据夜间经济模式典型商户的行为操作数据，将交易高峰时段内的交易频次设置为1000次，同时将各交易所对应的交易量设置为100，待处理用户对应的组行为操作数据只有同时满足前述条件时，才能判定该待处理用户为与夜间经济模式下的典型商户类型相同。
本公开实施例中，系统可以采用重心算法确定出需要与预设交易频次阈值和/或与预设交易量阈值进行比对的数据所处的时段，根据重心算法对待处理用户进行认定时采用的计算公式为：
Figure BDA0002991390940000131
式中S为重心时刻点，t1-t24为表征当天24小时内不同时段的刻度，X1-X24为表征待处理用户在当天每个小时内对应的交易量，W24为表征待处理用户在当天24小时内的总交易量。重心时刻点表征待处理用户在当天24小时内交易的集中度，即能够基于重心时刻点直观地确定出交易的高峰时段，进而采用高峰时段对应的交易频次和/或各交易所对应的交易量与预设阈值进行比对。
示例性的，通过计算得到某商户交易的重心位置处于19-20之间，即表明该商户当天交易的高峰时段为晚间七至八点左右，同时，如果在该时间段内该商户的交易频次和/或各交易所对应的交易量超过了预设阈值，则可以初步判定该商户为夜间经济模式，并将其认定为待选择用户。
S340、根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
本发明实施例在确定出待处理用户后，基于交易频次和/或各交易所对应的交易量通过重心算法对待处理用户的属性类型进行初步认定，减少了与预设筛选规则进行比对以确定目标用户过程中的计算量，提高了系统确定目标用户的效率与准确度。
实施例四
图4为本发明实施例四所提供的一种确定目标用户的方法的流程图，在前述实施例的基础上，确定出待选择用户后，根据与当前待选择用户对应的关键交易信息，确定出目标用户，通过与预设筛选规则进行比对实现了对待选择用户的二次筛选，提高了所确定的待选择用户属性类型的准确度。其具体的实施方式可以参见本实施例技术方案。其中，与上述实施例相同或者相应的技术术语在此不再赘述。
如图4所示，该方法具体包括如下步骤：
S410、获取各待确定用户的行为操作数据。
S420、根据各行为操作数据的归属方，确定与行为操作数据相关联的至少一个待选择用户。
S430、针对各待选择用户，根据当前待选择用户的交易关联数据，确定与当前待选择用户对应的关键交易信息。
其中，交易关联数据中包括行为操作数据和行为操作数据对应的时间信息。
为了进一步确定与当前待选择用户对应的关键交易信息，所述根据当前待选择用户的交易关联数据，确定与当前待选择用户对应的关键交易信息，包括：
根据各行为操作数据的时间信息和与时间信息对应的交易量，确定与交易关联数据对应的交易总值。
其中，在多个交易量与各行为操作数据的时间信息之间建立对应的映射关系，根据各行为操作数据的时间信息和与时间信息对应的交易量，系统能够确定与交易关联数据对应的交易总值。
基于交易总值和预设时间维度，确定与当前待选择用户对应的关键交易信息。
其中，关键交易信息包括用于确定待选择用户的属性类型的信息。
S440、当关键交易信息满足预设筛选规则，则将当前待选择用户作为目标用户。
在本实施例中，所述当关键交易信息满足预设筛选规则，则将当前待选择用户作为目标用户，包括：当关键交易信息满足预设筛选规则中目标时刻所对应的目标交易量阈值，且关键交易信息满足预设筛选规则中的预设时间段，则确定当前待选择用户为目标用户。
其中，预设筛选规则可以基于属于特定经济模式的典型商户进行设置，例如，属于夜间经济模式的典型商户在每天19-20点内交易量基本可以达到当日交易总值的80％，因此在预设筛选规则中即可将目标时刻所对应的目标交易量阈值调整为商户当天交易总值的80％，且在预设筛选规则中将19-20点作为预设时间段，当待选择用户的关键交易信息满足上述预设筛选规则，即关键交易信息中交易的高峰时段与19-20点重合，且在该时段内待选择用户的交易量超过了当天交易总值的80％时，则可以确定该待选择用户为与典型商户的属性类型相同，为夜间经济模式下的目标用户。
本发明实施例在确定出待选择用户后，根据当前待选择用户的交易关联数据，确定与当前待选择用户对应的关键交易信息，当关键交易信息满足预设筛选规则，则将当前待选择用户作为目标用户，通过与预设筛选规则进行比对实现了对待选择用户的二次筛选，提高了所确定的待选择用户属性类型的准确度。
实施例五
作为上述实施例的一可选实施例，图5为本发明实施例五所提供的一种确定目标用户的方法的流程图。为了清楚的介绍本实施例技术方案，可以以应用场景是银行场景为例来介绍，但是不局限于银行场景，可以适用于各种需要确定目标用户的场景中。
参见图5，先确定预设筛选条件，其中，预设筛选条件是根据各典型经济模式下的行为操作数据来确定的，如，夜间经济模式主要集中在晚上6点到十一点之间，即重心时间段在晚上6点到11点，可以将此时间段作为预设筛选条件中的交易重心时间段。其确定预设筛选条件的具体步骤可以是：获取存量的收单商户的数据，根据获取的数据在存量的收单商户中确定出属于特定经济模式的典型商户。确定典型商户的交易重心时间段；将交易重心时间段作为预设时间段，并将交易重心时间段所对应的交易量作为目标交易量阈值，预设筛选规则至少包括预设时间段和预设时间段对应的目标交易量阈值。
在确定预设筛选条件之后，可以获取各待确定用户的行为操作数据，其确定方式可以是：通过大数据分析和/或人工选择的方式获取各待确定用户在预设时长内的行为操作数据；其中，行为操作数据是与交易相关联的数据，行为操作数据可以包括但不局限于如下至少一种，如，交易金额、交易金额支付方的支付交易标识、交易金额归属方的归属交易标识、交易完成时间、交易渠道、支付交易标识对应的用户地址、归属交易标识对应的用户地址行为操作数据。
