一种私域流量管理方法与流程

本发明涉及私域流量管理，尤其涉及一种私域流量管理方法。

背景技术：

1、在现今的互联网时代，随着智能手机和移动应用（app）的广泛普及，企业越来越依赖于通过app与用户进行互动和沟通。用户在使用app的过程中会产生大量的数据，包括登录数据、操作行为数据等。这些数据蕴含了用户的行为习惯和偏好，对于企业而言具有重要的商业价值。

2、私域流量是指企业通过各种手段获取并直接控制的用户流量，与公域流量相比，私域流量具有高粘性、高转化率和低成本的特点。因此，如何有效地管理和利用私域流量，成为企业提升竞争力的重要手段之一。现有的方法大多采用简单的统计分析手段，无法深入挖掘用户行为背后的模式和规律，导致分析结果的精度和可靠性不足。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种私域流量管理方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、本技术提供了一种私域流量管理方法，所述方法包括：

3、s1、获取用户app登录数据以及用户app行为数据，并将用户app登录数据以及用户app行为数据进行用户app画像生成，得到用户app画像数据；

4、s2、对用户app画像数据进行登录特征提取以及画像活跃度特征提取，得到用户登录特征数据以及用户画像活跃度特征数据；

5、s3、根据用户登录特征数据以及用户画像活跃度特征数据进行用户分类处理，得到用户分类数据；

6、s4、根据用户分类数据以及用户app画像数据进行频率图生成，得到用户多维频率图数据，以进行私域流量管理作业。

7、本发明中通过整合用户app登录数据和行为数据，生成用户画像数据，可以全面了解用户的基本信息和行为特征。通过对用户登录特征和活跃度特征的提取，可以精准地识别用户的行为模式和活跃程度。根据用户登录特征数据和画像活跃度特征数据进行用户分类，能够将用户细分为不同的类别，如高活跃度用户、低活跃度用户等。帮助企业识别高价值用户和潜在流失用户，提高用户管理的效果。根据用户分类数据和用户app画像数据生成多维频率图，直观展示用户行为数据和分类结果。本发明基于详尽的数据分析和处理，能够帮助企业实现数据驱动的私域流量管理，提高管理效率。

8、可选地，s1包括：

9、s11、从预设的用户app登录数据库中进行用户app登录数据采集，得到用户app登录数据，其中用户app登录数据包括用户登录时间数据、用户登录ip数据以及用户登录设备数据；

10、s12、收集用户在app内的点击流数据，得到用户app行为数据；

11、s13、根据用户app登录数据以及用户app行为数据进行用户app行为事件生成，得到用户app行为事件数据；

12、s14、根据用户app行为事件数据进行用户app行为数值转换，得到用户app行为数值数据；

13、s15、根据用户app行为事件数据以及用户app行为数值数据进行用户画像构建，得到用户app画像数据。

14、本发明中从预设的用户app登录数据库中采集登录时间、登录ip和登录设备数据，确保数据来源的准确性和可靠性。通过收集用户在app内的点击流数据，获取用户的详细操作记录，确保行为数据的全面性。根据用户app登录数据和行为数据生成用户行为事件，细化用户的操作行为。通过用户画像，精准了解用户的基本属性和行为特征，便于制定定制化的营销策略。

15、可选地，s2包括：

16、s21、对用户app画像数据进行登录频率计算以及平均登录时长计算，得到登录频率特征数据以及平均登录时长特征数据；

17、s22、根据登录频率特征数据以及用户app画像数据进行登录时间分布处理，得到登录时间分布频率特征数据；

18、s23、将登录频率特征数据、平均登录时长特征数据以及登录时间分布频率特征数据进行向量化，得到用户登录特征数据；

19、s24、根据登录时间分布频率特征数据以及平均登录时长特征数据进行活跃度指数计算，得到用户画像活跃度特征数据。

20、本发明中通过计算用户的登录频率和平均登录时长，可以反映用户的登录习惯和使用频率，为后续的用户行为分析提供基础数据。通过分析用户在不同时间段的登录分布情况，可以揭示用户的登录高峰期和低谷期，识别用户的使用习惯，帮助企业在高峰期提供更好的服务支持。活跃度指数综合了登录频率、登录时长和时间分布特征，能够全面、客观地评估用户的活跃度，避免单一指标的局限性。通过计算用户画像的活跃度特征数据，可以将用户分类为高活跃度、中活跃度和低活跃度群体，便于企业制定差异化的运营策略和营销活动。

