[发明专利]优惠券派发策略的选择方法及装置

说明书

本发明提供一种优惠券派发策略的选择方法及装置，通过获取待发券人群中每一用户在未来预定时间内的预测的分组指标值；根据预测的分组指标值以不同的分组方式对待发券人群进行分组，并对各分组方式中的各分组分别设定优惠券额度，从而形成多个备选的优惠券派发策略；然后获取每一备选的优惠券派发策略中各分组的用户特征信息，并输入到投资回报率ROI预测模型中；最后以ROI预测模型作为适应度函数，采用遗传算法获取最优的优惠券派发策略。本发明的方法可以实现对于任意一待发券人群均可快速获得最优的优惠券派发策略，从而达到差异化运营，提高待发券人群中用户的消费意愿，给企业带来最大的收益。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种优惠券派发策略的选择方法及装置。

背景技术

面对激烈的市场竞争，企业往往会通过给用户发送优惠券的运营策略，以低价刺激需求，给企业带来更大的经济效益。然而，如果大规模无差别的派发优惠券，不仅没有起到经济激励效果，反而给企业带来亏损。

因此，需要根据用户的转化率、用户的券敏感度等因素，对不同层次转化率的用户人群发送不同额度的优惠券，通过差异化运营策略，从而提高用户的消费意愿，给企业带来最大的收益，以使投资回报率(Return On Investment，ROI)达到最大。而现有技术中对于优惠券派发策略的选择，通常先根据历史数据设定几种备选策略，再计算投资回报率，选择其中投资回报率最高的一种作为最终策略。现有技术的优惠券派发策略的选择方法最后得到的策略可能并不是最优的优惠券派发策略，无法很好的达到差异化运营。

发明内容

本发明提供一种优惠券派发策略的选择方法及装置，以实现确定最优的优惠券派发策略，从而更好的达到差异化运营，提高用户的消费意愿，给企业带来最大的收益。

本发明的一个方面是提供一种优惠券派发策略的选择方法，所述方法包括：

获取待发券人群中每一用户在未来预定时间内的预测的分组指标值；

根据所述预测的分组指标值以不同的分组方式对所述待发券人群进行分组，并对各分组方式中的各分组分别设定优惠券额度，从而形成多个备选的优惠券派发策略；

获取每一所述备选的优惠券派发策略中各分组的用户特征信息，并输入到投资回报率ROI预测模型中，其中所述ROI预测模型为预先获取的ROI与优惠券派发策略中各分组的用户特征信息的关系模型；

以ROI预测模型作为适应度函数，采用遗传算法获取最优的优惠券派发策略。

进一步的，所述获取待发券人群中每一用户在未来预定时间内的预测的分组指标值前，还包括：

根据样本人群的消费历史数据获取所述样本人群在过去第一阶段的消费历史数据和所述第一阶段后相邻的第二阶段中的分组指标值；

根据所述样本人群在过去相邻的第一阶段消费历史数据和第二阶段中的分组指标值，采用机器学习算法获取分组指标预测模型；

所述获取待发券人群中每一用户在未来预定时间内的预测的分组指标值，包括：

获取所述待发券人群中每一用户的消费历史数据，并输入到所述分组指标预测模型中以获取所述待发券人群中每一用户在未来预定时间内的预测的分组指标值。

进一步的，所述方法还包括：

获取多个的训练策略，所述多个训练策略根据分组指标值以不同的分组方式分组，并对各分组方式中的各分组分别设定优惠券额度；

根据样本人群的消费历史数据，获取与各所述训练策略匹配的用户形成对应的实验组，以及获取未发券用户作为空白组，并根据各实验组和所述空白组的消费历史数据，获取每一所述训练策略的ROI及其各分组的用户特征信息；