针对每个行为操作数据，确定当前行为操作数据的当前归属方，根据当前归属方的用户信息，确定与当前行为操作数据对应的待处理用户。根据与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据的时间信息，将行为操作数据进行分类得到至少一个组行为操作数据；组行为操作数据中包括至少一个行为操作数据。根据至少一个组行为操作数据和预设条件之间的关系，确定当前待处理用户为待选择用户。
具体的，当检测到组行为操作数据中的交易频次满足预设交易频次阈值，且满足预设交易频次阈值的组数量达到预设组数量，则将当前待处理用户作为待选择用户；和/或，当检测到组行为操作数据中各交易所对应的交易量达到预设交易量阈值，则满足预设交易量阈值的组数量达到预设组数量，则将当前待处理用户作为待选择用户。
其中，根据交易频次和/或各交易所对应的交易量对待处理用户进行认定的过程中，系统可以采用重心算法判定待处理用户是否为待选择用户，根据重心算法进行判定时采用的计算公式为：
Figure BDA0002991390940000181
式中S为重心时刻点，t1-t24为表征当天24小时内不同时段的刻度，X1-X24为表征待处理用户在当天每个小时内对应的交易量，W24为表征待处理用户在当天24小时内的总交易量。重心时刻点表征待处理用户在当天24小时内交易的集中度，即能够基于重心时刻点直观地确定出交易的高峰时段。
根据各行为操作数据的时间信息和与时间信息对应的交易量，确定与交易关联数据对应的交易总值。
基于交易总值和预设时间维度，确定与当前待选择用户对应的关键交易信息。
当关键交易信息满足预设筛选规则，则将当前待选择用户作为目标用户。
其中，预设筛选规则中包括预设筛选条件，当预设筛选条件中的每一项都和与待选择用户对应的关键交易信息向匹配时，则将当前待选择用户作为目标用户，如，属于夜间经济模式的筛选条件包括交易重心时间段在晚上6点至11点，且该时段内的交易量需达到当日交易总值的80％，只有待选择用户的关键交易信息满足前述筛选条件，才能将该待选择用户确定为目标用户，且将目标用户属性类型确定为夜间经济模式。
确定与至少一个目标用户相对应的推送信息，以将推送信息推送至至少一个目标用户所属的目标终端。
具体的，确定各目标用户的属性类型，并根据属性类型确定与目标用户对应的推送信息。其中，目标用户的属性类型可以是根据实际需自定义的属性类型，还可以是将目标用户与商户类别码(MCC,Merchant Category Code)进行匹配后所确定的属性类型。当目标用户的归属行为目标归属行，则确定与目标用户相对应的营销活动，并将营销活动在预设时间推送至目标用户。当目标用户的归属行不为目标归属行，则确定与目标用户相对应的拓展信息，以根据拓展信息拓展目标用户。
上述技术方案的有益效果为：能够基于行为操作数据发掘出符合特定经济模式的潜力用户，且适用于多地区、多时区内用户的筛选，提高了对潜力用户判定的准确度、营销活动的针对性以及用户的消费体验，同时扩大了在收单市场的影响力。
实施例六
图6为本发明实施例六所提供的一种确定目标用户的装置的结构框图，可执行本发明任意实施例所提供的确定目标用户的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图6所示，该装置具体包括：行为操作数据确定模块610、待选择用户确定模块620以及目标用户确定模块630。
行为操作数据确定模块610，用于获取各待确定用户的行为操作数据。
待选择用户确定模块620，用于根据各行为操作数据的归属方，确定与行为操作数据相关联的至少一个待选择用户。
目标用户确定模块630，用于根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
在确定目标用户的基础上，为了向目标用户推送相应的推送信息，该装置还包括：
可选的，所述装置还包括信息推送模块，用于确定与至少一个目标用户相对应的推送信息，以将推送信息推送至至少一个目标用户所属的目标终端。
在上述各技术方案的基础上，行为操作数据确定模块610，还用于获取预设时长内各待确定用户的行为操作数据。
可选的，待选择用户确定模块620包括待处理用户确定单元和待选择用户确定单元。
待处理用户确定单元，用于针对每个行为操作数据，确定当前行为操作数据的当前归属方，根据当前归属方的用户信息，确定与当前行为操作数据对应的待处理用户。
待选择用户确定单元，用于针对各待处理用户，当检测到与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据满足预设条件，则将当前待处理用户作为待选择用户。
可选的，待选择用户确定单元，还用于根据与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据的时间信息，将行为操作数据进行分类得到至少一个组行为操作数据；组行为操作数据中包括至少一个行为操作数据；根据至少一个组行为操作数据和预设条件之间的关系，确定当前待处理用户为待选择用户。
可选的，待选择用户确定单元，还用于当检测到组行为操作数据中的交易频次满足预设交易频次阈值，且满足预设交易频次阈值的组数量达到预设组数量，则将当前待处理用户作为待选择用户；和/或，当检测到组行为操作数据中各交易所对应的交易量达到预设交易量阈值，则满足预设交易量阈值的组数量达到预设组数量，则将当前待处理用户作为待选择用户。
