CN113065899A - 用户生命周期价值计算方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

用户生命周期价值计算方法、系统、设备及存储介质 Download PDF

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CN113065899A CN202110388102.5A CN202110388102A CN113065899A CN 113065899 A CN113065899 A CN 113065899A CN 202110388102 A CN202110388102 A CN 202110388102A CN 113065899 A CN113065899 A CN 113065899A
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吴明平
张琦慧
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Abstract

本申请公开了一种用户生命周期价值计算方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：新增用户数据获取步骤：获取一阶段时间内不同营销场景下的新增新增用户数据；用户生命周期价值计算步骤：基于所述新增新增用户数据分别计算不同所述营销场景下的用户生命周期价值；用户生命周期总价值计算步骤：累加所述用户生命周期价值，获得所述阶段时间内的用户生命周期总价值。通过本申请，提供私域流量下不同营销场景的用户生命周期价值计算方法，该计算方法更加符合私域流量用户留存的逻辑，更贴切品牌的实际品牌宣传，售货等场景。

Description

用户生命周期价值计算方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及顾客价值评测技术领域。更具体的说，本发明涉及一种用户生命周期价值计算方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
如今，随着网络技术的发展和应用，私域电商逐渐崛起。所谓私域电商，是指那些拥有私域流量，能够不再依赖拥有公域流量的平台，借助社交媒介，用社交方式与客户沟通，并完成交易的商户。淘宝、天猫、京东等传统电商平台上的商家将客户导入到自己的社交账号(如微信、微博等)，私域电商设法拓展微信好友，让消费者加自己的微信等社交账号，然后积累和沉淀私域流量，并与这些流量发生交易。
品牌做私域流量主要是品牌和消费者建立高效触达及转化的过程。相较于公域而言，私域的触达方式更便捷，获客成本也更低。私域电商生意的关键本质在于CAC(CustomerAcquisition Cost，用户获取成本)和LTV(Life Time Value，用户生命周期价值)的计算。对商家而言，当阶段性用户生命周期价值(LTV)大于用户获取成本(CAC)时，就可以证明私域电商生意的成立。经过持续数据积累、流量获取、用户运营不断优化，收益还可更高。
如今，越来越多的电商选择了私域流量，与公域流量不同，私域流量主要留存在微信号、社群里，企业可以更深度挖掘客户需求，根据不同的客户阶段分类做精细化运营，提升客户的长期价值。然而目前没有一个比较完整的标准计算方式来定义私域中的用户生命周期价值。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种用户生命周期价值计算方法，其中，包括：
新增用户数据获取步骤：获取一阶段时间内不同营销场景下的新增用户数据；
用户生命周期价值计算步骤：基于所述新增用户数据分别计算不同所述营销场景下的用户生命周期价值；
用户生命周期总价值计算步骤：累加所述用户生命周期价值，获得所述阶段时间内的用户生命周期总价值。
上述用户生命周期价值计算方法，其中，所述营销场景包括但不限于：电商小程序、服务号文章、裂变营销活动、广告投放。
上述用户生命周期价值计算方法，其中，在所述电商小程序营销场景下设有控制时间衰减函数，当订单时间距离统计时间越近时，所述新增用户数据的时差权重越大。
上述用户生命周期价值计算方法，其中，在所述服务号文章营销场景下作为评价所述用户生命周期价值的指标包括：所述阶段时间内的用户登录行为次数、有效阅读文章数、文章点赞次数、文章分享次数。
上述用户生命周期价值计算方法，其中，设置时间阈值，当文章阅读时长大于所述时间阈值时才记入所述有效阅读文章数。
上述用户生命周期价值计算方法，其中，在所述裂变营销活动营销场景下采用pagerank算法计算所述用户生命周期价值，并设有一数据对齐函数，所述数据对齐函数用以统一在不同所述裂变营销活动下的pagerank值。
基于相同发明思想，本发明还基于任一项发明创造所揭示的用户生命周期价值计算方法，揭示了一种用户生命周期价值计算系统，
所述用户生命周期价值计算系统包括：
新增用户数据获取模块，获取一阶段时间内不同营销场景下的新增用户数据；
用户生命周期价值计算模块，基于所述新增用户数据分别计算不同所述营销场景下的用户生命周期价值；
用户生命周期总价值计算模块，累加所述用户生命周期价值，获得所述阶段时间内的用户生命周期总价值。
上述用户生命周期价值计算系统，其中，所述营销场景包括但不限于：电商小程序、服务号文章、裂变营销活动、广告投放。
本发明还包括一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任一所述的用户生命周期价值计算方法。
本发明还包括一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现上述任一所述的用户生命周期价值计算方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
