一种基于多数据库的用户分群方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于多数据库的用户分群方法。该方法包括对拉取到的用户数据进行适合后续使用和查询需求的存储方法进行存储，使用逻辑判断拼接多个查询条件以实现具备相同特征的用户的分群，对不同的用户组使用不同的营销策略，并对各用户组的用户及营销策略进行动态调整。略进行动态调整。略进行动态调整。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多数据库的用户分群方法、系统和存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及一种将用户购买习惯按照数据性质存储于多个特性不同的数据库中，并对数据库中的数据进行分析的
，尤其涉及一种用户分群的方法、系统和存储介质。

技术介绍

[0002]在网络时代，用户的消费行为和购买方式随时间变化而变化。如今“互联网+”迅速发展，企业数据信息逐渐庞大，精准营销的需求也在不断增大，为了让企业业务营销更准确、更有效，大数据精准化便成为各大企业的核心竞争力。
[0003]传统零售行业中，日常消费的顾客只留存交易数据但是销售方无法进行数据分析。因此便诞生了精准营销。所谓精准营销就是通过对用户的各种行为数据和基础数据进行分析归纳，形成不同的标签，方便对用户进行分群，并对一个小组内的用户进行适用的营销。
[0004]目前业界精准营销的技术核心在于：拥有一个真正做到精准营销的系统，用以对商品、交易、RFMG（R值：最近一次消费，F值：消费频率，M值：消费金额，G值：近1年内毛利贡献）、上百个会员画像标签、积分优惠券、维系记录等级、价值度等多种不同属性条件组合筛选。
[0005]在实际使用中，若使用传统的单一列式存储方案则会存在如下问题：需要对上百个用户标签、十几个用户购买的商品小类，放入列式存储需要全部打散成一条一条记录，并增加一个用于标记是哪个标签（如用户的VIP标签、消费能力标签、是否活跃标签等）的字段，因此数据类型复杂和存储数据量大，查询性能很慢。

