【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用户运营，具体涉及优惠券发放方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在长租公寓经营中，若用户在合同到期前进行续约，不仅能提升公寓的入住率和收入，还利于提高用户满意度和品牌知名度。目前，往往通过工作人员主动与用户进行沟通，来确认用户是否续约。然而，这种人工推销方法不仅运营成本较高，还会在一定程度上给用户造成不好的体验。
2、因此，如何使用户在没有工作人员联系的情况下自动续约成为亟需解决的关键问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种优惠券发放方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决在人工联系用户进行续约时，给用户造成不好的体验的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种优惠券发放方法，该方法包括：
3、获取用户的基本信息数据；
4、基于基本信息数据，得到用户的基本特征；
5、将基本特征输入训练好的增益模型，得到用户对应的提升分；提升分为用户在收到优惠券时相对于未收到优惠券时的续约概率；
6、当检测到提升分大于预设值时，为用户发放优惠券。
7、本实施例提供的优惠券发放方法，通过根据用户的基本信息来得到用户的基本特征，并将该基本特征输入预设的增益模型，来得到用户在收到优惠券时相对于未收到优惠券时的续约概率，在该续约概率大于预设值时，为用户发放优惠券，从而提高自助续约率，降低运营成本。
8、在一种可选的实施方式中，用户的基本信息数据包括用户的行为数据、属性数
9、行为数据包括以下至少一项：浏览记录、搜索记录、收藏记录、分享记录和通话记录；
10、属性数据包括以下至少一项：城市、性别、年龄和学历；
11、当前租住合同属性数据包括以下至少一项：合同时长、履约时长、剩余履约时长、合同类型和支付周期；
12、租期行为数据包括以下至少一项：工单问题、投诉记录和评分记录。
13、由此，通过对用户行为和属性等数据进行数据分析，个性化地为用户提供优惠券，提升用户体验。
14、在一种可选的实施方式中，基于基本信息数据，得到用户的基本特征，包括：
15、对基本信息数据进行数据清洗，得到用户的基本特征。
16、由此，通过对基本信息数据进行数据清洗来得到用户的基本特征，有助于确保数据的准确性和质量。
17、在一种可选的实施方式中，将基本特征输入训练好的增益模型，得到用户对应的提升分，包括：
18、将基本特征输入训练好的增益模型，得到用户在收到优惠券时进行自助续约的第一续约概率，以及用户在未收到优惠券时进行自助续约的第二续约概率；
19、根据第一续约概率和第二续约概率，得到用户对应的提升分。
20、由此，通过训练好的增益模型来得到提升分，识别出哪些用户更有可能进行自助续约，从而有针对性地提供优惠券，提高自助续约率。
21、在一种可选的实施方式中，将基本特征输入训练好的增益模型，得到用户在收到优惠券时进行自助续约的第一续约概率，以及用户在未收到优惠券时进行自助续约的第二续约概率，包括：
22、将基本特征输入增益模型中的第一预测模型，得到用户在收到优惠券时进行自助续约的第一续约概率；
23、将基本特征输入增益模型中的第二预测模型，得到用户在未收到优惠券时进行自助续约的第二续约概率。
24、由此，通过将基本特征输入到增益模型中的第一预测模型和第二预测模型，得到用户在收到优惠券时进行自助续约的第一续约概率，以及用户在未收到优惠券时进行自助续约的第二续约概率，以在后续确定用户在收到优惠券时相对于未收到优惠券时的续约概率。
25、在一种可选的实施方式中，根据第一续约概率和第二续约概率，得到用户对应的提升分，包括：
26、计算第一续约概率和第二续约概率之差，得到用户对应的提升分。
27、由此，通过训练好的增益模型来得到第一续约概率和第二续约概率，并根据第一续约概率和第二续约概率之间的差值得到提升分，识别出哪些用户更有可能进行自助续约，从而有针对性地提供优惠券，提高自助续约率。
28、在一种可选的实施方式中，增益模型的训练步骤如下：
29、将训练样本分为实验组样本和对照组样本；实验组样本为收到优惠券的用户，对照组样本为未收到优惠券的用户；
30、将实验组样本输入预设的第一预测模型，将对照组样本输入预设的第二预测模型，并根据预设的梯度提升算法分别对预设的第一预测模型和预设的第二预测模型进行训练。
31、第二方面，本专利技术提供了一种优惠券发放装置，该装置包括：
32、第一处理模块，用于获取用户的基本信息数据；
33、第二处理模块，用于基于基本信息数据，得到用户的基本特征；
34、第三处理模块，用于将基本特征输入训练好的增益模型，得到用户对应的提升分；提升分为用户在收到优惠券时相对于未收到优惠券时的续约概率；
35、第四处理模块，用于当检测到提升分大于预设值时，为用户发放优惠券。
36、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的优惠券发放方法。
37、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的优惠券发放方法。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种优惠券发放方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的基本信息数据包括所述用户的行为数据、属性数据、当前租住合同属性数据和租期行为数据；
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述基本信息数据，得到所述用户的基本特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述基本特征输入训练好的增益模型，得到所述用户对应的提升分，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述基本特征输入训练好的增益模型，得到所述用户在收到优惠券时进行自助续约的第一续约概率，以及所述用户在未收到优惠券时进行自助续约的第二续约概率，包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一续约概率和所述第二续约概率，得到所述用户对应的提升分，包括：
7.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述增益模型的训练步骤如下：
8.一种优惠券发放装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的优惠券发放方法。
...【技术特征摘要】
1.一种优惠券发放方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的基本信息数据包括所述用户的行为数据、属性数据、当前租住合同属性数据和租期行为数据；
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述基本信息数据，得到所述用户的基本特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述基本特征输入训练好的增益模型，得到所述用户对应的提升分，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述基本特征输入训练好的增益模型，得到所述用户在收到优惠券时进行自助续约的第一续...
【专利技术属性】
技术研发人员：王程，
申请(专利权)人：北京自如信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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