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申请/专利权人：智者四海(北京)技术有限公司

摘要：本申请公开了一种营销策略推送方法、装置、设备及介质，应用于计算机技术领域，用以解决营销策略推送效果较差的问题，具体为，基于目标用户的多维用户特征数据和目标营销活动关联的各个用户群的多维命中条件数据，确定目标用户命中的目标用户群；获取目标用户群对应的基于AB实验确定的最优营销策略；基于最优营销策略的最优营销强度和最优营销素材生成最优营销推送信息，按照最优营销策略的最优触达方式和最优触达频率推送最优营销推送信息。通过AB实验确定最优营销策略，可以实现最合适的营销策略推送，通过跟随多维用户特征数据的变化实时调整目标用户群，可以实现最优营销策略跟随多维用户特征数据变化的实时调整，提高推送效果。

主权项：1.一种营销策略推送方法，其特征在于，包括：获取目标用户的多维用户特征数据以及目标营销活动关联的各个用户群的多维命中条件数据；其中，每一所述用户群的多维命中条件数据用于表征命中所述用户群的多维用户特征数据范围；基于所述目标用户的多维用户特征数据以及所述目标营销活动关联的各个所述用户群的多维命中条件数据，确定所述目标营销活动关联的各个所述用户群中所述目标用户命中的目标用户群；获取所述目标用户群对应所述目标营销活动的最优营销策略；其中，所述最优营销策略至少包括最优触达方式、最优触达频率、最优营销强度和最优营销素材；所述最优营销策略是，基于所述目标用户群，对所述目标营销活动对应的各个营销策略进行AB实验后，基于AB实验结果，从所述目标营销活动对应的各个营销策略中选取的适配所述目标用户群的营销策略；基于所述最优营销策略对应的最优营销强度和最优营销素材，生成最优营销推送信息，按照所述最优营销策略对应的最优触达方式和最优触达频率，向所述目标用户推送所述最优营销推送信息；其中，所述营销策略推送方法还包括：基于各个用户的多维用户特征数据，对各个所述用户进行分群得到多个用户群，并基于各个所述用户群内每一用户的多维用户特征数据，确定各个所述用户群的多维命中条件数据；其中，同一用户群内各个用户的多维用户特征数据之间的相似度高于第一相似度阈值，不同用户群内各个用户的多维用户特征数据之间的相似度低于第二相似度阈值，所述第一相似度阈值大于所述第二相似度阈值；针对目标营销场景对应的每一营销活动，将所述营销活动对应的各个营销策略投放至各个所述用户群进行AB实验，得到各个所述营销策略在各个所述用户群中的用户反馈数据；针对每一所述用户群，从各个所述营销策略中选取出对应的用户反馈数据满足各项营销效果指标的营销策略，并将选取出的营销策略确定为所述用户群对应所述营销活动的最优营销策略，以及将所述营销活动与所述用户群对应的最优营销策略和多维命中条件数据建立关联关系；针对所述目标营销场景对应的每一所述营销活动，迭代执行以下优化实验操作，直至确定满足迭代终止条件时，将最后一次执行所述优化实验操作时更新的所述营销活动关联的各个用户群以及各个所述用户群对应的最优营销策略和多维命中条件数据进行保存；其中，所述优化实验操作包括以下步骤：针对所述营销活动关联的每一所述用户群，从各个分群因子中为所述用户群选取一分群因子作为目标分群因子；其中，每一所述分群因子为一指定维度的用户特征数据的取值或取值范围，且所述指定维度与划分各个所述用户群时采用的各个维度均不相同；基于所述目标分群因子对所述用户群进行分群得到各个用户子群；其中，当所述用户子群的个数低于个数阈值时，放弃基于所述目标分群因子的优化实验操作，并从各个分群因子中为所述用户群重新选取一分群因子作为目标分群因子以对所述用户群重新分群得到各个用户子群；基于各个所述用户子群内每一用户的多维用户特征数据，确定各个所述用户子群的多维命中条件数据；将所述用户群对应的最优营销策略投放至各个所述用户子群进行AB实验，得到各个所述最优营销策略在各个所述用户子群中的用户反馈数据；若基于所述最优营销策略在各个所述用户子群中的用户反馈数据以及所述营销策略在所述用户群中的用户反馈数据，确定各个所述用户子群中不存在AB实验结果高于所述用户群的AB实验结果的用户子群，则不更新所述最优营销策略对应的所述用户群；若基于所述最优营销策略在各个所述用户子群中的用户反馈数据以及所述营销策略在所述用户群中的用户反馈数据，确定各个所述用户子群中存在AB实验结果高于所述用户群的AB实验结果的用户子群，则将AB实验结果高于所述用户群的AB实验结果的用户子群和所述用户子群对应的多维命中条件数据，更新为所述最优营销策略对应的所述用户群和所述用户群对应的多维命中条件数据。

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