用户价值评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用户价值评估方法及装置，该方法包括：获取待评估用户的用户信息和历史消费行为数据；基于用户信息和历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取待评估用户的用户价值。本发明专利技术提供的用户价值评估方法及装置，基于待评估用户的用户信息和历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、销售预估模型、客户生命周期价值模型和RFM模型，能对待评估用户的历史消费行为进行更深入的分析，从而能更准确、更高效的获取待评估用户的用户价值，能减少人工成本和时间成本的投入，能为个性化营销提供辅助支持，能降低用户流失率，能提高用户体验。能提高用户体验。能提高用户体验。

【技术实现步骤摘要】
用户价值评估方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种用户价值评估方法及装置。

技术介绍

[0002]随着通信技术的发展，移动通信已经成为日常生活不可或缺的一部分。
[0003]面对人们日益增长的通信需求，运营商可以通过评估用户价值，实现基于评估得到的用户价值，为用户提供不同的通信产品和/或通信服务，从而可以提升用户感知。但是，现有的用户价值评估方法难以准确的评估用户价值。因此，如何更准确的评估用户价值，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用户价值评估方法及装置，用以解决现有技术中难以准确的评估用户价值的缺陷，实现更准确的评估用户价值。
[0005]本专利技术提供一种用户价值评估方法，包括：
[0006]获取待评估用户的用户信息和历史消费行为数据；
[0007]基于所述用户信息和历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的用户价值。
[0008]根据本专利技术提供的一种用户价值评估方法，所述基于所述用户信息和历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的用户价值，包括：
[0009]基于所述用户信息和所述历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的历史消费行为分析结果、消费指标数据、用户群周期内价值以及单客周期内价值；
[0010]基于所述待评估用户的历史消费行为分析结果、消费指标数据、用户群周期内价值以及单客周期内价值，获取所述待评估用户的用户价值。
[0011]根据本专利技术提供的一种用户价值评估方法，所述基于所述用户信息和所述历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的历史消费行为分析结果、消费指标数据、用户群周期内价值以及单客周期内价值，包括：
[0012]基于所述用户信息和所述历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法，获取所述待评估用户的历史消费行为分析结果；
[0013]基于所述用户信息和所述历史消费行为数据，利用RFM模型，获取所述待评估用户的消费指标数据；
[0014]基于所述用户信息和历史消费行为数据，利用客户生命周期价值模型，获取所述待评估用户的用户群周期内价值以及单客周期内价值。
[0015]根据本专利技术提供的一种用户价值评估方法，所述基于所述待评估用户的历史消费
行为分析结果、消费指标数据、用户群周期内价值以及单客周期内价值，获取所述待评估用户的用户价值，包括：
[0016]获取均值漂移聚类算法对应的第一阈值、客户生命周期价值模型对应的第二阈值和RFM模型对应的第三阈值；
[0017]基于所述第一阈值和所述待评估用户的历史消费行为分析结果，获取所述待评估用户的第一原始用户价值，基于所述第二阈值和所述待评估用户的消费指标数据，获取所述待评估用户的第二原始用户价值，基于所述第三阈值、所述待评估用户的用户群周期内价值和单客周期内价值，获取所述待评估用户的第三原始用户价值；
[0018]基于所述待评估用户的第一原始用户价值、第二原始用户价值和第三原始用户价值，获取所述待评估用户的用户价值。
[0019]根据本专利技术提供的一种用户价值评估方法，所述获取待评估用户的用户信息和历史消费行为数据，包括：
[0020]基于运营商数据，获取所述待评估用户的用户信息和原始历史消费行为数据；
[0021]剔除所述原始历史消费行为数据中的异常数据和重复数据之后，获得所述历史消费行为数据。
[0022]根据本专利技术提供的一种用户价值评估方法，所述获取所述待评估用户的用户价值之后，还包括：
[0023]基于所述待评估用户的用户价值，确定所述待评估用户的分类结果；
[0024]基于所述分类结果，确定所述待评估用户对应的营销策略。
[0025]本专利技术还提供一种用户价值评估装置，包括：
[0026]数据获取模块，用于获取待评估用户的用户信息和历史消费行为数据；
[0027]价值评估模块，用于基于所述用户信息和历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的用户价值。
[0028]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述用户价值评估方法。
[0029]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述用户价值评估方法。
[0030]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述用户价值评估方法。
[0031]本专利技术提供的用户价值评估方法及装置，基于待评估用户的用户信息和历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、销售预估模型、客户生命周期价值模型和RFM模型，能对待评估用户的历史消费行为进行更深入的分析，从而能更准确、更高效的获取待评估用户的用户价值，能减少人工成本和时间成本的投入，能为个性化营销提供辅助支持，能降低用户流失率，能提高用户体验。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一
些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1是本专利技术提供的用户价值评估方法的流程示意图之一；
[0034]图2是本专利技术提供的用户价值评估装置的结构示意图；
[0035]图3是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0036]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0037]在专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0038]通常情况下，运营商可以基于待评估用户的用户信息和历史消费行为数据，通过专家经验和/或数理统计等方式，获取待评估用户的用户价值，进而可以基于待评估用户的用户价值，将用户分为商业用户、大客户用户、高价值用户或者中端用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户价值评估方法，其特征在于，包括：获取待评估用户的用户信息和历史消费行为数据；基于所述用户信息和历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的用户价值。2.根据权利要求1所述的用户价值评估方法，其特征在于，所述基于所述用户信息和历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的用户价值，包括：基于所述用户信息和所述历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的历史消费行为分析结果、消费指标数据、用户群周期内价值以及单客周期内价值；基于所述待评估用户的历史消费行为分析结果、消费指标数据、用户群周期内价值以及单客周期内价值，获取所述待评估用户的用户价值。3.根据权利要求2所述的用户价值评估方法，其特征在于，所述基于所述用户信息和所述历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法、客户生命周期价值模型和RFM模型，获取所述待评估用户的历史消费行为分析结果、消费指标数据、用户群周期内价值以及单客周期内价值，包括：基于所述用户信息和所述历史消费行为数据，利用均值漂移聚类算法，获取所述待评估用户的历史消费行为分析结果；基于所述用户信息和所述历史消费行为数据，利用RFM模型，获取所述待评估用户的消费指标数据；基于所述用户信息和历史消费行为数据，利用客户生命周期价值模型，获取所述待评估用户的用户群周期内价值以及单客周期内价值。4.根据权利要求2所述的用户价值评估方法，其特征在于，所述基于所述待评估用户的历史消费行为分析结果、消费指标数据、用户群周期内价值以及单客周期内价值，获取所述待评估用户的用户价值，包括：获取均值漂移聚类算法对应的第一阈值、客户生命周期价值模型对应的第二阈值和RFM模型对应的第三阈值；基于所述第一阈值和...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊飞，叶留军，
申请(专利权)人：浪潮通信信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：