本發(fā)明涉及私域流量管理，尤其涉及一種私域流量管理方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)今的互聯(lián)網(wǎng)時代，隨著智能手機(jī)和移動應(yīng)用（app）的廣泛普及，企業(yè)越來越依賴于通過app與用戶進(jìn)行互動和溝通。用戶在使用app的過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，包括登錄數(shù)據(jù)、操作行為數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了用戶的行為習(xí)慣和偏好，對于企業(yè)而言具有重要的商業(yè)價(jià)值。

2、私域流量是指企業(yè)通過各種手段獲取并直接控制的用戶流量，與公域流量相比，私域流量具有高粘性、高轉(zhuǎn)化率和低成本的特點(diǎn)。因此，如何有效地管理和利用私域流量，成為企業(yè)提升競爭力的重要手段之一?，F(xiàn)有的方法大多采用簡單的統(tǒng)計(jì)分析手段，無法深入挖掘用戶行為背后的模式和規(guī)律，導(dǎo)致分析結(jié)果的精度和可靠性不足。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題，提出了一種私域流量管理方法，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、本技術(shù)提供了一種私域流量管理方法，所述方法包括：

3、s1、獲取用戶app登錄數(shù)據(jù)以及用戶app行為數(shù)據(jù)，并將用戶app登錄數(shù)據(jù)以及用戶app行為數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶app畫像生成，得到用戶app畫像數(shù)據(jù)；

4、s2、對用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行登錄特征提取以及畫像活躍度特征提取，得到用戶登錄特征數(shù)據(jù)以及用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)；

5、s3、根據(jù)用戶登錄特征數(shù)據(jù)以及用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶分類處理，得到用戶分類數(shù)據(jù)；

6、s4、根據(jù)用戶分類數(shù)據(jù)以及用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率圖生成，得到用戶多維頻率圖數(shù)據(jù)，以進(jìn)行私域流量管理作業(yè)。

7、本發(fā)明中通過整合用戶app登錄數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，生成用戶畫像數(shù)據(jù)，可以全面了解用戶的基本信息和行為特征。通過對用戶登錄特征和活躍度特征的提取，可以精準(zhǔn)地識別用戶的行為模式和活躍程度。根據(jù)用戶登錄特征數(shù)據(jù)和畫像活躍度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶分類，能夠?qū)⒂脩艏?xì)分為不同的類別，如高活躍度用戶、低活躍度用戶等。幫助企業(yè)識別高價(jià)值用戶和潛在流失用戶，提高用戶管理的效果。根據(jù)用戶分類數(shù)據(jù)和用戶app畫像數(shù)據(jù)生成多維頻率圖，直觀展示用戶行為數(shù)據(jù)和分類結(jié)果。本發(fā)明基于詳盡的數(shù)據(jù)分析和處理，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的私域流量管理，提高管理效率。

8、可選地，s1包括：

9、s11、從預(yù)設(shè)的用戶app登錄數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行用戶app登錄數(shù)據(jù)采集，得到用戶app登錄數(shù)據(jù)，其中用戶app登錄數(shù)據(jù)包括用戶登錄時間數(shù)據(jù)、用戶登錄ip數(shù)據(jù)以及用戶登錄設(shè)備數(shù)據(jù)；

10、s12、收集用戶在app內(nèi)的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，得到用戶app行為數(shù)據(jù)；

11、s13、根據(jù)用戶app登錄數(shù)據(jù)以及用戶app行為數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶app行為事件生成，得到用戶app行為事件數(shù)據(jù)；

12、s14、根據(jù)用戶app行為事件數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶app行為數(shù)值轉(zhuǎn)換，得到用戶app行為數(shù)值數(shù)據(jù)；

13、s15、根據(jù)用戶app行為事件數(shù)據(jù)以及用戶app行為數(shù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像構(gòu)建，得到用戶app畫像數(shù)據(jù)。

14、本發(fā)明中從預(yù)設(shè)的用戶app登錄數(shù)據(jù)庫中采集登錄時間、登錄ip和登錄設(shè)備數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)來源的準(zhǔn)確性和可靠性。通過收集用戶在app內(nèi)的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，獲取用戶的詳細(xì)操作記錄，確保行為數(shù)據(jù)的全面性。根據(jù)用戶app登錄數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)生成用戶行為事件，細(xì)化用戶的操作行為。通過用戶畫像，精準(zhǔn)了解用戶的基本屬性和行為特征，便于制定定制化的營銷策略。