1、提出了一种用户生命周期价值计算方法，可应用于营销智能技术领域，基于私域电商整体链路，获取品牌下服务号，电商小程序，广告投放，传播裂变活动场景下的用户数据，给出用户在品牌私域中的综合价值；
2、充分考虑私域流量中可产生用户价值的数据源，并根据不同营销场景提供不同的算法给出对应的评估标准，不局限于以下单金额作为判断用户价值的唯一标准，考虑了用户在品牌私域中的综合价值，同时考虑时间衰减因素，更加符合私域流量用户留存的逻辑，更贴切品牌的实际品牌宣传，售货等场景。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例提供的一种用户生命周期价值计算方法整体流程图；
图2是本实施例提供的一种用户生命周期价值计算系统结构框架图；
图3是根据本发明实施例的计算机设备的框架图。
以上图中：
1、新增用户数据获取模块；2、用户生命周期价值计算模块；3、用户生命周期总价值计算模块；80、总线；81、处理器；82、存储器；83、通信接口。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”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。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不待表针对对象的特定排序。
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替待，均属于本发明的保护范围之内。
在详细阐述本发明各个实施例之前，对本发明的核心发明思想予以概述，并通过下述若干实施例予以详细阐述。
本发明可基于新增用户数据实现用户生命周期价值计算，针对不同的营销场景提供不同的算法。
实施例一：
参照图1所示，本实例揭示了一种用户生命周期价值计算方法(以下简称“方法”)的具体实施方式。
具体而言，参照图1所示，本实施例所揭示的方法包括以下步骤：
步骤S1、获取一阶段时间内不同营销场景下的新增用户数据。
具体而言，在其中一些实施例中，首先获取阶段时间内不同营销场景下的的新增用户数据，在本实施例中，营销场景包括但不限于：电商小程序、服务号文章、裂变营销活动、广告投放。
具体而言，获取用户在品牌私域中的阶段数据如下：电商小程序中的订单信息，服务号文章阅读点赞转发数据，裂变营销活动参与数据，广告投放下转化数据。原始数据字段结构示例如下：
具体而言，电商小程序中的订单信息示例如下：
订单ID 用户ID 时间 订单金额 优惠券折扣 订单状态
1 a 2020.12.23 108 0 进行中
2 a 2020.12.13 204 10 结束
3 b 2020.12.10 300 30 退款
具体而言，服务号文章阅读点赞转发数据示例如下：
用户ID 文章ID 文章发布时间 操作时间 行为
a 1 2020.11.12 2020.11.12 阅读
a 2 2020.11.30 2020.12.01 点赞
c 1 2020.11.12 2020.11.13 转发
具体而言，裂变营销活动参与数据示例如下：
裂变活动ID 用户ID 时间 转发源用户ID
1 a 2020.11.12 c
1 b 2020.11.12 c
2 a 2020.11.20 b
2 b 2020.11.20 c
具体而言，广告投放下转化数据示例如下：
广告活动ID 用户ID 时间 行为
1 a 2020.11.12 点击
1 b 2020.11.12 关注
2 a 2020.11.20 下单
2 b 2020.11.20 点击
然后执行步骤S2、基于所述新增用户数据分别计算不同所述营销场景下的用户生命周期价值。
具体而言，本实施例中的用户生命周期价值是指在阶段时间内品牌私域流量获取的新用户的总价值。例如：计算品牌11月份LTV的用户群基准是11月底品牌私域中所有的用户减去11月初品牌私域中所有的用户，本实施例不考虑因各种原因产生的流失用户。
具体而言，根据步骤S1中获取的新增用户数据，针对不同营销场景下的数据源，分别设计对应的用户生命周期价值计算方法。
具体而言，私域电商小程序中用户价值评估方法如下：在电商小程序中，一般使用用户的下单金额来表征用户的价值，但是在实际订单中会出现使用优惠券或者退货的情况，本实施例中定义同样的下单金额但是具有不同行为的用户价值是不同的。首先将订单金额进行归一化处理，便于与后续价值指标进行统一计算，归一化函数定义如下：
Figure BDA0003015738680000071
其中，xnorm指归一化处理后的订单金额，x指需要进行归一化处理的订单金额，xmax指所有订单金额中的最大值，xmin指所有订单金额中的最小值。
然后定义一控制时间衰减函数，当订单时间距离统计时间越近，则时差数据权重越大，控制时间衰减函数定义如下：
T(t)＝T0e-α(t+l)
其中，本实施例假设一个衰减过程为：T0＝1，T从最初始0.9，经过30天，衰减为0.3，根据此衰减过程带入上述衰减公式，通过计算可得出α和l的值。
对电商小程序下原始新增用户数据进行处理得到信息示例如下：
Figure BDA0003015738680000072
具体而言，上述表中，时差t_diff为统计日期(30日)与订单日期的差值，以天为单位，norm订单金额(norm_value)为原订单金额采用上述归一化函数公式计算所得，折扣比例(discount)为优惠券折扣与订单的比例，订单状态权重(state_weight)为订单状态的映射，本实施例中订单状态权重如表所示，但本发明并不以此为限。
