一種確定用戶行為能力等級的方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及大數據應用技術，特別是涉及一種確定用戶行為能力等級的方法和裝 置。
【背景技術】
[0002] 在激烈的電商競爭環境下，電商企業通常需要對用戶的行為能力（如購買力）進 行評估，基于該評估結果，可以在資源有限的情況下為不同能力等級的用戶提供不同的營 銷策略，以便達到留住用戶并提高用戶忠誠度的目的。
[0003] 目前，提出一種利用RFM模型來對用戶的消費行為進行分類的方法。RFM模型是一 種基于客戶消費行為的細分方法，以最近一次消費時間、消費頻率和消費金額作為分類依 據，對客戶的消費行為特征進行分類。該方法適用于提供多種商品的企業，這些商品單價相 對不高，或者相互間有互補性，具有多次重復購買的必要，例如，比較適用于加油站、旅行保 險、運輸、快遞、快餐店、KTV、行動電話信用卡、證券公司等行業的用戶分類。
[0004] 上述利用RFM模型對客戶消費行為能力進行分類的方法，存在如下問題：
[0005] 1、基于三個分類指標進行分類，每個指標被分成5個等級，三個指標的組合數量 將達到125個，也就是說，會得到125個客戶群。如此多的客戶群數量，將導致不同群之間 的特征差異小，群特征不明顯，難以定位每個客戶群的消費特點，進而難以針對每個客戶群 制定準確有效的營銷策略。
[0006] 2、在實際應用中，用戶的行為能力是會發生變化的，相應的，用戶的消費行為也會 發生變化的，這樣，不同時間段的消費額度數據對確定用戶當前的行為能力的價值也不同。 而上述現有方法中沒有考慮上述數據的時間差異化，只是利用單位時期內的消費總額來確 定用戶的行為能力，因此，會存在分類結果不準確性的問題，進而會影響基于分類結果所做 的各種決策的準確度。
【發明內容】
[0007] 有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種確定用戶行為能力等級的方法和裝 置，可以確保用戶行為能力等級的準確度。
[0008] 為了達到上述目的，本發明提出的技術方案為：
[0009] 一種確定用戶行為能力的方法，包括：
[0010] 統計用戶在最近的單位統計時期內的購買行為次數，以及在同期各時間分段中的 訂單累積金額數據；
[0011] 根據所述訂單累積金額數據和預設的各時間分段的時間遺忘因子，確定所述用戶 的綜合價值；
[0012] 利用所述綜合價值、所述購買行為次數，按照預設的行為能力參數等級組合和能 力等級映射關系，確定所述用戶的行為能力等級。
[0013] 一種確定用戶行為能力的裝置，包括：
[0014] 數據統計單元，用于統計用戶在最近的單位統計時期內的購買行為次數，以及在 同期各時間分段中的訂單累積金額數據；
[0015] 綜合價值分析單元，用于根據所述訂單累積金額數據和預設的各時間分段的時間 遺忘因子，確定所述用戶的綜合價值；
[0016] 等級確定單元，用于利用所述綜合價值、所述購買行為次數，按照預設的行為能力 參數等級組合和能力等級映射關系，確定所述用戶的行為能力等級。
[0017] 綜上所述，本發明提出的確定用戶行為能力的方法和裝置，考慮時間對用戶行為 數據價值的影響，確定用戶的綜合價值，使得其可以準確反映用戶行為能力變化趨勢，從而 可以有效確保基于此所確定的行為能力等級的準確性。另外，本發明僅利用可以充分反映 用戶行為能力的兩個參數：綜合價值和購買行為次數，來確定用戶的行為能力，可以有效避 免參考參數過多所致的用戶分組過細、以至于分組特征不明顯問題，進而可以確保用戶行 為能力等級劃分的準確性。
【附圖說明】
[0018] 圖1為本發明實施例一的方法流程示意圖；
[0019] 圖2為本發明實施例一的能力映射規則示意圖；
[0020] 圖3為本發明實施例一的裝置結構示意圖。
【具體實施方式】
[0021] 為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖及具體實施例對 本發明作進一步地詳細描述。
[0022] 本發明的核心思想是：考慮到不同時間段的數據對用戶行為能力的評估貢獻大小 不同，本發明將對不同時間段的用戶行為所產生的金額數據進行加權處理，然后再將該結 果與同期的用戶行為次數組合，得到用戶的能力參數組合，最后，根據該參數組合，對照預 設的能力參數組合與能力等級的映射關系，可以確定出相應的能力等級。這樣，充分考慮了 用戶行為能力在時間上的變化，就可以確保用戶行為能力等級的準確性。
[0023] 圖1為本發明實施例一的流程示意圖，如圖1所示，該實施例實現的確定用戶行為 能力的方法主要包括：
[0024] 步驟101、統計用戶在最近的單位統計時期內的購買行為次數，以及在同期各時間 分段中的訂單累積金額數據。
