优惠券的分配方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本公开的实施例提供了一种优惠券的分配方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取各目标商家的优惠券配置信息，并根据所述优惠券配置信息生成至少一个优惠券；针对每个目标用户、每个目标商家，获取所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征；针对每个目标用户、每个目标商家的每个优惠券，根据所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征，预测所述目标用户对所述优惠券的使用参数；根据所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户。能够根据用户特征、用户与商家的交互特征确定用户对券的使用参数，并依据使用参数进行优惠券的分配，有助于提高优惠券的分配准确度。

【技术实现步骤摘要】
优惠券的分配方法、装置、电子设备及可读存储介质
本公开的实施例涉及网络销售
，尤其涉及一种优惠券的分配方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
为了提高营业额，网络销售平台经常向用户推送优惠券，以提高营业额。现有技术中，申请号为CN2017110717067的专利申请提出了一种优惠券投放方法。主要步骤包括：首先，商家根据营销策略制定优惠券清单并保存之后，在用户进行结算时，从系统中获取消费者的用户信息和购物信息并保存；然后，通过对消费者的历史购物数据以及本次购物信息的分析得出一种或多种该消费者近期最需要购买的商品；最后，根据该消费者近期最需要购买的商品从优惠券库中匹配优惠券清单，筛选出匹配度最高的若干优惠券，以发送至收银系统。可以看出，上述方法仅通过用户的历史购物数据匹配优惠券，分配的准确性较低。
技术实现思路
本公开的实施例提供一种优惠券的分配方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以提高优惠券的分配准确性。根据本公开的实施例的第一方面，提供了一种优惠券的分配方法，所述方法包括：获取各目标商家的优惠券配置信息，并根据所述优惠券配置信息生成至少一个优惠券；针对每个目标用户、每个目标商家，获取所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征；针对每个目标用户、每个目标商家的每个优惠券，根据所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征，预测所述目标用户对所述优惠券的使用参数；根据所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户。根据本公开的实施例的第二方面，提供了一种优惠券的分配装置，所述装置包括：优惠券生成模块，用于获取各目标商家的优惠券配置信息，并根据所述优惠券配置信息生成至少一个优惠券；特征获取模块，用于针对每个目标用户、每个目标商家，获取所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征；使用参数确定模块，用于针对每个目标用户、每个目标商家的每个优惠券，根据所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征，预测所述目标用户对所述优惠券的使用参数；优惠券分配模块，用于根据所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户。根据本公开的实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现前述优惠券的分配方法。根据本公开的实施例的第四方面，提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述优惠券的分配方法。本公开的实施例提供了一种优惠券的分配方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取各目标商家的优惠券配置信息，并根据所述优惠券配置信息生成至少一个优惠券；针对每个目标用户、每个目标商家，获取所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征；针对每个目标用户、每个目标商家的每个优惠券，根据所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征，预测所述目标用户对所述优惠券的使用参数；根据所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户。能够根据用户特征、用户与商家的交互特征确定用户对券的使用参数，并依据使用参数进行优惠券的分配，有助于提高优惠券的分配准确度。附图说明为了更清楚地说明本公开的实施例的技术方案，下面将对本公开的实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了在本公开的一个实施例中的优惠券的分配方法的步骤流程图；图2示出了在本公开的另一个实施例中的优惠券的分配方法的步骤流程图；图3示出了使用参数矩阵的示意图；图4示出了在本公开的一个实施例中的优惠券的分配装置的结构图；图5示出了在本公开的另一个实施例中的优惠券的分配装置的结构图；图6示出了本公开的一个实施例提供的电子设备的结构图。具体实施方式下面将结合本公开的实施例中的附图，对本公开的实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开的实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开的实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开的实施例保护的范围。实施例一参照图1，其示出了在本公开的一个实施例中的优惠券的分配方法的步骤流程图，包括：步骤101，获取各目标商家的优惠券配置信息，并根据所述优惠券配置信息生成至少一个优惠券。其中，目标商家在应用平台上付费并注册，之后可以通过平台出售商品或其他服务。优惠券为应用平台或商家为了刺激消费，向用户提供的优惠策略，往往通过优惠券实现。从而用户在商家进行消费时，可以使用该优惠券减免消费金额。优惠券配置信息包括但不限于：商家信息、优惠券的门槛、优惠券的优惠程度。可以理解，商家信息可以为商家标识和/或商家名称信息，优惠券的门槛为优惠券在使用时必须满足的最小单均价，优惠程度可以为减免的面额。例如，对于优惠券“满100减20”，门槛为100，优惠程度为20。可以理解，优惠券配置信息可以在目标商家注册时设定，也可以在注册之后设定或修改。此外，对于同一个目标商家，可以设定一种或多种类型的优惠券配置信息，且每种优惠券配置信息均可以对应生成至少一个优惠券。在实际应用中，优惠券配置信息可以基于商家信息保存在应用平台对应的数据库中。步骤102，针对每个目标用户、每个目标商家，获取所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征。其中，目标用户可以为应用平台的活跃用户，即通过注册应用平台、登录应用平台购买商品或进行其他服务的用户。在实际应用中，可以建立目标商家和目标用户之间的对应关系，即：目标商家可以为目标用户常驻位置附近一定范围内的所有商家，其中，常驻位置可以为目标用户的当前位置，若当前位置定位失败，则从用户的历史订单信息中获取出现次数最多的位置作为常驻位置。例如，对于即时配送商品，由于即时配送的商品往往需要在一定时间内送到用户手中，从而目标商家会设定配送范围，即仅接受在该配送范围内的用户的订单。用户特征包括但不限于：用户发起订单的渠道信息、优惠券的渠道信息、在最近历史时间段内的订单数目、平均每周的订单数目、平均每月的订单数目、最近历史订单内的单均价、用户类型。其中，发起订单的渠道信息可以为用户发起订单的方式。例如，他人推荐、应用平台等。优惠券的渠道信息可以为优惠券的来源方式，包括但不限于：分享的红包、天降红包、领券中心。单均价为用户每个订单的平均消费金额，可以分为原价单均价和实付单均价，原价单均价为优惠之前的平均消费金额，实付单均价为优惠之后实际的平均消费金额。用户类型可以按照年龄划分、职业特点划分。例如，按照职业特点划分为学生、工作人员等。目标用户与目标商家的交互特征包括但不限于：目标用户对目标商家的访问、下单、成交、收藏等操作的特征。其中，访问为用户进入目标商家进行商品浏览的行为，下单是用户在目标商家中购买商品的行为，成交为用户下单的商品完成交易的行为，收藏是指用户将商品加入收藏列表的行为，表明用户对该商品有购买意向。可以理解，用户特征中的渠道信息、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种优惠券的分配方法，其特征在于，所述方法包括：获取各目标商家的优惠券配置信息，并根据所述优惠券配置信息生成至少一个优惠券；针对每个目标用户、每个目标商家，获取所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征；针对每个目标用户、每个目标商家的每个优惠券，根据所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征，预测所述目标用户对所述优惠券的使用参数；根据所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户。