15、可選地，s2包括：

16、s21、對用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行登錄頻率計(jì)算以及平均登錄時長計(jì)算，得到登錄頻率特征數(shù)據(jù)以及平均登錄時長特征數(shù)據(jù)；

17、s22、根據(jù)登錄頻率特征數(shù)據(jù)以及用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行登錄時間分布處理，得到登錄時間分布頻率特征數(shù)據(jù)；

18、s23、將登錄頻率特征數(shù)據(jù)、平均登錄時長特征數(shù)據(jù)以及登錄時間分布頻率特征數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化，得到用戶登錄特征數(shù)據(jù)；

19、s24、根據(jù)登錄時間分布頻率特征數(shù)據(jù)以及平均登錄時長特征數(shù)據(jù)進(jìn)行活躍度指數(shù)計(jì)算，得到用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)。

20、本發(fā)明中通過計(jì)算用戶的登錄頻率和平均登錄時長，可以反映用戶的登錄習(xí)慣和使用頻率，為后續(xù)的用戶行為分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過分析用戶在不同時間段的登錄分布情況，可以揭示用戶的登錄高峰期和低谷期，識別用戶的使用習(xí)慣，幫助企業(yè)在高峰期提供更好的服務(wù)支持?；钴S度指數(shù)綜合了登錄頻率、登錄時長和時間分布特征，能夠全面、客觀地評估用戶的活躍度，避免單一指標(biāo)的局限性。通過計(jì)算用戶畫像的活躍度特征數(shù)據(jù)，可以將用戶分類為高活躍度、中活躍度和低活躍度群體，便于企業(yè)制定差異化的運(yùn)營策略和營銷活動。

21、可選地，其中用戶分類數(shù)據(jù)包括用戶活躍度分類數(shù)據(jù)以及用戶價(jià)值分類數(shù)據(jù)，s3包括：

22、s31、根據(jù)用戶登錄特征數(shù)據(jù)以及用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分段活躍度分類處理，得到用戶活躍度分類數(shù)據(jù)；

23、s32、對用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行行為路徑提取，得到用戶行為路徑數(shù)據(jù)；

24、s33、根據(jù)用戶行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為價(jià)值計(jì)算，得到用戶行為價(jià)值數(shù)據(jù)；

25、s34、根據(jù)用戶登錄特征數(shù)據(jù)、用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)以及用戶行為價(jià)值數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，得到用戶價(jià)值分類數(shù)據(jù)。

26、本發(fā)明中根據(jù)用戶登錄特征數(shù)據(jù)和畫像活躍度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分段活躍度分類處理，細(xì)化用戶活躍度分類，提高用戶分類的精細(xì)度和準(zhǔn)確性，便于精細(xì)化管理和精準(zhǔn)營銷。對用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行行為路徑提取，細(xì)化用戶操作路徑，識別常見行為模式。根據(jù)用戶行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為價(jià)值計(jì)算，量化用戶行為的價(jià)值。根據(jù)用戶登錄特征數(shù)據(jù)、用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)和用戶行為價(jià)值數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，識別高價(jià)值用戶和潛在流失用戶。

27、可選地，s4包括：

28、s41、根據(jù)用戶活躍度分類數(shù)據(jù)以及用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶活躍度頻率圖構(gòu)建，得到用戶活躍度頻率圖數(shù)據(jù)；

29、s42、根據(jù)用戶價(jià)值分類數(shù)據(jù)以及用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶價(jià)值頻率圖構(gòu)建，得到用戶價(jià)值頻率圖數(shù)據(jù)；

30、s43、根據(jù)用戶活躍度頻率圖數(shù)據(jù)、用戶價(jià)值頻率圖數(shù)據(jù)以及用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行交互效應(yīng)處理，得到用戶多維頻率圖數(shù)據(jù)，以進(jìn)行私域流量管理作業(yè)。

31、本發(fā)明中根據(jù)用戶活躍度分類數(shù)據(jù)和用戶app畫像數(shù)據(jù)生成用戶活躍度頻率圖，直觀展示用戶的活躍度分布情況。根據(jù)用戶價(jià)值分類數(shù)據(jù)和用戶app畫像數(shù)據(jù)生成用戶價(jià)值頻率圖，直觀展示用戶的價(jià)值分布情況。通過交互效應(yīng)分析，識別不同特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，優(yōu)化用戶分類和管理策略。通過精準(zhǔn)的用戶行為分析，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的私域流量管理，提高管理效率和效果。