[0025] 本步驟，用于統計當前待確定等級的用戶在最近一段時間（即一個單位統計時 期）內的行為情況，即購買行為次數以及該時間內各分段中的訂單累積金額，以供后續步 驟中基于這些數據來確定該用戶的用戶行為能力等級。
[0026] 這里，每個時間分段的訂單累積金額數據就是該時間分段內用戶提交的訂單金額 之和。
[0027] 需要說明的是，本步驟中，考慮到不同時間段用戶消費金額會變化，相應的與當前 行為能力關聯的密切程度會不同，即距離當前最近的消費金額與用戶當前行為能力的關聯 性越強，反映用戶當前行為能力的準確性會較高，反之，會關聯性越弱，反映用戶行為能力 的準確性會弱一些。因此，這里在統計用戶的訂單累積金額數據時，會區分單位統計時期內 的不同時間分段分別進行統計，這樣，后續步驟中確定用戶的綜合價值時可以區別不同分 段的數據進行處理，以確保綜合價值結果接近用戶的實際情況，從而提高行為能力等級結 果的準確性。
[0028] 在實際應用中，所述單位統計時期的長度以及單位統計時期內時間分段的劃分， 可由本領域技術人員根據實際需要進行確定。較佳地，可以按照距離當前最近的時間分段 比距離當前較遠的時間分段長度短一些的原則進行分段。例如，所述單位統計時期可以為 1年；分段數可以為3,此時可以將單位統計時期劃分為最近1至3個月之間、最近3至6個 月之間以及最近6至12個月之間三個分段。
[0029] 步驟102、根據所述訂單累積金額數據和預設的各時間分段的時間遺忘因子，確定 所述用戶的綜合價值。
[0030] 本步驟，用于根據用戶在最近的單位統計時期內各時間分段的訂單累積金額數 據，以及各時間分段的時間遺忘因子，來確定該用戶的綜合價值。
[0031] 較佳地，可以采用下述方法確定所述用戶的綜合價值：
[0032] 按照
，計算所述綜合價值V，其中，T為所述單位統計時期內的時間分段 數，P t為所述單位統計時期內第t個時間分段的時間遺忘因子，V t為所述用戶在所述第t 個時間分段的所述訂單累積金額數據，〇 < P t< T，
，
[0033] 這里，各時間分段的時間遺忘因子P t，用于對各時間分段的訂單累積金額數據進 行加權，以體現不同階段數據對確定當前用戶行為能力的不同價值。該值具體可由本領域 技術人員根據用戶行為的實際情況進行設置。較佳地，可以按照距離當前時間越近則時間 遺忘因子的值越大的原則進行設置，以體現用戶近期行為更具有價值的特點，消除數據飽 和現象，加強當前數據的影響，減小歷史數據的影響。
[0034] 步驟103、利用所述綜合價值、所述購買行為次數，按照預設的行為能力參數等級 組合和能力等級映射關系，確定所述用戶的行為能力等級。
[0035] 本步驟，用于根據步驟102中所確定出的綜合價值以及步驟101中所統計到的購 買行為次數的組合，通過查詢已知的行為能力參數等級組合和能力等級映射關系，確定出 用戶的行為能力等級。
[0036] 這里，由于所基于的參數僅為兩個，且在確定用戶的綜合價值時充分考慮了用戶 行為能力的變化，因此，可以確保基于此所確定出的行為能力等級與實際情況的匹配度，提 尚行為能力等級的準確性。
[0037] 較佳地，本步驟中所述行為能力參數等級組合和能力等級映射關系可以預先采用 要下述方法進行設置：
[0038] 步驟xl、將用戶在單位統計時期的綜合價值設置為預設的K個等級，其中，第k級 綜合價值與第k+Ι級綜合價值之間的等級臨界值^為λ JPC的乘積，C為當前發展一個 新用戶的成本或單個用戶的維護成本，λ k為預設的第k個乘數因子，λ k>〇, k = 1，…，K-I ; λ < λ 2〈…〈λ κ 1〇
[0039] 這里，所述乘數因子Ak可由本領域技術人員根據實際需要設置，通常可以以成本 價為基準，隨著等級的增加，A k的取值逐步增加。
[0040] 步驟X2、根據當前單位統計時期內統計到的所有用戶的購買行為次數，將所述所 有用戶劃分為N組，其中，第η組用戶的所述購買行為次數小于第n+1組用戶的所述購買行 為次數，η = 1，…，N-I。
[0041] 步驟Χ3、對于每組用戶，計算該組用戶的所述購買行為次數的平均值；根據每組 用戶的所述平均值，將用戶在單位統計時期的購買行為次數設置為N個等級；其中，第η級 購買行為次數與第n+1級購買行為次數之間的等級臨界值為第η組用戶的所述平均值。 [0042] 本步驟中，購買行為次數之間的等級臨界值是根據實際統計到的每組用戶的購買 行為次數的平均值確定的，因此可以有效確保等級臨界值的客觀性，確保等級劃分的準確 度。
[0043] 步驟x4、將每個綜合價值等級分別與每個購買行為次數等級進行組合，并按照預 設的能力映射規則，確定每個所述組合對應的能力等級。
[0044] 上述方法中，本領域技