一种行为忠诚度的识别及管理方法、系统和终端技术方案

本发明专利技术提供了一种行为忠诚度的识别及管理方法、系统和终端。该方法包括：获取网络用户的目标行为数据；提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据；将所述行为忠诚度特征数据量化；将所述量化后的行为忠诚度特征数据建模；将所述建模后输出的数据固化。本发明专利技术提供的一种行为忠诚度的识别及管理方法、系统和终端通过得出用户行为对某一基础行为特征的忠诚度，在进行用户精准营销的时候，可以更精准的圈定用户，提升营销转化率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电子商务领域，尤其涉及一种行为忠诚度的识别及管理方法、系统和终端。
技术介绍
在电商或者社交等以用户为基础的行业中往往会存在对用户忠诚度的评定，用户忠诚度又叫客户忠诚度，又可称为客户粘度，是指客户对某一特定产品或服务产生了好感，形成了\依附性\偏好，进而重复购买的一种趋向。通过此项指标可以了解用户对电商或者对社交平台的忠诚度，为优化用户体验、提升企业的服务品质提供数据支持和指导。专利技术人在研究的过程中发现，现有技术中，并没有提及用户对企业以外的第三方的忠诚度，如，在演出娱乐行业中，用户是以艺人为导向进行消费的，如果可以提取用户对艺人的忠诚度这一重要的指标，便可有正对性对用户的消费行为进行分类，有利于企业核心竞争力的形成，对企业业务流程和组织结构将产生重大的影响。用户对艺人的忠诚度虽然是一个抽象性的特征，但是可以通过科学的方法对其进行量化评估，用户在网络中的行为，包括但不限于对演唱会、明星周边的浏览、咨询、订阅、收藏、购买、评论，在社交媒体中发表的言论，对新闻资源的评论、转发等等，都可以展现出用户对艺人的忠诚度。如有在演出娱乐业中票务网站的用户对演出项目中的艺人的忠诚度的评定及管理，则会对会员营销、项目营销、个性化推荐、演出评估、演出预测等进行有向指导。因此，急需一种对网络中行为忠诚度的识别及管理的技术方案，来提升营销转化率。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种行为忠诚度的识别及管理方法、系统和终端，从而丰富企业的用户画像，为会员营销、项目营销、个性化推荐、演出评估、演出预测等打下坚实的数据基础，为下一步的营销目标提供有向指导。本专利技术一方面提供了一种行为忠诚度的识别及管理方法，包括：获取网络用户的目标行为数据；提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据；将所述行为忠诚度特征数据量化；将所述量化后的行为忠诚度特征数据建模；将所述建模后输出的数据固化。进一步的，所述获取网络用户的目标行为数据，包括：获取至少一个网络目标用户基于自身行为产生的目标行为数据。进一步的，所述提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据，包括：提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的多个目标行为特征数据；将多个所述目标行为特征数据分类，并将分类后的目标行为特征数据定性为基于所述基础行为特征的行为忠诚度特征数据。进一步的，所述将所述行为忠诚度特征数据量化，包括：查询所述基础行为特征携带的基础行为特征值；计算所述行为忠诚度特征数据基于所述基础行为特征值的目标特征及目标特征值。进一步的，所述将所述量化后的行为忠诚度特征数据建模，包括：将量化后的行为忠诚度特征数据建立线性权重模型后输出权重模型的权重参数；将量化后的行为忠诚度特征数据建立聚类分析模型后输出聚类模型的每个类别的数据口径。进一步的，所将所述建模后输出的数据固化，包括：将所述建模后输出的权重模型的权重参数和输出的聚类模型的每个类别的数据口径固化。本专利技术另一方面还提供了一种行为忠诚度的识别及管理系统，包括：获取模块，用于获取网络用户的目标行为数据；提取模块，用于提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据；量化模块，用于将所述行为忠诚度特征数据量化；建模模块，用于将所述量化后的行为忠诚度特征数据建模；固化模块，用于将所述建模后输出的数据固化。进一步的，所述获取模块，包括：获取单元，用于获取至少一个网络目标用户基于自身行为产生的目标行为数据。进一步的，所述提取模块，包括：提取单元，用于提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的多个目标行为特征数据；定性单元，用于将多个所述目标行为特征数据分类，并将分类后的目标行为特征数据定性为基于所述基础行为特征的行为忠诚度特征数据。进一步的，所述量化模块，包括：查询单元，用于查询所述基础行为特征携带的基础行为特征值；量化单元，用于计算所述行为忠诚度特征数据基于所述基础行为特征值的目标特征及目标特征值。进一步的，所述建模模块，包括：第一建模单元，用于将量化后的行为忠诚度特征数据建立线性权重模型后输出权重模型的权重参数；第二建模单元，用于将量化后的行为忠诚度特征数据建立聚类分析模型后输出聚类模型的每个类别的数据口径。进一步的，所述固化模块，包括：固化单元，用于将所述输出的权重模型的权重参数和输出的聚类模型的每个类别的数据口径固化。本专利技术另一方面还提供了一种行为忠诚度的识别及管理终端，包括前述任一项所述的系统。