[发明专利]一种用户数据处理方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种用户数据处理方法、装置和计算机可读存储介质，其中方法包括：根据当前数据处理周期内产生的用户订单数据，对于所述用户订单数据对应的每个用户，计算当前数据处理周期内该用户在所对应的每种指定的产品属性组合下产生的销售数据累积值；根据当前累计滑动窗口内计算得到的所有所述销售数据累积值，对当前累计滑动窗口内产生订单数据的用户进行分类；所述累计滑动窗口包括至少两个所述数据处理周期；根据所述分类的结果，为所述用户推送相匹配的产品信息。采用本发明，有利于提高产品信息与用户需求的匹配度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种用户数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

随着品牌商在电商网站销售的数据飞速增长，各品牌商急需深入了解自有品牌销售情况的用户组成结构,对销售数据历史轨迹进行分析,从而进行开发新产品或优化现有产品，以使产品与客户的需求更匹配，尽可能地满足用户需求。

现有的用户数据模型已提供了有商品粒度的销售订单情况的订单明细模型，该模型的最小粒度是产品，存储了每天的产品销售订单情况，包括下单用户、产品的优惠后金额、下单数量、产品库存进出计量的基本单元(sku)等信息。

在实现本发明过程中，通过发明人的研究分析发现：目前对于品牌品类维度下仅仅可以查看当月下单用户，无法追溯该下单用户的历史消费轨迹，无法判断在当月该用户在某维度下是新增、留存还是流失用户，故品牌商无法判断自有品牌到当前月为止的用户结构，进而无法划分出哪些是受当前营销策略影响来的新客户，也不知道哪些是品牌忠诚度高的老客户。这样，企业就无法获知不同用户的实际产品需求，进而无法对产品进行准确地优化、以及制定相匹配的产品推送信息，以提高产品信息与用户需求的匹配度。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种用户数据处理方法、装置和计算机可读存储介质，有利于提高产品信息与用户需求的匹配度。

为了达到上述目的，本发明实施例提出的技术方案为：

一种用户数据处理方法，包括：

根据当前数据处理周期内产生的用户订单数据，对于所述用户订单数据对应的每个用户，计算当前数据处理周期内该用户在所对应的每种指定的产品属性组合下产生的销售数据累积值；

根据当前累计滑动窗口内计算得到的所有所述销售数据累积值，对当前累计滑动窗口内产生订单数据的用户进行分类；所述累计滑动窗口包括至少两个所述数据处理周期；

根据所述分类的结果，为所述用户推送相匹配的产品信息。

较佳地，所述对当前累计滑动窗口内产生订单数据的用户进行分类包括：

对于当前累计滑动窗口内产生订单数据的每个用户，计算在该用户在当前累计滑动窗口内对应的每种所述产品属性组合下，该用户在当前累计滑动窗口内对应的所述销售数据累积值的总和M，以及在该用户在当前累计滑动窗口内前T-t个数据处理周期对应的所述销售数据累积值的总和N，T为所述累计滑动窗口包括的数据处理周期数量，t为预设的流失判决周期数，T＞t，如果M-N＝0，则判定该用户为对应产品属性组合的流失用户；

对于当前数据处理周期内产生用户订单数据的每个用户，判断在该用户在当前数据处理周期内对应的每种所述产品属性组合下，该用户在上一个相邻数据处理周期内在对应的产品属性组合下是否产生销售数据，如果没有，则判定该用户为对应产品属性组合的新增用户；

对于当前累计滑动窗口内产生订单数据的每个用户，在该用户在当前累计滑动窗口内对应的每种所述产品属性组合下，如果该用户不属于相应产品属性组合的流失用户也不属于相应产品属性组合的新增用户，则判定该用户为相应产品属性组合的留存用户。

较佳地，所述数据处理周期的长度为一个月，所述累计滑动窗口的长度为。