CN115578138A - 营销方法、装置、介质和计算设备 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施方式提供了一种营销方法、装置、介质和计算设备,应用于营销平台;该方法包括:响应于目标用户针对营销活动的触发操作,获取目标用户的用户特征数据;基于目标用户的用户特征数据,从与营销平台对应的营销任务候选池中确定出与用户特征数据匹配的营销任务;其中,营销任务包括行为履约任务和行为履约奖励;将营销任务分配给目标用户,以使目标用户执行行为履约任务,并在目标用户执行完行为履约任务后,向目标用户发放行为履约奖励,以使目标用户领用行为履约奖励;基于与目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新目标用户的用户特征数据。本发明可以实现面向用户的个性化营销,并提升营销效果。
Description
技术领域
本发明的实施方式涉及计算机应用技术领域,更具体地,本发明的实施方式涉及一种营销方法、装置、介质和计算设备。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
随着互联网技术的发展,互联网产品的数量越来越多,种类也越来越丰富。互联网产品可以通过互联网为用户提供特定服务;例如,视频网站或APP(Application,应用程序)可以为用户提供在线视频播放的服务,音乐APP可以为用户提供在线音乐播放的服务,购物APP可以为用户提供在线购物的服务,等等。
对于互联网产品而言,通过互联网面向用户进行营销是其运营过程中的重要环节。通过面向用户进行特定策略的营销,通常可以使互联网产品在运营过程中达到根据实际需求设定的业务指标;其中,业务指标可以包括GMV(Gross Merchandise Volume,商品交易总额)、活跃人数、新客数、订单增量等。因此,互联网产品的运营方通常会在针对互联网产品的营销中投入大量的财力、人力和物力等资源。
然而,如果营销策略制定得不合适,则会导致互联网产品无法达到相应的业务指标,浪费了互联网产品的运营方投入的资源。因此,如何确定合适的营销策略,以提升营销效果,减少资源消耗,对于互联网产品的运营而言是极为重要的问题。
发明内容
在本上下文中,本发明的实施方式期望提供一种营销方法、装置、介质和计算设备。
在本发明实施方式的第一方面中,提供了一种营销方法,应用于营销平台;所述方法包括:
响应于目标用户针对营销活动的触发操作,获取所述目标用户的用户特征数据;
基于所述目标用户的用户特征数据,从与所述营销平台对应的营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务;其中,所述营销任务包括行为履约任务和行为履约奖励;
将所述营销任务分配给所述目标用户,以使所述目标用户执行所述行为履约任务,并在所述目标用户执行完所述行为履约任务后,向所述目标用户发放所述行为履约奖励,以使所述目标用户领用所述行为履约奖励;
基于与所述目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新所述目标用户的用户特征数据。
在本发明实施方式的第二方面中,提供了一种营销装置,应用于营销平台;所述装置包括:
获取模块,用于响应于目标用户针对营销活动的触发操作,获取所述目标用户的用户特征数据;
第一确定模块,用于基于所述目标用户的用户特征数据,从与所述营销平台对应的营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务;其中,所述营销任务包括行为履约任务和行为履约奖励;
分配模块,用于将所述营销任务分配给所述目标用户,以使所述目标用户执行所述行为履约任务,并在所述目标用户执行完所述行为履约任务后,向所述目标用户发放所述行为履约奖励,以使所述目标用户领用所述行为履约奖励;
更新模块,用于基于与所述目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新所述目标用户的用户特征数据。
在本发明实施方式的第三方面中,提供了一种介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一营销方法。
在本发明实施方式的第四方面中,提供了一种计算设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行程序的存储器;
其中,所述处理器通过运行所述可执行程序以实现上述任一营销方法。
根据本发明的实施方式,可以由营销平台响应于用户针对营销活动的触发操作,获取该用户的用户特征数据,并从与该营销平台对应的营销候选池中确定出与该用户的用户特征数据匹配的营销任务,然后可以将该营销任务分配给该用户,使得该用户可以执行该营销任务中的行为履约任务,并在该用户执行完该行为履约任务后,向该用户发放该营销任务中的行为履约奖励,使得该用户可以领用所述行为履约奖励,最终即可基于与该用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新该用户的用户特征数据。
采用上述方式,第一方面,可以将营销活动转化为营销任务,使得在用户触发了营销活动的情况下,可以从营销任务候选池中为该用户分配相匹配的营销任务,而不是直接将该营销活动投放给该用户,因此在营销策略发生变化时,仅需更改为用户分配的营销任务,或者对营销任务本身进行少量修改即可,从而可以降低营销成本,提高营销时效性;第二方面,由于是基于用户的用户特征数据,将从营销任务候选池中确定出的与该用户的用户特征数据匹配的营销任务分配给该用户,可以实现面向用户的个性化营销;第三方面,在用户执行了营销任务中的行为履约任务,并且领用了营销任务中的行为履约奖励后,可以基于与该用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新该用户的用户特征数据,使得后续可以基于该用户的更新后的用户特征数据,为该用户分配相匹配的营销任务,由此可以引入用户数据反馈,从而可以提升营销效果。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述,本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中,以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式,其中:
图1示意性地示出了根据本发明实施方式的一种营销场景的示意图;
图2示意性地示出了根据本发明实施方式的一种营销方法的流程图;
图3示意性地示出了根据本发明实施方式的一种页面的示意图;
