[发明专利]一种信息投放用户的筛选方法和设备

说明书

技术领域

本申请涉及电子商务领域，特别是涉及一种信息投放用户的筛选方法和设备。

背景技术

近年来随着电子商务的快速发展，越来越多的商家选择在网上开店。为了吸引买家，提高销量，很多卖家都会通过发放优惠券的方式来刺激买家在自己的店铺购买商品。卖家发放优惠券一般采用两种方法，一是对已经在本店铺购买过商品的老客户主动发放。由于卖家已经掌握了老客户的网购账号及手机号码，因而可以直接将优惠券发放到老客户的账户中并短信通知；二是直接将优惠券放在网上店铺显眼位置，由进入店铺的买家主动领取，当买家需要购买店铺商品时直接抵扣使用。

这两种由卖家自身发起的优惠券发放方法均有明显缺陷。对于第一种方法，很多店铺的商品往往购买了一次之后短时间内不会再购买第二次，例如大件商品，或者电子类产品，因而对老客户发放之后优惠券的使用率极低；而第二种方法没有对进入店铺的用户进行细分，所有买家均可以领取，领取后的利用率亦很低。

针对上述问题现有技术提出了一种解决方案，所述方案中包括，参数配置模块、接收模块和商品页文件生成模块。

参数配置用于根据配置的活动范围控制参数和活动信息展示控制参数生成用于向特定商户展示优惠券活动的活动页文件。其中，所述活动范围控制参数用于配置参与优惠券活动的商品类目，所述活动信息展示控制参数用于配置参与优惠券活动的商户。可以以数据库表的形式存储各个商户所对应的活动信息展示控制参数。通过配置该活动信息展示控制参数，可以将商户设置为可参与优惠券活动和不可参与优惠券活动，对于不可参与优惠券活动的 商户，不生成所述活动页文件。

接收模块用于接收所述特定商户中的商户提交的活动请求。

商品页文件生成模块用于为提交活动请求的商户中满足审核规则的商品生成商品页文件，所述商品页文件包括参加优惠券活动的商品信息及优惠券活动信息。为白名单中的商户生成所述商品页文件，所述白名单为预先设定的满足所述审核规则的商户名单。

在实现现有技术的过程，申请人发现现有技术至少存在以下问题：

现有技术中未对消费者的日常行为数据进行分析，不能精确划分出对店铺优惠券感兴趣的用户，且是手动设置参数，不仅不够智能，并且工作量较大，同时，以白名单的方式确定满足规定的用户会使用户发生变化时操作不够灵活。

发明内容

本申请的目的在于提供一种信息投放用户的筛选方法和设备，通过分析用户的行为数据来确定出需要投放信息的潜在用户，不仅可以实现潜在用户的精准定位，还提高了信息投放的命中率。

本申请的技术方案如下：

一种信息投放用户的筛选方法，所述方法包括：

服务器获取用户的行为数据；

所述服务器判断所述用户的行为数据是否满足预设的行为标准；

如果满足，所述服务器根据预设的行为数据得分确定所述用户的综合得分；

所述服务器根据所述用户综合得分和其他用户的综合得分确定信息向各个用户的投放顺序；

所述服务器根据信息的投放种类和预设的投放策略按照所述投放顺序向所述用户投放所述信息。

所述行为数据包括以下的一种或多种的任意组合：

对目标对象的浏览次数、对目标对象的收藏情况、对目标对象的检索情 况、行业偏好和历史购买信息。

所述服务器判断所述用户行为数据是否满足预设的行为标准，具体为：

当所述行为数据为对目标对象的浏览次数时，所述服务器判断第一预设时间内所述用户浏览所述目标对象的次数是否超过浏览阈值；

当所述行为数据为对目标对象的收藏情况时，所述服务器判断第二预设时间内所述用户是否收藏过所述目标对象；

当所述行为数据为对目标对象的检索次数时，所述服务器判断第三预设时间内所述用户检索所述目标对象的次数是否超过检索阈值；

当所述行为数据为行业偏好时，所述服务器统计第四预设时间内所述用户的行业偏好，判断所述用户的行业偏好是否与所述目标对象的所属行业相匹配；

当所述行为数据为购物信息时，所述服务器统计第五预设时间内所述用户的购物信息，判断所述用户的购物信息是否与所述目标对象有关联。

所述服务器根据预设的行为数据得分确定所述用户的综合得分，具体为：

所述服务器确定所述用户的行为数据的种类；

所述服务器根据预设的行为数据得分为所述用户的行为数据的种类进行打分；

所述服务器根据所述用户的行为数据的种类的打分确定所述用户的综合得分。