【技术实现步骤摘要】
本申请涉及互联网领域，尤其涉及一种基于bi数据分析的用户召回方法、服务器和存储介质。
技术介绍
1、随着互联网和移动应用的快速发展，用户流失成为许多企业面临的重要问题。为了重新吸引和激活流失用户，用户召回策略被广泛应用。
2、相关技术中的召回方式是需要人工对用户进行划分和打标签，例如根据用户消费水平、消费偏好等特征将用户划分成不同群体，根据用不同的群体批量推送相同的召回内容，如给所有长期未活跃用户都推送注册优惠券。
3、然而，传统的用户召回方法对同类的用户标签统一采用相同的召回方式，却忽略了用户的实际需求，未考虑同一用户群体内部个体之间的差异。例如，将消费水平较高的用户划分为一个群体，认为他们对高档优惠券的反响较好。但实际上，同属一个消费水平较高的群体，不同用户的实际需求可能还是存在差异的。所以传统召回方式中存在针对性差的问题，缺乏个性化，未能根据不同用户的实际需求进行精准传达，导致召回效果不佳。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于bi数据分析的用户召回方法、服务器和存储介质，用于实现定制化精准营销，进行精准召回，有效提升用户响应和转换率。
2、第一方面，本申请提供了一种基于bi数据分析的用户召回方法，该方法包括获取用户的相关信息，该相关信息包括用户基本信息、用户行为信息和用户响应召回历史信息；在通过bi工具对该相关信息进行数据分析后，构建用户画像，该bi工具是一种商业智能分析工具；在构建召回方式列表并将该用户画像与该召回方式列表相关联后，根
3、在上述实施例中，通过获取用户的基本信息、行为数据和历史响应数据，运用商业智能工具进行用户画像分析，根据用户对不同召回方式的历史响应情况对召回方式进行评分，从而确定针对该用户最佳的个性化召回策略。这种方法可以实现定制化精准营销，从而进行精准召回，有效提升用户响应和转换率。
4、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在获取用户的相关信息的步骤之后，还包括：获取用户的流失时间，该流失时间是指用户上一次目标消费时间与当前目标消费时间的时长；若该流失时间大于设定时间阈值，则确认该用户为流失用户；根据多个该流失用户对应的特征建立流失预警模型；在通过该流失预警模型对所有用户进行流失概率预测后，将该流失概率在设定概率区间的用户确定为疑似流失用户；在通过设定召回方式对该疑似流失用户进行召回后，确定真实流失用户；根据该真实流失用户调整该流失预警模型。
5、在上述实施例中，由于获取了用户的流失时间，并根据流失时间确认流失用户，可以进一步准确判断出真正流失的用户，作为后续流失预警模型的样本数据，这提高了流失预警模型的准确性，避免误判。
6、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在获取用户的相关信息的步骤之后，还包括：根据用户的历史使用记录确定设定时长内的目标总消费量；根据该设定时长与该目标总消费量确定目标平均消费量；根据该目标平均消费量确定目标消费量曲线；根据该目标消费量曲线对应的趋势确定疑似流失用户。
7、在上述实施例中，由于根据用户的历史使用记录确定目标总消费量和目标平均消费量，并根据目标平均消费量确定目标消费量曲线，可以判断出用户的消费规律，通过与实际消费进行对比，可有效发现消费出现异常的疑似流失用户，进行及时的召回，提高了召回的准确性。
8、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在根据该打分结果确定最终的召回策略的步骤，具体包括：根据该打分结果确定召回方式打分排名；对该召回方式列表中的一个或多个召回方式进行成本计算，获得一个或多个召回成本；将该一个或多个召回成本从低至高进行排名，获得成本排名；结合该成本排名对应的第一权重和该召回方式打分排名对应的第二权重确定最终排名；根据该最终排名确定召回策略。
9、在上述实施例中，由于考虑了召回成本的因素，并根据打分结果和成本排名确定最终召回策略，既满足了按照打分选择效果最好的召回方式的需求，又兼顾了成本因素，实现了综合考量后的优化决策，使召回策略达到最佳的经济效益。
10、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在若该流失时间大于设定时间阈值，则确认该用户为流失用户的步骤之后，还包括：根据该流失用户的历史使用记录将目标消费量数据大于设定目标消费量数据的用户确定为优质流失用户；在对该优质流失用户发送调研问卷后，确定一个或多个流失原因；对该一个或多个流失原因进行分类，确定流失原因类别；根据流失原因类别确定调整后召回策略。
11、在上述实施例中，由于根据不同的流失原因分类调整召回策略，实现了针对性强的个性化召回方案，真正满足不同用户的实际需求，提高了召回的转化率，有效改善用户体验。
12、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在根据该打分结果确定最终的召回策略的步骤之后，还包括：确定每个用户的历史召回率；检测该历史召回率是否低于设定下限召回率；若低于，则将该历史召回率低于该设定下限召回率的用户确定为重度流失用户，通过统一的召回方式对该重度流失用户进行批量召回；若高于或等于，则将该历史召回率高于或等于该设定下限召回率对应的用户确定为核心流失用户，通过该核心流失用户的用户画像确定针对性召回策略。
13、在上述实施例中，区分重度流失用户和核心流失用户，采取不同的召回策略，既能通过批量召回降低重度流失用户的流失率，又能通过精准召回维系核心流失用户，达到平衡不同类型用户的效果，提升了整体的召回效果。
14、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在根据该打分结果确定最终的召回策略的步骤之后，还包括：分析用户的流失规律和消费习惯，确定组合召回策略和该组合召回策略的最佳生效时间，该组合召回策略包括多种优惠活动或多种召回方式组合而成的召回策略；在确定召回方式后，在该最佳生效时间启动该组合召回策略。
15、在上述实施例中，通过分析确定组合召回策略和最佳生效时间，采取动态调整的组合召回方案，提高了召回方式的针对性，又考虑了时间因素，实现了召回效果和转化率的最大化。
16、第二方面，本申请实施例提供了一种服务器，所述服务器包括：一个或多个处理器和存储器；所述存储器与所述一个或多个处理器耦合，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述服务器执行第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。
17、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在服务器上运行时，使得所述服务器执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。
18、第四方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在服务器上运行时，使得所述服务器执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于BI数据分析的用户召回方法，应用于服务器，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，在获取用户的相关信息的步骤之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在若所述流失时间大于设定时间阈值，则确认所述用户为流失用户的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户的相关信息的步骤之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述打分结果确定最终的召回策略的步骤，具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述打分结果确定最终的召回策略的步骤之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述打分结果确定最终的召回策略的步骤之后，还包括：
8.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：一个或多个处理器和存储器；所述存储器与所述一个或多个处理器耦合，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述服务器执行如权利
9.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在服务器上运行时，使得所述服务器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在服务器上运行时，使得所述服务器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于bi数据分析的用户召回方法，应用于服务器，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，在获取用户的相关信息的步骤之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在若所述流失时间大于设定时间阈值，则确认所述用户为流失用户的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户的相关信息的步骤之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述打分结果确定最终的召回策略的步骤，具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述打分结果确定最终的召回策略的步骤之后，还包括：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐傲，杨绪勇，颜文涛，
申请(专利权)人：深圳市喂车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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