图4示意性地示出了根据本发明实施方式的另一种页面的示意图;
图5示意性地示出了根据本发明实施方式的一种营销任务的确定流程的示意图;
图6示意性地示出了根据本发明实施方式的另一种营销任务的确定流程的示意图;
图7示意性地示出了根据本发明实施方式的一种介质的示意图;
图8示意性地示出了根据本发明实施方式的一种营销装置的框图;
图9示意性地示出了根据本发明实施方式的一种计算设备的示意图。
在附图中,相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
具体实施方式
下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解,给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明,而并非以任何方式限制本发明的范围。相反,提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整,并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本领域技术人员知道,本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此,本发明可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等),或者硬件和软件结合的形式。
根据本发明的实施方式,提出了一种营销的方法、装置、介质和计算设备。
在本文中,需要理解的是,附图中的任何元素数量均用于示例而非限制,以及任何命名都仅用于区分,而不具有任何限制含义。
下面参考本发明的若干代表性实施方式,详细阐释本发明的原理和精神。
发明概述
相关技术中,在针对互联网产品,面向用户进行营销时,一种方式是由该互联网产品的运营方设置多种营销活动;每种营销活动都可以作为一种营销策略,承载一种或者多种业务上的需求;用户参与这些营销活动,即为帮助该互联网产品达到相应的业务指标。
然而,在这种方式中,每种营销活动通常都是根据实际需求研发的,且固定不变的。由于每种营销活动都需要前端、后端、测试、产品、运营以及运维等方面的大量的资源投入,并且在营销策略发生变化后需要重新评估、改造相应的营销活动,营销成本较高,且时效性较差。此外,由于每种营销活动通常都是针对一类用户研发的,以使更多用户参与这些营销活动,导致无法实现面向用户的个性化营销。
另一种方式是由该互联网产品的运营方选择特定的用户,并向这些用户发放一定的奖品,作为针对这些用户的营销策略,促使这些用户使用该互联网产品。
然而,在这种方式中,缺少对用户行为的引导,无法保证用户在领取奖品后会使用互联网产品,导致该互联网产品难以达到相应的业务指标。此外,由于缺少用户数据反馈,无法对所选择来发放奖品的用户进行优化,营销效果较差,也难以实现面向用户的个性化营销。
本发明提供一种营销的技术方案,可以由营销平台响应于用户针对营销活动的触发操作,获取该用户的用户特征数据,并从与该营销平台对应的营销候选池中确定出与该用户的用户特征数据匹配的营销任务,然后可以将该营销任务分配给该用户,使得该用户可以执行该营销任务中的行为履约任务,并在该用户执行完该行为履约任务后,向该用户发放该营销任务中的行为履约奖励,使得该用户可以领用所述行为履约奖励,最终即可基于与该用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新该用户的用户特征数据。
采用上述方式,第一方面,可以将营销活动转化为营销任务,使得在用户触发了营销活动的情况下,可以从营销任务候选池中为该用户分配相匹配的营销任务,而不是直接将该营销活动投放给该用户,因此在营销策略发生变化时,仅需更改为用户分配的营销任务,或者对营销任务本身进行少量修改即可,从而可以降低营销成本,提高营销时效性;第二方面,由于是基于用户的用户特征数据,将从营销任务候选池中确定出的与该用户的用户特征数据匹配的营销任务分配给该用户,可以实现面向用户的个性化营销;第三方面,在用户执行了营销任务中的行为履约任务,并且领用了营销任务中的行为履约奖励后,可以基于与该用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新该用户的用户特征数据,使得后续可以基于该用户的更新后的用户特征数据,为该用户分配相匹配的营销任务,由此可以引入用户数据反馈,从而可以提升营销效果。
在介绍了本发明的基本原理之后,下面具体介绍本发明的各种非限制性实施方式。
应用场景总览
参考图1,图1示意性地示出了根据本发明实施方式的一种营销场景的示意图。
如图1所示,在营销场景中,可以包括营销平台,以及通过任一类型的有线或者无线网络接入该营销平台的至少一个客户端(例如:客户端1-N)。
上述营销平台可以部署在包含一台独立的物理主机的服务器或者由多台互相独立的物理主机构成的服务器集群上;或者,上述营销平台可以是基于云计算服务搭建的服务端。
上述客户端可以对应于用户在其使用的电子设备上安装的APP;其中,该电子设备具体可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PC(Personal Computer,个人电脑)、掌上电脑(PDAs,Personal Digital Assistants)、可穿戴设备(例如:智能眼镜、智能手表等)、智能车载设备或游戏机等。
上述营销平台可以通过上述客户端向用户投放营销活动,使得用户可以在该客户端上参与该营销活动。而该营销平台可以在用户执行完该营销活动的情况下,通过该客户端向该用户发放相应的奖励,使得用户可以在该客户端上领取并使用该奖励。进一步的,可以由该客户端将用户针对该营销活动的执行结果,以及针对该奖励的领用结果,反馈给该营销平台。
在具体实现时,上述营销平台可以响应于任一用户(可称之为目标用户)针对营销活动所执行的触发操作,获取该目标用户的用户特征数据。
上述营销平台在获取到上述目标用户的用户特征数据的情况下,可以基于该用户特征数据,从与该营销平台对应的营销任务候选池中确定出与该用户特征数据匹配的营销任务。
上述营销平台在确定了与上述目标用户的用户特征数据匹配的营销任务的情况下,可以将该营销任务分配给该目标用户,从而使该目标用户可以执行该营销任务中的行为履约任务。后续,该营销平台在该目标用户执行完该行为履约任务的情况下,可以向该目标用户发放该营销任务中的行为履约奖励,从而使该目标用户可以领用该行为履约奖励。
上述营销平台可以进一步基于该任务执行结果和该奖励领用结果,对该目标用户的用户特征数据进行更新。在这种情况下,该营销平台后续即可为该目标用户分配与该目标用户的更新后的用户特征数据匹配的营销任务。
