[发明专利]挽留弹框弹出方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种挽留弹框弹出方法、系统、设备及存储介质，该方法包括获取历史用户数据，训练用户购买意愿的预测模型，所述预测模型的输入包括用户特征值，输出包括预测购买概率值；获取目标用户的特征值，将所述特征值输入所述预测模型，输出所述目标用户的预测购买概率值；判断所述预测购买概率值是否小于一设定阈值；如果小于所述设定阈值，则弹出挽留弹框。本发明采用预测用户购买意愿预测的基础上，决定系统是否弹出挽留弹框，本发明的方法具有较高的准确性，能够在保持线上的购买转化率的减少挽留弹框的使用，从而减少对用户的打扰，提升用户体验度。

技术领域

本发明涉及互联网领域，具体地说，涉及一种基于用户购买意愿预测的挽留弹框弹出方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，省时省力的网络购物已经成为现代生活的一部分。通常的网路购买流程中，用户在填写页面点击返回按钮后，系统采用弹框方式挽留用户，提示用户当前的价格较为优惠的、多少位用户正在浏览当前商品等信息。弹框挽留对犹豫纠结的用户起到一个正向的促进购买的作用，但对本身就要购买的用户则是个打扰。传统的技术处理办法是对所有用户弹框挽留或者对所有用户取消弹框挽留，或者设定一些规则来筛选用户。这些方案都不能精准根据购买意愿分类用户，以致于要么错过对纠结用户的挽留，要么造成对用户的打扰。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明提供了一种挽留弹框弹出方法、系统、设备及存储介质，此方法通过对用户历史访问行为的分析，预测用户的购买意愿，对购买意愿低的用户弹出挽留弹框，而对购买意愿高的用户则取消挽留弹框，减少弹出挽留弹框对用户的打扰，提升用户体验度。

本发明的实施例提供了一种挽留弹框弹出方法，包括以下步骤：

获取历史用户数据，训练用户购买意愿的预测模型，所述预测模型的输入包括用户特征值，输出包括预测购买概率值；

获取目标用户的特征值，将所述特征值输入所述预测模型，输出所述目标用户的预测购买概率值；

判断所述预测购买概率值是否小于一设定阈值；

如果小于所述设定阈值，则弹出挽留弹框。

根据本发明的一实施例，所述历史用户数据包括用户离线数据和用户实时数据。

根据本发明的一实施例，所述获取历史用户数据，训练用户购买意愿的预测模型包括以下步骤：

将获取历史用户数据中的访问并购买的用户数据作为正样本；

将获取历史用户数据中的访问未购买的用户数据作为负样本；

分别抽取所述正样本的用户数据的特征值和所述负样本的用户数据的特征值；

建立逻辑回归模型；

利用所述正样本和所述负样本训练所述逻辑回归模型，训练得到的逻辑回归模型作为所述用户购买意愿的预测模型。

根据本发明的一实施例，所述特征值包括实时浏览点击行为、历史浏览点击行为、历史购买记录和用户基本属性。

根据本发明的一实施例，所述挽留弹框弹出方法还包括采用所述用户购买意愿的预测模型通过AB测试所述设定阈值的步骤。

根据本发明的一实施例，所述AB测试包括以下步骤：

分别获取A版本和B版本的流量配置，所述A版本中采用第一设定阈值，所述B版本中采用第二设定阈值，所述第一设定阈值不等于第二设定阈值；

根据所述流量配置，随机分配所述目标用户执行A版本或B版本；