营销策略确定方法、装置及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种营销策略确定方法、装置及计算机存储介质，涉及网络营销技术领域，解决了无法使用户为网约车平台带来最大化收益的技术问题。该营销策略确定方法包括：获取目标用户的目标状态信息；根据所述目标状态信息预测在不同营销策略下所述目标用户的累计平台收益；根据所述累计平台收益确定在预设投入成本下所述目标用户带来的最大平台收益，并基于所述最大平台收益确定向所述目标用户发放的营销策略。的营销策略。的营销策略。

【技术实现步骤摘要】
营销策略确定方法、装置及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及网络营销
，尤其涉及一种营销策略确定方法、装置及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]目前，通过网约车出行已经成为人们常用的出行方式之一。为了防止客户流失，网约车平台通常会采用一些营销手段来达到拉新、促活、防流失、流失挽回的目的。
[0003]现有技术中，网约车平台通常是根据用户所处的生命周期确定不同的营销手段，然后，用户生命周期是根据人工经验人为设计的，无法使用户为网约车平台带来最大化收益。
[0004]因此，本领域的技术人员致力于开发一种可以使用户为网约车平台带来最大化收益的营销策略确定方法、装置及计算机存储介质。

技术实现思路

[0005]有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是：如何通过营销策略使用户为网约车平台带来最大化收益。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种营销策略确定方法，该营销策略确定方法包括：获取目标用户的目标状态信息；根据所述目标状态信息预测在不同营销策略下所述目标用户的累计平台收益；根据所述累计平台收益确定在预设投入成本下所述目标用户带来的最大平台收益，并基于所述最大平台收益确定向所述目标用户发放的营销策略。
[0008]本专利技术实施例中，由于可以根据目标用户在不同营销策略下的累计平台收益确定在预设投入成本下该目标用户带来的最大平台收益，因此可以基于最大平台收益确定向该目标用户发放的营销策略，从而可以保证在预设投入成本下实现最大化的平台收益。
[0009]在本专利技术的较佳实施方式中，所述根据所述目标状态信息预测在不同营销策略下所述目标用户的累计平台收益，包括：将所述目标状态信息输入第一预测模型得到所述目标用户的累计平台收益。
[0010]在本专利技术的较佳实施方式中，所述将所述目标状态信息输入第一预测模型得到所述目标用户的累计平台收益，包括：将所述目标状态信息输入所述第一预测模型得到所述目标用户在M个营销策略下的M个累计平台收益；在选择概率大于第一阈值的情况下，从所述M个累计平台收益中选择收益值最大的累计平台收益作为所述第一预测模型的输出值；在选择概率不大于所述第一阈值的情况下，从所述M个累计平台收益中随机选择一个累计平台收益作为所述第一预测模型的输出值，其中，所述选择概率为随机生成的概率值，用于确定从所述M个累计平台收益中选择一个累计平台收益的方式，M为大于0的整数。
[0011]在本专利技术的较佳实施方式中，所述第一预测模型包括第一网络模型；所述将所述目标状态信息输入第一预测模型得到所述目标用户的累计平台收益之前，所述方法还包
括：获取第一状态信息；将所述第一状态信息输入所述第一网络模型，以确定训练样本；在所述训练样本的数据量大于第二阈值的情况下，基于所述训练样本对所述第一网络模型进行模型训练，直至达到预设训练轮数；其中，所述训练样本包括所述第一状态信息、所述第一状态信息对应的营销策略、所述第一状态信息对应的平台反馈信息以及第二状态信息，所述第二状态信息为根据所述第一状态信息发放营销策略后更新的状态信息。
[0012]在本专利技术的较佳实施方式中，所述第一预测模型还包括第二网络模型；所述基于所述训练样本对所述第一网络模型进行模型训练，包括：将所述第一状态信息输入所述第一网络模型得到第一平台收益；将所述第二状态信息输入所述第二网络模型得到第二平台收益；根据所述第二平台收益、所述第二状态信息对应的营销策略和所述第二状态信息对应的平台反馈信息确定第三平台收益；将所述第一平台收益更新为所述第三平台收益，并基于所述第一状态信息和所述第三平台收益对所述第一网络模型进行模型训练。
[0013]在本专利技术的较佳实施方式中，所述基于所述训练样本对所述第一网络模型进行模型训练之后，所述方法还包括：在满足预设条件的情况下，将所述第二网络模型的模型参数复制为所述第一网络模型的模型参数；所述预设条件包括以下任一项：达到预设时间和达到预设训练轮数。
[0014]在本专利技术的较佳实施方式中，所述根据所述目标状态信息预测在不同营销策略下所述目标用户的累计平台收益之后，所述方法还包括：将所述目标状态信息和营销策略输入第二预测模型预测所述目标用户在不同营销策略下的完单概率；所述根据所述累计平台收益确定在预设投入成本下所述目标用户带来的最大平台收益，包括：根据所述累计平台收益和所述完单概率确定在预设投入成本下所述目标用户带来的最大平台收益。