【技术特征摘要】
1.一种优惠券的分配方法，其特征在于，所述方法包括：获取各目标商家的优惠券配置信息，并根据所述优惠券配置信息生成至少一个优惠券；针对每个目标用户、每个目标商家，获取所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征；针对每个目标用户、每个目标商家的每个优惠券，根据所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征，预测所述目标用户对所述优惠券的使用参数；根据所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用参数为使用概率，所述根据所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征，预测所述目标用户对所述优惠券的使用参数的步骤，包括：获取所述目标商家的商家特征，以及所述优惠券的券特征；将所述目标用户的用户特征、所述目标用户与所述目标商家的交互特征、所述目标商家的商家特征、所述优惠券的券特征输入至预先训练得到的使用概率预测模型中，得到所述目标用户对所述优惠券的使用概率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标商家和目标用户在目标蜂窝区域内，所述根据所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户的步骤，包括：针对每个目标商家，统计所述目标商家在上一发券周期内的发券总数目以及券使用数目；针对每个目标商家，计算所述券使用数目与所述发券总数目的比值，得到使用占比；针对每个目标商家，计算所述目标商家的使用占比与总使用占比的比值，得到估计发券占比，所述总使用占比为各目标商家的使用占比之和；针对每个目标商家，计算所述估计发券占比与预设的蜂窝发券总数目的乘积，得到所述目标商家在当前发券周期内的最大发券数目；根据所述最大发券数目、所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述最大发券数目、所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户的步骤，包括：从使用参数矩阵中选取使用参数最大的元素得到发券元素，所述使用参数矩阵中的每个元素包含目标用户、目标商家、优惠券以及所述目标用户对所述优惠券的使用参数；在所述发券元素包含的目标商家的已发券数目小于所述目标商家的最大发券数目的情况下，将所述发券元素包含的优惠券分配给所述发券元素包含的目标用户，所述已发券数目在每次发券之后进行更新。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述最大发券数目、所述使用参数将各优惠券分配给各目标用户的步骤，包括：针对每个目标商家，根据所述使用参数、所述最大发券数目确定使用参数阈值；从使用参数矩阵中选取使用参数最大的元素得到发券元素，所述使用参数矩阵中的每个元素包括目标用户、目标商家以及优惠券以及所述目标用户对所述优惠券的使用参数；在所述使用参数大于或等于所述目标商家对应的使用参数阈值的情况下，将所述发券元素包含的优惠券分配给所述目标元素包含的目标用户。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对每个目标商家，统计所述目标商家在上一调整周期内的实际发券数目，所述上一调整周期为所述当前发券周期内的子周期；针对每个目标商家，计算所述实际发券数目与蜂窝实际发券数目的比值，得到实际发券占比，所述蜂窝实际发券数目为各目标商家在上一调整周期内的实际发券数目之和；针对每个目标商家，计算所述实际发券占比与所述估计发券占比的比值，得到阈值调整参数；针对每个目标商家，计算所述阈值调整参数与所述使用参数阈值的乘积，得到调整后的使用参数阈值。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户特征包括历史订单的单均价和优惠敏感参数，所述券特征包括门槛值和优惠程度参数，在所述获取所述目标用户的用户特征、以及所述目标用户与所述目标商家的交互特征的步骤之后，还包括：针对每个目标用户、每个目标商家的每个优惠券，计算所述目标用...

【专利技术属性】
技术研发人员：范聪，李邵明，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11