技术实现思路

[0006]为解决以上问题，本专利技术提供一种基于多数据库的用户分群方法、系统和存储介质。具体来说，本专利技术根据数据的查询需求以及特性，将数据存储于适于查询需求的不同数据库中。在查询时，本专利技术结合OLAP和OLTP（联机事务处理，On
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line Transaction Processing）进行数据查询并基于数据查询的结果进行用户分群。从而提高数据查询的及时性与数据支持的时效性，提高数据查询的效率。
[0007]第一方面，本专利技术提供的基于多数据库的用户分群方法包括：针对不同的条件特性使用最适合这个条件的数据库进行存储和高效查询，将多个不同存储特性的数据库聚合成为一个数据库集合，在查询时实现跨库查询；对多个筛选条件使用逻辑运算符（“与、或、非”）进行运算拼接，来提升用户分群的精确度以及查询效率；使用OLAP多维模型进行用户划分，并将OLAP与更新的数据匹配，从不同角度、不同层面对数据进行细分和汇总，满足不同分析的需求；对不同用户分群采用不同的营销策略，并根据用户数据的更新调整用户分群内的用户构成，从而提升营销策略在这一用户分群中的适宜度，并在使用过程中根据用户数据的更新进行分群的自优化。
[0008]第二方面，本专利技术提供的基于多数据库的用户分群系统，包括：数据拉取模块，用于获得用户的行为数据；数据存储模块，用于根据数据的特性使用不同的存储方法对用户数据进行存储；用户筛选模块，用于根据管理员设置的条件，筛选具备相同特征的用户组成用户组；分群更新模块，用于差量更新用户变化的行为；营销策略模块，用于更新或新增对于用户组使用的营销策略，包括营销策略的模拟推出和调整。
[0009]第三方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被计算机处理器执行时实现本专利技术任意实施例所述的基于多数据库的用户分群方法。
[0010]本专利技术通过对用户数据进行适应特性地存储，通过筛选用户标签或将用户购买行为的数据字段作为筛选条件，对作为筛选条件的数据字段进行OLAP分析，从而对用户进行分群。从而实现用户聚焦，节省资源；通过对用户分群并根据得出的用户组并适用不同营销策略，实现在合适的时间向用户推荐合适的商品，并提供对用户的多维度的分群和筛选。
[0011]本专利技术与现有技术相比，具有如下优势与有益效果：1、本专利技术针对不同的条件特性使用最适合这个条件的数据库进行存储，形成了聚合多种不同存储方式的数据库集合，提高了不同类型的用户数据的查询、更新和筛选效率；2、本专利技术在用户分群时使用逻辑运算符“与、或、非”进行筛选条件的拼接，并自动根据上述元素生成用与查询数据库的查询语句，具有用户分群条件配置灵活、实用性强的特点。在对用户进行分群时使用的OLAP 分析，可以从不同角度、不同层面对数据进行细分和汇总，满足不同分析的需求；3、针对不同用户分群采用不同的营销策略，根据用户数据动态调整用户组成或针对这一用户，分群的营销策略，具有精准推送、因地制宜的营销优势，迎合了实际应用的需求。
附图说明
[0012]图1为行式存储和列式存储的示意图；图2为本专利技术实施例使用的系统技术架构图；图3为本专利技术实施例使用的精准营销页面原型图；图4为本专利技术实施例使用的筛选条件和用于进行条件拼接的逻辑运算符“与或非”选择页面示意图；图5为本专利技术实施例使用的用户分群页面原型图。
具体实施方式
[0013]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描写的具体实施例仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分，而并非全部结构。本专利技术的范围不受以下实施例的说明所限，仅由权利要求书的范围所示，而且包括与权利要求范围具有同样意思及权利要求范围内的所有变形。
[0014]传统营销模式下，数据来源于企业的营销记录，随着网络及电子商务的发展，消费者的网上痕迹也化为数据，成为企业营销数据的来源之一。构建“用户画像”所需要的数据，除了传统上从数据库中获得的数据、营销平台搜集的数据、历史数据之外，还要尽可能获取
消费者在互联网社区上的一些视频、图片等信息及地理空间信息等数据，这些数据能够从侧面反映消费者的态度、偏好等，使用这些信息对用户进行预分群，然后对用户分群使用相应的营销策略，可以使营销更精确且更节省营销所花费的精力。对于用来存储用户分群所需要数据的数据库有很多，本专利技术所述实施例选择SQL Server数据库。它是一款能用于大型联机事务处理、数据仓库和电子商务等方面应用的数据库平台，它不仅能在企业内部共享服务器，查询各种数据，还能够为企业降低管理、生产等各方面的成本。本文的“用户分群”是在“4C”理论的基础上，结合消费者的需求特点，通过查阅文献、调研、访谈并在专家的建议下构建起来的。“4C”理论包括消费者、成本、便利和沟通。其中，可以从消费者的年龄、性别、职业等基本信息角度理解消费者的需求;而成本不仅指消费者愿意支付的价格成本，还包括时间、体力和精神成本;便利则主要指的是方便消费者购买及使用，这两个因素可以从消费行为角度理解，包括网页浏览时间、点击记录等购买前的信息搜集行为及购买记录等行为;沟通则是通过互动的方式将消费者与企业结合在一起，这样企业就能知道消费者的忠诚度、满意度等，可以从购买后的评价及沟通平台等角度理解。对用户分群的可视化表达可以是“用户画像”。由于“用户画像”属于信息层面，因此需要用数据库的语言进行设计，也就是需要用实体
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多数据库的用户分群方法，其特征在于，包括以下步骤：对从数据终端拉取到的用户数据存储至业务数据库，所述存储是进行适宜数据特性和使用需求的行式存储或列式存储之一的存储；根据所述业务数据库中的用户数据对用户进行使用逻辑运算符的多个条件的筛选分群，从而获得多个用户分群；对所述多个用户分群设置不同的营销策略；对所述多个用户分群中的用户进行基于用户行为数据的用户组成更新和与所述用户分群对应的营销策略更新。2.根据权利要求1所述的对用户分群方法，其特征在于：所述用户数据的拉取是定时数据拉取任务，每天从数据仓库拉取数据灌入业务数据库数据库，数据仓库的数据来源于各业务数据终端。3.根据权利要求1所述的对用户分群方法，其特征在于：所述用户数据的拉取是相应管理者终端请求的数据拉取，在收到管理者终端请求后，从数据仓库拉取管理者指定的一列或多列数据灌入业务数据库数据库，数据仓库的数据来源于各业务数据终端。4.根据权利要求1所述的用户分群方法，其特征在于：所述数据特性是指数据类型及数据属性，包括简单数字类、布尔值类、数组或时间范围属性；使用需求是指数据库查询或更新的需求，包括按时间段进行区间筛选，按商品小类或标签类别进行筛选。5.根据权利要求1所述的用户分群方法，其特征在于：所述逻辑运算符包括“与、或、非”。6.根据权利要求1所述的用户分群方法，其特征在于：所述多个条件的筛选分群，首先需要设置筛选条件，所述筛选条件与数据库中的库、数据表、数据表中的字段向关联；其次需要对多个筛选条件使用所述逻辑运算符进行拼接，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙武祥，
申请(专利权)人：瓴创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：