[发明专利]用户行为的预测方法及装置、存储介质、计算机设备

说明书

本申请公开了一种用户行为的预测方法及装置、存储介质、计算机设备。其中方法包括：获取用户的基本信息、订单信息以及行为信息；根据订单信息、行为信息以及行为标签规则，为用户标记对应的行为标签；根据基本信息、订单信息以及行为信息，建立与行为标签对应的训练集；利用训练集，训练与行为标签对应的用户行为预测模型；应用用户行为预测模型，对待预测用户的相应的行为进行预测。与现有技术中只能依靠人工经验的用户行为预测方式相比，本申请综合分析历史用户的基本信息、订单信息以及行为信息建立训练集，训练预测模型从而预测用户行为，预测的准确性和效率显著提高，并节省了人力成本。

技术领域

本申请涉及行为预测技术领域，尤其是涉及到一种用户行为的预测方法及装置、存储介质、计算机设备。

背景技术

在传统的销售模式中，为了保证服务质量，通常由企业的销售、市场、客户支持人员与客户进行一对一沟通，针对客户的不同情况，工作人员可以对客户的购买意向等行为进行预测，为客户提供高质量的个性化服务，从而留住老客户、吸引新客户。

但是，这种传统的销售模式中，销售等人员往往根据客户过去的购买情况以及客户的基本属性信息，结合自身的经验对客户的下一步行为，如追加购买、流失、投诉等进行预测。但是这种方法过分依赖销售等人员的长期经验来判断，主观性太强，并且对客户行为预测往往需要参考大量的客户购买数据(如客户购买产品的种类、购买次数、购买渠道等等)、客户行为数据(如客户浏览企业平台产品的次数、与企业微博等社交平台的互动情况等等)以及客户的基本属性信息(如客户的年龄、性别、收入情况、居住地等等)，因此，单纯依赖销售等人员的主观判断不仅准确率难以保证，效率也难以保证。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种用户行为的预测方法及装置、存储介质、计算机设备，建立用户行为预测模型，利用预测模型对用户的行为进行预测，提高了预测准确性和效率。

根据本申请的一个方面，提供了一种用户行为的预测方法，其特征在于，包括：

获取用户的基本信息、订单信息以及行为信息；

根据所述订单信息、所述行为信息以及行为标签规则，为所述用户标记对应的行为标签；

根据与所述行为标签对应的用户的所述基本信息、所述订单信息以及所述行为信息，建立与所述行为标签对应的训练集；

利用所述训练集，训练与所述行为标签对应的用户行为预测模型；

应用所述用户行为预测模型，对待预测用户的相应的行为进行预测。

根据本申请的另一方面，提供了一种用户行为的预测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取用户的基本信息、订单信息以及行为信息；

标记单元，用于根据所述订单信息、所述行为信息以及行为标签规则，为所述用户标记对应的行为标签；

训练集建立单元，用于根据与所述行为标签对应的用户的所述基本信息、所述订单信息以及所述行为信息，建立与所述行为标签对应的训练集；

模型训练单元，用于利用所述训练集，训练与所述行为标签对应的用户行为预测模型；

预测单元，用于应用所述用户行为预测模型，对待预测用户的相应的行为进行预测。

依据本申请又一个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述用户行为的预测方法。

依据本申请再一个方面，提供了一种计算机设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质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上述用户行为的预测方法。