CN113449818A - 一种基于用户行为特征的优惠券额度动态调节方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于用户行为特征的优惠券额度动态调节方法,方法包括:一:采集并记录用户在t时间段内对商品的操作变量,进行组合后形成t时间段内的用户行为权重;二根据用户的优惠券购物信息计算出用户调整权重;三:对每个用户的个人信息进行聚类分析,获取每个用户的特征权重;四:根据公式并结合行为权重、调整权重和特征权重计算出每个用户的激励分数;五:将用户的激励分数和优惠额度均划分为M个等级,并将划分等级后的激励分数和优惠额度一一对应,最后获得用户的优惠额度等级。本发明根据用户行为特征计算出用户的激励等级,根据等级获得不同的优惠额度,使不同用户拿到的同种优惠券的优惠额度不同,形成个性化用户激励。
Description
技术领域
本发明涉及电子商务领域,尤其涉及一种基于用户行为特征的优惠券额度动态调节方法。
背景技术
优惠券是一种为各大电商所常用的一种促销手段,用户可以利用优惠券抵扣部分现金,激励用户下单购买,促进产品的销售。电商所用的优惠券为电子优惠券,不具有实物的形态。当客户领取优惠券以后,以数字形态与客户绑定,方便客户以后使用。
当前电商优惠券的优惠额度,都是通过后台运营人员手动设置,每个客户拿到的同一种优惠券优惠额度是固定不变的,由运营人员提前在系统中设置好。优惠券的额度在公司成本可接受的范围内,由人为固定设置,每个用户领取的同一种优惠券优惠额度一致,并没有考虑这个额度对每个用户的吸引力,用户领取优惠券后激励效果没有最大化。
如申请号为CN201910449607.0 专利申请公开了一个电子商务网站自动化优惠券推送方法,该方法包括步骤:1)监测到客户输入商品尺码、颜色信息;2)客户在T时间内未付款,则推送优惠券弹窗;优惠券的优惠方法包括步骤:21)收集客户浏览历史中与所选商品同类的商品信息;22)筛选价格与该商品差异不超过N的商品;23)将筛选出的商品的价格求平均值;24)平均值与该商品价格进行比较;所述比较方法包括步骤:(1)该商品的价格高于平均值,则给出优惠券金额为:该商品价格减去平均值的优惠券;(2)该商品的价格低于平均值,则给出任意优惠金额的优惠券,任意金额由商家自定义。该方案的优惠券的优惠金额的计算方法没有考虑用户行为特征的影响,因此计算出的优惠券优惠金额不是最佳的。
又如申请号为CN201811527288.2的专利申请提供了一种优惠券生成方法、装置、存储介质及电子设备,该优惠券生成方法应用于服务器;服务器对外提供信息服务接口,以及通过信息服务接口与至少一个第三方应用系统进行信息交互;该方法包括:配置或通过信息服务接口从第三方应用系统获取电子优惠券信息,电子优惠券信息包括多种优惠类型以及预设范围的优惠金额;基于用户的历史订单信息,将发送至用户终端的第一电子优惠券更新为第二电子优惠券;其中,第一电子优惠券为基于电子优惠券信息随机生成的。该方法虽然可以通过对电子优惠券的优惠类型和/或优惠金额进行动态更新,但是也未考虑用户行为特征对优惠券优惠金额的影响,因此该方案需要进一步进行改进。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于用户行为特征的优惠券额度动态调节方法,方法根据用户行为特征计算出用户的激励等级,根据等级获得不同的优惠额度,使不同用户拿到的同种优惠券的优惠额度不同,形成个性化用户激励,最大化优惠券对用户的激励效果,更高效的使用优惠券。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
一种基于用户行为特征的优惠券额度动态调节方法,包括以下步骤:
步骤一:获取用户行为权重,采集并记录用户在t时间段内对商品的操作变量,进行组合后形成t时间段内的用户行为权重;
步骤二:计算用户调整权重,根据用户的优惠券购物信息计算出用户调整权重;
步骤三:用户特征权重分析,对每个用户的个人信息进行聚类分析,获取每个用户的特征权重;
步骤四:激励分数计算,根据激励分数计算公式并结合用户行为权重、用户调整权重和用户的特征权重计算出每个用户的激励分数;
步骤五:优惠额度等级划分,将用户的激励分数和优惠额度均划分为M个等级,并将划分等级后的激励分数和优惠额度一一对应,最后获得用户的优惠额度等级。
具体的,步骤一具体包括以下子步骤:
S101,分别并采集记录一段时间t内每个用户的商品操作变量xj,操作变量xj具体
包括商品点击数 、商品详情页面停留时间、购物车商品价值、已购商品价格、分享次
数和优惠券使用次数,并将记录的操作变量xj组成用户i的行为向量Xi,如下式所示:
同时将t时间段内m个用户的行为向量X组成形成用户行为矩阵U:
其中,为行为矩阵中的第i行j列的元素, 为矩阵中的第j个列的所有元
素, min, max分别为求最小值和最大值的函数,表示计算行为矩阵中的第j个
列的所有元素中的最小值,表示计算行为矩阵中第j个列的所有元素中的最大
值,即求操作变量j中的最小值和最大值;
