酒店客户画像构建方法技术

本申请提供了酒店客户画像构建方法

【技术实现步骤摘要】
酒店客户画像构建方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本申请提出了酒店客户画像构建方法
、
电子设备及存储介质，属于用户画像

。

技术介绍

[0002]酒店业是服务行业的重要组成部分，其运营策略和服务质量直接影响到客户的满意度和忠诚度
。
随着市场竞争的加剧，酒店业需要更加关注客户需求，提供定制化和个性化服务，以提升客户体验和增加客户黏性
。
[0003]酒店客户信息的收集
、
分析和利用是实现定制化和个性化服务的关键
。
通过分析客户信息，酒店可以了解客户的需求
、
偏好和行为习惯，从而为客户提供更符合他们需求的服务和产品
。
这种定制化和个性化服务可以包括客房布置
、
餐饮服务
、
娱乐设施等方面，旨在满足客户的个性化需求和期望
。
[0004]目前，酒店客户信息的分析大多通过对酒店客户的个人信息进行分析，信息比较片面，不能够完全展现对酒店各种服务的偏好
。

技术实现思路

[0005]本申请提供酒店客户画像构建方法
、
系统
、
电子设备及存储介质，根据酒店用户在酒店中各个终端的行为数据来确定用户的用户画像，进而根据用户画像给客户带来更好的服务
。
[0006]第一方面，本申请提供了一种酒店客户画像构建方法，包括：针对每个酒店终端设备，获取每个酒店终端设备的用户行为信息，并进行数据清洗转换得到终端用户行为信息；基于终端用户行为信息与预设的描述性标签集中描述性标签的进行匹配度计算，得到终端用户行为信息与各描述性标签的匹配度；将终端用户行为信息与各描述性标签的匹配度大于预设阈值的描述性标签作为用户画像描述性标签，并生成用户画像
。
[0007]通过采用上述技术方案，通过获取和分析每个酒店终端设备用户的行为信息，并基于这些信息生成用户画像，酒店可以提供更好的个性化服务，提高运营效率和营销效果，从而增强竞争力
。
[0008]可选的，获取每个酒店终端设备的用户行为信息，并进行数据清洗转换得到终端用户行为信息，包括：通过每个酒店终端设备的日志记录获取每个酒店终端设备的用户行为信息；对每个酒店终端设备的用户行为信息进行缺失值处理，对用户行为信息进行识别并处理用户行为信息中的缺失值得到第一用户行为信息；对每个酒店终端设备的用户行为信息进行异常值处理，对用户行为信息检测并处理用户行为信息中的异常值，得到第二用户行为信息；
对每个酒店终端设备的用户行为信息进行数据格式转换，将用户行为信息转换为统一的格式，得到终端用户行为信息
。
[0009]通过采用上述技术方案，通过获取每个酒店终端设备的用户行为信息，并进行数据清洗转换，可以提高数据的完整性
、
准确性和一致性，为用户画像生成和数据分析提供可靠的基础
。
[0010]可选的，将终端用户行为信息与预设的描述性标签进行匹配度计算，包括：针对预设的描述性标签集中的每一条描述性标签，确定每一条描述性标签对应的标签行为特征信息；基于每一条描述性标签对应的标签行为特征信息确定每一条描述性标签对应的融合系数；对终端用户行为信息进行数据分析得到用户行为特征信息；分别计算用户行为信息包括的每一条用户行为特征信息与预设的描述性标签集中每一条描述性标签对应的标签行为特征信息之间的匹配度，得到该用户行为信息包括的每一条用户行为特征信息对应的特征匹配度；基于每一条描述性标签对应的融合系数，对该用户行为信息包括的每一条用户行为特征信息对应的特征匹配度进行融合处理，得到该用户对应的用户画像匹配度
。
[0011]通过采用上述技术方案，通过将终端用户行为信息与预设的描述性标签进行匹配度计算，并融合处理特征匹配度，可以实现更精准的用户描述性标签的匹配，提高了用户画像的构建的准确度
。
[0012]可选的，基于每一条描述性标签对应的行为特征信息确定每一条描述性标签对应的融合系数，包括：获取在历史上构建形成的每一个历史用户画像，得到历史用户画像集；对历史用户画像集中的每一个历史用户画像对应的历史用户画像信息包括的历史描述性标签进行去重筛选，得到对应的历史描述性标签集；针对历史描述性标签集中的每一条历史描述性标签集，基于历史描述性标签确定该历史描述性标签对应的标签行为特征信息；针对历史用户描述性标签对应的标签行为特征信息，确定该标签行为特征信息对应融合系数；针对预设的描述性标签集中包括的每一条描述性标签，确定该描述性标签所属的历史标签行为特征信息，并将该历史标签行为特征信息对应的融合系数确定为该描述性标签对应的融合系数
。
[0013]通过采用上述技术方案，基于每一条描述性标签对应的行为特征信息确定融合系数，包括利用历史用户画像和历史描述性标签集