假设订单总集合为L，单个用户a的订单集合为La，采用以上表格中的数据对单个用户a进行用户价值计算如下所示：
Figure BDA0003015738680000081
其中，T()函数表示上述控制时间衰减函数，avg()表示根据订单个数求内部计算结果的平均值。得到单个用户的生命周期价值结果后，阶段时间内所有的用户生命周期价值计算公式如下所示：
V＝∑a∈AVa
其中，A为阶段时间内新增用户集合。
具体而言，服务号文章下用户生命周期价值评估方法如下所示：本实施例将用户在服务号中的操作行为作为评估用户生命周期价值的指标，本实施例中只关注用户在阶段时间内的登陆行为次数，有效阅读文章数(本实施例中设置时间阈值为30秒，文章阅读时长大于30秒时才记入有效阅读文章数)，文章点赞次数，文章分享次数，其他操作行为暂不纳入考虑。定义操作时间差为操作时间与文章发布时间的差，以天为单位，根据步骤S1中的服务号文章下的新增用户数据可以计算得到如下初步数据：
Figure BDA0003015738680000082
基于上表中的数据进行归一化处理获取单个用户a的生命周期价值，然后采用以下公式应用累加的方式计算所有新增用户的生命周期价值：
C＝∑a∈Anorm{(1-oper_timea)*(0.2*registera+0.4*reada+0.5*likea+0.6*relaya)}
其中，A为阶段时间内新增用户集合，norm()表示归一化处理，归一化处理方式与电商小程序下的归一化处理方式一致，oper_time表示平均操作时间差，register表示登录行为次数，read表示有效阅读文章数，like表示点赞次数，relay表示转发次数，其中0.2、0.4、0.5、0.6为本实施例设置的不同操作行为下的权重，但本发明并不以此为限。
具体而言，裂变营销活动中用户生命周期价值评估方法如下所示：本实施例以用户参与裂变活动产生的转发力度作为用户价值的评估指标，首先根据步骤S1中的裂变营销活动下的新增用户数据表提取阶段时间内的数据，根据不同的活动ID，分别构建一个用户转发的传播网络，然后采用pagerank算法计算得到每个用户在不同活动ID下的pagerank，由于不同活动构建的网络规模不同，而根据pagerank的计算公式是网络中所有的用户pagerank值相加为1，因此，本实施例中设计一数据对齐函数，用来统一用户在不同活动下的pagerank值。
具体而言，数据对齐函数设计思路为：首先预定义一个基准网络规模，本实施例中预设为阶段时间内所有活动创建的网络规模大小的均值，则单个用户在某个活动下用户生命周期价值计算步骤如下所述：
S1、计算阶段时间内M个裂变活动构成的传播网络大小Sm与均值Savg；
S2、计算阶段时间内每个用户a在不同裂变活动下的pagerank值PGma；
S3、对每个活动(m)下每个用户的生命周期价值进行标准化与归一化计算，其中归一化处理方式与电商小程序下的归一化处理方式一致，具体计算公式为：
PGma_norm＝norm(PGma*Sm/Savg)
在获取单个活动下单个用户的生命周期价值后，进行累加获取总体用户生命周期价值，如下所示：
L＝∑m∈M∑a∈APGma_norm
具体而言，广告投放营销场景下用户生命周期价值评估方法如下所示：本实施例以收到广告投放的用户产生的效果作为用户价值评估指标,后链路的阅读、下单、参与活动等已在前三种营销场景中进行计算，因此广告投放下只关注点击和注册用户，此处不进行重复计算，广告投放下的用户生命周期价值计算公式如下：
P＝∑a∈Anorm(0.1*clicka*num1a+0.3*signa*num2a)
其中,A为阶段时间内新增用户集合,click(点击)和sign(注册)均取值0或1，如果用户点击广告，click即为1，未点击click即为0，如果用户进行注册，sign即为1，未注册sign即为0，num1和num2分别表示对应的操作次数，norm()表示对所有用户的计算值进行归一化，归一化处理方式与电商小程序下的归一化处理方式一致，其中0.1、0.3为本实施例设置的不同操作行为下的权重，但本发明并不以此为限。
然后执行步骤S3、累加所述用户生命周期价值，获得所述阶段时间内的用户生命周期总价值。
具体而言，步骤S2中已详细描述了私域流量可以产生用户价值的评估方法，综合上所述，基于时间衰减的用户生命周期总价值计算公式为：
LTV＝L+V+P+C
通过本申请实施例所揭示的一种用户生命周期价值计算方法，可应用于营销智能技术领域，基于私域电商整体链路，获取品牌下服务号，电商小程序，广告投放，传播裂变活动场景下的用户数据，给出用户在品牌私域中的综合价值；充分考虑私域流量中可产生用户价值的数据源，并根据不同营销场景提供不同的算法给出对应的评估标准，不局限于以下单金额作为判断用户价值的唯一标准，考虑了用户在品牌私域中的综合价值，同时考虑时间衰减因素，更加符合私域流量用户留存的逻辑，更贴切品牌的实际品牌宣传，售货等场景。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
实施例二：
结合实施例一所揭示的一种用户生命周期价值计算方法，本实施例揭示了一种用户生命周期价值计算系统(以下简称“系统”)的具体实施示例。
参照图2所示，所述系统包括：
新增用户数据获取模块1，获取一阶段时间内不同营销场景下的新增用户数据；
用户生命周期价值计算模块2，基于所述新增用户数据分别计算不同所述营销场景下的用户生命周期价值；
用户生命周期总价值计算模块3，累加所述用户生命周期价值，获得所述阶段时间内的用户生命周期总价值。
本实施例所揭示的一种用户生命周期价值计算系统与实施例一所揭示的一种用户生命周期价值计算方法中其余相同部分的技术方案，请参考实施例一所述，在此不再赘述。
实施例三:
结合图3所示，本实施例揭示了一种计算机设备的一种具体实施方式。计算机设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。
具体地，上述处理器81可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器82可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器82可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器82可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器82可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器82是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器82包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器82可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器81所执行的可能的计算机程序指令。
处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种用户生命周期价值计算方法。
在其中一些实施例中，计算机设备还可包括通信接口83和总线80。其中，如图3所示，处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。
通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信端口83还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线80包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线80可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该计算机设备可以基于新增用户数据实现用户生命周期价值计算，从而实现结合图1描述的方法。
另外，结合上述实施例中用户生命周期价值计算方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种用户生命周期价值计算方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
综上所述，基于本发明的有益效果在于，提出了一种用户生命周期价值计算方法，可应用于营销智能技术领域，基于私域电商整体链路，获取品牌下服务号，电商小程序，广告投放，传播裂变活动场景下的用户数据，给出用户在品牌私域中的综合价值；充分考虑私域流量中可产生用户价值的数据源，并根据不同营销场景提供不同的算法给出对应的评估标准，不局限于以下单金额作为判断用户价值的唯一标准，考虑了用户在品牌私域中的综合价值，同时考虑时间衰减因素，更加符合私域流量用户留存的逻辑，更贴切品牌的实际品牌宣传，售货等场景。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种用户生命周期价值计算方法，其特征在于,包括如下步骤：
新增用户数据获取步骤：获取一阶段时间内不同营销场景下的新增新增用户数据；
用户生命周期价值计算步骤：基于所述新增新增用户数据分别计算不同所述营销场景下的用户生命周期价值；
用户生命周期总价值计算步骤：累加所述用户生命周期价值，获得所述阶段时间内的用户生命周期总价值。
2.如权利要求1所述的用户生命周期价值计算方法，其特征在于，所述营销场景包括但不限于：电商小程序、服务号文章、裂变营销活动、广告投放。
3.如权利要求2所述的用户生命周期价值计算方法，其特征在于，在所述电商小程序营销场景下设有控制时间衰减函数，当订单时间距离统计时间越近时，所述新增用户数据的时差权重越大。
4.如权利要求2所述的用户生命周期价值计算方法，其特征在于，在所述服务号文章营销场景下作为评价所述用户生命周期价值的指标包括：所述阶段时间内的用户登录行为次数、有效阅读文章数、文章点赞次数、文章分享次数。
5.如权利要求4所述的用户生命周期价值计算方法，其特征在于，设置时间阈值，当文章阅读时长大于所述时间阈值时才记入所述有效阅读文章数。
6.如权利要求2所述的用户生命周期价值计算方法，其特征在于，在所述裂变营销活动营销场景下采用pagerank算法计算所述用户生命周期价值，并设有一数据对齐函数，所述数据对齐函数用以统一在不同所述裂变营销活动下的pagerank值。
7.一种用户生命周期价值计算系统，其特征在于,包括：
新增用户数据获取模块，获取一阶段时间内不同营销场景下的新增用户数据；
用户生命周期价值计算模块，基于所述新增用户数据分别计算不同所述营销场景下的用户生命周期价值；
用户生命周期总价值计算模块，累加所述用户生命周期价值，获得所述阶段时间内的用户生命周期总价值。
8.如权利要求7所述的用户生命周期价值计算系统，其特征在于，所述营销场景包括但不限于：电商小程序、服务号文章、裂变营销活动、广告投放。
9.一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的用户生命周期价值计算方法。
10.一种存储介质，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如权利要求1至6中任一项所述的用户生命周期价值计算方法。
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