S106:根据权重向量W,计算第i个用户的行为的得分z i :
从而得到所有用户的行为评分的集合,以向量Z来表示,所有的评分按用户索引i排列;
具体的,所述步骤二具体包括以下子步骤:
S202: 计算一段时间t内n个用户中每个用户使用优惠券购物所占的比例作为调整权重:
将所有m个用户的比重集合组成比重向量T,所有的比重按用户索引i排列;
具体的,所述步骤三具体包括:根据用户的基本信息,利用聚类算法将所有用户划分成k个用户群,计算用户i所在用户群的购买力水平公式如下;
计算出所有m个用户的购买力特征向量H,所有的购买力特征按用户索引i排列,获得购买力向量H为:
具体的,所述激励分数计算公式如下式所示:
具体的,步骤五具体包括以下子步骤:
S501:根据预设的优惠券最大金额分成M个等级的优惠额度;
S503:根据步骤S502的用户排名结果,以从高到低的顺序将用户分成M个等级,每个等级的用户与每个等级的优惠额度一一对应,从而获得每个用户的优惠额度等级。
本发明的有益效果:
1.本发明根据用户行为特征计算出用户的激励等级,根据等级获得不同的优惠额度,使不同用户拿到的同种优惠券的优惠额度不同,形成个性化用户激励,最大化优惠券对用户的激励效果,更高效的使用优惠券。
2.本发明可以根据用户的行为特征自动计算权重,避免了传统的人为打分,专家判断带来的主观性。
3.本发明计算出的用户行为特征可以根据实际情况增加或者减少,提高了系统的普适性。
4.本发明为了防止部分用户的故意操作引起系统计算结果的异常波动,引入了用户购买力分群,减少异常用户操作行为对计算的影响。
5.本发明设置的权重调整参数给运营人员调整系统偏差的机会,可以根据外界宏观信息,影响系统的计算行为。
6.本发明提供的用户群聚类可以离线计算,整个计算过程主要为一般的加减乘除等基本运算,因而实时计算效率很高。
附图说明
图1是本发明的方法步骤流程框图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解,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,所描述的实施例仅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作出创造性劳动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。
实施例一:
本实施例中,如图1所示,一种基于用户行为特征的优惠券额度动态调节方法,包括以下步骤:
步骤一:获取用户行为权重,采集并记录用户在t时间段内对商品的操作变量,进行组合后形成t时间段内的用户行为权重;
步骤二:计算用户调整权重,根据用户的优惠券购物信息计算出用户调整权重;
步骤三:用户特征权重分析,对每个用户的个人信息进行聚类分析,获取每个用户的特征权重;
步骤四:激励分数计算,根据激励分数计算公式并结合用户行为权重、用户调整权重和用户的特征权重计算出每个用户的激励分数;
步骤五:优惠额度等级划分,将用户的激励分数和优惠额度均划分为M个等级,并将划分等级后的激励分数和优惠额度一一对应,最后获得用户的优惠额度等级。
本实施例中,根据用户行为动态调节优惠券额度,方法流程包括:通过记录一段时间t内用户的行为,计算出当前访问网站的所有用户的访问权重项Z,再根据本用户过去的优惠券成交金额计算出调整权重项T,最后计算用户的特征权重H。
方法结合访问权重Z和调整权重T,用户特征权重H,最终求出某个用户的激励性得分F,对t时间段内的所有用户的激励性得分F从高到低排名,把用户分成M个等级。
运营人员把优惠额度分成M个等级,每个等级额度不同,从高到低排序,把用户的M个等级和优惠额度的M个等级一一对应,从而得出该等级用户的优惠券优惠额度。
该方法分成四大步骤:第一步根据用户一段时间t内的行为计算用户的行为权重;第二步根据用户过去的优惠券购买金额计算用户的调整权重;第三步计算用户的特征权重;第四步通过结合行为权重,调整权重和特征权重,获得最终的激励得分;第五步把用户按激励得分分成M个等级,优惠额度也分成M个等级,一一映射用户到对应的优惠额度等级。
本实施例可以达到以下技术效果:
本实施例的方法根据用户行为特征计算出用户的激励等级,根据等级获得不同的优惠额度,使不同用户拿到的同种优惠券的优惠额度不同,形成个性化用户激励,最大化优惠券对用户的激励效果,更高效的使用优惠券。
实施例二:
本实施例中,方法具体流程如下:
一、计算t时间内用户行为权重:
步骤1:本实施例用操作变量代表用户的操作行为,在一段时间t内可能有n个用户
访问系统,每个用户有m个操作行为,我们定义i为用户索引,j为用户的操作变量的索引。定
义表示某个用户的第j个操作变量。用户i的所有操作变量xj组成用户i的行为向量,用
表示, 因此 表示第i个用户的第j个操作变量。操作变量xj具体包括商品点击数 、
商品详情页面停留时间 、购物车商品价值 、已购商品价格 、分享次数 和优惠
券使用次数 等。同时将t时间段内所有m个用户的行为向量X组成用户行为矩阵U;
某个用户i的j个操作变量组成的行为向量具体定义如下:
