一种消费者画像生成方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据统计分析技术领域，具体涉及一种消费者画像生成方法及装置。所述方法包括：在消费者所持有的移动终端接入商场的无线网络时，获取该消费者的消费者信息；将所述消费者的消费者信息和预设的商场内各商铺信息输入消费者画像决策树模型中，获得该消费者的消费者画像；其中，所述消费者画像决策树模型为预先根据会员消费者信息建立的用于预测消费者画像的模型。通过获取的大量消费者信息和商场内商铺的信息建立消费者画像，能够精确的得出消费者消费习惯以及消费水平等，进而经过与某些商品分析对比从中选出该商品的潜在消费者进行针对性的营销推广。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据统计分析
，具体涉及一种消费者画像生成方法及装置。
技术介绍
随着网络技术的普及、电子商务市场的日益繁荣，越来越多的消费行为通过网络销售平台即可完成。据报道，近几年来，中国的电子商务市场销售额以每年超过20%的速度迅速增长。与此同时，传统的实体商业却逐渐萎缩。宄其原因，传统销售模式与网络销售模式相比具有无法克服的劣势:价格较高、购物受时空限制、商品数目和种类有时无法满足消费者需求、购物的时间和交通成本较高。然而，就在网络销售的优势凸显且快速发展的时代，传统的实体销售模式也具有网络销售所无法替代的一些优点:购买所见即所得、餐饮消费的娱乐模式、增进情感交流的需要等。这也是其无法被电子商务完全取代的根本原因。从目前的现状来看，电商通常使用的营销策略是通过对消费者网上记录获取消费和浏览信息，从而将个人消费历史的分析和消费者群体偏好商品的进行关联分析，为消费者提供个性化的推送服务。而传统的实体商店通常仅仅依赖调查问卷和消费记录作为信息来源，对消费者的消费行为进行分析。其信息获取速度、数量以及全面性均难以与网络销售匹敌。另一方面，在获取大量消费者的特征以及消费偏好之后，通过建立消费者消费画像，可以使商店经营者充分了解消费者的消费特征和购物需求，进而制定合理的发展战略，从而进行精准地营销以及线上线下的无缝融合，利用更有效的营销手段，为消费者提供个性化的推送服务。然而，要实现这一目标，如何通过获取的大量消费者的特征以及消费偏好进而建立消费者画像是其中的核心关键，这也是现有技术存在的核心问题。
技术实现思路
针对现有检测装置中无法通过获取大量消费者的特征以及消费偏好进而建立消费者画像的缺陷，本专利技术提供了一种消费者画像生成方法及装置。本专利技术提供的一种消费者画像生成方法，包括:在消费者所持有的移动终端接入商场的无线网络时，获取该消费者的消费者信息;将所述消费者的消费者信息和预设的商场内各商铺信息输入消费者画像决策树模型中，获得该消费者的消费者画像；其中，所述消费者画像决策树模型为预先根据会员消费者信息建立的用于预测消费者画像的模型。进一步地，所述消费者信息包括:消费者在商场内的位置信息以及对应的时间信息。进一步地，所述获取该消费者的消费者信息的步骤，包括:在移动终端接入商场的无线网络后，商场内的无线网络设备通过握手协议获取该移动终端在商场内的位置信息；根据所述移动终端的位置信息以及预设的商场内的商铺边界确定持有该移动终端的消费者的位置信息；当消费者位置发生变化时，获取消费者的时间信息；所述消费者的时间信息包括消费者到达某一商铺的时间、停留时长以及到访频次。进一步地，所述将所述消费者的消费者信息和预设的商场内各商铺信息输入消费者画像决策树模型中的步骤之前，还包括:根据会员消费者信息确定所述会员消费者对应的移动终端；在所述会员消费者对应的移动终端接入到商场内的无线网络后，商场内的无线网络设备通过握手协议获取所述会员消费者对应的移动终端在商场内的位置信息；根据所述会员消费者对应的移动终端的位置信息以及商场内预设的商铺边界确定该会员消费者的位置信息；当所述会员消费者位置发生变化时获取该会员消费者时间信息；所述会员消费者时间信息包括会员消费者到达某一商铺的时间、停留时长以及到访频次；根据所述会员消费者在商场内的位置信息以及时间信息、所述会员消费者信息以及预设的商场内各商铺信息建立消费者画像决策树模型。进一步地，所述消费者画像为消费者的属性，包括本体属性和消费倾向属性。