[发明专利]店铺特征应用方法及其装置、设备、介质

说明书

本申请涉及电商技术领域中一种店铺特征应用方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：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；根据店铺数据提取出基础特征，根据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。本申请应用多维度的店铺画像特征，确定出实用的运营策略。

技术领域

本申请涉及电商技术领域，尤其涉及一种店铺特征应用方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

背景技术

在电商领域中，构建线上店铺的店铺特征是一项重要的业务，它可以特征数据层面上表征线上店铺，进而应用构建出的店铺特征分类出线上店铺所属的店铺类型，根据不同的店铺类型采取相应的运营策略。

传统技术中，通常采用人工构建线上店铺的店铺特征，然而出现店铺特征的维度少的问题，难以全面地表征线上店铺，进而严重影响分类出线上店铺所属的店铺类型的准确率，无法采取有效的运营策略。

鉴于传统技术的不足，本申请人长期从事相关领域的研究，为解决电商领域业内难题，故另辟蹊径。

发明内容

本申请的首要目的在于解决上述问题至少之一而提供一种店铺特征应用方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：

适应本申请的目的之一而提供的一种店铺特征应用方法，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。

进一步的实施例中，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。

进一步的实施例中，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。

进一步的实施例中，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；