[发明专利]顾客忠诚度信息处理方法及装置

权利要求书

1.一种顾客忠诚度信息处理方法，其特征在于，包括：

通过WiFi探针获取顾客进入店铺的进店次数、进店时间以及与每个进店时间对应的进店时长；

根据所述每个进店时间对应的进店时长，确定停留时长权重ft；

根据所述进店时间确定到访日期，确定来访间隔权重fd；

根据所述进店次数，确定来访次数权重fn；

根据所述停留时长权重ft、来访间隔权重fd和来访次数权重fn，通过如下两种模型的任一种确定顾客忠诚值；

模型一：确定前次到访日日期的顾客忠诚值w；

若计算日日期当天未有顾客到访，则新的忠诚值w_new的计算方法如下式所示：

w_new＝w×fd^d_w(d-d_come)，其中，d表示计算日日期，d_come表示前次到访日日期，(d-d_come)表示前次到访日日期与计算日日期的间隔天数，d_w表示来访间隔权重fd(d-d_come)的影响权重；

若计算日日期当天有顾客到访，则新的忠诚值w_new的计算方法如下式所示：

w_new＝w×fd^d_w(d-d_come)+ft^t_w(t)×fn^n_w(n)，其中，d表示计算日日期，d_come表示前次到访日日期，(d-d_come)表示前次到访日日期与计算日日期的间隔天数，d_w表示来访间隔权重fd(d-d_come)的影响权重，t表示计算日日期停留时长，t_w表示停留时长权重ft(t)的影响权重，n表示计算日日期的来访次数，n_w表示来访次数权重fn(n)的影响权重，将前次到访日日期d_come更新为计算日日期d；

模型二：确定直至计算日日期当天为止，每一次顾客来访当天的停留时长权重ft_k(t)、来访间隔权重fd_k(d_interval)和来访次数权重fn_k(k)，其中，k＝1、2、3…n表示第k次到访，n表示计算日日期的来访次数，t表示第k次到访日的停留时长，d_interval表示第k次到访日与前次到访日日期的间隔天数；

将每一次来访的停留时长权重ft_k(t)、来访间隔权重fd_k(d_interval)、来访次数权重fn_k(k)相乘后按来访次数累计得到忠诚度值w_new，通过如下公式计算：

其中，d_w表示来访间隔权重fd_k(d_interval)的影响权重，t_w表示停留时长权重ft_k(t)的影响权重，n_w表示来访次数权重fn_k(k)的影响权重。

2.根据权利要求1所述的顾客忠诚度信息处理方法，其特征在于，当采用模型一确定顾客忠诚值时，所述确定停留时长权重ft，包括：

若计算日日期当天有顾客到访，确定计算日日期当天顾客到店时长t以及起始日期到计算日日期当天的顾客到同类别商户每日的停留时长；

根据所述起始日期到计算日日期当天的顾客到同类别商户每日的停留时长，计算出顾客到同类别商户的平均停留时长T；

根据下式计算所述停留时长权重ft(t)：

3.根据权利要求1所述的顾客忠诚度信息处理方法，其特征在于，当采用模型一确定顾客忠诚值时，所述确定来访间隔权重fd，包括：

若计算日日期当天有顾客到访，先确定顾客前次到访日日期d_come与计算日日期d之间的间隔天数(d-d_come)，而后更新d_come为计算日日期d；

若计算日日期当天未有顾客到访，则计算前次到访日日期d_come与计算日日期d之间的间隔天数(d-d_come)；

其中，d_fa为间隔天数阈值。