[发明专利]一种通过大数据建模实现智能运营及精准营销的方法

摘要

一种通过大数据建模实现智能运营及精准营销方法，其包括以下步骤：1、通过对用户访问APP过程中产品的各类数据的采集；2、通过建立基于Hadoop的大数据生态平台，整合采集到的各类实时数据与离线数据；3、采用人工智能、机器学习算法及概率统计模型，通过自定义模型指标实现快速构建营销模型；4、通过在引擎系统中完成决策流及测试引擎的配置，当用户在使用app的过程中触发某一策略响应规则时，后台即自动推送相应的运营策略，在app端针对不同用户个性化推送不同的信息。本发明从业务需求及用户需求出发，不断挖掘数据价值，形成业务经验及数据模型，为运营策略优化及产品创新提供数据支撑，提高用户体验的同时节约运营成本。

主权项

1.一种通过大数据建模实现智能运营及精准营销方法，其特征在于：其包括以下步骤：一、通过对用户访问APP过程中产品的各类数据的采集，对接第三方大数据产品以及用户调研，获取用户的人口统计信息，交易信息，行为特征信息，设备信息，地理信息、兴趣偏好信息，理财态度信息与价值观信息；二、通过建立基于Hadoop的大数据生态平台，整合采集到的各类实时数据与离线数据，应用数据分析和特征算法技术提取最多500个用户画像标签及至少7000个建模维度；针对庞大且不同种类的用户集群，通过基于Azkaban的二次开发研发网状调度系统，建设完善的数据仓库模型并建立用户画像信息体系；三、采用人工智能、机器学习算法及概率统计模型，通过自定义模型指标实现快速构建营销模型；其中营销模型包括以下两类：3.1，用户预测模型：根据用户的app操作记录、画像属性、生命周期特征，对用户的未来行为进行预测，包括投资概率，邀新潜能，流失概率，复投概率，理财产品选择偏好，礼品选择偏好；3.2，策略模型：根据用户的生命周期特征、用户历史在app各运营位、任务、礼品、产品、活动，消息的操作记录和历史以及在营销推广、用户运营、客户关系维护各环节对用户的营销交互记录，自动生成并选择在用户激活期、成长期、平稳期、衰退期、流失期以及用户邀新环节最优的运营策略；四、通过在引擎系统中完成决策流及测试引擎的配置，当用户在使用app的过程中触发某一策略响应规则时，后台即自动推送相应的运营策略，在app端针对不同用户个性化推送不同的产品、活动、礼品、广告、任务、文案、消息、短信；具体实现方法如下：4.1，在不同的营销场景下，根据指定的用户预测模型结果，对用户进行评估、分群；4.2、针对不同的客群，结合专家规则及模型生成的推荐策略，在决策流中配置好相应的运营策略方案。