[发明专利]消息推送方法、装置、存储介质及设备

说明书

本申请公开了一种消息推送方法、装置、存储介质及设备，属于互联网技术领域。所述方法包括：预测流失用户并获取预测出的每个流失用户的M种偏好产品，M为正整数；对于预测出的每个流失用户，获取所述流失用户的M种偏好产品当前的价格信息以及优惠券信息，所述价格信息指示了产品的单位交换价值，所述优惠券信息用于降低产品价格；根据所述流失用户的M种偏好产品当前的价格信息以及优惠券信息，确定所述流失用户的M种偏好产品最终的价格信息；向所述流失用户发送推送消息，所述推送消息中包括所述流失用户的M种偏好产品的名称信息和最终的价格信息。本申请能够对流失用户进行个性化消息推送，可以有效地挽回流失用户。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种消息推送方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，电子商务步入了蓬勃发展的时代，比如时下涌现出了众多的电商平台，而电商平台的兴起使得网络购物在人群中越来越普及，已经逐渐发展成为一种非常重要的购物方式。

然而，目前对于电商平台来讲，一个不得不面对的问题便是用户流失，比如受限于同行竞争、商品质量或价格等因素，电商平台可能会出现用户流失现象，这无疑会对电商平台产生巨大影响。因此，很有必要针对疑似流失用户(以下称为流失用户)提出一些有效的挽救措施，以召回流失用户。为此，如何对流失用户进行消息推送，便成为了本领域技术人员极具挑战又必须完成的一项工作。

发明内容

本申请实施例提供了一种消息推送方法、装置、存储介质及设备，该种方法能够对流失用户进行个性化消息推送，可以有效地挽回流失用户。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种消息推送方法，所述方法包括：

预测流失用户并获取预测出的每个流失用户的M种偏好产品，M为正整数；

对于预测出的每个流失用户，获取所述流失用户的M种偏好产品当前的价格信息以及优惠券信息，所述价格信息指示了产品的单位交换价值，所述优惠券信息用于降低产品价格；

根据所述流失用户的M种偏好产品当前的价格信息以及优惠券信息，确定所述流失用户的M种偏好产品最终的价格信息；

向所述流失用户发送推送消息，所述推送消息中包括所述流失用户的M种偏好产品的名称信息和最终的价格信息。

在一种可能的实现方式中，所述预测流失用户，包括：

确定第一时长内未卸载目标应用程序的已注册用户；

基于训练好的预测模型在所述已注册用户中预测流失用户。

其中，所述预测模型的训练过程包括：

确定用于模型训练的流失用户样本和未流失用户样本；

获取所述流失用户样本的用户基础数据和用户行为数据，以及获取所述未流失用户样本的用户基础数据和用户行为数据；

对获取到的用户基础数据和所述用户行为数据进行特征提取；

在将提取到的用户基础特征和用户行为特征处理为同一量纲后，将处理后的用户特征输入二分类模型中进行模型训练，得到所述预测模型。

在一种可能的实现方式中，所述确定流失用户样本和未流失用户样本，包括：

对于任意一个已注册用户，若所述已注册用户在所述第一时长内未登录所述目标应用程序且已卸载所述目标应用程序，则将所述已注册用户确定为所述流失用户样本；或，

若所述已注册用户当前未卸载所述目标应用程序且在第二时长内登录过所述目标应用程序，则将所述已注册用户确定为所述未流失用户样本。

在一种可能的实现方式中，所述获取预测出的每个流失用户的M种偏好产品，包括：