21、可选地，其中用户分类数据包括用户活跃度分类数据以及用户价值分类数据，s3包括：

22、s31、根据用户登录特征数据以及用户画像活跃度特征数据进行分段活跃度分类处理，得到用户活跃度分类数据；

23、s32、对用户app画像数据进行行为路径提取，得到用户行为路径数据；

24、s33、根据用户行为路径数据进行用户行为价值计算，得到用户行为价值数据；

25、s34、根据用户登录特征数据、用户画像活跃度特征数据以及用户行为价值数据进行聚类处理，得到用户价值分类数据。

26、本发明中根据用户登录特征数据和画像活跃度特征数据进行分段活跃度分类处理，细化用户活跃度分类，提高用户分类的精细度和准确性，便于精细化管理和精准营销。对用户app画像数据进行行为路径提取，细化用户操作路径，识别常见行为模式。根据用户行为路径数据进行用户行为价值计算，量化用户行为的价值。根据用户登录特征数据、用户画像活跃度特征数据和用户行为价值数据进行聚类处理，识别高价值用户和潜在流失用户。

27、可选地，s4包括：

28、s41、根据用户活跃度分类数据以及用户app画像数据进行用户活跃度频率图构建，得到用户活跃度频率图数据；

29、s42、根据用户价值分类数据以及用户app画像数据进行用户价值频率图构建，得到用户价值频率图数据；

30、s43、根据用户活跃度频率图数据、用户价值频率图数据以及用户app画像数据进行交互效应处理，得到用户多维频率图数据，以进行私域流量管理作业。

31、本发明中根据用户活跃度分类数据和用户app画像数据生成用户活跃度频率图，直观展示用户的活跃度分布情况。根据用户价值分类数据和用户app画像数据生成用户价值频率图，直观展示用户的价值分布情况。通过交互效应分析，识别不同特征之间的关联关系，优化用户分类和管理策略。通过精准的用户行为分析，帮助企业实现数据驱动的私域流量管理，提高管理效率和效果。

32、可选地，登录时间分布处理包括：

33、根据登录频率特征数据以及用户app画像数据进行时间分段处理，得到时间分段登录频率数据；

34、根据时间分段登录频率数据进行周期性处理，得到周期性登录频率数据；

35、根据登录频率特征数据以及用户app画像数据进行滑动窗口处理，得到分段登录频率数据；

36、根据分段登录频率数据进行密度估计，得到高峰时段数据；

37、根据时间分段登录频率数据、分段登录频率数据以及高峰时段数据进行整合，得到登录时间分布频率特征数据。

38、本发明中根据登录频率特征数据和用户app画像数据进行时间分段处理，细化用户登录时间数据。分析用户登录行为的周期性特征，识别用户在不同周期内的登录规律。根据登录频率特征数据和用户app画像数据进行滑动窗口处理，动态分析用户登录行为。通过密度估计方法识别用户登录的高峰时段。根据时间分段登录频率数据、分段登录频率数据以及高峰时段数据进行整合，全面展示用户登录行为的多维度特征。

39、可选地，活跃度指数计算包括：

40、；

41、为第个用户的用户画像活跃度特征数据，为登录时间分布频率变化速率权重数据，为第个用户的登录时间分布频率特征数据，为时间数据，为微分项，为平均登录时长特征数据的权重数据，为第个用户的平均登录时长特征数据，为第个用户的用户登录密度数据。

42、本发明中该公式综合考虑了登录时间分布频率变化速率、平均登录时长和登录密度三个关键因素，通过对这些因素的加权处理，能够全面反映用户的活跃度。通过对登录时间分布频率变化速率的求导，能够动态反映用户登录行为的变化趋势。对平均登录时长特征数据进行对数处理，能够平滑极值数据的影响，防止极端值对结果的过大影响。通过逆密度权重处理，有效平衡了用户登录密度对活跃度的影响，密度越高，对活跃度的贡献越小。本发明采用详细的数据处理和数学计算方法，提供了精准的用户活跃度计算和深度分析，支持数据驱动的私域流量管理，提升用户满意度和企业收益。