示例性方法
下面结合图1的应用场景,参考图2-图6来描述根据本发明示例性实施方式的用于营销的方法。需要注意的是,上述应用场景仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出,本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反,本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。
参考图2,图2示意性地示出了根据本发明实施方式的一种营销方法的流程图。
上述营销方法可以应用于如图1所示的营销平台。其中,该营销平台可以对应于营销任务候选池。具体地,该营销任务候选池可以存储在该营销平台本地,或者可以存储在与该营销平台对接的其他设备上,使得该营销平台可以访问该营销任务候选池,获取该营销任务候选池中的营销任务;与营销活动对应的运营方(例如:面向用户提供该营销活动的互联网产品的运营方)可以对该营销任务候选池执行增删营销任务、修改营销任务、备份、恢复等操作。
在实际应用中,该营销任务候选池可以包括多个营销任务,一个或者多个营销任务可以组成一种营销活动。
上述营销方法可以包括以下步骤:
步骤201:响应于目标用户针对营销活动的触发操作,获取所述目标用户的用户特征数据。
在本实施例中,对于任一用户(可称之为目标用户)而言,该目标用户在参与营销活动时,首先可以针对该营销活动执行触发操作。而上述营销平台可以响应于该目标用户针对该营销活动的触发操作,获取该目标用户的用户特征数据。
具体的,上述营销平台可以通过与上述目标用户对应的客户端向该目标用户投放上述营销活动,使得该目标用户可以在该客户端上参与该营销活动。其中,与该目标用户对应的客户端可以是该目标用户使用的电子设备上安装的客户端,或者使用该目标用户的用户账号登录后的客户端,等等。
相应的,上述目标用户在参与上述营销活动时,首先可以通过上述客户端针对该营销活动执行触发操作。该客户端在检测到该目标用户针对该营销活动的触发操作的情况下,可以向上述营销平台发送指示该目标用户参与该营销活动的通知消息。而该营销平台在接收到该通知消息的情况下,可以基于该通知消息确定该目标用户参与该营销活动,从而可以获取该目标用户的用户特征数据。
在一些实施例中,上述目标用户针对营销活动的触发操作,可以包括:该目标用户针对面向用户输出的与营销活动相关的页面中的交互控件的触发操作。
以如图3所示的页面为例,该页面具体可以是“领红包”的营销活动页面;该页面中的交互控件可以包括“领红包”的方形按钮。上述营销平台可以通过与上述目标用户对应的客户端,面向该目标用户输出该页面。该目标用户在参与该营销活动时,可以点击该按钮,即针对该按钮执行点击操作;此时,该目标用户针对该按钮的点击操作,即可被视为该目标用户针对该营销活动的触发操作。
又以如图4所示的页面为例,该页面具体可以是商品促销页面;该页面中的交互控件可以包括“领优惠券”的圆形按钮。上述营销平台可以通过与上述目标用户对应的客户端,面向该目标用户输出该页面。该目标用户可以通过该页面查看和购买促销商品,而在参与领优惠券的营销活动时,可以点击该按钮,即针对该按钮执行点击操作;此时,该目标用户针对该按钮的点击操作,即可被视为该目标用户针对该营销活动的触发操作。
步骤202:基于所述目标用户的用户特征数据,从所述营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务;其中,所述营销任务包括行为履约任务和行为履约奖励。
在本实施例中,上述营销平台在获取到上述目标用户的用户特征数据的情况下,可以基于该用户特征数据,从上述营销任务候选池中确定出与该用户特征数据匹配的营销任务;此时,该营销任务即可被视为适合该目标用户的营销任务;也即,可以认为该目标用户执行该营销任务的意愿较高。
在实际应用中,上述营销任务可以包括行为履约任务和行为履约奖励。其中,该行为履约任务可以是限制用户行为的具体内容和执行次数的任务;例如,用户在APP上完成第一单支付、用户浏览促销活动页的时长超过10秒钟、用户给某个大V点赞或者写一条评论等。该行为履约奖励可以是在用户执行完该行为履约任务后向该用户发放的奖励;例如,一张10元无门槛红包、金额在[1,100]区间内的随机红包、一款用户浏览历史中刚刚降价的商品等。
在一些实施例中,可以根据不同的营销目标(例如:通过营销策略所要达到的业务指标),设置不同的营销任务候选池;也即,上述营销平台可以对应于多个营销任务候选池,而这多个营销任务候选池中不同的营销任务候选池也就对应于不同的营销目标。
在上述情况下,上述营销平台在基于上述目标用户的用户特征数据,从其对应的营销任务候选池中确定出与该用户特征数据匹配的营销任务时,具体可以先基于与该目标用户触发的营销活动对应的营销目标,确定与该营销目标对应的营销任务候选池;此时,与该营销目标对应的营销任务候选池,即为与该营销活动对应的营销任务候选池。后续,该营销平台可以基于该目标用户的用户特征数据,从与该营销活动对应的营销任务候选池中确定出与该用户特征数据匹配的营销任务。
通过根据不同的营销目标设置不同的营销任务候选池,并从与用户触发的营销活动的营销目标对应的营销任务候选池中,确定出与该用户匹配的营销任务,实现了在为用户匹配营销任务之前,先根据营销目标过滤掉部分营销任务,因此可以在实现面向用户的个性化营销的同时,提高营销效率。
在一些实施例中,上述营销任务候选池中的各个营销任务可以被标注了与其对应的权重。对于任一营销任务而言,其权重与上述目标用户对应的历史任务执行结果相关联。其中,该历史任务执行结果可以包括历史任务完成度。
在上述情况下,上述营销平台在基于上述目标用户的用户特征数据,从上述营销任务候选池中确定出与该用户特征数据匹配的营销任务时,具体可以基于该目标用户的用户特征数据,以及与该营销任务候选池中的各个营销任务对应的权重,从该营销任务候选池中确定出与该用户特征数据匹配的营销任务。而在基于用户的用户特征数据和营销任务的权重,确定与该用户匹配的营销任务时,具体可以将与该用户的用户特征数据匹配且权重较高的营销任务,确定为与该用户匹配的营销任务。
在实际应用中,对于用户而言,可以为该用户的历史任务完成度较高的营销任务设置较高的权重,但是针对该用户的历史任务完成度为100%的营销任务(即该用户已经执行完的营销任务),则可以为其设置较低的权重;还可以为该用户执行失败的营销任务,以及被该用户拒绝的营销任务设置较低的权重。
具体地,可以基于惩罚因子对用户已经执行完的营销任务、用户执行失败的营销任务,以及被用户拒绝的营销任务进行降权。其中,假设与用户已经执行完的营销任务对应的惩罚因子为α,与用户执行失败的营销任务对应的惩罚因子为β,与被用户拒绝的营销任务对应的惩罚因子为γ,则可以有:0<γ<β<α<1。