本专利技术通过获取网络用户的目标行为数据；提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据；将所述行为忠诚度特征数据量化；将所述量化后的行为忠诚度特征数据建模；将所述建模后输出的数据固化的技术方案，得出用户行为对某一基础行为特征的忠诚度，在进行用户精准营销的时候，可以更精准的圈定用户，提升营销转化率。附图说明图1为根据本专利技术的一种行为忠诚度的识别及管理方法的实施例一的流程图；图2为根据本专利技术的一种行为忠诚度的识别及管理系统的实施例二的流程图；图3为根据本专利技术的一种行为忠诚度的识别及管理系统获取模块的实施例二的流程图；图4为根据本专利技术的一种行为忠诚度的识别及管理系统提取模块的实施例二的流程图；图5为根据本专利技术的一种行为忠诚度的识别及管理系统量化模块的实施例二的流程图；图6为根据本专利技术的一种行为忠诚度的识别及管理系统建模模块的实施例二的流程图；图7为根据本专利技术的一种行为忠诚度的识别及管理系统固化模块的实施例二的流程图；图8为根据本专利技术的一种行为忠诚度的识别及管理终端的实施例三的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术实施例提供的了一种行为忠诚度的识别及管理方法、系统及终端进行详细描述。本专利技术结合用户的目标行为数据(如浏览、咨询、订阅、收藏、购买、评论等行为)设计权重模型，评估用户对某一基础行为特征(如艺人)的忠诚度，并对忠诚度划分等级，从行为上全方位的描述了用户对某一基础行为特征的粘度。实施例一参照图1，图1示出了本专利技术的方法的一实施例的流程图，包括步骤S110-S150。本专利技术实施例一提供了一种行为忠诚度的识别及管理方法，包括：在步骤S110中，获取网络用户的目标行为数据。具体的，获取至少一个网络目标用户基于自身行为产生的目标行为数据。例如，可根据情况通过网络爬虫或自有的业务数据获取目标行为数据，优选为网站的注册用户的行为数据作为目标行为数据，所述目标行为数据包括但不限于购买行为产生的订单数据；订阅行为产生的订阅数据；评论行为产生的评论数据；搜索行为产生的搜索数据；浏览行为产生的浏览数据；收藏行为产生的收藏数据；注册信息数据；购买行为发生时的问答数据中的一种或多种。在步骤S120中，提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据。具体的，提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的多个目标行为特征数据，将多个所述目标行为特征数据分类，并将分类后的目标行为特征数据定性为基于所述基础行为特征的行为忠诚度特征数据。其中，所述基础行为特征包括存储的艺人、公司、商品等的多维度特征。基础行为特征携带基础行为特征识别数据。所述目标行为特征数据包括携带基础行为特征的多维度信息，包括正反馈信息和负反馈信息。一具体应用例子，如获取网络用户的目标行为数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种行为忠诚度的识别及管理方法，其特征在于，包括：获取网络用户的目标行为数据；提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据；将所述行为忠诚度特征数据量化；将所述量化后的行为忠诚度特征数据建模；将所述建模后输出的数据固化。

【技术特征摘要】
1.一种行为忠诚度的识别及管理方法，其特征在于，包括：获取网络用户的目标行为数据；提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据；将所述行为忠诚度特征数据量化；将所述量化后的行为忠诚度特征数据建模；将所述建模后输出的数据固化。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取网络用户的目标行为数据，包括：获取至少一个网络目标用户基于自身行为产生的目标行为数据。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的至少一个行为忠诚度特征数据，包括：提取所述目标行为数据中携带基础行为特征的多个目标行为特征数据；将多个所述目标行为特征数据分类，并将分类后的目标行为特征数据定性为基于所述基础行为特征的行为忠诚度特征数据。4.如权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，所述将所述行为忠诚度特征数据量化，包括：查询所述基础行为特征携带的基础行为特征值；计算所述行为忠诚度特征数据基于所述基础行为特征值的目标特征及目标特征值。5.如权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，所述将所述量化后的行为忠诚度特征数据建模，包括：将量化后的行为忠诚度特征数据建立线性权重模型后输出权重模型的权重参数；将量化后的行为忠诚度特征数据建立聚类分析模型后输出聚类模型的每个类别的数据口径。6.如权利要求1-5之一所述的方法，其特征在于，所将所述建模后输出的数据固化，包括：将所述建模后输出的权重模型的权重参数和输出的聚类模型的每个类别的数据口径固化。7.一种行为忠诚度的识别及管理系统，其特征在于，包括：获取模块，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹杰，冯雨晖，宿晓坤，李华剑，
申请(专利权)人：北京红马传媒文化发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11