可选的，目标用户确定模块630包括关键交易信息确定单元和目标用户确定单元。
关键交易信息确定单元，用于针对各待选择用户，根据当前待选择用户的交易关联数据，确定与当前待选择用户对应的关键交易信息。交易关联数据中包括行为操作数据和行为操作数据对应的时间信息。
目标用户确定单元，用于当关键交易信息满足预设筛选规则，则将当前待选择用户作为目标用户。
可选的，关键交易信息确定单元，还用于根据各行为操作数据的时间信息和与时间信息对应的交易量，确定与交易关联数据对应的交易总值；基于交易总值和预设时间维度，确定与当前待选择用户对应的关键交易信息。
可选的，目标用户确定单元，还用于当关键交易信息满足预设筛选规则中目标时刻所对应的目标交易量阈值，且关键交易信息满足预设筛选规则中的预设时间段，则确定当前待选择用户为目标用户。
可选的，信息推送模块，还用于确定各目标用户的属性类型，并根据属性类型确定与目标用户对应的推送信息。
可选的，信息推送模块包括营销活动推送单元和拓展信息推送单元。
营销活动推送单元，用于当目标用户的归属行为目标归属行，则确定与目标用户相对应的营销活动，并将营销活动在预设时间推送至目标用户。
拓展信息推送单元，用于当目标用户的归属行不为目标归属行，则确定与目标用户相对应的拓展信息，以根据拓展信息拓展目标用户。
本发明实施例所提供的确定目标用户的装置可执行本发明任意实施例所提供的确定目标用户的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是，上述系统所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。
实施例七
图7为本发明实施例七所提供的一种电子设备的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性设备70的框图。图7显示的设备70仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，设备70以通用计算设备的形式表现。设备70的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元701，系统存储器702，连接不同系统组件(包括系统存储器702和处理单元701)的总线703。
总线703表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
设备70典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备70访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器702可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)704和/或高速缓存存储器705。设备70可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统706可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线703相连。存储器702可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块707的程序/实用工具708，可以存储在例如存储器702中，这样的程序模块707包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块707通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备70也可以与一个或多个外部设备709(例如键盘、指向设备、显示器710等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备70交互的设备通信，和/或与使得该设备70能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口711进行。并且，设备70还可以通过网络适配器712与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器712通过总线703与设备70的其它模块通信。应当明白，尽管图7中未示出，可以结合设备70使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元701通过运行存储在系统存储器702中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的确定目标用户的方法。
实施例八
本发明实施例八还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种确定目标用户的方法。
所述方法包括：获取各待确定用户的行为操作数据；
根据各行为操作数据的归属方，确定与所述行为操作数据相关联的至少一个待选择用户；
根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (17)

1.一种确定目标用户的方法，其特征在于，包括：
获取各待确定用户的行为操作数据；
根据各行为操作数据的归属方，确定与所述行为操作数据相关联的至少一个待选择用户；
根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定出至少一个目标用户之后，所述方法还包括：