因此,矩阵U大小为m行n例,代表了t时间内所有用户的操作行为。U中的行向量代表一个用户的行为,m行表示总共有m个用户。
步骤3:因为矩阵中的行为变量的单位不同,需要做标准化处理。用户i的行为变
量的标准化指标可分为正向指标和负向指标,正向指标表示结果值越大效果越好,负向指
标表示结果值越小效果越好,此处选择正向指标进行说明,选择负向指标最终效果一样,不
影响方法说明。
Y矩阵为m行n列,表示矩阵有m个用户,每个用户n个标准化指标。
本实施例中,此处所谓概率其实是一个比例,计算是用户i的操作变量(操作行为)j在所有用户的操作变量j中的比例,是为了后续的熵计算而做的。评估的是用户i的操作变量j在所有用户的操作变量j中的影响程度。方法总体思路来说,是为了评估t时刻内某个用户在一群用户中的重要性程度,因此,此处虽然操作是独立的,但是重要性影响关系是存在的。
在m个用户中,每个用户关于相同操作变量j的行为属性是不同的,例如用户A和用
户B同时浏览过同一商品,用户A浏览商品的时长比用户B要长,通过计算用户A和用户B关于
同一操作行为(即操作变量j)的熵值,可以评判出在相同类型的行为条件下,用户A和用户B
对于同一商品的关注度,即用户A的熵值大于用户B的熵值,用户A关于该商品的关注度比用
户B高。利用上面的概率公式,计算每类操作变量j的熵,公式如下:
因为系统有n个操作变量,因而有n个熵值。
因为系统有n个操作变量,因而有n个权重值。
步骤6:根据上面的权重向量W, 计算第i个用户的行为的得分z i ,
从而得到所有用户的行为评分的集合,以向量Z来表示,所有的评分按用户索引i排列。
因为系统有m个用户,所以有m个行为评分值。
二、计算用户调整权重T i ,具体包括以下子步骤:
S202: 计算一段时间t内m个用户中每个用户使用优惠券购物所占的比例作为调整权重:
所有m个用户的比重集合组成比重向量T,所有的比重按用户索引i排列。
因为系统有m个用户,所以有m个行为比重值。
三、计算用户特征权重:
通过用户的基本信息,比如姓名,性别,年龄,终端类型,地级市GDP情况,利用聚类算法将所有用户划分成k个用户群,计算每个用户在所在群的购买力水平。 计算用户i所在用户群的购买力水平公式如下;
计算出所有m个用户的购买力特征向量H,所有的购买力特征按用户索引i排列:
因为系统有m个用户,所以有m个行为购买力特征值。
四、计算出最终的得分:
综合上面步骤中的用户的评分向量Z, 比重向量T, 购买力向量H, 计算出所有用户的激励分数。
用户i的激励分数计算公式为:
五、映射到优惠券等级:
步骤1:根据优惠券最大金额,分成M个等级,每个等级由人工设定具体的金额,每个等级的金额大小不同。
步骤3: 根据步骤2的排名,把用户从高到低分成M个等级。每个等级的用户对应优惠券的相应等级。从而计算出该用户优惠券的具体金额。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.一种基于用户行为特征的优惠券额度动态调节方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:获取用户行为权重,采集并记录用户在t时间段内对商品的操作变量,进行组合后形成t时间段内的用户行为权重;
步骤二:计算用户调整权重,根据用户的优惠券购物信息计算出用户调整权重;
步骤三:用户特征权重分析,对每个用户的个人信息进行聚类分析,获取每个用户的特征权重;
步骤四:激励分数计算,根据激励分数计算公式并结合用户行为权重、用户调整权重和用户的特征权重计算出每个用户的激励分数;
步骤五:优惠额度等级划分,将用户的激励分数和优惠额度均划分为M个等级,并将划分等级后的激励分数和优惠额度一一对应,最后获得用户的优惠额度等级。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为特征的优惠券额度动态调节方法,其特征在于,所述步骤一具体包括以下子步骤:
S101,分别并采集记录一段时间t内每个用户的商品操作变量xj,操作变量xj具体包括商品点击数、商品详情页面停留时间 、购物车商品价值 、已购商品价格 、分享次数 和优惠券使用次数 ,并将记录的操作变量xj组成用户i的行为向量Xi,如下式所示:
同时将t时间段内m个用户的行为向量X组成形成用户行为矩阵U:
其中,为行为矩阵中的第i行j列的元素, 为矩阵中的第j个列的所有元素,min, max分别为求最小值和最大值的函数,表示计算行为矩阵中的第j个列的所有元素中的最小值,表示计算行为矩阵中第j个列的所有元素中的最大值,即求操作变量j中的最小值和最大值;
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从而得到所有用户的行为评分的集合,以向量Z来表示,所有的评分按用户索引i排列;
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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