(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211095475.4 (22)申请日 2022.09.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115170212 A (43)申请公布日 2022.10.11 (73)专利权人 咚咚来客 （广州） 信息技 术有限公 司 地址 510000 广东省广州市海珠区琶洲大 道83号604室 (72)发明人 衷云　宫传明　 (74)专利代理 机构 深圳汉林汇融知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44850 专利代理师 吴洪波 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01)G06Q 30/06(2012.01) (56)对比文件 CN 112365285 A,2021.02.12 CN 112465598 A,2021.0 3.09 CN 112365285 A,2021.02.12 CN 114926228 A,202 2.08.19 CN 111598648 A,2020.08.28 WO 2019149021 A1,2019.08.08 审查员 岑誉 (54)发明名称 基于连锁品牌的私域经营数据管理方法及 相关装置 (57)摘要 本发明涉及数据处理领域， 公开了一种基于 连锁品牌的私域经营数据管 理方法及相关装置， 用于提高连锁品牌的私域经营数据管理的准确 率。 所述方法包括： 对所述用户私域数据进行特 征信息提取， 得到每个品牌用户对应的用户特征 信息； 根据每个品牌用户对应的用户特征信息计 算所述目标连锁品牌的用户群体分布； 基于所述 用户群体分布对所述多个品牌用户进行用户群 体划分， 得到多个用户群体； 分别获取所述多个 用户群体的群体互动数据， 并根据所述群体互动 数据生成用户偏好模型， 以及通过所述用户偏好 模型对所述多个品牌用户进行用户偏好管理。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 115170212 B 2022.11.25 CN 115170212 B 1.一种基于连锁品牌的私域经营数据管理方法， 其特征在于， 所述基于连锁品牌的私 域经营数据管理方法包括： 从预置的私域经 营数据管理平台 中获取目标 连锁品牌对应的目标 经营数据； 根据预置的用户信 息标识提取所述目标经营数据中的多个品牌用户， 并分别确定每个 品牌用户对应的用户私域数据； 对所述用户私域数据进行 特征信息提取， 得到每 个品牌用户对应的用户特 征信息； 根据每个品牌用户对应的用户特征信息计算所述目标连锁品牌的用户群体分布； 其 中， 所述根据每个品牌用户对应的用户特征信息计算所述 目标连锁品牌的用户群体分布， 包括： 基于预置的关联度计算策略和每个品牌用户对应的用户特征信息计算所述多个品牌 用户之间的目标关联度； 根据所述多个品牌用户之间的目标关联度生成概率分布图； 根据 所述概率分布图生成所述 目标连锁品牌的用户群体分布； 其中， 所述基于预置的关联度计 算策略和每个品牌用户对应的用户特征信息计算所述多个品牌用户之 间的目标关联度， 包 括： 基于预置的关联度计算策略从每个品牌用户对应的用户特征信息中获取预设指标值的 目标物料信息； 调用预置的关联度模型计算所述 目标物料信息的关联度， 得到所述多个品 牌用户之 间的目标关联度； 具体的， 从预置的数据库中获取品牌客户的特征数据、 消费行为 数据和营销策略数据， 根据特征数据和消费行为数据确定不同特征与消费行为之 间预设指 标值的目标物料信息， 根据目标物料信息从不同特征中确定目标特征， 并将品牌客户中具 有目标特征 的客户确定为 目标客户， 根据特征数据、 消费行为数据和营销策略数据确定目 标客户对不同营销策略的敏感度数据， 根据敏感度数据从不同营销策略中确定与多个品牌 用户之间的目标关联度； 基于所述用户群 体分布对所述多个品牌用户进行用户群 体划分， 得到多个用户群 体； 分别获取所述多个用户群体的群体互动数据， 并根据所述群体互动数据生成用户偏好 模型， 以及通过所述用户偏好模 型对所述多个品牌用户进行用户偏好管理； 其中， 所述分别 获取所述多个用户群体的群体互动数据， 并根据所述群体互动数据生成用户偏好模型， 以 及通过所述用户偏好模型对所述多个品牌用户进行用户偏好管理， 包括： 分别获取所述多 个用户群体的群体互动数据， 其中， 所述群体互动数据包括： 社群客户占比、 社群交易数据、 社群数据排行、 