需要说明的是,对于被用户拒绝的营销任务而言,还可以在至少一个营销周期内,不再为该用户分配该营销任务;也即,可以在至少一个营销周期内,在为该用户分配该营销任务,直接从上述营销任务候选池中去除掉该营销任务。
通过为营销任务设置与用户针对该营销任务的历史任务执行结果相关联的权重,并基于用户的用户特征数据和营销任务的权重,确定与该用户匹配的营销任务,可以进一步实现面向用户的个性化营销,提升营销效果。
下面结合如图5和图6所示的营销任务的确定流程的示意图,对基于用户的用户特征数据和营销任务的权重,确定与该用户匹配的营销任务进行详细说明。
如图5所示,在一些实施例中,上述营销平台在基于上述目标用户的用户特征数据,以及与上述营销任务候选池中的各个营销任务对应的权重,从该营销任务候选池中确定出与该用户特征数据匹配的营销任务时,具体可以先将该目标用户的用户特征数据包含的全数据输入训练完成的机器学习模型(可称之为第一机器学习模型)。
在实际应用中,上述第一机器学习模型可以是基于与上述营销任务候选池中的各个营销任务对应的用户特征数据的全数据样本,训练得到的机器学习模型。在这种情况下,该第一机器学习模型可以预测上述目标用户的用户特征数据包含的全数据与该营销任务候选池中的各个营销任务的匹配度(可称之为第一匹配度)。
后续,上述营销平台可以先确定上述第一匹配度最高的预设数量(例如:TOP 20,即前20)的营销任务(可称之为候选营销任务),再基于与各个候选营销任务对应的权重,对与各个候选营销任务对应的第一匹配度进行加权处理,并基于加权后的第一匹配度,从这些候选营销任务中确定出与上述目标用户的用户特征数据匹配的营销任务。
例如,假设上述营销平台确定了2个候选营销任务,分别为候选营销任务1和候选营销任务2,进一步假设与候选营销任务1对应的权重为α,第一匹配度为x1,与候选营销任务2对应的权重为β,第一匹配度为y1,则与候选营销任务1对应的加权后的第一匹配度为α×x1,与候选营销任务2对应的加权后的第一匹配度为β×y1。
如图6所示,在一些实施例中,上述营销平台在确定了上述候选营销任务的情况下,可以进一步将上述目标用户的用户特征数据包含的局部数据输入训练完成的机器学习模型(可称之为第二机器学习模型)。
在实际应用中,上述第二机器学习模型可以是基于与上述营销任务候选池中的各个营销任务对应的用户特征数据的局部数据样本,训练得到的机器学习模型。在这种情况下,该第二机器学习模型可以预测上述目标用户的用户特征数据包含的局部数据与各个候选营销任务的匹配度(可称之为第二匹配度)。
后续,上述营销平台在从上述候选营销任务中确定出与上述目标用户的用户特征数据匹配的营销任务时,具体可以先计算与各个候选营销任务对应的第一匹配度和第二匹配度的加权和,再基于与各个候选营销任务对应的权重,对与各个候选营销任务对应的加权和进行进一步加权处理,并基于加权后的加权和,从这些候选营销任务中确定出与该用户特征数据匹配的营销任务。
继续以上述举例为例,假设为上述第一匹配度和上述第二匹配度设置的权重分别为m、n,进一步假设与候选营销任务1对应的第二匹配度为x2,与候选营销任务2对应的第二匹配度为y2,则与候选营销任务1对应的加权后的加权和为α×(m×x1+n×x2),与候选营销任务2对应的加权后的加权和为β×(m×y1+n×y2)。
在实际应用中,上述第一机器学习模型和上述第二机器学习模型都可以是基于GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升树)的机器学习模型,从而可以利用决策树迭代训练得到最优解。而在对该第一机器学习模型和该第二机器学习模型进行训练时,可以使用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)作为训练工具;LightGBM具有训练速度快、内存消耗低等特点。
在一些实施例中,上述用户特征数据,可以包括:用户的历史行为数据(例如:与用户针对营销任务中的行为履约任务的实际执行情况相关的历史数据);用户画像;和/或,用户在用户生命周期中所处的阶段(例如:导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期等)。
具体地,上述用户特征数据,可以包括:历史任务行为;历史任务特征;历史奖励特征;用户营销特征;和/或,用户基本画像。这5种用户特征数据的细分可以如下表1所示:
特征种类 | 特征细分1 | 特征细分2 | 特征细分3 | 特征细分4 |
历史任务行为 | 下单数 | 分享偏好 | 停留时长 | 年消费金额 |
历史任务特征 | 任务参与度 | 任务完成度 | 类型偏好 | 难度偏好 |
历史奖励特征 | 奖品使用率 | 历史奖品值 | 奖品领取率 | 过期奖品 |
用户营销特征 | 新老客 | 用户成熟度 | 用户价值 | 用户等级 |
用户基本画像 | 性别 | 年龄阶段 | 职业 | 兴趣爱好 |
表1
需要说明的是,用户特征数据包含的全数据即为所有种类的用户特征数据。而用户特征数据的全数据样本即为所有种类的用户特征数据样本。
相应的,在一些实施例中,上述目标用户的用户特征数据包含的局部数据,可以包括:该目标用户的用户特征数据包含的全数据中,与该目标用户近期执行的营销任务相关的用户特征数据。而与营销任务对应的用户特征数据的局部数据样本,可以包括:与该营销任务对应的用户特征数据的全数据样本中,与该营销任务本身相关的用户特征数据的数据样本。例如,局部数据可以包括:历史任务行为;历史任务特征;和/或,历史奖励特征。
通过在使用基于与营销任务对应的用户特征数据的全数据样本训练得到的全参数模型,对用户的用户特征数据与营销任务的匹配度进行一次预测后,再使用基于与营销任务对应的用户特征数据的局部数据样本训练得到的局部参数模型,对用户的用户特征数据与营销任务的匹配度进行二次预测,并基于两次预测出的匹配度的加权和,确定最终与该用户的用户特征数据匹配的营销任务,由于用户特征数据的局部数据样本着重考虑近期执行过营销任务的用户的、与营销任务相关的用户特征数据,因此可以引入对最近反馈的用户数据的关注,从而可以进一步提高营销任务匹配的准确度。
步骤203:将所述营销任务分配给所述目标用户,以使所述目标用户执行所述行为履约任务,并在所述目标用户执行完所述行为履约任务后,向所述目标用户发放所述行为履约奖励,以使所述目标用户领用所述行为履约奖励。
在本实施例中,上述营销平台在确定了与上述目标用户的用户特征数据匹配的营销任务的情况下,可以将该营销任务分配给该目标用户,从而使该目标用户可以执行该营销任务中的行为履约任务。
