[发明专利]店铺特征应用方法及其装置、设备、介质

权利要求书

1.一种店铺特征应用方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取线上店铺的店铺数据，所述店铺数据包括配置信息、访问数据、交易数据、售后服务数据；

根据所述店铺数据提取出基础特征，根据所述店铺数据中的访问数据、交易数据、配置信息提取出运营特征，将基础特征和运营特征构造为所述线上店铺的店铺画像特征，所述基础特征用于表征线上店铺经营状况，所述运营特征用于表征线上店铺经营成效；

将所述店铺画像特征输入至店铺分类模型，获得所述线上店铺所属的店铺类型；

根据所述运营特征调整所述店铺类型对应预设的基本运营策略，获得所述线上店铺的定制运营策略。

2.根据权利要求1所述的店铺特征应用方法，其特征在于，根据所述店铺数据提取出基础特征，所述基础特征包括统计特征、用户群分布特征、分层特征，按照如下过程提取，包括：

根据所述店铺数据以预设的多种时间粒度对应进行统计，获得每种时间粒度对应的统计特征，所述统计特征表征在相应的时间跨度下线上店铺在销售、广告营销、售后服务中任意一方面或任意多方面的经营状况；

根据所述店铺数据中的访问数据采用聚类算法进行聚类，确定出预设的多个用户群簇对应的用户个数和用户占总比作为用户群分布特征；

根据所述店铺数据中的访问数据、交易数据采用预设的阶梯式阈值区间进行分层，确定出分层特征，所述分层特征表征线上店铺的多个经营关键指标对应的层级，所述层级表示经营关键指标的良莠。

3.根据权利要求1所述的店铺特征应用方法，其特征在于，所述运营特征包括周期性重复特征、快速起量特征、同行竞争力特征，所述周期性重复特征表征线上店铺在销售方面的周期规律，所述快速起量特征表征线上店铺在销售方面的快速增长波动，所述同行竞争力特征表征线上店铺在同行方面的竞争力。

4.根据权利要求3所述的店铺特征应用方法，其特征在于，根据店铺数据中的访问数据和交易数据提取出所述运营特征中的周期性重复特征，包括如下步骤：

获取预设时间粒度的所述店铺数据中的访问数据中的访问数，以及交易数据中的订单数、订单金额；

确定出预设时长内每个第一时间窗口与其上一个第一时间窗口对应的所述访问数、订单数、订单金额之间分别是否相似，获得访问数相似、订单数相似、订单金额相似对应的第一时间窗口个数；

确定出预设时长内每个第二时间窗口与其上一个第二时间窗口对应的所述访问数、订单数、订单金额之间分别是否相似，获得访问数相似、订单数相似、订单金额相似对应的第二时间窗口个数；

将所述访问数相似、订单数相似、订单金额相似相对应的第一时间窗口个数、第二时间窗口个数构造为周期性重复特征。

5.根据权利要求3所述的店铺特征应用方法，其特征在于，根据店铺数据中的访问数据和交易数据提取出所述运营特征中的快速起量特征，包括如下步骤：

获取预设时间粒度的所述店铺数据中的访问数据中的访问数，以及交易数据中的订单数、订单金额；

确定出预设时长内每个第一时间窗口对应的所述访问数、订单数、订单金额分别的最大值和最小值；

根据所述访问数、订单数、订单金额分别的最大值和最小值，相应确定出属于访问数快速起量、订单数快速起量、订单金额快速起量对应的所述第一时间窗口个数，构造为快速起量特征。

6.根据权利要求3所述的店铺特征应用方法，其特征在于，根据店铺数据中的配置信息、访问数据、交易数据提取出所述运营特征中的同行竞争力特征，包括如下步骤：

根据所述店铺数据中的配置信息确定出所述线上店铺的同行线上店铺群；

根据所述店铺数据中的访问数据和交易数据，确定出订单金额均值、复购率、转化率；

根据所述同行线上店铺群的平均订单金额均值、平均复购率、平均转化率，确定出所述订单金额均值、复购率、转化率对应的评级，构造为同行竞争力特征。