[发明专利]一种用户流失预测方法、装置及电子设备

说明书

本说明书实施例公开了一种用户流失预测方法、装置及电子设备，该方法包括：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相应的用户流失等级，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，可以实现对用户流失进行预测。

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户流失预测方法、装置及电子设备。

背景技术

随着网络的普及，越来越多的互联网公司需要以产品用户来作为创收的重要来源，并且许多互联网公司会用一些产品推广活动来吸引客户，以增加产品的用户群。可见，发展新用户是需要一定成本的，一旦用户流失，将会对商家造成损失。因此，对用户流失的预测显得尤为重要。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种用户流失预测方法、装置及电子设备，用于解决现有技术中无法预测用户流失的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书实施例提供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。

可选地，所述方法还包括：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。

可选地，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。

可选地，所述方法还包括：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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，所述方法还包括：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。

本说明书实施例还提供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。

可选地，所述装置还包括：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。

可选地，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。