社群营销数据和社群活跃趋势； 根据所述群体互动数据生成用户偏好模型； 通过所述用户偏好模型对所述多个品牌用户进行用户偏好推送， 以对多个品牌用户进 行用 户偏好管理； 其中， 服务器确定预设数量的任务响应活跃用户， 分别获取各个任务响应活跃 用户的历史推送数据集， 根据历史推送数据集， 建立接受概率逻辑回归模型， 利用接受概率 逻辑回归模型， 根据活跃用户数据和历史任务数据估算历史任务接受概率， 根据历史任务 接受概率和响应结果标签数据， 估算任务响应活跃用户的用户似然程度， 根据预设数量的 任务响应活跃用户各自对应的用户似然程度从预设数量的任务响应活跃用户中确定高偏 好目标用户， 并通过用户偏好模型对多个品牌用户进行用户偏好推送， 以对多个品牌用户 进行用户偏好管理； 其中， 所述通过所述用户偏好模型对所述多个品牌用户进行用户偏好 推送， 以对多个品牌用户进行用户偏好管理， 包括： 查询每个品牌用户对应的连锁品牌物料 购买数据； 根据所述连锁品牌物料购买数据对所述多个品牌用户进行待推送物料匹配， 得 到待推送物料； 基于所述用户偏好模型计算所述待推送物料 的偏好值， 并根据所述偏好值 对所述多个品牌用户进 行用户偏好推送， 以对多个品牌用户进 行用户偏好管理； 其中， 获取权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115170212 B 2品牌用户的偏好性特征数据和相关性特征数据， 对偏好性特征数据和相关性特征数据分别 进行量化处理， 得到偏好性量化数据和相关性量化数据， 将偏好性量化数据和相关性量化 数据特征数据输入至预设用户行为模型， 得到待推送物料； 基于用户偏好模型计算待推送 物料的偏好值， 并根据偏好值对多个品牌用户进行用户偏好推送， 以对多个品牌用户进行 用户偏好管理。 2.根据权利要求1所述的基于连锁品牌的私域经营数据管理方法， 其特征在于， 所述基 于连锁品牌的私域经 营数据管理方法还 包括： 根据所述目标关联度创建所述多个品牌用户对应的目标关联模型。 3.根据权利要求2所述的基于连锁品牌的私域经营数据管理方法， 其特征在于， 所述基 于所述用户群 体分布对所述多个品牌用户进行用户群 体划分， 得到多个用户群 体， 包括： 基于所述关联模型对所述用户群体分布进行特征点解析， 得到所述用户群体分布对应 的多个特 征分布点； 分别计算所述多个特 征分布点的分布权 重， 得到每 个特征分布点对应的分布权 重； 根据每个特征分布点对应的分布权重对所述多个品牌用户进行用户群体划分， 得到多 个用户群 体。 4.一种基于连锁品牌的私域经营数据管理装置， 其特征在于， 所述基于连锁品牌的私 域经营数据管理装置包括： 获取模块， 用于从预置的私域经营数据管理平台中获取目标连锁品牌对应的目标经营 数据； 分析模块， 用于根据预置的用户信息标识提取所述目标经营数据中的多个品牌用户， 并分别确定每 个品牌用户对应的用户私域数据； 提取模块， 用于对所述用户私域数据进行特征信息提取， 得到每个品牌用户对应的用 户特征信息； 计算模块， 用于根据每个品牌用户对应的用户特征信 息计算所述目标连锁品牌的用户 群体分布； 其中， 所述根据每个品牌用户对应的用户特征信息计算所述 目标连锁品牌的用 户群体分布， 包括： 基于预置的关联度计算策略和每个品牌用户对应的用户特征信息计算 所述多个品牌用户之 间的目标关联度； 根据所述多个品牌用户之 间的目标关联度生成概率 分布图； 根据所述概率分布图生成所述目标连锁品牌的用户群体 分布； 其中， 所述基于预置 的关联度计算策略和每个品牌用户对应的用户特征信息计算所述多个品牌用户之间的目 标关联度， 包括： 基于预置的关联度计算策略从每个品牌用户对应的用户特征信息中获取 预设指标值的目标物料信息； 调用预置的关联度模型计算所述 目标物料信息的关联度， 得 到所述多个品牌用户之间的目标关联度； 具体的， 从预置的数据库中获取品牌客户的特征 数据、 消费行为数据和营销策略数据， 根据特征数据和消费行为数据确定不同特征与消费 行为之间预设指标值的目标物料信息， 根据目标物料信息从不同特征中确定目标特征， 并 将品牌客户中具有目标特征 的客户确定为 目标客户， 根据特征数据、 消费行为数据和营销 策略数据确定目标客户对不同营销策略的敏感度数据， 根据敏感度数据从不同营销策略中 确定与多个品牌用户之间的目标关联度； 划分模块， 用于基于所述用户群体分布对所述多个品牌用户进行用户群体划分， 得到 多个用户群 体；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115170212 B 3