[发明专利]一种关键意见消费者挖掘方法、装置、设备以及介质

说明书

本发明公开了一种关键意见消费者挖掘方法、装置、设备以及介质，根据已确定的关键意见消费者KOC和非KOC确定在活动领域、社群领域以及消费领域中的第一预设数量目标特征、对应各目标特征的特征值和目标样本空间；将确定的KOC和确定的非KOC的目标特征和特征值作为训练集，训练得到KOC分类器；获取未标注用户，得到未标注用户在目标样本空间的特征向量,将未标注用户分组；使用当前的KOC分类器对分组中未标注的一组进行分类标注，判断标注结果准确率是否达到预设准确率阈值，如果是则确定当前KOC分类器为最终分类器，否则使用标注结果补充训练集，训练得到更新后的KOC分类器，循环训练直到标注结果达到准确率标准，可以高效准确地进行关键意见消费者的挖掘。

技术领域

本发明涉及营销领域，特别是涉及一种关键意见消费者挖掘方法、装置、设备以及介质。

背景技术

关键意见消费者(Key Opinion Consumer，KOC)一般是指可以影响自己的朋友、家人或粉丝，使其产生消费行为的消费者。

高价值的KOC可以将曝光实现高转化，给品牌带来很大的收益，所以挖掘高价值KOC对品牌运营十分重要。但是传统运营中评估KOC时，识别KOC主要依靠运营人员的经验，识别的效率和准确性都难以保证。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种关键意见消费者挖掘方法、装置、设备以及介质，可以高效准确地进行关键意见消费者的挖掘。

为实现上述目的，本发明提供了一种关键意见消费者挖掘方法，包括：

步骤A：根据已确定的关键意见消费者KOC和已确定的非KOC确定在活动领域、社群领域以及消费领域中的第一预设数量的目标特征、对应各所述目标特征的特征值和目标样本空间；

步骤B：将所述确定的KOC和所述已确定的非KOC的所述目标特征和所述特征值作为训练集，训练得到KOC分类器；

步骤C：获取第二预设数量的未标注用户，得到所述未标注用户在所述目标样本空间的特征向量,将所述第二预设数量的未标注用户分为第三预设数量的分组；

步骤D：使用当前的所述KOC分类器对所述第三预设数量的分组中未标注的一组进行分类标注，得到标注结果；

步骤E：判断所述标注结果准确率是否达到预设准确率阈值，如果否则进入步骤F，如果是则确定当前所述KOC分类器为最终分类器；

步骤F：使用所述标注结果补充所述训练集，训练得到更新后的KOC分类器，进入步骤G；

步骤G：判断所述第三预设数量的分组中是否存在未标注的组，如果是，则进入步骤D。

优选地，所述第一预设数量的目标特征包括：

所述活动领域的文宣活动参与频次、卡券活动参与频次、活动分享频率以及活动传播影响力，所述社群领域的活动类社群发言量、日常话题社群发言量、引荐新KOC数以及客服互动会话量，所述消费领域的购买量以及末次购买间隔。

优选地，所述确定当前所述KOC分类器为最终分类器之后还包括：

使用所述最终分类器对未标注用户进行标注，确定目标KOC。

优选地，所述判断所述标注结果准确率是否达到预设准确率阈值前还包括：

根据所述标注结果计算真正例率和假正例率，根据所述真正例率和所述假正例率计算所述标注结果准确率。

优选地，所述预设准确率阈值大于0.7。

本发明还提供了一种关键意见消费者挖掘装置，包括：