后续,上述营销平台在上述目标用户执行完该行为履约任务的情况下,可以向该目标用户发放上述营销任务中的行为履约奖励,从而使该目标用户可以领用该行为履约奖励。
具体的,上述营销平台可以通过与上述目标用户对应的客户端向该目标用户分配上述行为履约任务,使得该目标用户可以在该客户端上执行该行为履约任务。而该客户端可以实时检测该目标用户针对该行为履约任务的执行进度,并在检测到该目标用户执行完该行为履约任务的情况下,向该营销平台发送指示该目标用户执行完该行为履约任务的通知消息,使得该营销平台在接收到该通知消息的情况下,可以基于该通知消息确定该目标用户执行完该行为履约任务。或者,该客户端可以实时检测该目标用户针对该行为履约任务的执行进度,并将该执行进度发送给该营销平台,使得该营销平台可以基于该执行进度判断该目标用户是否执行完该行为履约任务。
后续,上述营销平台在上述目标用户执行完上述行为履约任务的情况下,可以通过上述客户端向该目标用户发放上述行为履约奖励,使得该目标用户可以在该客户端上领取并使用该行为履约奖励。
在一些实施例中,上述行为履约任务,可以包括:标准化行为与履约限制规则的对应关系。
其中,上述标准化行为可以是基于预设的标准化行为格式对表示用户行为的数据进行标准化处理,得到的具有该标准化行为格式的数据。该标准化行为格式可以由技术人员根据实际需求设定;例如,该标准化行为格式可以包括如下表2所示的who、where、when、do、what、how这6种要素:
who | where | when | do | what | how |
张三 | APP首页 | 首次访问 | 浏览 | 猜你喜欢模块 | 10秒钟 |
李四 | 限时购页面 | 大促期间 | 下单 | X款猫粮 | 50元 |
表2
基于上如表2所示的标准化行为格式,“张三首次访问APP,并在APP首页上显示的猜你喜欢模块浏览了10秒钟”的用户行为可以被转化为“张三、APP首页、首次访问、浏览、猜你喜欢模块、10秒钟”的标准化行为;“李四在大促期间,通过限时购页面下单了X款猫粮,付款50元”的用户行为可以被转化为“李四、限时购页面、大促期间、下单、X款猫粮、50元”的标准化行为。
在实际应用中,上述标准化行为可以包括标准化处理后的裂变助力、分享邀新、用户签到、APP或者网页内点击、APP或者网页内浏览、某个场景下下单、购物车加购、用户建立档案、APP内某处领取红包、打开APP消息通知、获取虚拟商品等。
上述履约限制规则可以用于限制完成履约的标准化行为;也即,该履约限制规则可以是用于限制标准化行为的具体内容和执行次数的规则。
在实际应用中,上述履约限制规则可以包括下单次数、购买商品的数量、下单的最低金额、签到天数、下单间隔时间、浏览时长、建档内容丰富度等。
在上述情况下,上述营销平台可以通过以下方式,确定上述目标用户是否执行完上述行为履约任务:基于上述标准化行为格式,将该目标用户的用户行为转化为标准化行为;基于该行为履约任务中的标准化行为与履约限制规则的对应关系,确定转化成的该标准化行为是否符合与其对应的履约限制规则;如果转化成的该标准化行为符合与其对应的履约限制规则,确定该目标用户执行完该行为履约任务。
通过将用户行为转化为标准化行为,并确定转化成的标准化行为是否符合与其对应的履约限制规则,来确定用户是否执行完行为履约任务,可以保证基于相同的标准确定用户是否执行完行为履约任务,避免由于用户行为和履约限制规则的数据格式复杂、不统一,而导致的用户是否执行完行为履约任务的确定的效率低下、准确度差的问题。
在一些实施例中,对于任一上述行为履约任务而言,该行为履约任务可以包括多个子任务。其中,这多个子任务之间可以存在特定的关系,这些关系可以包括以下示出的一种或多种:父子集成关系、互斥关系、共生关系、串行关系、并行关系。
在上述情况下,在用户执行完上述行为履约任务中的所有应当被执行的子任务后,才会确定该用户执行完该行为履约任务。
例如,假设上述行为履约任务包括2个子任务,分别为子任务A和子任务B,并且这2个子任务之间存在互斥关系,则在上述目标用户执行完子任务A或者子任务B后,即可确定该目标用户执行完该行为履约任务。或者,假设上述行为履约任务包括3个子任务,分别为子任务X、子任务Y、子任务Z,并且这3个子任务之间存在串行关系,则在上述目标用户先执行完子任务X,再执行完子任务Y,最后执行完子任务Z后,即可确定该目标用户执行完该行为履约任务。
对于任一上述行为履约奖励而言,该行为履约奖励,可以包括:实体资源奖励;和/或,虚拟资源奖励。其中,该实体资源奖励可以包括红包、礼品卡、优惠券、积分、实物商品等,该虚拟资源奖励可以包括勋章、等级、种树水滴、宠物社区小鱼干、游戏步数、心愿世界扩建许可证等虚拟资产。
此外,还可以对上述行为履约奖励的获取方式进行设定。其中,该获取方式可以包括获取数量、获取概率、获取时机、是否需要手动领取、领取时效性等。
步骤204:基于与所述目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新所述目标用户的用户特征数据。
在本实施例中,上述营销平台在将上述营销任务分配给上述目标用户后,可以进一步获取与该目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,作为该目标用户参与营销活动的反馈。
其中,上述任务执行结果可以指示用户是否执行完营销任务中的行为履约任务、用户针对营销任务中的行为履约任务的执行进度、用户针对营销任务中的行为履约任务的执行成功率和失败率等;也即,该任务执行结果为与用户针对营销任务中的行为履约任务的实际执行情况相关的数据。上述奖励领用结果可以指示用户是否领取了营销任务中的行为履约奖励的全部或者部分、用户是否使用了营销任务中的行为履约奖励的全部或者部分等;也即,该奖励领用结果为与用户针对营销任务中的行为履约奖励的实际领取和使用情况相关的数据。
在实际应用中,与上述目标用户对应的客户端可以与上述营销平台进行通信,使得该目标用户可以执行上述行为履约任务,并领用上述行为履约奖励,因此与该目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果可以直接存储在该营销平台中。在这种情况下,可以由该营销平台自行获取与该目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果。
或者,也可以由与上述目标用户对应的客户端主动将与该目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果发送给该营销平台。
上述营销平台在获取到与上述目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果的情况下,可以基于该任务执行结果和该奖励领用结果,对该目标用户的用户特征数据进行更新。
