[发明专利]目标客户的默搭购买行为的处理方法和装置

说明书

本发明公开了一种目标客户的默搭购买行为的处理方法和装置。其中，该方法包括：确定目标客户所属的客群；针对目标客户所属的客群，确定目标客户的信息向量，其中，信息向量用于表征目标客户的商品购买行为；基于使用训练数据通过机器学习训练得到的分类模型，识别出目标客户的信息向量对应的默搭购买行为，其中，训练数据包括多组训练数据，多组训练数据中的每一组训练数据均包括目标客户的信息向量以及目标客户的信息向量对应的默搭购买行为。本发明解决了相关技术中不能准确预测客户的默搭购买行为的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种目标客户的默搭购买行为的处理方法和装置。

背景技术

当前，在商品销售的过程中搭配一些额外相关商品或服务是一种常见的销售方式，例如，在购买车票时直接为客户默认选择购买保险、购买电子产品时直接默认购买增值服务等，这种方式在一定程度上可以给客户更为全面的提供服务，同时也可以有效的增加每单的单价。但是，这种方式会有两面性，它在给商户带来更多的利润的同时，也会产生更大的打扰客户、甚至客户流失的潜在风险，因此，合理的搭配销售选择方案至关重要。目前常见的商品默认搭配(简称默搭)多是统一搭配(全部默认选择搭配销售，或者全部不选择默认搭配销售)，或者基于一定的经验对不同客户给予不同的搭配策略，但这种基于硬分割或简单观察经验的选择方法都有较大的局限性，在客户体验和实际销售表现方面都有不足。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种目标客户的默搭购买行为的处理方法和装置，以至少解决相关技术中不能准确预测客户的默搭购买行为的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种目标客户的默搭购买行为的处理方法，包括：确定所述目标客户所属的客群；针对所述目标客户所属的客群，确定所述目标客户的信息向量，其中，所述信息向量用于表征所述目标客户的商品购买行为；基于使用训练数据通过机器学习训练得到的分类模型，识别出所述目标客户的信息向量对应的默搭购买行为，其中，所述训练数据包括多组训练数据，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括目标客户的信息向量以及所述目标客户的信息向量对应的默搭购买行为。

可选地，确定所述目标客户所属的客群包括：获取所述目标客户的历史购买行为和商品使用行为；根据所述历史购买行为和所述商品使用行为，得到所述目标客户所属的客群，其中，所述客群包括以下至少之一：表现用户、小白用户、纯白用户。

可选地，所述目标客户所属的客群为表现用户，针对所述目标客户所属的客群，确定所述目标客户的信息向量包括：获取所述目标客户的历史购买行为，其中，所述历史购买行为包含默搭处理行为；根据所述目标客户的历史购买行为，确定所述目标客户的信息向量。

可选地，所述目标客户所属的客群为小白用户，针对所述目标客户所属的客群，确定所述目标客户的信息向量包括：基于社区网络获取客户之间的关联关系；根据所述关联关系以及关联限制，筛选出与所述目标客户关联的表现用户；将所述目标客户关联的表现用户的信息向量进行加权聚合，得到所述目标客户的信息向量。

可选地，所述目标客户所属的客群为纯白用户，针对所述目标客户所属的客群，确定所述目标客户的信息向量包括：依据模糊信息建立表现用户的聚类群；从所述聚类群中筛选出与所述目标客户最为临近的多个表现用户；将所述目标客户最为临近的多个表现用户的信息向量进行聚合，得到所述目标客户的信息向量。

可选地，在基于使用训练数据通过机器学习训练得到的分类模型，识别出所述目标客户的信息向量对应的默搭购买行为之前，所述方法还包括：获取目标客户的多组训练数据，其中，所述目标客户所属的客群均为表现用户；使用所述多组训练数据通过机器学习进行训练得到所述分类模型。