基于包厢画像的推荐方法及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种基于包厢画像的推荐方法及计算机可读存储介质，方法包括：采集包厢画像信息，所述包厢画像信息包括场所特征信息、时间特征信息、用户特征信息、消费特征信息和行为特征信息中的至少两种；根据包厢的包厢画像信息，确定包厢场景；向所述包厢推送所述包厢场景对应的推荐信息。本发明专利技术可以智能识别封闭的包厢的聚会场景，精准地进行全方位的千包千面营销。包千面营销。包千面营销。

【技术实现步骤摘要】
基于包厢画像的推荐方法及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及大数据分析
，尤其涉及一种基于包厢画像的推荐方法及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]营销，指企业发现或发掘准消费者需求，让消费者了解该产品进而购买该产品的过程。通过进行营销，有利于企业进行生产经营。
[0003]目前，对于视听场所，如在封闭的KTV包厢中，场所方无法得知包厢内具体是在举行什么主题的聚会，因此无法开展精准的营销。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于包厢画像的推荐方法及计算机可读存储介质，可实现千包千面的精准营销。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于包厢画像的推荐方法，包括：
[0006]采集包厢画像信息，所述包厢画像信息包括场所特征信息、时间特征信息、用户特征信息、消费特征信息和行为特征信息中的至少两种；
[0007]根据包厢的包厢画像信息，确定包厢场景；
[0008]向所述包厢推送所述包厢场景对应的推荐信息。
[0009]本专利技术还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
[0010]本专利技术的有益效果在于：通过对包厢的相关信息以及包厢内的用户的相关行为进行实时大数据运算分析，得到包厢画像，从而确定出包厢聚会场景，然后精准地推送场景相关的推荐信息，实现千包千面的精准营销。本专利技术可以智能识别封闭的包厢的聚会场景，精准地进行全方位的千包千面营销。
附图说明
[0011]图1为本专利技术实施例一的一种基于包厢画像的推荐方法的流程图；
[0012]图2为本专利技术实施例一中步骤S2的流程图。
具体实施方式
[0013]为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
[0014]请参阅图1，一种基于包厢画像的推荐方法，包括：
[0015]采集包厢画像信息，所述包厢画像信息包括场所特征信息、时间特征信息、用户特征信息、消费特征信息和行为特征信息中的至少两种；
[0016]根据包厢的包厢画像信息，确定包厢场景；
[0017]向所述包厢推送所述包厢场景对应的推荐信息。
[0018]从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：可以智能识别封闭的包厢的聚会场景，精准地进行推荐营销方法，进而实现全方位的千包千面营销。
[0019]进一步地，所述场所特征信息包括包厢特征信息，所述包厢特征信息包括场所类型、包厢规模和商圈类型；
[0020]所述时间特征信息包括聚会进程和开包时段；
[0021]所述用户特征信息包括用户基础特征信息和包厢绑定信息，所述用户基础特征信息包括用户年龄层，所述包厢绑定信息包括包厢绑定状态；
[0022]所述消费特征信息包括消费能力信息和消费渠道信息，所述消费能力信息包括线上消费金额、线下消费金额和酒水消费金额，所述消费渠道信息包括线上消费内容、线上消费套餐、线下消费内容；
[0023]所述行为特征信息包括点歌行为信息，所述点歌行为信息包括点歌类型。
[0024]由上述描述可知，基于包厢的相关信息以及包厢内的用户的相关行为信息，实现包厢画像的分析，用于后续进行包厢场景的判断。
[0025]进一步地，所述根据包厢的包厢画像信息，确定包厢场景具体为：
[0026]根据包厢的包厢画像信息，在预设的时间点确定包厢场景。
[0027]进一步地，所述根据包厢的包厢画像信息，在预设的时间点确定包厢场景具体为：
[0028]根据聚会进程或预设的时间周期，判断是否到达预设的时间点；
[0029]若是，则根据包厢绑定信息，判断是否有用户绑定包厢；
[0030]若有用户绑定，且存在线上消费套餐的购买记录，则根据购买的线上消费套餐，确定包厢场景；
[0031]若有用户绑定，且不存在线上消费套餐的购买记录，则根据消费能力信息、开包时段、用户年龄层和包厢特征信息，确定包厢场景；
[0032]若无用户绑定，则根据包厢特征信息，确定包厢场景。
[0033]进一步地，所述根据包厢绑定信息，判断是否有用户绑定包厢之后，进一步包括：
[0034]若有用户绑定，则根据点歌行为信息或线上消费套餐的浏览记录，确定包厢场景。
