电商用户消费行为分析方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种电商用户消费行为分析方法及装置，在采集获取电商用户属性信息与电商用户线上消费活动过程中的消费数据日志后，对消费数据日志进行分析，得到电商用户的消费行为变化数据标签，并利用逻辑运算法则，对消费行为变化数据标签与电商用户属性信息进行连接，建立标签条件集合，最终根据标签条件集合，对电商用户分别进行零售货物推荐，解决现有技术中电商用户分组结果不精准、零售货物推荐时效性不高的问题。效性不高的问题。效性不高的问题。

【技术实现步骤摘要】
电商用户消费行为分析方法及装置


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种电商用户消费行为分析方法及装置。

技术介绍

[0002]一般来说，电商平台会通过首页推荐或者主动推送等形式，向平台用户推荐感兴趣的零售货物，如果推荐或者推送的内容对用户来说不感兴趣，或是消费意愿不强，造成用户会迅速的离开电商平台网站，或是认为推送的内容对于自己是干扰，使得用户的付费可能性降低，影响到了电商平台的经营效果。为了更好的帮助企业实现智能化营销，需要一种更准确的用户行为分析方法，能够更为精准的向用户推荐零售货物，或是为企业制定营销策略提供参考。
[0003]目前，主流的电商用户行为分析方法是电商平台通过一些算法模型，根据用户的零售货物浏览记录、搜索记录或是消费记录，对用户的喜好进行分析，从而智能推荐用户感兴趣的零售货物。
[0004]但是算法模型推荐的零售货物时效性较低，分析结果也不够准确，且无法反映用户对零售货物的消费意愿或感兴趣程度。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种电商用户消费行为分析方法及装置，用以解决现有电商用户消费行为分析业务中，推荐的零售货物时效性较低，电商用户分组结果也不够准确的问题。
[0006]一方面，本申请提供一种电商用户消费行为分析方法，包括：
[0007]采集获取电商用户属性信息与所述电商用户线上消费活动过程中的消费数据日志；
[0008]对所述消费数据日志进行分析，得到所述电商用户的消费行为变化数据标签；
[0009]利用逻辑运算法则，对所述消费行为变化数据标签与所述电商用户属性信息进行连接，建立标签条件集合；
[0010]根据所述标签条件集合，对所述电商用户分别进行零售货物推荐。
[0011]另一方面，本申请提供一种电商用户消费行为分析装置，包括：
[0012]获取模块，用于采集获取电商用户属性信息与所述电商用户线上消费活动过程中的消费数据日志；
[0013]分析模块，用于对所述消费数据日志进行分析，得到所述电商用户的消费行为变化数据标签；
[0014]连接模块，用于利用逻辑运算法则，对所述消费行为变化数据标签与所述电商用户属性信息进行连接，建立标签条件集合；
[0015]推荐模块，用于根据所述标签条件集合，对所述电商用户分别进行零售货物推荐。
[0016]又一方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接
的存储器；
[0017]所述存储器存储计算机执行指令；
[0018]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如前所述的方法。
[0019]再一方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如前所述的电商用户消费行为分析方法。
[0020]本申请提供的电商用户消费行为分析方法及装置，在采集获取电商用户属性信息与电商用户线上消费活动过程中的消费数据日志后，对消费数据日志进行分析，得到电商用户的消费行为变化数据标签，并利用逻辑运算法则，对消费行为变化数据标签与电商用户属性信息进行连接，建立标签条件集合，最终根据标签条件集合，对电商用户分别进行零售货物推荐，解决现有技术中电商用户分组结果不精准、零售货物推荐时效性不高的问题。
附图说明
[0021]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0022]图1为本申请实施例所基于的一种电商用户消费行为分析架构示意图；
[0023]图2为本申请实施例提供的电商用户消费行为分析方法的流程示意图；
[0024]图3为本申请实施例提供的电商用户消费行为分析方法的信令交互示意图；
[0025]图4为本申请实施例提供的电商用户消费行为分析装置的结构框图；
[0026]图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
