[发明专利]营销转化用户的预测方法、装置及计算机设备

说明书

本申请公开了一种营销转化用户的预测方法、装置及计算机设备，涉及数据分析领域，可以解决传统营销转化用户的预测方式不能挖掘人群隐式的信息，且计算复杂、时效性差，导致营销转化人群的识别精度较低的技术问题。其中方法包括：利用种子用户的第一用户画像数据和/或第一用户行为数据训练机器学习分类模型，以使机器学习分类模型符合预设训练标准；获取目标用户在第一预设时间段内的第二用户画像数据和/或第二用户行为数据；根据第二用户画像数据和/或第二用户行为数据确定目标特征向量；将目标特征向量输入训练完成的机器学习分类模型中，获取目标用户在第二预设时间段内被转化为营销用户的预测结果。本申请适用于对营销转化用户的预测。

技术领域

本申请涉及数据分析领域，尤其涉及到一种营销转化用户的预测方法、装置及计算机设备。

背景技术

在移动互联网时代，随着电子商务企业的服务和产品日渐丰富，精细化营销与个性化服务成为了企业重要竞争力。如今的电子商务早已步入了大数据时代，每天都会产生大量客户访问行为数据和消费记录，日积月累，各个来源的客户数据不再只是孤岛数据，通过用户规则多源联合，可将电脑端的网站用户形象化的描述出来，形成了人物原型，帮助企业充分了解用户，及时掌握其当前状态、行为偏好和潜在需求等信息，对企业整体业务发展尤为重要。

传统的营销往往通过依靠标签为客户圈定特定人群，进而通过相似度对种子用户进行扩量，然而传统的营销方式不能挖掘人群隐式的信息，且计算复杂、时效性差，导致营销转化人群的预测精度较低。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种营销转化用户的预测方法、装置及计算机设备，可用于解决传统的营销方式不能挖掘人群隐式的信息，且计算复杂、时效性差，导致营销转化人群的识别精度较低的技术问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种营销转化用户的预测方法，该方法包括：

利用种子用户的第一用户画像数据和/或第一用户行为数据训练机器学习分类模型，以使所述机器学习分类模型符合预设训练标准；

获取目标用户在第一预设时间段内的第二用户画像数据和/或第二用户行为数据；

根据所述第二用户画像数据和/或所述第二用户行为数据确定目标特征向量；

将所述目标特征向量输入训练完成的机器学习分类模型中，获取所述目标用户在第二预设时间段内被转化为营销用户的预测结果。

根据本申请的另一个方面，提供了一种营销转化用户的预测装置，该装置包括：

训练模块，用于利用种子用户的第一用户画像数据和/或第一用户行为数据训练机器学习分类模型，以使所述机器学习分类模型符合预设训练标准；

获取模块，用于获取目标用户在第一预设时间段内的第二用户画像数据和/或第二用户行为数据；

确定模块，用于根据所述第二用户画像数据和/或所述第二用户行为数据确定目标特征向量；

输入模块，用于将所述目标特征向量输入训练完成的机器学习分类模型中，获取所述目标用户在第二预设时间段内被转化为营销用户的预测结果。

根据本申请的又一个方面，提供了一种非易失性可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述营销转化用户的预测方法。

根据本申请的再一个方面，提供了一种计算机设备，包括非易失性可读存储介质、处理器及存储在非易失性可读存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述营销转化用户的预测方法。