在这种情况下,上述营销平台后续即可为该目标用户分配与该目标用户的更新后的用户特征数据匹配的营销任务。
在一些实施例中,上述营销平台还可以针对上述营销任务候选池中的各个营销任务,统计与各个营销任务对应的任务执行结果和奖励领用结果,并基于与各个营销任务对应的任务执行结果和奖励领用结果,确定低效营销任务。后续,该营销平台可以面向与营销活动对应的运营方输出与确定出的该低效营销任务对应的报警通知。
在实际应用中,上述低效营销任务,可以包括以下示出的一种或多种:投入产出比小于预设的第一阈值的营销任务;用户参与度小于预设的第二阈值的营销任务;任务完成度小于预设的第三阈值的营销任务。由此可见,这些低效营销任务即为用户执行意愿较低的营销任务;由于用户执行这些低效营销任务的意愿较低,导致为用户分配这些低效营销任务所带来的营销效果较差。
通过从营销任务候选池中确定出低效营销任务,并面向与营销活动对应的运营方输出与这些低效营销任务对应的报警通知,可以使运营方知晓这些低效营销任务,并促使运营方对这些低效营销任务进行调整,或者下架这些低效营销任务,从而保证线上运营的营销任务的质量。
在上述技术方案中,可以由营销平台响应于用户针对营销活动的触发操作,获取该用户的用户特征数据,并从与该营销平台对应的营销候选池中确定出与该用户的用户特征数据匹配的营销任务,然后可以将该营销任务分配给该用户,使得该用户可以执行该营销任务中的行为履约任务,并在该用户执行完该行为履约任务后,向该用户发放该营销任务中的行为履约奖励,使得该用户可以领用所述行为履约奖励,最终即可基于与该用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新该用户的用户特征数据。
采用上述方式,第一方面,可以将营销活动转化为营销任务,使得在用户触发了营销活动的情况下,可以从营销任务候选池中为该用户分配相匹配的营销任务,而不是直接将该营销活动投放给该用户,因此在营销策略发生变化时,仅需更改为用户分配的营销任务,或者对营销任务本身进行少量修改即可,从而可以降低营销成本,提高营销时效性;第二方面,由于是基于用户的用户特征数据,将从营销任务候选池中确定出的与该用户的用户特征数据匹配的营销任务分配给该用户,可以实现面向用户的个性化营销;第三方面,在用户执行了营销任务中的行为履约任务,并且领用了营销任务中的行为履约奖励后,可以基于与该用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新该用户的用户特征数据,使得后续可以基于该用户的更新后的用户特征数据,为该用户分配相匹配的营销任务,由此可以引入用户数据反馈,从而可以提升营销效果。
示例性介质
在介绍了本发明示例性实施方式的方法之后,接下来,参考图7对本发明示例性实施方式的、用于营销的介质进行说明。
本示例性实施方式中,可以通过程序产品实现上述方法,如可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在设备,例如个人电脑上运行。然而,本发明的程序产品不限于此,在本文件中,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。
该程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。
可读存储介质例如可以为但不限于电、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。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。
可读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,其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、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。
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、有线、光缆、RE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的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,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设备上执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
示例性装置
在介绍了本发明示例性实施方式的介质之后,接下来,参考图8对本发明示例性实施方式的、用于营销的装置进行说明。
下述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体参见上述方法中的对应步骤的实现过程,在此不再赘述。对于装置实施例而言,其基本对应于方法实施例,因此相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
参考图8,图8示意性地示出了根据本发明实施方式的一种营销装置。
上述营销装置可以应用于营销平台;所述装置包括:
获取模块801,用于响应于目标用户针对营销活动的触发操作,获取所述目标用户的用户特征数据;
第一确定模块802,用于基于所述目标用户的用户特征数据,从与所述营销平台对应的营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务;其中,所述营销任务包括行为履约任务和行为履约奖励;
分配模块803,用于将所述营销任务分配给所述目标用户,以使所述目标用户执行所述行为履约任务,并在所述目标用户执行完所述行为履约任务后,向所述目标用户发放所述行为履约奖励,以使所述目标用户领用所述行为履约奖励;
更新模块804,用于基于与所述目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新所述目标用户的用户特征数据。
可选的,所述行为履约任务包括标准化行为与履约限制规则的对应关系;其中,所述履约限制规则用于限制完成履约的标准化行为;
通过以下方式确定所述目标用户是否执行完所述行为履约任务:
基于预设的标准化行为格式,将所述目标用户的用户行为转化为标准化行为;
基于所述行为履约任务中的所述对应关系,确定转化成的所述标准化行为是否符合与其对应的履约限制规则;
如果是,确定所述目标用户执行完所述行为履约任务。
