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申请/专利权人：武汉海云健康科技股份有限公司

摘要：本发明针对现有会员催熟方案未充分考虑新会员之间存在的较大差异，药店无法合理的指定合适面额的优惠券，进而导致营销成本升高等问题，提供了一种基于医疗大数据的新会员催熟方法和装置。本发明对新注册会员除了在数据库中记录会员基本信息外，还记录了会员标签信息。获得新会员的组合特征数据，构建回归模型以确定目标会员不同标签数据对应的优惠券面额，将优惠力度设置在合理范围内，减小企业营销成本。并且，对新注册会员进行多轮营销活动，并在活动中动态调整新会员标签数据和组合特征数据，实现优惠券的合理推送和精准营销，能够保证能够快速催熟新会员的前提下，提高药店的收益率和会员的忠诚度。

主权项：1.一种基于医疗大数据的新会员催熟方法，其特征在于，包括：S1，从预先建立的数据库中提取第一数据集；第一数据集包括给定时段内每一新注册会员对应的会员数据，所述会员数据包括会员基本信息、会员标签信息和会员开卡消费信息；S2，根据所述会员开卡消费信息计算每一新注册会员的用药周期，根据用药周期预测每一新注册会员的下次购买时间，筛选出下次购买时间超过当前时间的新注册会员作为目标会员，保留目标会员的会员数据作为第二数据集；S3，对所述第二数据集的会员数据进行特征工程，获得目标会员的标签数据和组合特征数据；S4，根据目标会员的标签数据和组合特征数据通过多个回归模型加权决策的方法构建并进行训练，获得训练后的回归模型，S5，将每一目标会员的标签数据分别输入训练后的回归模型，输出每一目标会员对应的优惠券面额，并向每一目标会员发送对应面额的优惠券；在步骤S2之后，所述方法还包括：对各个目标会员的用药周期进行聚类，得到用药周期相近的目标会员，根据聚类后的用药周期确定优惠券有效期以及优惠券发放周期；其中，在步骤S5之后，所述方法还包括：S6，记录目标会员对于优惠券活动的响应数据；所述响应数据包括是否响应、响应时间和活动评价；根据所述响应数据，通过神经网络的参数负反馈策略，反向调整目标会员的标签数据；对所述标签数据和组合特征数据进行修正；在步骤S6之后，所述方法还包括：S7，根据修正后的标签数据和组合特征数据，为响应会员和不响应会员分别建立新的回归模型。

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