[0027]通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
[0028]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0029]需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。
[0030]一般来说，电商平台会通过首页推荐或者主动推送等形式，向平台用户推荐感兴趣的零售货物，如果推荐或者推送的内容对用户来说不感兴趣，或是消费意愿不强，造成用户会迅速的离开电商平台网站，或是认为推送的内容对于自己是干扰，使得用户的付费可能性降低，影响到了电商平台的经营效果。为了更好的帮助企业实现智能化营销，需要一种更准确的用户行为分析方法，能够更为精准的向用户推荐零售货物，或是为企业制定营销
策略提供参考。目前，主流的用户行为分析方法是电商平台通过一些算法模型，根据用户的零售货物浏览记录、搜索记录或是消费记录，对用户的喜好进行分析，从而智能推荐用户感兴趣的零售货物。但是算法模型推荐的零售货物时效性较低，分析结果不够准确，且无法反映用户对零售货物的消费意愿或感兴趣程度。
[0031]图1为本申请实施例所基于的一种电商用户消费行为分析架构示意图，参见图1所示，主要包括：电商平台业务系统101、商务智能系统平台102、商务智能系统数据库103以及用户终端104。其中，电商平台业务系统电商平台业务系统101可在商务智能系统平台102中获取消费行为数据及其相对应的数据标签、在智能系统数据库103中获取消费行为变化数据、在用户终端104中根据电商用户消费行为，生成消费数据日志，并能够将消费数据日志发送至商务智能系统平台102。商务智能系统平台102在对消费数据日志进行分析后，将消费行为变化数据及其相对应的数据标签存储至智能系统数据库103。
[0032]电商平台业务系统电商平台业务系统101是通过互联网进行零售货物、服务的电子交易系统。根据不同的场景及应用类型，电商平台业务系统电商平台业务系统101可分为企业内购、积分商城、社交电商、直播电商、跨境电商等，且通过定制化服务，可以满足各个行业客户、不同业务场景下的业务需要。
[0033]商务智能系统平台商务智能系统平台102可以利用现代信息技术收集、管本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电商用户消费行为分析方法，其特征在于，包括：采集获取电商用户属性信息与所述电商用户线上消费活动过程中的消费数据日志；对所述消费数据日志进行分析，得到所述电商用户的消费行为变化数据标签；利用逻辑运算法则，对所述消费行为变化数据标签与所述电商用户属性信息进行连接，建立标签条件集合；根据所述标签条件集合，对所述电商用户分别进行零售货物推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用逻辑运算法则，对所述消费行为变化数据标签与所述电商用户属性信息进行连接，建立标签条件集合，包括：利用或逻辑运算法则，对所述消费行为变化数据标签进行连接，得到数据标签集合；利用与逻辑运算法则，对所述电商用户属性信息进行连接，得到基本信息集合；利用与逻辑运算法则，对所述数据标签集合与所述基本信息集合进行连接，得到标签条件集合。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述建立标签条件集合后，还包括：设置自定义标签，并将所述自定义标签添加至所述标签条件集合中。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述消费数据日志进行分析，得到所述电商用户的消费行为变化数据标签，包括：根据预设阈值，确定所述消费数据日志中同一数据标签的数据变化范围是否大于预设阈值；若大于，确定所述数据标签为所述电商用户的消费行为变化数据标签。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述对所述消费数据日志进行分析后，还包括：得到所述电商用户的消费行为变化数据，并将所述电商用户的消费行为变化数据和与所述电商用户的消费行为变化数据相对应的消费行为变化数据标签存储至商务智能系统数据库中；利用观远数据分析平台，从商务智能系统数据库中得到目标电商用户消费行为数据。6.根据权利要求1或2所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴尔申，郭伟伟，
申请(专利权)人：杭州铭信信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：