确定目标用户群体的方法、目标产品的投放方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种确定目标用户群体的方法、目标产品的投放方法及装置。所述方法包括：对目标产品的确定性用户群体的用户标签进行统计，统计出预设数量的热门标签；将预设数量的热门标签按照不同组合方式进行组合，生成对应的多个投放策略；确定不同投放策略下目标产品的潜在购买用户群体，并对不同投放策略下潜在购买用户群体按照预设比例进行投放实验；分别对不同投放策略下投放实验的投放效果进行分析，根据分析的结果，确定目标产品投放的目标用户群体。本发明专利技术实现了对目标用户群体自动的计算，相比于人工圈选用户的方法更加科学、严谨，同时，也更容易发现一些隐藏较深的目标产品用户群体，提高了投放的效率和准确率。提高了投放的效率和准确率。提高了投放的效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
确定目标用户群体的方法、目标产品的投放方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据分析
，特别涉及一种确定目标用户群体的方法、目标产品的投放方法及装置。

技术介绍

[0002]对于真正有需求或者有潜在需求的用户投放他们感兴趣的产品或者广告，往往能够收到较好的投放效果。对于云计算产品(以下简称云产品)这种特殊的产品而言，其特点更像ToB(To Business，又称为企业服务)的产品，相对于ToC(To Customer，又称为消费者服务)的产品而言，其实际使用用户和潜在用户的数量更小，大部分只能盲目地全量投放，而未对用户做细致的分群投放，存在如何精确地投放，以节省资源，提高投放准确率和投放效率问题。
[0003]当前已有的云产品定向投放方法，很大程度依赖于推广人员的经验及判断力，缺乏标准的数据分析流程，严谨性不足；此外，人工的方式容易遗漏隐藏较深的潜在目标用户群体。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种确定目标用户群体的方法、目标产品的投放方法及装置。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种确定目标用户群体的方法，包括：
[0006]对目标产品的确定性用户群体的用户标签进行统计，统计出预设数量的热门标签；
[0007]将所述预设数量的热门标签按照通过不同组合方式进行组合，生成对应的多个投放策略；
[0008]确定不同投放策略下所述目标产品的潜在购买用户群体，并对不同投放策略下所述潜在购买用户群体按照预设比例进行投放实验；
[0009]分别对不同投放策略下投放实验的投放效果进行分析，根据分析的结果，确定目标产品投放的目标用户群体；所述目标用户群体至少包含具有所述投放效果最优的投放策略下的潜在购买用户群体。
[0010]在一个实施例中，将所述预设数量的热门标签按照通过不同组合方式进行组合，生成对应的多个投放策略，包括：
[0011]将不同热门标签之间进行不同的逻辑运算，生成对应的投放策略。
[0012]在一个实施例中，对目标产品的确定性用户群体进行统计，统计出预设数量的热门标签，包括：
[0013]对所述确定性用户群体的用户标签按照数据类型进行分类；
[0014]将分类后的用户标签输入至预设的热门标签计算模型进行聚合处理，得到用户数量从大到小排序靠前的预设数量的用户标签，作为所述预设数量的热门标签。
[0015]在一个实施例中，对所述确定性用户群体的用户标签按照数据类型进行分类，包括：
[0016]将所述用户标签按照数据类型分为下述几类：布尔Boolean类型、字符串类型、数值类型和日期类型；
[0017]将分类后的热门标签输入至预设的热门标签计算模型进行聚合处理，具体包括：
[0018]针对所述Boolean类型的用户标签，将所述用户标签按照真值true和假值false分别进行聚合处理；
[0019]针对所述数值类型的用户标签，对输入用户标签的总数值范围进行预设的数值区间分段，并按照分段后的数值区间分别进行聚合处理；
[0020]针对所述字符串类型的用户标签，判断所述用户标签是否是有限枚举变量，若是，则按照预先划分的枚举值数量的区间，将不同区间内所述用户标签的枚举值分别进行聚合处理；
[0021]针对所述日期类型的用户标签，对输入用户标签的总日期范围按照预设的日期区间分段，并按照分段后的日期范围分别进行聚合处理。
[0022]在一个实施例中，确定不同投放策略下所述目标产品的潜在购买用户群体，包括：
[0023]从全量用户中，分别圈选出不同投放策略下，具有所述投放策略对应的热门标签组合的用户群体；
[0024]分别将具有所述投放策略对应的热门标签组合的用户群体，与所述确定性用户群体做差集，得到所述不同投放策略下的潜在购买用户群体。
[0025]在一个实施例中，分别对不同投放策略下投放实验的投放效果进行分析，根据分析的结果，确定目标产品投放的目标用户群体，包括：
[0026]对采集到的不同投放策略对应的潜在购买用户群体的点击行为、购买行为和有效停留行为的数据进行分析和归一化处理，得到不同投放策略下投放效果的综合评价指标值；
[0027]比较不同投放策略下的所述综合评价值，确定其中综合评价值最大的投放策略为所述投放效果最优的投放策略；
[0028]将所述投放效果最优的投放策略下的潜在购买用户的集合作为所述目标用户群体。
[0029]在一个实施例中，对采集到的不同投放策略对应的潜在购买用户群体的点击行为、购买行为和有效停留行为的数据进行分析和归一化处理，得到不同投放策略下投放效果的综合评价指标值，包括：
[0030]根据采集到的不同投放策略对应的潜在购买用户群体的点击行为、购买行为和有效停留行为的数据，分别计算出不同投放策略下的点击行为、购买行为和有效停留行为的精确率和召回率；