32、可選地，登錄時間分布處理包括：

33、根據(jù)登錄頻率特征數(shù)據(jù)以及用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行時間分段處理，得到時間分段登錄頻率數(shù)據(jù)；

34、根據(jù)時間分段登錄頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性處理，得到周期性登錄頻率數(shù)據(jù)；

35、根據(jù)登錄頻率特征數(shù)據(jù)以及用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動窗口處理，得到分段登錄頻率數(shù)據(jù)；

36、根據(jù)分段登錄頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行密度估計(jì)，得到高峰時段數(shù)據(jù)；

37、根據(jù)時間分段登錄頻率數(shù)據(jù)、分段登錄頻率數(shù)據(jù)以及高峰時段數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，得到登錄時間分布頻率特征數(shù)據(jù)。

38、本發(fā)明中根據(jù)登錄頻率特征數(shù)據(jù)和用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行時間分段處理，細(xì)化用戶登錄時間數(shù)據(jù)。分析用戶登錄行為的周期性特征，識別用戶在不同周期內(nèi)的登錄規(guī)律。根據(jù)登錄頻率特征數(shù)據(jù)和用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動窗口處理，動態(tài)分析用戶登錄行為。通過密度估計(jì)方法識別用戶登錄的高峰時段。根據(jù)時間分段登錄頻率數(shù)據(jù)、分段登錄頻率數(shù)據(jù)以及高峰時段數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，全面展示用戶登錄行為的多維度特征。

39、可選地，活躍度指數(shù)計(jì)算包括：

40、；

41、為第個用戶的用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)，為登錄時間分布頻率變化速率權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，為第個用戶的登錄時間分布頻率特征數(shù)據(jù)，為時間數(shù)據(jù)，為微分項(xiàng)，為平均登錄時長特征數(shù)據(jù)的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，為第個用戶的平均登錄時長特征數(shù)據(jù)，為第個用戶的用戶登錄密度數(shù)據(jù)。

42、本發(fā)明中該公式綜合考慮了登錄時間分布頻率變化速率、平均登錄時長和登錄密度三個關(guān)鍵因素，通過對這些因素的加權(quán)處理，能夠全面反映用戶的活躍度。通過對登錄時間分布頻率變化速率的求導(dǎo)，能夠動態(tài)反映用戶登錄行為的變化趨勢。對平均登錄時長特征數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理，能夠平滑極值數(shù)據(jù)的影響，防止極端值對結(jié)果的過大影響。通過逆密度權(quán)重處理，有效平衡了用戶登錄密度對活躍度的影響，密度越高，對活躍度的貢獻(xiàn)越小。本發(fā)明采用詳細(xì)的數(shù)據(jù)處理和數(shù)學(xué)計(jì)算方法，提供了精準(zhǔn)的用戶活躍度計(jì)算和深度分析，支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動的私域流量管理，提升用戶滿意度和企業(yè)收益。

43、可選地，用戶行為價(jià)值計(jì)算包括：

44、根據(jù)用戶行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行行為路徑編碼，得到行為路徑編碼數(shù)據(jù)；

45、根據(jù)行為路徑編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑頻率計(jì)算，得到行為路徑頻率數(shù)據(jù)；

46、根據(jù)行為路徑頻率數(shù)據(jù)以及行為路徑編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑轉(zhuǎn)移矩陣計(jì)算，得到路徑轉(zhuǎn)移矩陣數(shù)據(jù)；

47、根據(jù)路徑轉(zhuǎn)移矩陣數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的路徑權(quán)重矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑重要性計(jì)算，得到用戶行為價(jià)值數(shù)據(jù)。

48、本發(fā)明中通過詳細(xì)的計(jì)算步驟，精確量化用戶的行為價(jià)值，識別高價(jià)值用戶和低價(jià)值用戶。提供客觀的用戶行為價(jià)值評估，為精準(zhǔn)營銷和資源分配提供科學(xué)依據(jù)。識別用戶在app中的常見行為路徑和重要操作步驟，幫助企業(yè)理解用戶行為模式。通過路徑轉(zhuǎn)移矩陣，分析用戶行為路徑的轉(zhuǎn)移規(guī)律。結(jié)合路徑權(quán)重矩陣，評估每條路徑的重要性，量化用戶行為價(jià)值。本發(fā)明通過上述步驟實(shí)現(xiàn)提高私域流量管理的效率，精確識別和管理高價(jià)值用戶。

