【技术实现步骤摘要】
一种营销策略自优化方法、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据分析
，具体的涉及一种营销策略自优化方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]AB实验功能是互联网产品效果评估最重要和最常见的方法。AB实验是指为了验证某一个产品能力或者策略的效果好坏，将产品的用户随机分成两部分，分别是实验组和对照组，对比两个组的用户表现而进行的实验。一般来说，我们会按照一定比例将所有的用户分为多个组，留下一组用户为对照组，其余用户为实验组，不同组的用户可以施行不同的策略，从而对比不同策略的效果好坏。但是，施行这样的AB实验有以下几个缺陷：
[0003]1.资金的浪费，运营成本的增加；
[0004]2.从AB实验结果我们仅仅只能得到相对于对照组某些策略效果较优，但是却无法知道哪些用户偏好会导致某一策略的效果更优；
[0005]3.在资金有限的情况下，无法得知如何实施策略能获得更好的效果；
[0006]4.无法充分利用AB实验历史数据为未来策略实施提供有效建议。
[0007]有鉴于此，特提出本专利技术专利。
技术实现思路
[0008]本专利技术主要解决AB实验无法得知用户偏好或属性对不同策略的影响，从而导致运营成本增加的问题，本专利技术利用机器学习等领域的知识，和AB实验的历史数据，提出了一种营销策略自优化方法，为未来有效实施策略、节约成本、提高总体效果提供了解决思路，具体地，采用如下技术方案：
[0009]一种营销策略自优化方法，包括：
[0010]...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种营销策略自优化方法，其特征在于，包括：所述营销策略基于AB实验进行效果评估，获取营销策略的历史AB实验数据，通过机器学习模型得到营销策略转化强相关的N个人群特征；针对N个人群特征进行特征组合；按照不同的特征组合将总体潜客人群进行划分，得到n个子人群；将当前m个营销策略分别应用于n个子人群，分别计算得到人均转化参数矩阵；基于人均转化参数矩阵进行线性规划求解新一次策略实验的最优策略组合。2.根据权利要求1所述的一种营销策略自优化方法，其特征在于，所述针对N个人群特征进行特征组合包括：判断所述人群特征的类型；若判定所述人群特征为连续型，则采取卡方分箱的方式进行特征组合，通过限定最大分箱数目，将连续型的人群特征划分为不同的分段；若判定所述人群特征为枚举型，对于枚举值小于预设枚举阈值的人群特征不进行处理，而对于枚举值大于等于预设枚举阈值的人群特征进行分箱操作；可选地，所述对于枚举值大于等于预设枚举阈值的人群特征进行分箱操作前针对人群特征的各个枚举值进行编码操作。3.根据权利要求1所述的一种营销策略自优化方法，其特征在于，所述按照不同的特征组合将总体潜客人群进行划分，得到n个子人群包括：针对N个人群特征进行特征组合得到M种特征组合；按照M种特征组合将总体潜客人群进行划分M个子人群；设定人群控制阈值r，当子人群中实验组人数在实验组总人数中的占比低于r，或对照组人数在对照组总人数中的占比低于r，则进行剔除处理；将M个子人群进行子人群剔除后，得到n个子人群。4.根据权利要求1所述的一种营销策略自优化方法，其特征在于，所述将当前m个营销策略分别应用于n个子人群，分别计算得到人均转化参数矩阵包括：将当前m个营销策略分别应用于n个子人群，分别计算得到人均转化增量矩阵R
m
×
n
和人均成本矩阵C
m
×
n
；所述人均转化增量矩阵R
m
×
n
中R
ij
为子人群j在营销策略i下的人均转化率增量，R
ij
＝(子人群j的实验组转化率
‑
子人群j的对照组转化率)/子人群j的实验组人数；所述人均成本矩阵C
m
×
n
中C
ij
为子人群j在营销策略i下的人均成本，C
ij
＝(子人群j的实验组成本
‑
子人群j的对照组成本)/子人群j的实验组人数。5.根据权利要求4所述的一种营销策略自优化方法，其特征在于，所述基于人均转化参数矩阵进行线性规划求解新一次策略实验的最优策略组合包括：新一次策略实验开始；基于AB实验的实验组和对照组的分配比例计算新实验下每个子人群的人数矩阵B
m
×
n
；基于各个子人群在不同营销策略下的人均转化率增量、人均成本，计算新一次策略实验下人数矩阵B
m
×
n
中每个子人群的人均转化率增量、人均成本，预估得到新一次实验每个子人群的表现，选出最优策略组合。6.根据权利要求5所述的一种营销策略自优化方法，其特征在于，所述基于各个子人群
在不同营销策略下的人均转化率增量、人均成...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤思璇，
申请(专利权)人：北京数势云创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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