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『 天池竞赛』O2O优惠券使用预测思路总结

u10/15 表示在15天内使用掉优惠券的值大小,值越小越有可能,值为0表示可能性最大 u11 领取优惠券到使用优惠券间隔小于15天的次数 u12 u12/u3 表示用户15天使用掉优惠券的次数除以使用优惠券的次数 u14 u1+u3 领取优惠券的总次数 u15 u12/u15 F016 表示用户15天使用掉优惠券的次数除以领取优惠券的总次数,表示在15天使用掉优惠券的可能,值越大越好。 m10_2 / m10_4 m14 ---- 优惠券特征:c 折扣类的优惠券折扣率 r1 满减类优惠券满减金额 r2 满减类优惠券减的金额 r3 满减类优惠券优惠率 (r2-r3)/r2 r4 c1 +c2 此优惠券一共发行多少张 c0 此优惠券一共被使用多少张 c1 没有使用的数目 c2 c1/c0 优惠券使用率 c3 优惠力度 c5 优惠力度在当天所领取优惠券里面排名 c5_rank 优惠力度在当天所领取优惠券里面排名 uc5 领取优惠券时间-最后一次使用优惠券时间 uc6 uc6/ u5 uc7 正比 用户前第i天领取的此优惠券数目 uc5si 用户后第i天领取的此优惠券数目 uc5ai 用户前7天领取的此优惠券数目

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天池 O2O 优惠券使用预测思路解析与代码实战

然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛:天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天,红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。 spm=5176.100066.0.0.518433afBqXIKM&raceId=231593 本赛题的比赛背景是随着移动设备的完善和普及,移动互联网+各行各业进入了高速发展阶段,这其中以 O2O(Online 本次大赛为参赛选手提供了 O2O 场景相关的丰富数据,希望参赛选手通过分析建模,精准预测用户是否会在规定时间(15 天)内使用相应优惠券。 ,也有很多人(977900)有优惠券但却没有使用,真正使用优惠券购买商品的人(75382)很少! GitHub 上,有需要的请自行领取: https://github.com/RedstoneWill/MachineLearningInAction-Camp/tree/master/Week4/o2o

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    优惠券设计:优惠券模板篇

    一、框架结构 前文对优惠券模板规则进行了总结,优惠券规则主要可分为:优惠规则、有效期和余量控制。 满额限制为0时即为无满额要求的优惠券,通常称为立减券或无门槛优惠券。 2. 折扣券 优惠金额为折扣模式的优惠券。 指定商品 指定商品模式,优惠券模板和特定商品建立关联。仅指定的多个商品可使用优惠券。例如上文提到的酒仙网合作类优惠券,仅特定商品可用。 2. 余量控制 余量控制模块,控制优惠券模板生成优惠券的数量。当优惠券余量不足时,通过邮箱或其他方式对模板创建人进行通知,可按实际情况进行增加余量。 七、小结 优惠券模板作为优惠券系统的基础和核心模块,本文仅从业务附属型自营商城角度来梳理优惠券模板的基础框架。

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    阿里大数据竞赛第一名大神github源代码分享(O2O优惠券使用预测)

    = null,则表示用优惠券消费日期; Table 3:用户O2O线下优惠券使用预测样本 表名 prediction_stage2 Field Description User_id 用户ID Merchant_id 核销商家优惠券的不同用户数量,及其占领取不同的用户比重 商家优惠券平均每个用户核销多少张 商家被核销过的不同优惠券数量 商家被核销过的不同优惠券数量占所有领取过的不同优惠券数量的比重 商家平均每种优惠券核销多少张 商家被核销优惠券的平均时间率 商家被核销优惠券中的平均/最小/最大用户-商家距离 用户-商家交互特征 用户领取商家的优惠券次数 用户领取商家的优惠券后不核销次数 用户领取商家的优惠券后核销次数 用户领取商家的优惠券后核销率 优惠券相关的特征 优惠券类型(直接优惠为0, 满减为1) 优惠券折率 满减优惠券的最低消费 历史出现次数 历史核销次数 历史核销率 历史核销时间率 领取优惠券是一周的第几天 领取优惠券是一月的第几天 用户当天领取的优惠券数目 用户当天领取的特定优惠券数目 用户领取的所有优惠券种类数目 商家被领取的优惠券数目 商家被领取的特定优惠券数目 商家被多少不同用户领取的数目 商家发行的所有优惠券种类数目 模型设计