可选的,所述行为履约任务包括多个子任务;其中,所述多个子任务之间的关系,包括以下示出的一种或多种:父子集成关系、互斥关系、共生关系、串行关系、并行关系;
所述行为履约奖励,包括:实体资源奖励;和/或,虚拟资源奖励。
可选的,所述目标用户针对营销活动的触发操作,包括:所述目标用户针对面向用户输出的与营销活动相关的页面中的交互控件的触发操作。
可选的,所述装置还包括:
第二确定模块805,用于基于与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的任务执行结果和奖励领用结果,确定低效营销任务;其中,所述低效营销任务,包括以下示出的一种或多种:投入产出比小于预设的第一阈值的营销任务;用户参与度小于预设的第二阈值的营销任务;任务完成度小于预设的第三阈值的营销任务;
报警模块806,用于面向与所述营销活动对应的运营方输出与所述低效营销任务对应的报警通知。
可选的,所述营销平台对应于多个营销任务候选池;所述多个营销任务候选池中不同的营销任务候选池对应于不同的营销目标;
所述第一确定模块802具体用于:
基于与所述营销活动对应的营销目标,从与所述营销平台对应的多个营销任务候选池中,确定出与所述营销活动对应的营销任务候选池;
基于所述目标用户的用户特征数据,从与所述营销活动对应的营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务。
可选的,所述营销任务候选池中的各个营销任务被标注了与其对应的权重;所述权重与所述目标用户对应的历史任务执行结果相关联;所述历史任务执行结果包括历史任务完成度;
所述第一确定模块802具体用于:
基于所述目标用户的用户特征数据,以及与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的权重,从所述营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务。
可选的,所述第一确定模块802具体用于:
将所述目标用户的用户特征数据包含的全数据输入训练完成的第一机器学习模型,以使所述第一机器学习模型预测所述目标用户的用户特征数据与所述营销任务候选池中的各个营销任务的第一匹配度;其中,所述第一机器学习模型基于与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的用户特征数据的全数据样本训练得到;
确定所述第一匹配度最高的预设数量的候选营销任务;
基于与各个候选营销任务对应的权重,对与各个候选营销任务对应的所述第一匹配度进行加权处理,并基于加权后的所述第一匹配度,从所述候选营销任务中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务。
可选的,所述第一确定模块802还用于:
将所述目标用户的用户特征数据包含的局部数据输入训练完成的第二机器学习模型,以使所述第二机器学习模型预测所述目标用户的用户特征数据与各个候选营销任务的第二匹配度;其中,所述第二机器学习模型基于与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的用户特征数据的局部数据样本训练得到;
计算与各个候选营销任务对应的所述第一匹配度和所述第二匹配度的加权和;
所述第一确定模块802具体用于:
基于与各个候选营销任务对应的权重,对与各个候选营销任务对应的所述加权和进行进一步加权处理,并基于加权后的所述加权和,从所述候选营销任务中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务。
可选的,所述目标用户的用户特征数据包含的局部数据,包括:所述目标用户的用户特征数据包含的全数据中,与所述目标用户近期执行的营销任务相关的用户特征数据;
与营销任务对应的用户特征数据的局部数据样本,包括:与所述营销任务对应的用户特征数据的全数据样本中,与所述营销任务相关的用户特征数据的数据样本。
可选的,所述用户特征数据,包括:历史任务行为;历史任务特征;历史奖励特征;用户营销特征;和/或,用户基本画像。
示例性计算设备
在介绍了本发明示例性实施方式的方法、介质和装置之后,接下来,参考图9对本发明示例性实施方式的、用于营销的计算设备进行说明。
图9显示的计算设备900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9所示,计算设备900以通用计算设备的形式表现。计算设备900的组件可以包括但不限于:上述至少一个处理单元901、上述至少一个存储单元902,连接不同系统组件(包括处理单元901和存储单元902)的总线903。
总线903包括数据总线、控制总线和地址总线。
存储单元902可以包括易失性存储器形式的可读介质,例如随机存取存储器(RAM)9021和/或高速缓存存储器9022,可以进一步包括非易失性存储器形式的可读介质,例如只读存储器(ROM)9023。
存储单元902还可以包括具有一组(至少一个)程序模块9024的程序/实用工具9025,这样的程序模块9024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。
计算设备900也可以与一个或多个外部设备904(例如键盘、指向设备等)通信。
这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口905进行。并且,计算设备900还可以通过网络适配器906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9所示,网络适配器906通过总线903与计算设备900的其它模块通信。应当理解,尽管图中未示出,可以结合计算设备900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。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了营销装置的若干单元/模块或子单元/模块,但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上,根据本发明的实施方式,上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之,上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
