[发明专利]一种基于数据分析的用户匹配方法及装置

说明书

本发明涉及数据收集领域，特别是涉及一种基于数据分析的用户匹配方法及装置。所述方法包括：设置推送指标以及目标推送人数；从数据库中筛选用户；选出参与过产品试用用户记为第一类用户；读取第一类用户针对所试用过的产品的反馈数据；根据第一类用户的反馈数据计算出第一类用户中第i个用户的优先值并进行排序；计算第一类用户的推送人数Hsubgt;1/subgt;；计算第二类用户的推送人数Hsubgt;2/subgt;；从排序中按选出数量为Hsubgt;1/subgt;的用户进行推送；从第二类用户中随机选取数量为Hsubgt;2/subgt;的用户进行推送；其中，第二类用户为筛选出的用户中除第一类用户之外的用户。本发明能选定合适的用户群体进行有效的推送，为产品试用的营销策略提供更有效的数据。

技术领域

本发明涉及数据收集领域，特别是涉及一种基于数据分析的用户匹配方法及装置。

背景技术

产品试用旨在吸引消费者参与试用某个产品，使潜在客户能够了解并体验产品，促进潜在客户对产品的信任和兴趣，以吸引他们购买，最终增加销售；产品试用有助于提高产品的知名度、提高销售额、收集反馈意见以及建立客户关系，是一种十分有效的营销策略。

产品试用的信息要推送到潜在客户手中，通常采用社交媒体，比如，在微信小程序上进行产品试用推送。目前产品试用信息推送一般都是采用广泛全面推送的方式。这种方式如果进行多次推送，可能降低原本对该产品不感兴趣的用户的体验，导致用户流失，而且每个产品都得采用这种推送方式来推送，可能会对不感兴趣的用户重复推送，这样也会给用户造成不好的体验。

这样的方式无法选定合适的用户群体进行有效的推送，使产品试用这一营销策略大打折扣。

发明内容

基于此，有必要针对上述的问题，提供一种基于数据分析的用户匹配方法及装置。

本发明实施例是这样实现的，一种基于数据分析的用户匹配方法，所述基于数据分析的用户匹配方法包括：

设置推送指标以及目标推送人数S₁；

根据所述推送指标从数据库中筛选用户；

从筛选出的用户中选出参与过产品试用用户记为第一类用户；

读取第一类用户针对所试用过的产品的反馈数据；

根据第一类用户的反馈数据建立产品分类树状图，根据所述产品分类树状图确定第i个用户所试用过的产品与要试用的产品的关联值A_i；

根据第一类用户的反馈数据分别确定第i个用户的反馈时间统计值B_i、反馈次数统计值C_i以及反馈评价统计值D_i；

根据第一类用户的反馈数据确定第j个试用过的产品的反馈率F_j；

根据A_i、B_i、C_i以及D_i计算出第一类用户中第i个用户的优先值Q_i；

根据Q_i对第一类用户进行排序，由排序结果得到用户对应的反馈次数统计值序列U_o；

根据S₁、预设第一类用户推送比例y以及U_o计算出第一类用户的推送人数H₁；

根据S₁、y以及F_j计算出第二类用户的推送人数H₂；

从排序中按照Q_i从大到小的顺序选出数量为H₁的用户进行推送；