[发明专利]用户流动性识别方法、装置、设备、介质和程序产品

说明书

本公开提供了一种用户流动性识别方法，可以应用于金融科技技术领域。该用户流动性识别方法包括：在用户授权后，获取多个用户在第一时间段和第二时间段内的行为数据；分别提取行为数据在第一时间段和第二时间段内的多个行为特征；基于多个预设的聚类中心和多个用户的行为特征，对多个用户聚类，得到多个用户分别在第一时间段和第二时间段内的用户聚类群体；统计第一时间段内的各用户聚类群体流动至第二时间段的各用户聚类群体的流动数量，以表示多个用户在第一时间段和第二时间段内的流动情况本公开还提供了一种用户流动性识别装置、设备、存储介质和程序产品。

技术领域

本公开涉及金融科技领域，具体地涉及一种用户流动性识别方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

网络直播卖货是一种近年来发展起来的电商运营模式，是一种通过在网络上开设直播间并由主播在直播间内售卖商品的销售模式。网络直播卖货的销售情况与直播间主播的个人能力、直播间的用户流量、用户偏好等有关。如果直播间内的商品对用户的吸引力减少，则会导致用户流失。如果直播间内的直播形式吸引人，或者折扣力度增加，则会吸引一些潜在用户，稳固老用户。可见，用户需求直接影响了直播间内的流量。及时掌握用户需求对于直播卖货行业十分重要。

然而，难以凭个人能力分析直播间用户的实际需求、商品销售情况等影响销售情况的因素。如何从巨大的网络流量中识别用户流动性特点，可以有效的帮助直播行业了解用户需求，将流失用户挽回，甚至增加用户流量。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了用户流动性识别方法、装置、设备、介质和程序产品。

根据本公开的第一个方面提供了一种用户流动性识别方法，包括：在用户授权后，获取多个用户在第一时间段和第二时间段内的行为数据；分别提取所述行为数据在第一时间段和第二时间段内的多个行为特征；基于多个预设的聚类中心和所述多个用户的行为特征，对所述多个用户聚类，得到所述多个用户分别在第一时间段和第二时间段内的用户聚类群体；统计第一时间段内的各所述用户聚类群体流动至第二时间段的各所述用户聚类群体的流动数量，以表示所述多个用户在第一时间段和第二时间段内的流动情况。

根据本公开的实施例，所述行为数据至少包括用户的最近一次消费、消费频率和消费金额，所述分别提取所述行为数据在第一时间段和第二时间段内的多个行为特征包括：将所述最近一次消费、消费频率和消费金额输入预设的用户分层模型，计算所述最近一次消费、消费频率和消费金额的分层评分，各所述分层评分分别表示一项所述行为特征。

根据本公开的实施例，所述分别提取所述行为数据在第一时间段和第二时间段内的多个行为特征还包括：基于所述最近一次消费、消费频率和消费金额的分层评分计算总行为评分，所述总行为评分表示一项所述行为特征。

根据本公开的实施例，所述基于所述最近一次消费、消费频率和消费金额的分层评分计算总行为评分包括：计算所述最近一次消费、消费频率和消费金额的分层评分的平方和，得到所述总行为评分。

根据本公开的实施例，所述基于多个预设的聚类中心和所述多个用户的行为特征，对所述多个用户聚类，得到所述多个用户分别在第一时间段和第二时间段内的用户聚类群体包括：分别对于第一时间段和第二时间段内所述多个用户，计算每个用户的行为特征与各所述聚类中心的距离；将各所述用户分到距离最近的聚类中心所对应的用户聚类群体中，得到所述多个用户分别在第一时间段和第二时间段内的多个用户聚类群体。

根据本公开的实施例，还包括：当所述用户聚类群体间的流动数量大于预设阈值时，获取对应的流动用户的行为数据；分析所述行为数据，以识别用户的流动行为，包括：当所述行为数据中消费频率和/或消费金额在第二时间段相比于第一时间段减少，表明对应的用户在流失；当所述行为数据中的消费频率和/或消费金额在第二时间段相比于第一时间段增加，表明对应的用户的消费潜力在提升。

根据本公开的实施例，还包括：在绘制第一时间段和第二时间段各所述用户聚类群体的分布图，以观测所述多个用户在第一时间段和第二时间段内的流动情况。