此外,尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作,或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理,但是应该理解,本发明并不限于所公开的具体实施方式,对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益,这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。
Claims (10)
1.一种营销方法,应用于营销平台;所述方法包括:
响应于目标用户针对营销活动的触发操作,获取所述目标用户的用户特征数据;
基于所述目标用户的用户特征数据,从与所述营销平台对应的营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务;其中,所述营销任务包括行为履约任务和行为履约奖励;
将所述营销任务分配给所述目标用户,以使所述目标用户执行所述行为履约任务,并在所述目标用户执行完所述行为履约任务后,向所述目标用户发放所述行为履约奖励,以使所述目标用户领用所述行为履约奖励;
基于与所述目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新所述目标用户的用户特征数据。
2.根据权利要求1所述的方法,所述行为履约任务包括标准化行为与履约限制规则的对应关系;其中,所述履约限制规则用于限制完成履约的标准化行为;
通过以下方式确定所述目标用户是否执行完所述行为履约任务:
基于预设的标准化行为格式,将所述目标用户的用户行为转化为标准化行为;
基于所述行为履约任务中的所述对应关系,确定转化成的所述标准化行为是否符合与其对应的履约限制规则;
如果是,确定所述目标用户执行完所述行为履约任务。
3.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
基于与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的任务执行结果和奖励领用结果,确定低效营销任务;其中,所述低效营销任务,包括以下示出的一种或多种:投入产出比小于预设的第一阈值的营销任务;用户参与度小于预设的第二阈值的营销任务;任务完成度小于预设的第三阈值的营销任务;
面向与所述营销活动对应的运营方输出与所述低效营销任务对应的报警通知。
4.根据权利要求1所述的方法,所述营销任务候选池中的各个营销任务被标注了与其对应的权重;所述权重与所述目标用户对应的历史任务执行结果相关联;所述历史任务执行结果包括历史任务完成度;
所述基于所述目标用户的用户特征数据,从与所述营销平台对应的营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务,包括:
基于所述目标用户的用户特征数据,以及与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的权重,从所述营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务。
5.根据权利要求4所述的方法,所述基于所述目标用户的用户特征数据,以及与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的权重,从所述营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务,包括:
将所述目标用户的用户特征数据包含的全数据输入训练完成的第一机器学习模型,以使所述第一机器学习模型预测所述目标用户的用户特征数据与所述营销任务候选池中的各个营销任务的第一匹配度;其中,所述第一机器学习模型基于与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的用户特征数据的全数据样本训练得到;
确定所述第一匹配度最高的预设数量的候选营销任务;
基于与各个候选营销任务对应的权重,对与各个候选营销任务对应的所述第一匹配度进行加权处理,并基于加权后的所述第一匹配度,从所述候选营销任务中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务。
6.根据权利要求5所述的方法,所述方法还包括:
将所述目标用户的用户特征数据包含的局部数据输入训练完成的第二机器学习模型,以使所述第二机器学习模型预测所述目标用户的用户特征数据与各个候选营销任务的第二匹配度;其中,所述第二机器学习模型基于与所述营销任务候选池中的各个营销任务对应的用户特征数据的局部数据样本训练得到;
计算与各个候选营销任务对应的所述第一匹配度和所述第二匹配度的加权和;
所述基于与各个候选营销任务对应的权重,对与各个候选营销任务对应的所述第一匹配度进行加权处理,并基于加权后的所述第一匹配度,从所述候选营销任务中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务,包括:
基于与各个候选营销任务对应的权重,对与各个候选营销任务对应的所述加权和进行进一步加权处理,并基于加权后的所述加权和,从所述候选营销任务中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务。
7.根据权利要求6所述的方法,所述目标用户的用户特征数据包含的局部数据,包括:所述目标用户的用户特征数据包含的全数据中,与所述目标用户近期执行的营销任务相关的用户特征数据;
与营销任务对应的用户特征数据的局部数据样本,包括:与所述营销任务对应的用户特征数据的全数据样本中,与所述营销任务相关的用户特征数据的数据样本。
8.一种营销装置,应用于营销平台;所述装置包括:
获取模块,用于响应于目标用户针对营销活动的触发操作,获取所述目标用户的用户特征数据;
第一确定模块,用于基于所述目标用户的用户特征数据,从与所述营销平台对应的营销任务候选池中确定出与所述用户特征数据匹配的营销任务;其中,所述营销任务包括行为履约任务和行为履约奖励;
分配模块,用于将所述营销任务分配给所述目标用户,以使所述目标用户执行所述行为履约任务,并在所述目标用户执行完所述行为履约任务后,向所述目标用户发放所述行为履约奖励,以使所述目标用户领用所述行为履约奖励;
更新模块,用于基于与所述目标用户对应的任务执行结果和奖励领用结果,更新所述目标用户的用户特征数据。
9.一种介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行程序的存储器;
其中,所述处理器通过运行所述可执行程序以实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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