基于人工智能的运营系统优化方法技术方案

技术编号:39847363 阅读:11 留言:0更新日期:2023-12-29 16:45
本申请实施例属于金融科技领域,涉及一种基于人工智能的运营系统优化方法

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的运营系统优化方法、装置及计算机设备


[0001]本申请涉及系统优化
,具体涉及金融科技领域,尤其涉及一种基于人工智能的运营系统优化方法

装置

计算机设备及存储介质


技术介绍

[0002]随着技术的不断发展和变革
,
用户已成为企业发展中不可或缺的对象

对用户需求的把控,是获取用户的关键因素,对于不同的用户而言,需要不同的运营策略去提高用户的参与度和忠诚度,因此,如何对运营策略进行优化,成为企业讨论的重点之一

[0003]用户运营系统是近年来基于人工智能

大数据和互联网等技术发展起来的一种全新管理方法

用户运营系统可以对运营策略进行制定

模拟测试

优化等一系列操作,从而提高用户运营的效率和精度

[0004]但现有的用户运营系统存在获取的用户数据的精度不准的问题,用户数据的精度直接关系到了对运营策略模拟测试时获取的策略模拟结果,策略模拟结果会影响对运营策略的效果评估

现有技术中,一般通过对用户数据进行特征提取并构建用户画像来区分用户类型,并将区分用户类型后的数据和运营策略输入模拟测试模型中进行测试,以获取运营策略的结果

但通过用户画像来进行用户类型的区分,存在难以对该类用户的消费习惯和消费能力进行综合评估的问题,同时会受到新用户数据的影响,无法对新用户数据进行准确分类,使得获取的用户数据的精度不高,难以满足运营系统对模拟测试的准确性要求

同时在运营策略的模拟测试结果获取后,无法自动对运营策略进行有效优化,需要主动对运营策略进行调整,使得系统对用户运营模拟的精度和效率降低


技术实现思路

[0005]本申请实施例的目的在于提出一种基于人工智能的运营系统优化方法

装置

计算机设备及存储介质,以解决系统对用户运营模拟的精度和效率不高的问题

[0006]为了解决上述技术问题,本申请实施例提供一种基于人工智能的运营系统优化方法,采用了如下所述的技术方案:
[0007]获取用户样本数据,将所述用户样本数据输入至预设的价值分类模型进行数据分类,得到用户类型数据;
[0008]根据所述用户类型数据构建用户画像,并提取所述用户画像的用户对象数据;
[0009]根据所述用户对象数据获取第一运营策略,并根据所述第一运营策略进行运营测试,得到第一测试结果;
[0010]根据预设的指标信息提取所述第一测试结果的第一指标数据,并检测所述第一指标数据是否满足预设的指标阈值;
[0011]若所述第一指标数据满足所述指标阈值,则将所述第一运营策略作为有效运营策略;及
[0012]若所述第一指标数据不满足所述指标阈值,则对所述第一运营策略进行调整,得
到第二运营策略,并获取所述第二运营策略对应的第二指标数据,不断对所述第二运营策略进行迭代调整,直至所述第二指标数据满足所述指标阈值,并在所述第二指标数据满足所述指标阈值后,将所述第二运营策略作为所述有效运营策略

[0013]进一步的,所述获取用户样本数据,将所述用户样本数据输入至预设的价值分类模型进行数据分类,得到用户类型数据的步骤,具体包括:
[0014]获取历史数据,对所述历史数据进行数据清洗,得到所述用户样本数据;
[0015]获取所述价值分类模型中预存的数据提取信息

数据分类信息;
[0016]根据所述数据提取信息对所述用户样本数据进行数据提取,得到用户交易数据,其中,所述用户交易数据包括用户交易行为数据

用户交易频率数据

用户交易金额数据;
[0017]根据所述数据分类信息对所述用户交易行为数据

所述用户交易频率数据

所述用户交易金额数据进行分类判断,得到数据分类结果;及
[0018]根据所述数据分类结果对所述用户样本数据进行分类,将所述用户样本数据分至对应的用户类型,得到所述用户类型数据

[0019]进一步的,所述根据所述数据分类信息对所述用户交易行为数据

所述用户交易频率数据

所述用户交易金额数据进行分类判断,得到数据分类结果的步骤,具体包括:
[0020]获取所述数据分类信息,对所述数据分类信息进行解析,得到数据阈值信息

数据赋值规则,其中,所述数据阈值信息包括第一数据阈值

第二数据阈值

第三数据阈值;
[0021]将所述用户交易行为数据和所述第一数据阈值进行对比,得到第一分类结果;
[0022]将所述用户交易频率数据和所述第二数据阈值进行对比,得到第二分类结果;
[0023]将所述用户交易金额数据和所述第三数据阈值进行对比,得到第三分类结果;
[0024]根据所述数据赋值规则分别对所述第一分类结果