[0035]由上述描述可知，若有用户绑定包厢，则根据用户的交互行为来确定包厢场景，若无用户绑定包厢，则通过包厢特征以及行业特性，初步预估包厢场景。
[0036]进一步地，所述包厢场景包括生日聚会、同学聚会和商务聚会；
[0037]所述根据消费能力信息、开包时段、用户年龄层和包厢特征信息，确定包厢场景具体为：
[0038]若一包厢的酒水消费金额在预设的第一金额阈值和第二金额阈值之间，开包时段为预设的黄金场对应的时段，线上消费金额和线下消费金额的总和在预设的第一消费范围内，用户年龄层小于预设的第一岁数，且包厢规模为中包或大包，则判定所述一包厢的包厢场景为生日聚会；
[0039]若一包厢的酒水消费金额小于预设的第一金额阈值，用户年龄层小于预设的第二岁数，开包时段为预设的下午场、黄金场或午夜场对应的时段，线上消费金额和线下消费金额的总和在预设的第一消费范围内，且包厢规模为中包或大包，则判定所述一包厢的包厢
场景为同学聚会；
[0040]若一包厢的场所类型为预设的场所类型，酒水消费金额大于预设的第二金额阈值，开包时段为预设的下午场、黄金场或午夜场对应的时段，线上消费金额和线下消费金额的总和在预设的第二消费范围内，且包厢规模为豪华包、大包或中包，则判定所述一包厢的包厢场景为商务聚会，所述预设的场所类型为夜总会、酒吧、混合经营或量贩。
[0041]由上述描述可知，可以智能识别封闭的包厢的聚会场景。
[0042]进一步地，所述包厢场景包括生日聚会、同学聚会和商务聚会；
[0043]所述根据包厢特征信息，确定包厢场景具体为：
[0044]根据所述一包厢的包厢特征信息，获取同一时间段、同一商圈类型且同一包厢规模的其他包厢的消费渠道信息；
[0045]根据所述其他包厢的线上消费内容和线下消费内容，确定所述其他包厢使用过的线上业务和线下消费金额；
[0046]若所述其他包厢中使用过对应生日聚会的线上业务的比例超过预设的第一比例，则判定所述一包厢的包厢场景为生日聚会；
[0047]若所述其他包厢中使用过对应同学聚会的线上业务的比例超过预设的第一比例，则判定所述一包厢的包厢场景为同学聚会；
[0048]若所述其他包厢的线下消费金额均大于预设的第三金额阈值，则判定所述一包厢的包厢场景为商务聚会。
[0049]由上述描述可知，通过分析与当前包厢的包厢特征信息类似的其他包厢的线上消费内容和线下消费内容，推测当前包厢可能所处的包厢场景。
[0050]进一步地，所述推荐信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于包厢画像的推荐方法，其特征在于，包括：采集包厢画像信息，所述包厢画像信息包括场所特征信息、时间特征信息、用户特征信息、消费特征信息和行为特征信息中的至少两种；根据包厢的包厢画像信息，确定包厢场景；向所述包厢推送所述包厢场景对应的推荐信息。2.根据权利要求1所述的基于包厢画像的推荐方法，其特征在于，所述场所特征信息包括包厢特征信息，所述包厢特征信息包括场所类型、包厢规模和商圈类型；所述时间特征信息包括聚会进程和开包时段；所述用户特征信息包括用户基础特征信息和包厢绑定信息，所述用户基础特征信息包括用户年龄层，所述包厢绑定信息包括包厢绑定状态；所述消费特征信息包括消费能力信息和消费渠道信息，所述消费能力信息包括线上消费金额、线下消费金额和酒水消费金额，所述消费渠道信息包括线上消费内容、线上消费套餐、线下消费内容；所述行为特征信息包括点歌行为信息，所述点歌行为信息包括点歌类型。3.根据权利要求2所述的基于包厢画像的推荐方法，其特征在于，所述根据包厢的包厢画像信息，确定包厢场景具体为：根据包厢的包厢画像信息，在预设的时间点确定包厢场景。4.根据权利要求3所述的基于包厢画像的推荐方法，其特征在于，所述根据包厢的包厢画像信息，在预设的时间点确定包厢场景具体为：根据聚会进程或预设的时间周期，判断是否到达预设的时间点；若是，则根据包厢绑定信息，判断是否有用户绑定包厢；若有用户绑定，且存在线上消费套餐的购买记录，则根据购买的线上消费套餐，确定包厢场景；若有用户绑定，且不存在线上消费套餐的购买记录，则根据消费能力信息、开包时段、用户年龄层和包厢特征信息，确定包厢场景；若无用户绑定，则根据包厢特征信息，确定包厢场景。5.根据权利要求4所述的基于包厢画像的推荐方法，其特征在于，所述根据包厢绑定信息，判断是否有用户绑定包厢之后，进一步包括：若有用户绑定，则根据点歌行为信息或线上消费套餐的浏览记录，确定包厢场景。6.根据权利要求4所述的基于包厢画像的推荐方法，其特征在于，所述包厢场景包括生日聚会、同学聚会和商务聚会；所述根据消费能力信息、开包时段、用户年龄层和包厢特征信息，确定包厢场...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈节省，陈江煌，郑智勇，陈慧军，李中冬，刘旺，林剑宇，
申请(专利权)人：福建凯米网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：