49、可選地，路徑頻率計(jì)算包括：

50、根據(jù)行為路徑編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑唯一性處理，得到唯一行為路徑數(shù)據(jù)；

51、根據(jù)唯一行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑聚合，得到聚合行為路徑數(shù)據(jù)；

52、根據(jù)聚合行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑計(jì)數(shù)，得到路徑頻率數(shù)據(jù)；

53、根據(jù)路徑頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑頻率歸一化處理，得到行為路徑頻率數(shù)據(jù)；

54、其中聚合行為路徑數(shù)據(jù)包括第一聚合行為路徑數(shù)據(jù)以及第二聚合行為路徑數(shù)據(jù)，路徑聚合具體為：

55、根據(jù)唯一行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行直接路徑聚合，得到直接聚合行為路徑數(shù)據(jù)；

56、根據(jù)唯一行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊路徑聚合，得到模糊聚合行為路徑數(shù)據(jù)；

57、根據(jù)直接聚合行為路徑數(shù)據(jù)以及模糊聚合行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度融合，得到第一聚合行為路徑數(shù)據(jù)；

58、根據(jù)唯一行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑特征提取，得到唯一行為路徑特征數(shù)據(jù)；

59、根據(jù)唯一行為路徑特征數(shù)據(jù)進(jìn)行層次聚類處理，得到行為路徑層次聚類特征數(shù)據(jù)；

60、根據(jù)行為路徑層次聚類特征數(shù)據(jù)對唯一行為路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行直接路徑聚合，得到第二聚合行為路徑數(shù)據(jù)。

61、本發(fā)明中通過多種聚合方式，能夠捕捉細(xì)微差異和相似行為路徑，提升分析的全面性。多維度的路徑聚合方式，能夠全面分析用戶行為路徑，識別不同層次和維度的路徑模式。提供更加豐富和細(xì)致的路徑分析結(jié)果，為精準(zhǔn)用戶行為分析提供數(shù)據(jù)支持。根據(jù)分析結(jié)果，企業(yè)可以優(yōu)化app功能設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)，合理配置資源，提升用戶滿意度和忠誠度。路徑分析往往局限于簡單的路徑計(jì)數(shù)和頻率計(jì)算，缺乏多維度的聚合和精細(xì)化分析。通過直接路徑聚合和模糊路徑聚合相結(jié)合，全面捕捉用戶行為路徑的多樣性和細(xì)微差異。層次聚類處理，實(shí)現(xiàn)路徑的層次化聚合，提供更加細(xì)致和豐富的路徑分析結(jié)果。

62、可選地，本技術(shù)還提供了一種私域流量管理系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的私域流量管理方法，所述私域流量管理系統(tǒng)包括：

63、用戶app畫像生成模塊，用于獲取用戶app登錄數(shù)據(jù)以及用戶app行為數(shù)據(jù)，并將用戶app登錄數(shù)據(jù)以及用戶app行為數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶app畫像生成，得到用戶app畫像數(shù)據(jù)；

64、用戶app畫像特征提取模塊，用于對用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行登錄特征提取以及畫像活躍度特征提取，得到用戶登錄特征數(shù)據(jù)以及用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)；

65、用戶分類處理模塊，用于根據(jù)用戶登錄特征數(shù)據(jù)以及用戶畫像活躍度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶分類處理，得到用戶分類數(shù)據(jù)；

66、用戶多維頻率圖生成模塊，用于根據(jù)用戶分類數(shù)據(jù)以及用戶app畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率圖生成，得到用戶多維頻率圖數(shù)據(jù)，以進(jìn)行私域流量管理作業(yè)。

67、本發(fā)明的目的在于通過詳盡的數(shù)據(jù)采集、特征提取、分類處理和頻率圖生成，提供科學(xué)的用戶行為分析結(jié)果，支持企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的私域流量管理。通過準(zhǔn)確的用戶分類和行為分析，本方法結(jié)合了用戶登錄數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，提供了全面的用戶行為分析視角。通過多維特征提取和分類處理，全面識別用戶特征，提高分類的精細(xì)度和準(zhǔn)確性。通過頻率圖生成和交互效應(yīng)分析，直觀展示用戶行為數(shù)據(jù)，提供深入的用戶行為分析視角。