[0031]针对所述投放策略，分别根据点击行为、购买行为和有效停留行为的精确率和召回率，计算出点击行为、购买行为和有效停留行为的评价指标值；
[0032]对点击行为、购买行为和有效停留行为的评价指标值进行加权求和，得到所述投放策略的综合评价指标值。
[0033]在一个实施例中，目标产品的确定性用户群体的用户标签，通过下述方式得到：
[0034]从用户画像数据表中，圈选出具有预设用户标签的用户，所述预设用户标签表征已购买和/或使用所述目标产品；
[0035]在用户画像数据表中，获取所圈选的用户的用户标签，作为所述确定性用户群体的用户标签。
[0036]第二方面，本专利技术实施例提供一种目标产品的投放方法，包括：
[0037]确定所述目标产品的目标用户群体；
[0038]向所述目标用户群体投放所述目标产品的相关信息；
[0039]所述确定所述目标产品的目标用户群体的步骤，采用如前述的确定目标用户群体方法得到的。
[0040]第三方面，本专利技术实施例提供一种确定目标用户群体的装置，包括：
[0041]热门标签确定模块，用于对目标产品的确定性用户群体的用户标签进行统计，统计出预设数量的热门标签；
[0042]投放策略生成模块，用于将所述预设数量的热门标签按照通过不同组合方式进行组合，生成对应的多个投放策略；
[0043]投放实验模块，用于确定不同投放策略下所述目标产品的潜在购买用户群体，并对不同投放策略下所述潜在购买用户群体按照预设比例进行投放实验；
[0044]目标用户群体确定模块，用于分别对不同投放策略下投放实验的投放效果进行分析，根据分析的结果，确定目标产品投放的目标用户群体；所述目标用户群体至少包含具有所述投放效果最优的投放策略下的潜在购买用户群体。
[0045]第四方面，本专利技术实施例提供一种目标产品的投放装置，包括：
[0046]目标用户确定模块，用于确定所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定目标用户群体的方法，其特征在于，包括：对目标产品的确定性用户群体的用户标签进行统计，统计出预设数量的热门标签；将所述预设数量的热门标签按照不同组合方式进行组合，生成对应的多个投放策略；确定不同投放策略下所述目标产品的潜在购买用户群体，并对不同投放策略下所述潜在购买用户群体按照预设比例进行投放实验；分别对不同投放策略下投放实验的投放效果进行分析，根据分析的结果，确定目标产品投放的目标用户群体；所述目标用户群体至少包含具有所述投放效果最优的投放策略下的潜在购买用户群体。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述预设数量的热门标签按照通过不同组合方式进行组合，生成对应的多个投放策略，包括：将不同热门标签之间进行不同的逻辑运算，生成对应的投放策略。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标产品的确定性用户群体的用户标签进行统计，统计出预设数量的热门标签，包括：对所述确定性用户群体的用户标签按照数据类型进行分类；将分类后的用户标签输入至预设的热门标签计算模型进行聚合处理，得到用户数量从大到小排序靠前的预设数量的用户标签，作为所述预设数量的热门标签。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述确定性用户群体的用户标签按照数据类型进行分类，包括：将所述用户标签按照数据类型分为：布尔Boolean类型、字符串类型、数值类型和日期类型；将分类后的热门标签输入至预设的热门标签计算模型进行聚合处理，具体包括：针对所述Boolean类型的用户标签，将所述用户标签按照真值true和假值false分别进行聚合处理；针对所述数值类型的用户标签，对输入用户标签的总数值范围进行预设的数值区间分段，并按照分段后的数值区间分别进行聚合处理；针对所述字符串类型的用户标签，判断所述用户标签是否是有限枚举变量，若是，则按照预先划分的枚举值数量的区间，将不同区间内所述用户标签的枚举值分别进行聚合处理；针对所述日期类型的用户标签，对输入用户标签的总日期范围按照预设的日期区间分段，并按照分段后的日期范围分别进行聚合处理。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定不同投放策略下所述目标产品的潜在购买用户群体，包括：从全量用户中，分别圈选出不同投放策略下，具有所述投放策略对应的热门标签组合的用户群体；分别将具有所述投放策略对应的热门标签组合的用户群体，与所述确定性用户群体做差集，得到所述不同投放策略下的潜在购买用户群体。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对不同投放策略下投放实验的投放效果进行分析，根据分析的结果，确定目标产品投放的目标用户群体，包括：对采集到的不同投放策略对应的潜在购买用户群体的点击行为、购买行为和有效停留
行为的数据进行分析和归一化处理，得到不同投放策略下投放效果的综合评价指标值；比较不同投放策略下的所述综合评价值，确定其中综合评价值最大的投放策略为所述投放效果最优的投放策略；将所述投放效果最优的投放策略下的潜在购买用户的集合作为所述目标用户群体。7.如权利要求6所述的方法，特征在于，对采集到的不同投放策略对应的潜在购买用户群体的点击行为、购买行为和有效停留行为的数据进行分析和...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊东，曹玮，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：