[发明专利]一种用户流失预测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种用户流失预测方法，包括：

获取待预测用户的用户历史行为数据；

确定所述用户历史行为数据所对应的特征数据，并将所确定的特征数据提供给用户流失预测模型来确定与所述待预测用户对应的用户流失等级，

其中，所述用户流失预测模型为聚类模型，并且所述聚类模型中的每个聚类分别与唯一的用户流失等级相对应。

2.如权利要求1所述的用户流失预测方法，还包括：

从已完成预测的多个用户信息中，确定对应预设的用户流失等级的用户信息集。

3.如权利要求2所述的用户流失预测方法，其中，针对各个用户流失等级分别配置有相匹配的用户回流策略，所述方法还包括：

对所述用户信息集执行与所述预设的用户流失等级相匹配的用户回流策略。

4.如权利要求1所述的用户流失预测方法，还包括：

确定所述用户历史行为数据所对应的产品业务类型；

其中，所述将所确定的特征数据提供给用户流失预测模型来确定与所述待预测用户对应的用户流失等级包括：

将所确定的特征数据提供给与所确定的产品业务类型相对应的用户流失预测模型来确定所述待预测用户所对应的用户流失等级，其中各个用户流失预测模型分别服务于相应的产品业务类型。

5.如权利要求1所述的用户流失预测方法，其中，所述确定所述用户历史行为数据所对应的特征数据包括：

将所述用户历史行为数据中的各个数据维度的信息进行归一化处理，以确定相应的特征数据。

6.如权利要求1所述的用户流失预测方法，其中，所述用户流失预测模型的特征维度包括以下中的至少一者：用户余额信息、用户交易信息和用户登录信息。

7.如权利要求1-5任一项所述的用户流失预测方法，其中，所述用户流失预测模型是基于多个特征维度来对所述特征数据进行评价，并基于所述评价的结果来进行聚类的，所述方法还包括：

展示所述用户流失预测模型中的各个特征维度和相应的影响权重。

8.如权利要求7所述的用户流失预测方法，还包括：

获取针对所述待预测用户在完成预测后的设定时间段所产生的更新用户历史行为数据；

基于所述更新用户历史行为数据和所述待预测用户所对应的用户流失等级，校准所述用户流失预测模型中各个特征维度所分别对应的影响权重。

9.一种用户流失预测装置，包括：

历史数据获取单元，被配置为获取待预测用户的用户历史行为数据；

流失等级确定单元，被配置为确定所述用户历史行为数据所对应的特征数据，并将所确定的特征数据提供给用户流失预测模型来确定与所述待预测用户对应的用户流失等级，

其中，所述用户流失预测模型为聚类模型，并且所述聚类模型中的每个聚类分别与唯一的用户流失等级相对应。

10.如权利要求9所述的用户流失预测装置，还包括：

用户信息集确定单元，被配置为从已完成预测的多个用户信息中，确定对应预设的用户流失等级的用户信息集。

11.如权利要求10所述的用户流失预测装置，其中，针对各个用户流失等级分别配置有相匹配的用户回流策略，所述装置还包括：

回流策略确定单元，被配置为对所述用户信息集执行与所述预设的用户流失等级相匹配的用户回流策略。

12.如权利要求9所述的用户流失预测装置，还包括：

产品业务类型确定单元，被配置为确定所述用户历史行为数据所对应的产品业务类型；

其中，所述流失等级确定单元包括：

特定模型调用模块，被配置为将所确定的特征数据提供给与所确定的产品业务类型相对应的用户流失预测模型来确定所述待预测用户所对应的用户流失等级，其中各个用户流失预测模型分别服务于相应的产品业务类型。