43、可选地，用户行为价值计算包括：

44、根据用户行为路径数据进行行为路径编码，得到行为路径编码数据；

45、根据行为路径编码数据进行路径频率计算，得到行为路径频率数据；

46、根据行为路径频率数据以及行为路径编码数据进行路径转移矩阵计算，得到路径转移矩阵数据；

47、根据路径转移矩阵数据以及预设的路径权重矩阵数据进行路径重要性计算，得到用户行为价值数据。

48、本发明中通过详细的计算步骤，精确量化用户的行为价值，识别高价值用户和低价值用户。提供客观的用户行为价值评估，为精准营销和资源分配提供科学依据。识别用户在app中的常见行为路径和重要操作步骤，帮助企业理解用户行为模式。通过路径转移矩阵，分析用户行为路径的转移规律。结合路径权重矩阵，评估每条路径的重要性，量化用户行为价值。本发明通过上述步骤实现提高私域流量管理的效率，精确识别和管理高价值用户。

49、可选地，路径频率计算包括：

50、根据行为路径编码数据进行路径唯一性处理，得到唯一行为路径数据；

51、根据唯一行为路径数据进行路径聚合，得到聚合行为路径数据；

52、根据聚合行为路径数据进行路径计数，得到路径频率数据；

53、根据路径频率数据进行路径频率归一化处理，得到行为路径频率数据；

54、其中聚合行为路径数据包括第一聚合行为路径数据以及第二聚合行为路径数据，路径聚合具体为：

55、根据唯一行为路径数据进行直接路径聚合，得到直接聚合行为路径数据；

56、根据唯一行为路径数据进行模糊路径聚合，得到模糊聚合行为路径数据；

57、根据直接聚合行为路径数据以及模糊聚合行为路径数据进行相似度融合，得到第一聚合行为路径数据；

58、根据唯一行为路径数据进行路径特征提取，得到唯一行为路径特征数据；

59、根据唯一行为路径特征数据进行层次聚类处理，得到行为路径层次聚类特征数据；

60、根据行为路径层次聚类特征数据对唯一行为路径数据进行直接路径聚合，得到第二聚合行为路径数据。

61、本发明中通过多种聚合方式，能够捕捉细微差异和相似行为路径，提升分析的全面性。多维度的路径聚合方式，能够全面分析用户行为路径，识别不同层次和维度的路径模式。提供更加丰富和细致的路径分析结果，为精准用户行为分析提供数据支持。根据分析结果，企业可以优化app功能设计和用户体验，合理配置资源，提升用户满意度和忠诚度。路径分析往往局限于简单的路径计数和频率计算，缺乏多维度的聚合和精细化分析。通过直接路径聚合和模糊路径聚合相结合，全面捕捉用户行为路径的多样性和细微差异。层次聚类处理，实现路径的层次化聚合，提供更加细致和丰富的路径分析结果。

62、可选地，本技术还提供了一种私域流量管理系统，用于执行如上所述的私域流量管理方法，所述私域流量管理系统包括：

63、用户app画像生成模块，用于获取用户app登录数据以及用户app行为数据，并将用户app登录数据以及用户app行为数据进行用户app画像生成，得到用户app画像数据；

64、用户app画像特征提取模块，用于对用户app画像数据进行登录特征提取以及画像活跃度特征提取，得到用户登录特征数据以及用户画像活跃度特征数据；

65、用户分类处理模块，用于根据用户登录特征数据以及用户画像活跃度特征数据进行用户分类处理，得到用户分类数据；

66、用户多维频率图生成模块，用于根据用户分类数据以及用户app画像数据进行频率图生成，得到用户多维频率图数据，以进行私域流量管理作业。

67、本发明的目的在于通过详尽的数据采集、特征提取、分类处理和频率图生成，提供科学的用户行为分析结果，支持企业实现数据驱动的私域流量管理。通过准确的用户分类和行为分析，本方法结合了用户登录数据和行为数据，提供了全面的用户行为分析视角。通过多维特征提取和分类处理，全面识别用户特征，提高分类的精细度和准确性。通过频率图生成和交互效应分析，直观展示用户行为数据，提供深入的用户行为分析视角。