[发明专利]用户的分类方法以及相关装置、设备

说明书

本申请公开了用户的分类方法以及相关装置、设备，其中，用户的分类方法包括：获取到各用户在第一预设时间段内的多种类型的历史消费数据；基于各用户的各类型的历史消费数据，预测第二预设时间段内对应的预测消费数据；剔除各用户的各类型的历史消费数据以及预测消费数据中的异常数据；对剔除异常数据后的历史消费数据以及预测消费数据进行聚类，得到各用户的用户类型。上述方案，能够准确地将用户进行分类，从而利于针对不同类型的用户采取相应的运营策略，来提高运营效率。

技术领域

本申请涉及用户分类的技术领域，特别是涉及用户的分类方法以及相关装置、设备。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，越来越多的企业正从以产品为中心的商业模式向以客户为中心的商业模式转变。如何赢得和保留客户并将客户价值最大化变得尤为重要。

信息技术的飞速发展和大数据时代的到来使企业能够借助数据分析技术，充分利用这些海量数据对客户进行细分，提高决策质量。以实行精细化运营，其中，不同价值的用户所采取的运营的策略是不同的。

目前比较多的做法是直接按照某种区间对用户的价值进行分群，这种做法较为粗糙，存在分类不准确的情况，进而容易导致决策失误。

发明内容

本申请提供了用户的分类方法以及相关装置、设备，解决现有技术中存在的用户分类不准确的问题。

本申请提供了一种用户的分类方法，包括：获取到各用户在第一预设时间段内的多种类型的历史消费数据；基于各用户的各类型的历史消费数据，预测第二预设时间段内对应的预测消费数据；剔除各用户的各类型的历史消费数据以及预测消费数据中的异常数据；对剔除异常数据后的历史消费数据以及预测消费数据进行聚类，得到各用户的用户类型。

其中，对剔除异常数据后的历史消费数据以及预测消费数据进行聚类，得到各用户的用户类型的步骤包括：分别对各用户的各种类型的历史消费数据以及预测消费数据进行聚合处理，得到各用户的各类型的聚合数据；对各用户的各类型的聚合数据分别进行等级划分；对各用户的各类型的聚合数据的等级划分结果进行聚类，得到各用户的用户类型。

其中，对各用户的各类型的聚合数据的等级划分结果进行聚类，得到各用户的用户类型的步骤包括：利用手肘法基于聚合数据的等级划分结果确定各用户的用户类型的数量；基于各用户的用户类型的数量利用kmeans聚类方法对各用户的各类型的聚合数据的等级划分结果进行聚类，得到各用户的用户类型。

其中，剔除各用户的各类型的历史消费数据以及预测消费数据中的异常数据的步骤包括：基于历史消费数据以及预测消费数据进行数据绘制，得到历史消费数据以及预测消费数据的箱线图；将箱线图中超出正常范围的数据确定为异常数据。

其中，剔除历史消费数据以及预测消费数据中的异常数据的步骤包括：响应于各类型的异常数据与对应类型的正常范围的阈值的差值不大于预设值，将异常数据调整为正常范围内的数据；否则，剔除异常数据。

其中，历史消费数据包括历史消费频率以及历史消费金额，基于各用户的各类型的历史消费数据，预测第二预设时间段内对应的预测消费数据的步骤包括：利用第一回归模型基于各用户在第一预设时间段内的历史消费频率预测得到各用户在第二预设时间段内预测消费频率；利用第二回归模型基于各用户在第一预设时间段内的历史消费金额预测得到各用户在第二预设时间段内预测消费金额。

其中，历史消费数据还包括各用户最近一次消费距离当前时间的间隔时长。

本申请还提供了一种用户的分类装置，包括：获取模块，用于获取到各用户在第一预设时间段内的多种类型的历史消费数据；预测模块，用于基于各用户的各类型的历史消费数据，预测第二预设时间段内对应的预测消费数据；剔除模块，用于剔除各用户的各类型的历史消费数据以及预测消费数据中的异常数据；聚类模块，用于对剔除异常数据后的历史消费数据以及预测消费数据进行聚类，得到各用户的用户类型。