确定与所述至少一个目标用户相对应的推送信息，以将所述推送信息推送至所述至少一个目标用户所属的目标终端。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各待确定用户的行为操作数据，包括：
获取预设时长内各待确定用户的行为操作数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各行为操作数据的归属方，确定与所述行为操作数据相关联的至少一个待选择用户，包括：
针对每个行为操作数据，确定当前行为操作数据的当前归属方，根据所述当前归属方的用户信息，确定与所述当前行为操作数据对应的待处理用户；
针对各待处理用户，当检测到与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据满足预设条件，则将所述当前待处理用户作为待选择用户。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当检测到与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据满足预设条件，则将所述当前待处理用户作为待选择用户，包括：
根据与当前待处理用户所关联的所有行为操作数据的时间信息，将所述行为操作数据进行分类得到至少一个组行为操作数据；所述组行为操作数据中包括至少一个行为操作数据；
根据所述至少一个组行为操作数据和所述预设条件之间的关系，确定所述当前待处理用户为所述待选择用户。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个组行为操作数据和所述预设条件之间的关系，确定所述当前待处理用户为所述待选择用户，包括：
当检测到组行为操作数据中的交易频次满足预设交易频次阈值，且满足预设交易频次阈值的组数量达到预设组数量，则将当前待处理用户作为待选择用户；和/或，
当检测到组行为操作数据中各交易所对应的交易量达到预设交易量阈值，则满足预设交易量阈值的组数量达到预设组数量，则将当前待处理用户作为待选择用户。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户，包括：
针对各待选择用户，根据当前待选择用户的交易关联数据，确定与所述当前待选择用户对应的关键交易信息；
当所述关键交易信息满足预设筛选规则，则将所述当前待选择用户作为目标用户。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述交易关联数据中包括行为操作数据和所述行为操作数据对应的时间信息，所述根据当前待选择用户的交易关联数据，确定与所述当前待选择用户对应的关键交易信息，包括：
根据各行为操作数据的时间信息和与所述时间信息对应的交易量，确定与所述交易关联数据对应的交易总值；
基于所述交易总值和预设时间维度，确定与所述当前待选择用户对应的关键交易信息。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述当所述关键交易信息满足预设筛选规则，则将所述当前待选择用户作为目标用户，包括：
当所述关键交易信息满足预设筛选规则中目标时刻所对应的目标交易量阈值，且所述关键交易信息满足所述预设筛选规则中的预设时间段，则确定所述当前待选择用户为目标用户。
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定与所述至少一个目标用户相对应的推送信息，包括：
确定各目标用户的属性类型，并根据属性类型确定与所述目标用户对应的推送信息。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述属性类型包括目标用户的归属行，所述根据属性类型确定与所述目标用户对应的推送信息，包括：
当所述目标用户的归属行为目标归属行，则确定与所述目标用户相对应的营销活动，并将所述营销活动在预设时间推送至所述目标用户。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，还包括：
当所述目标用户的归属行不为目标归属行，则确定与所述目标用户相对应的拓展信息，以根据所述拓展信息拓展所述目标用户。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述筛选规则是根据预先设置的作业模式所对应交易量和以及交易时间信息来确定的；所述目标用户为满足预设作业模式的用户。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为操作数据包括交易数据。
15.一种确定目标用户的装置，其特征在于，包括：
行为操作数据确定模块，用于获取各待确定用户的行为操作数据；
待选择用户确定模块，用于根据各行为操作数据的归属方，确定与所述行为操作数据相关联的至少一个待选择用户；
目标用户确定模块，用于根据与各待选择用户的交易关联数据以及预先设置的筛选规则，从各待选择用户中确定出至少一个目标用户。
16.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-14中任一所述的确定目标用户的方法。
17.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-14中任一所述的确定目标用户的方法。
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