所述第二分类结果

所述第三分类结果进行赋值,得到第一分类值

第二分类值

第三分类值;及
[0025]将所述第一分类值

所述第二分类值

所述第三分类值和所述用户样本数据进行数据关联,得到所述数据分类结果

[0026]进一步的,所述根据所述数据分类结果对所述用户样本数据进行分类,将所述用户样本数据分至对应的用户类型,得到所述用户类型数据的步骤,具体包括:
[0027]获取所述数据分类结果,识别所述数据分类结果对应的数据分类值;
[0028]识别所述用户类型对应的用户类型分类值,根据所述数据分类值和所述用户类型分类值确定所述用户样本数据对应的所述用户类型;及
[0029]将所述用户样本数据添加至所述用户类型,得到所述用户类型数据

[0030]进一步的,所述根据所述用户类型数据构建用户画像,并提取所述用户画像的用户对象数据的步骤,具体包括:
[0031]获取所述用户类型数据的用户类型标签,根据所述用户类型标签获取对应的用户画像构建信息;
[0032]根据所述用户画像构建信息和所述用户类型数据构建用户画像;及
[0033]提取所述用户画像的用户对象,并获取所述用户对象对应的所述用户对象数据

[0034]进一步的,所述根据所述用户对象数据获取第一运营策略,并根据所述第一运营策略进行运营测试,得到第一测试结果的步骤,具体包括:
[0035]获取所述用户对象数据对应的用户类型标签,根据所述用户类型标签在数据库中
查找所述第一运营策略;
[0036]将所述本文档来自技高网
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能的运营系统优化方法,其特征在于,包括下述步骤:获取用户样本数据,将所述用户样本数据输入至预设的价值分类模型进行数据分类,得到用户类型数据;根据所述用户类型数据构建用户画像,并提取所述用户画像的用户对象数据;根据所述用户对象数据获取第一运营策略,并根据所述第一运营策略进行运营测试,得到第一测试结果;根据预设的指标信息提取所述第一测试结果的第一指标数据,并检测所述第一指标数据是否满足预设的指标阈值;若所述第一指标数据满足所述指标阈值,则将所述第一运营策略作为有效运营策略;及若所述第一指标数据不满足所述指标阈值,则对所述第一运营策略进行调整,得到第二运营策略,并获取所述第二运营策略对应的第二指标数据,不断对所述第二运营策略进行迭代调整,直至所述第二指标数据满足所述指标阈值,并在所述第二指标数据满足所述指标阈值后,将所述第二运营策略作为所述有效运营策略
。2.
根据权利要求1所述的基于人工智能的运营系统优化方法,其特征在于,所述获取用户样本数据,将所述用户样本数据输入至预设的价值分类模型进行数据分类,得到用户类型数据的步骤,具体包括:获取历史数据,对所述历史数据进行数据清洗,得到所述用户样本数据;获取所述价值分类模型中预存的数据提取信息

数据分类信息;根据所述数据提取信息对所述用户样本数据进行数据提取,得到用户交易数据,其中,所述用户交易数据包括用户交易行为数据

用户交易频率数据

用户交易金额数据;根据所述数据分类信息对所述用户交易行为数据

所述用户交易频率数据

所述用户交易金额数据进行分类判断,得到数据分类结果;及根据所述数据分类结果对所述用户样本数据进行分类,将所述用户样本数据分至对应的用户类型,得到所述用户类型数据
。3.
根据权利要求2所述的基于人工智能的运营系统优化方法,其特征在于,所述根据所述数据分类信息对所述用户交易行为数据

所述用户交易频率数据

所述用户交易金额数据进行分类判断,得到数据分类结果的步骤,具体包括:获取所述数据分类信息,对所述数据分类信息进行解析,得到数据阈值信息

数据赋值规则,其中,所述数据阈值信息包括第一数据阈值

第二数据阈值

第三数据阈值;将所述用户交易行为数据和所述第一数据阈值进行对比,得到第一分类结果;将所述用户交易频率数据和所述第二数据阈值进行对比,得到第二分类结果;将所述用户交易金额数据和所述第三数据阈值进行对比,得到第三分类结果;根据所述数据赋值规则分别对所述第一分类结果

所述第二分类结果

所述第三分类结果进行赋值,得到第一分类值

第二分类值

第三分类值;及将所述第一分类值

所述第二分类值

所述第三分类值和所述用户样本数据进行数据关联,得到所述数据分类结果
。4.
根据权利要求2所述的基于人工智能的运营系统优化方法,其特征在于,所述根据所述数据分类结果对所述用户样本数据进行分类,将所述用户样本数据分至对应的用户类
型,得到所述用户类型数据的步骤,具体包括:获取所...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘剑
申请(专利权)人:中国平安财产保险股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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