另一方面，本专利技术还提供了一种消费者画像生成装置，包括:获取模块，用于在消费者所持有的移动终端接入商场的无线网络时，获取该消费者的消费者信息；生成模块，用于将所述消费者的消费者信息和预设的商场内各商铺信息输入消费者画像决策树模型中，获得该消费者的消费者画像；其中，所述消费者画像决策树模型为预先根据会员消费者信息建立的用于预测消费者画像的模型。进一步地，所述消费者信息包括:消费者在商场内的位置信息以及对应的时间信息。进一步地，所述获取模块进一步用于:在移动终端接入商场的无线网络后，商场内的无线网络设备通过握手协议获取该移动终端在商场内的位置信息；根据所述移动终端的位置信息以及预设的商场内的商铺边界确定持有该移动终端的消费者的位置信息；当消费者位置发生变化时，获取消费者的时间信息；所述消费者的时间信息包括消费者到达某一商铺的时间、停留时长以及到访频次。进一步地，所述装置还包括建立模块，用于:根据会员消费者信息确定所述会员消费者对应的移动终端；在所述会员消费者对应的移动终端接入到商场内的无线网络后，商场内的无线网络设备通过握手协议获取所述会员消费者对应的移动终端在商场内的位置信息；根据所述会员消费者对应的移动终端的位置信息以及商场内预设的商铺边界确定该会员消费者的位置信息；当所述会员消费者位置发生变化时获取该会员消费者时间信息；所述会员消费者时间信息包括会员消费者到达某一商铺的时间、停留时长以及到访频次；根据所述会员消费者在商场内的位置信息以及时间信息、所述会员消费者信息以及预设的商场内各商铺信息建立消费者画像决策树模型。进一步地，所述消费者画像为消费者的属性，包括本体属性和消费倾向属性。本专利技术提供的一种消费者画像生成方法及装置，通过获取的大量消费者信息和商场内商铺的信息建立消费者画像，能够精确的得出消费者消费习惯以及消费水平等，进而经过与某些商品分析对比从中选出该商品的潜在消费者进行针对性的营销推广。【附图说明】通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附图中:图1是本专利技术一个实施例中消费者画像生成方法的流程示意图；图2是本专利技术一个实施例中消费者画像生成装置的结构示意图。【具体实施方式】现结合附图和实施例对本专利技术技术方案作进一步详细阐述。图1示出了本实施例中消费者画像生成方法的流程示意图，如图1所示，本实施例提供的一种消费者画像生成方法，包括:SI，在消费者所持有的移动终端接入商场的无线网络时，获取该消费者的消费者信息。其中，所述消费者信息包括:消费者在商场内的位置信息以及对应的时间信息；所述商铺信息主要包括:商铺商品类型、品牌档次以及销售情况等。S2，将所述消费者的消费者信息和预设的商场内各商铺信息输入消费者画像决策树模型中，获得该消费者的消费者画像；其中，所述消费者画像决策树模型为预先根据会员消费者信息建立的用于预测消费者画像的模型。所述消费者画像具体是指消费者的属性，包括本体属性和消费倾向属性。其中，本体属性主要包括:性别、年龄、收入水平、消费水平、职业类型等；消费倾向属性主要包括:品牌爱好、饮食口味、特殊消费行为等。进一步地，所述SI中获取该消费者的消费者信息的步骤，包括:在移动终端接入商场的无线网络后，商场内的无线网络设备通过握手协议获取该移动终端在商场内的位置信息；根据所述移动终端的位置信息以及预设的商场内的商铺边界确定持有该移动终端的消费者的位置信息；当消费者位置发生变化时，获取消费者的时间信息；所述消费者的时间信息包括消费者到达某一商铺的时间、停留时长以及到访频次。同传统获取消费者信息的方法相比:移动终端(手机、平板电脑等)已成为绝大多数人的必需品，它无时无刻不本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种消费者画像生成方法，其特征在于，所述方法包括：在消费者所持有的移动终端接入商场的无线网络时，获取该消费者的消费者信息；将所述消费者的消费者信息和预设的商场内各商铺信息输入消费者画像决策树模型中，获得该消费者的消费者画像；其中，所述消费者画像决策树模型为预先根据会员消费者信息建立的用于预测消费者画像的模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：裴韬，欧阳，王蒙，徐连明，
申请(专利权)人：北京智慧图科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11