[发明专利]数据处理方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质。其中，所述数据处理方法包括：基于原始客群数据集，确定目标客群数据集和至少一个非目标客群数据集；确定至少一个非目标客群数据集的分类模型；以及通过分类模型从至少一个非目标客群数据集中确定潜在目标客群数据集；其中，目标客群数据集和潜在目标客群数据集用于实现精细化营销。通过本发明的数据处理方法，相对现有技术中的智能营销技术手段实现了进一步的优化，具体实现了动态迁移变动产生的潜在目标客群的划分，提升目标客群的数量，更好地优化了营销效果，进一步提高了营销效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、数据处理装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

为配合不同客户的个性化需求，在现有技术的营销过程中，已产生了可以进行客户细分的营销策略，例如借助大数据和机器学习技术，对客户进行聚类以分成不同类型的客户群体(即客群)进行智能营销。

随着对客群细分需求的深耕，不仅需要获知聚类-细分后的目标客群，还需要将目标客群最大化，以实现营销效果最大化。现有技术中的智能营销技术只是基于数据现状的客群划分以获取目标客群。由于客户购买行为具有变动迁移性，在进行聚类的时间节点，一些客户没有被划分到目标客群。但是，这些客户之前的购买行为与可以动态迁移到目标客群的客户的购买行为类似，因此这些客户也可以被认为是与目标客群有相似营销特征的潜在目标客群。可见，现有技术中客群购买行为等动态迁移变动产生的潜在目标客群尚不能通过现有的智能营销技术手段作进一步地划分，造成无法更好地实现精细化营销。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决现有技术中客群购买行为等动态迁移变动产生的潜在目标客群尚不能通过现有的智能营销技术手段作进一步地划分，造成无法更好地实现精细化营销的技术问题，本发明公开了一种数据处理方法、数据处理装置、电子设备及计算机可读存储介质。

(二)技术方案

本发明的一个方面公开了一种数据处理方法，其中，包括：基于原始客群数据集，确定目标客群数据集和至少一个非目标客群数据集；确定至少一个非目标客群数据集的分类模型；以及通过分类模型从至少一个非目标客群数据集中确定潜在目标客群数据集；其中，目标客群数据集和潜在目标客群数据集用于实现精细化营销。

根据本发明的实施例，在基于原始客群数据集，确定目标客群数据集和至少一个非目标客群数据集之前，方法还包括：在第一时间窗口，基于原始客群数据集，建立聚类模型；通过聚类模型对原始客群数据集进行聚类预测处理，获取第一聚类结果；以及在第二时间窗口，通过聚类模型对原始客群数据集进行聚类预测处理，获取第二聚类结果；其中，第二时间窗口与第一时间窗口为具有相同时间间隔的时间段。

根据本发明的实施例，在第一时间窗口，基于原始客群数据集，建立聚类模型，包括：基于原始客群数据集中的第一类型数据，建立聚类模型；通过聚类模型对原始客群数据集进行聚类预测处理，获取第一聚类结果，包括：通过聚类模型对第一类型数据进行聚类预测处理，获取第一聚类结果。

根据本发明的实施例，在第二时间窗口，通过聚类模型对原始客群数据集进行聚类预测处理，获取第二聚类结果，包括：对原始客群数据集中的第二类型数据进行聚类预测处理，获取第二聚类结果。

根据本发明的实施例，第一聚类结果包括至少两个第一类型数据簇，至少两个第一类型数据簇中每个第一类型数据簇为与原始客群数据集中的一个第一客户群对应的数据集；第二聚类结果包括至少两个第二类型数据簇，至少两个第二类型数据簇中每个第二类型数据簇为与原始客群数据集中的一个第二客户群对应的数据集。

根据本发明的实施例，基于原始客群数据集，确定目标客群数据集和至少一个非目标客群数据集，包括：根据预设营销客群特征，从至少两个第二类型数据簇中确定一个第二类型数据簇作为目标客群数据集和非一个第二类型数据簇作为非目标客群数据集。