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申请/专利权人：浙江卡赢信息科技有限公司

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，具体而言，涉及一种基于用户行为分析的优惠券智能投放系统，本发明通过采集各目标用户的注册数据和历史行为数据，从饮食特征子画像、消费特征子画像、交互特征子画像三个维度展开各目标用户的个性化画像构建，以此确定各目标用户未来设定周期的优惠券适用商家序列、优惠券满减额度、优惠券投放频率和优惠券投放时间点，制定各目标用户优惠方案并进行优惠券投放，随即评估目标线上餐饮平台未来设定周期的优惠券综合投放效益系数并进行反馈，有效提高线上餐饮平台优惠券投放的精准度、效率和用户满意度，为线上餐饮平台营销策略的制定和优化提供可靠的依据。

主权项：1.一种基于用户行为分析的优惠券智能投放系统，其特征在于：该系统包括：数据采集模块，用于将目标线上餐饮平台各注册用户标记为各目标用户，采集各目标用户的注册数据和历史行为数据；用户画像构建模块，用于根据各目标用户的历史行为数据构建其对应画像；优惠方案制定模块，用于根据各目标用户画像制定其对应优惠方案；优惠券投放模块，用于在未来设定周期按照各目标用户对应优惠方案为各目标用户投放优惠券；投放效益评估模块，用于采集各目标用户未来设定周期的点餐行为数据，评估目标线上餐饮平台未来设定周期的优惠券综合投放效益系数并进行反馈；云数据库，用于存储各性别对应各年龄区间的消费能力基础权重，存储目标线上餐饮平台单次配送额定直线距离、各入驻商家编号对应各类饮食标签的标题关键词，存储各类饮食标签对应关键词汇库，存储用户常态点餐时间段序列，存储各消费能力等级对应优惠券满减额度；所述用户画像构建模块的具体分析过程包括：提取各目标用户历史行为数据中历史设定周期内各次点餐的商家编号和餐品名称，根据云数据库存储的目标线上餐饮平台各入驻商家编号对应各类饮食标签的标题关键词，获取各目标用户历史设定周期内各次点餐的商家对应各类饮食标签的标题关键词并进行汇总，筛选出商家对应各类饮食标签的重复或语义相近数量最多的标题关键词，作为各目标用户优选商家对应各类饮食标签的参照关键词；根据云数据库存储的各类饮食标签对应关键词汇库，通过关键词提取技术提取各目标用户历史设定周期内各次点餐的餐品名称针对各类饮食标签的匹配关键词并进行汇总，筛选出餐品对应各类饮食标签的重复或语义相近数量最多的匹配关键词，作为各目标用户优选餐品对应各类饮食标签的参照关键词；将各目标用户优选商家、优选餐品对应各类饮食标签的参照关键词作为各目标用户的饮食特征子画像；获取各目标用户历史设定周期内点餐次数和访问次数，将二者的比值作为各目标用户历史设定周期内的点餐率，为各目标用户的编号，；根据各目标用户注册数据中的性别和年龄，从云数据库中提取各目标用户对应的消费能力基础权重，结合各目标用户历史行为数据中历史设定周期内各次点餐的餐品数量和消费金额，为历史设定周期内各次点餐的编号，，计算各目标用户的消费能力评价系数，，将其作为各目标用户的消费特征子画像；所述用户画像构建模块的具体分析过程还包括：提取各目标用户历史行为数据中历史设定周期内各次访问的日期、浏览时长和浏览商家数量，将所属同一日期的各次访问的浏览时长和浏览商家数量进行整合，得到各目标用户历史设定周期内各访问天的浏览总时长和浏览总商家数量，计算各目标用户历史设定周期内各访问天的访问深度，将访问深度大于或等于预设访问深度合理阈值的访问天记为有效访问天，得到各目标用户历史设定周期内各有效访问天并结合其对应日期，计算各目标用户历史设定周期的有效访问间隔周期；提取各目标用户历史行为数据中历史设定周期内各次点餐的时间点，根据云数据库存储的用户常态点餐时间段序列，判断各目标用户历史设定周期内的点餐时间模式，点餐时间模式包括常态化点餐模式和非常态化点餐模式；将各目标用户历史设定周期内的有效访问间隔周期和点餐时间模式作为各目标用户的交互特征子画像；将各目标用户的饮食、消费、交互特征子画像共同作为各目标用户画像；所述优惠方案制定模块的具体分析过程包括：根据各目标用户的饮食特征子画像确定各目标用户未来设定周期的优惠券适用商家序列；根据各目标用户的消费特征子画像确定各目标用户未来设定周期的优惠券满减额度；根据各目标用户的交互特征子画像确定各目标用户未来设定周期的优惠券投放频率和优惠券投放时间点；所述投放效益评估模块的具体分析过程包括：获取未来设定周期的天数，结合各目标用户未来设定周期的优惠券投放频率，计算各目标用户未来设定周期的优惠券投放次数；提取各目标用户未来设定周期的点餐行为数据中优惠券使用次数、点餐次数和消费总金额，计算目标线上餐饮平台未来设定周期的优惠券综合投放效益系数，，其中为第个目标用户历史设定周期内点餐次数，为自然常数。

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