、
去重筛选历史描述性标签
、
确定历史描述性标签的标签行为特征信息和融合系数，以及将历史融合系数应用于预设描述性标签集等步骤，可以提高匹配度计算的准确性
。
[0014]可选的，对终端用户行为信息进行数据分析得到用户行为特征信息，包括：基于终端用户行为信息进行特征提取，对终端用户行为信息中的行为频率
、
行为持续时间
、
行为序列
、
行为间隔
、
行为地理位置和行为关联性进行特征提取得到用户行为特征信息
。
[0015]通过采用上述技术方案，对终端用户行为信息进行数据分析并提取用户行为特征信息，包括行为频率
、
持续时间
、
序列
、
间隔
、
地理位置和关联性等方面的特征
。
这可以深入了解用户行为，发现行为规律，优化用户体验，提高运营效率，为用户提供更加个性化和精准的服务
。
[0016]可选的，酒店客户画像构建方法，还包括：定期获取既往用户行为信息进行数据分析提取，得到既往用户行为特征信息；基于既往用户行为特征信息进行特征分析提取得到新的描述性标签
。
[0017]通过采用上述技术方案，定期获取既往用户行为信息进行数据分析和特征提取，得到既往用户行为特征信息，并基于此进行特征分析和提取新的描述性标签，提高用户画像的准确性
。
[0018]可选的，基于既往用户行为特征信息进行特征分析提取得到新的描述性标签
,
包括：基于既往用户行为特征信息进行特征趋势预测，得到用户行为特征趋势；基于用户行为特征趋势确定新的描述性标签
。
[0019]通过采用上述技术方案，基于既往用户行为特征信息进行特征分析和趋势预测，可以生成更准确的用户描述性标签，提高用户画像的准确性
。
[0020]在本申请的第二方面提供了一种酒店客户画像构建系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
酒店客户画像构建方法，其特征在于，应用于酒店服务器终端，所述方法包括：针对每个酒店终端设备，获取每个酒店终端设备的用户行为信息，并进行数据清洗转换得到终端用户行为信息；基于所述终端用户行为信息与预设的描述性标签集中描述性标签的进行匹配度计算，得到终端用户行为信息与各描述性标签的匹配度；将所述终端用户行为信息与各描述性标签的匹配度大于预设阈值的描述性标签作为用户画像描述性标签，并生成用户画像
。2.
根据权利要求1所述的酒店客户画像构建方法，其特征在于，所述获取每个酒店终端设备的用户行为信息，并进行数据清洗转换得到终端用户行为信息，包括：通过每个酒店终端设备的日志记录获取每个酒店终端设备的用户行为信息；对所述每个酒店终端设备的用户行为信息进行缺失值处理，对用户行为信息进行识别并处理用户行为信息中的缺失值得到第一用户行为信息；对所述每个酒店终端设备的用户行为信息进行异常值处理，对用户行为信息检测并处理用户行为信息中的异常值，得到第二用户行为信息；对所述每个酒店终端设备的用户行为信息进行数据格式转换，将用户行为信息转换为统一的格式，得到终端用户行为信息
。3.
根据权利要求1所述的酒店客户画像构建方法，其特征在于，所述将所述终端用户行为信息与预设的描述性标签进行匹配度计算，包括：针对所述预设的描述性标签集中的每一条描述性标签，确定每一条描述性标签对应的标签行为特征信息；基于每一条描述性标签对应的标签行为特征信息确定每一条描述性标签对应的融合系数；对终端用户行为信息进行数据分析得到用户行为特征信息；分别计算用户行为信息包括的每一条用户行为特征信息与所述预设的描述性标签集中每一条描述性标签对应的标签行为特征信息之间的匹配度，得到该用户行为信息包括的每一条用户行为特征信息对应的特征匹配度；基于每一条所述描述性标签对应的融合系数，对该用户行为信息包括的每一条用户行为特征信息对应的特征匹配度进行融合处理，得到该用户对应的用户画像匹配度
。4.
根据权利要求3所述的酒店客户画像构建方法，其特征在于，所述基于每一条描述性标签对应的行为特征信息确定每一条描述性标签对应的融合系数，包括：获取在历史上构建形成的每一个历史用户画像，得到历史用户画像集；对历史用户画像集中的每一个历史用户画像对应的历史用户画像信息包括的历史描述性标签进行去重筛选，得到对应的历史描述性标签集；针对所述历史描述性标签集中的每一条历史描述性标签集，基于历史描述性标签确定该历史描述性标签对应的标签行为特征信息；针对历史用户描...

【专利技术属性】
技术研发人员：张幼鹏，王秉清，马文俊，
申请(专利权)人：青岛小帅智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：