(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211025826.4 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 广东博成网络科技有限公司 地址 510665 广东省广州市天河区金穗路3 号2602室( 仅限办公)(不可作厂房使 用) (72)发明人 张磊　蒋子文　 (74)专利代理 机构 北京维正专利代理有限公司 11508 专利代理师 刘美莲 (51)Int.Cl. G06F 16/906(2019.01) G06F 16/9535(2019.01) G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/215(2019.01) (54)发明名称 一种智能渠道运营数据分析方法、 系统、 设 备及存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种智能渠道运营数据分析方 法、 系统、 设备及存储介质， 其方法包括实时获取 全生命周期的渠道运营数据， 对 所述渠道运营数 据进行数据清洗处理， 得到有效用户数据， 对所 述有效用户数据进行用户画 像处理， 得到用户画 像数据， 根据所述用户画像数据， 构建关于渠道 用户留存的留存曲线， 得到用户留存曲线图， 识 别所述用户留存曲线上的渠道异常数据， 并对所 述渠道异常数据进行数据标记， 得到渠道标记数 据， 根据所述用户留存曲线对渠道用户转化率进 行计算， 并根据计算结果生 成用于对渠道投放策 略进行优化的策略优化指令， 以便于通过所述策 略优化指令对渠道标记数据进行优化。 本申请具 有提高渠道运营 数据分析 结果的准确性的效果。 权利要求书3页 说明书13页 附图6页 CN 115408586 A 2022.11.29 CN 115408586 A 1.一种智能渠道运营数据分析方法， 其特征在于， 所述智能渠道运营数据分析方法包 括： 实时获取全生命周期的渠道运营数据， 对所述渠道运营数据进行数据清洗处理， 得到 有效用户数据； 对所述有效用户数据进行用户画像处 理， 得到用户画像数据； 根据所述用户画像数据， 构建 关于渠道用户留存的留存曲线， 得到用户留存曲线图； 识别所述用户留存曲线上的渠道异常数据， 并对所述渠道异常数据进行数据标记， 得 到渠道标记数据； 根据所述用户留存曲线对渠道用户转化率进行计算， 并根据计算结果生成用于对渠道 投放策略进行优化的策略优化指令， 以便于通过所述策略优化指 令对渠道标记数据进 行优 化。 2.根据权利要求1所述的智能渠道运营数据分析方法， 其特征在于， 所述对所述有效用 户数据进行用户画像处 理， 得到用户画像数据， 具体包括： 获取符合企业渠道投放目标的原 始渠道投放策略； 对所述原始渠道投放策略进行数据分析处理， 得到用于绘制用户画像的用户特征指 标； 识别所述渠道运营 数据中的用户唯一标识码和用户行为数据； 根据所述用户唯一标识码， 对所述用户特征指标和所述用户行为数据进行聚类处理， 得到用户聚类模型； 将所述有效用户数据输入到所述用户聚类模型中， 得到用户画像数据。 3.根据权利要求2所述的智能渠道运营数据分析方法， 其特征在于， 在所述将所述有效 用户数据输入到所述用户聚类模型中， 得到用户画像数据之后， 包括： 对所述用户行为数据进行路径 跟踪处理， 得到用户行为路径； 根据所述用户行为路径， 对渠道用户到达预设转化目标进行路径规划， 得到用户转化 路径； 按照所述用户转 化路径进行渠道运营 过程中， 实时获取渠道用户的实际行为路径； 将所述实际行为路径和所述用户转 化路径进行路径拟合处 理， 得到路径偏差数据； 根据所述路径偏差数据， 生成与所述路径偏差数据相对应的， 且用于对所述原始渠道 投放策略进行投放路径调整的路径优化指令 。 4.根据权利要求1所述的智能渠道运营数据分析方法， 其特征在于， 所述根据 所述用户 画像数据， 构建 关于渠道用户留存的留存曲线， 得到用户留存曲线图， 具体包括： 识别所述渠道运营数据中的用户新增数据和用户登录数据， 其中， 所述用户登录数据 为新增用户的次日登录数据； 根据所述用户新增数据和所述用户登录数据进行留存率计算， 得到用户留存率； 根据所述用户留存率， 绘制与所述用户画像数据相对应的用户留存曲线， 得到用户留 存曲线图。 5.根据权利要求1所述的智能渠道运营数据分析方法， 其特征在于， 所述识别所述用户 留存曲线 上的渠道异常数据， 并对所述渠道异常数据进 行数据标记， 得到渠道标记数据， 具 体包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115408586 A 2获取所述渠道运营数据中的自然流量数据， 其中， 所述自然流量数据包括自然用户登 录数据和自然用户新增数据； 根据所述自然用户登录数据和所述自然用户新增数据， 构建关于自然流量数据的标准 留存曲线； 将所述标准留存曲线和所述用户留存曲线 进行特征比对， 得到渠道 异常数据； 根据所述用户画像数据中的用户特征指标对所述渠道异常数据进行数据标记， 得到渠 道标记数据。 6.根据权利要求1所述的智能渠道运营数据分析方法， 其特征在于， 所述根据 所述用户 留存曲线对渠道用户转化率进 行计算， 并根据计算结果生成用于对渠道投放策略进行优化 的策略优化指令， 以便 于通过所述策略优化指令对渠道标记数据进行优化， 具体包括： 实时获取 所述有效用户数据所对应渠道用户的转 化次数信息； 将所述转化 次数信息和符合所述用户留存曲线的用户登录数据进行计算， 得到渠道用 户转化率； 根据所述渠道用户转 化率， 构建符合所述用户留存曲线的用户漏斗模型； 将所述渠道运营数据输入到所述用户漏斗模型中， 生成与所述渠道用户转化率相对应 的， 且用于对渠道投放策略进行优化的策略优化指令 。 7.根据权利要求6所述的智能渠道运营数据分析方法， 其特征在于， 所述根据 所述用户 留存曲线对渠道用户转化率进 行计算， 并根据计算结果生成用于对渠道投放策略进行优化 的策略优化指令， 以便 于通过所述策略优化指令对渠道标记数据进行优化之后， 还 包括： 将所述渠道用户转化率与 所述渠道 投放策略中预设的预期转化指标进行比对， 得到转 化率比对结果； 根据所述 转化率比对结果对所述渠道用户进行风险评估， 得到用户风险评估结果； 根据所述用户风险评估结果判断所述渠道用户是否为 风险用户； 若是， 则对所述风险用户进行数据清除处理， 以便于使所述渠道运营数据更贴合自然 流量下的用户转 化率。 8.一种智能渠道运营数据分析系统， 其特征在于， 所述智能渠道运营数据分析系统包 括： 数据获取模块， 用于实时获取全生命周期的渠道运营数据， 对所述渠道运营数据进行 数据清洗处 理， 得到有效用户数据； 用户画像模块， 用于对所述有效用户数据进行用户画像处 理， 得到用户画像数据； 留存曲线构建模块， 用于根据 所述用户画像数据， 构建关于渠道用户留存的留存曲线， 得到用户留存曲线图； 数据标记模块， 用于识别所述用户留存曲线上的渠道异常数据， 并对所述渠道异常数 据进行数据标记， 得到渠道标记数据； 策略优化模块， 用于根据所述用户留存曲线对渠道用户转化率进行计算， 并根据计算 结果生成用于对渠道投放策略进 行优化的策略优化指 令， 以便于通过所述策略优化指 令对 渠道标记数据进行优化。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115408586 A 3