[0015]在本专利技术的较佳实施方式中，所述根据所述累计平台收益和所述完单概率确定在预设投入成本下所述目标用户带来的最大平台收益，包括：通过营销模型确定在预设投入成本下所述目标用户带来的最大平台收益；所述营销模型满足以下条件：模型满足以下条件：x
ij
＝0或1；其中，N为总人数，M为总的营销策略数量，x
ij
表示对第i个人发放第j种营销策略，C为所述预设投入成本，coupon
ij
为营销策略的投入成本，prob
ij
为所述完单概率。
[0016]在本专利技术的较佳实施方式中，所述目标状态信息包括以下至少一项：用户历史行为信息、用户人口属性信息以及用户未来价值信息；所述营销策略包括以下至少一项：发放代金券、发送推送消息和空动作；所述平台反馈信息为在不同营销策略下根据完单与否确定的奖励信息。
[0017]第二方面，本专利技术提供了一种营销策略确定装置，包括：获取单元、预测单元和策略发放单元；所述获取单元，用于获取目标用户的目标状态信息；所述预测单元，用于根据所述目标状态信息预测在不同营销策略下所述目标用户的累计平台收益；所述策略发放单元，用于根据所述累计平台收益确定在预设投入成本下所述目标用户带来的最大平台收益，并基于所述最大平台收益确定向所述目标用户发放的营销策略。
[0018]在本专利技术的较佳实施方式中，上述预测单元具体用于：将所述目标状态信息输入
第一预测模型得到所述目标用户的累计平台收益。
[0019]在本专利技术的较佳实施方式中，上述预测单元具体用于：将所述目标状态信息输入所述第一预测模型得到所述目标用户在M个营销策略下的M个累计平台收益；在选择概率大于第一阈值的情况下，从所述M个累计平台收益中选择收益值最大的累计平台收益作为所述第一预测模型的输出值；在选择概率不大于所述第一阈值的情况下，从所述M个累计平台收益中随机选择一个累计平台收益作为所述第一预测模型的输出值，其中，所述选择概率为随机生成的概率值，用于确定从所述M个累计平台收益中选择一个累计平台收益的方式，M为大于0的整数。
[0020]在本专利技术的较佳实施方式中，所述第一预测模型包括第一网络模型；所述获取单元，还用于获取第一状态信息；所述预测单元，还用于将所述第一状态信息输入所述第一网络模型，以确定训练样本；在所述训练样本的数据量大于第二阈值的情况下，基于所述训练样本对所述第一网络模型进行模型训练，直至达到预设训练轮数；其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种营销策略确定方法，其特征在于，包括：获取目标用户的目标状态信息；根据所述目标状态信息预测在不同营销策略下所述目标用户的累计平台收益；根据所述累计平台收益确定在预设投入成本下所述目标用户带来的最大平台收益，并基于所述最大平台收益确定向所述目标用户发放的营销策略。2.如权利要求1所述的营销策略确定方法，其特征在于，所述根据所述目标状态信息预测在不同营销策略下所述目标用户的累计平台收益，包括：将所述目标状态信息输入第一预测模型得到所述目标用户的累计平台收益。3.如权利要求2所述的营销策略确定方法，其特征在于，所述将所述目标状态信息输入第一预测模型得到所述目标用户的累计平台收益，包括：将所述目标状态信息输入所述第一预测模型得到所述目标用户在M个营销策略下的M个累计平台收益；在选择概率大于第一阈值的情况下，从所述M个累计平台收益中选择收益值最大的累计平台收益作为所述第一预测模型的输出值；在选择概率不大于所述第一阈值的情况下，从所述M个累计平台收益中随机选择一个累计平台收益作为所述第一预测模型的输出值；其中，所述选择概率为随机生成的概率值，用于确定从所述M个累计平台收益中选择一个累计平台收益的方式，M为大于0的整数。4.如权利要求3所述的营销策略确定方法，其特征在于，所述第一预测模型包括第一网络模型；所述将所述目标状态信息输入第一预测模型得到所述目标用户的累计平台收益之前，所述方法还包括：获取第一状态信息；将所述第一状态信息输入所述第一网络模型，以确定训练样本；在所述训练样本的数据量大于第二阈值的情况下，基于所述训练样本对所述第一网络模型进行模型训练，直至达到预设训练轮数；其中，所述训练样本包括所述第一状态信息、所述第一状态信息对应的营销策略、所述第一状态信息对应的平台反馈信息以及第二状态信息，所述第二状态信息为根据所述第一状态信息发放营销策略后更新的状态信息。5.如权利要求4所述的营销策略确定方法，其特征在于，所述第一预测模型还包括第二网络模型；所述基于所述训练样本对所述第一网络模型进行模型训练，包括：将所述第一状态信息输入所述第一网络模型得到第一平台收益；将所述第二状态信息输入所述第二网络模型得到第二平台收益；根据所述第二平台收益、所述第二状态信息对应的营销策略和所述第二状态信息对应的平台反馈信息确定第三平台收益；将所述第一平台收益更新为所述第三平台收益，并基于所述第一状态信息和所述第三平台收益对所述第一网络模型进行模型训练。6.如权利要求5所述的营销策略确定方法，其特征在于，所述基于所述训练样本对所述第一网络模型进行模型训练之后，所述方法还包括：在满足预设条件的情况下，将所述第二网络模型的模型参数复制为所述第一网络模型
的模型参...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，陈瑜庆，黄磊，
申请(专利权)人：上海钧正网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：