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    日本麦当劳,用大数据来“淘金”

    这是日本麦当劳和电信商NTT DoCoMo合作的手机支付系统,透过完整地收集、运用所有消费者信息,形成O2O,虚实整合的生态体系。 O2O闭环帮助日本麦当劳更好地采集用户行为数据,实现利益增长 从基础设施上来看,日本是全世界最适合发展O2O产业的国家之一。 日本公认最经典的O2O案例是日本麦当劳的优惠券业务。日本麦当劳的手机优惠券业务成功后,美国、欧洲的麦当劳都纷纷前来取经。 形成O2O闭环后,日本麦当劳可以很好地采集用户交易行为数据,从而精准地向他们推送手机优惠券,大大提升到店率和销售额。 ? 日本麦当劳优惠券发展的四个阶段 第一阶段:纸质优惠券。 合资公司成立后,麦当劳的手机优惠券形成完整的O2O死循环。 ? 日本麦当劳的完整O2O闭环模式 日本麦当劳一直想搜集用户的消费行为信息,然后精准地为他们提供优惠券

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    O2O网站

    O2O还有其它模式的有B2B.B2C.C2C。 的成分,也包含O2O以外的东西,完全可以称为采用O2O模式运营的网站非常少,美乐乐家居网算是比较典型的例证。 同城购是电子商务O2O(Online To Offline)模式的创新平台和大规模的应用平台,随着O2O模式的逐渐成熟和广泛应用,本地化电子商务必将成为电商服务争夺战的决胜之地。 对同城购来说,O2O模式可带来大规模高黏度的消费群体,进而能争取到更多的商家资源。 O2O模式作为线下商务与互联网结合的新模式,解决了传统行业的 电子商务化问题。 因此,团购让O2O模式发挥了淋漓尽致的效果。但团购是低折扣的临时性促销,甚至商家并没有真正参与到 电子商务运营中来,还不能说是完全的O2O模式。

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    优惠券系统设计

    商户发的优惠券只能用于商户自身的商品,平台发的优惠券适用的范围就非常广了。 优惠券基本属性 优惠秋的类型:立减券,满减券,折扣券等 优惠券基本描述:比如活动名称等 优惠券发行方: 优惠券的发行方式: 优惠券的有效期:一般有两种,固定起止时间的有效期,领取后一定时间内过期 优惠券面额 : 优惠券的满减条件: 优惠券的发行量: 领券 领取限制 谁能领:一张优惠券是所有用户都可以领取还是只能指定的用户可领取 领取上限:一个优惠券最多能领取多少张? 流程交互 那么对于一个优惠券系统,一般的流程交互如下: image.png 需要解决的问题 那么对于一个优惠券系统,需要解决的问题主要有两点 安全性: 优惠券超: 高并发的情况下优惠券领取的数量超过了发行量 后记 本文主要讨论了一个优惠券系统设计时候该考虑的一些问题,除了优惠券的一些属性细节之外,重点讨论了下一个优惠券系统再高并发时候的安全性 和可扩展性。

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    微信推出优惠券新玩法,“朋友共享的优惠券”正式上线

    11月18日,微信推出新玩法,“朋友共享的优惠券”(简称“朋友的券”)上线。 作为微信重磅打造的新玩法,微信“朋友的券”打通了微信关系链,让朋友间能共享同一张优惠券。 用户领取或收到朋友共享的第一张“朋友的券”后,“优惠券”入口将自动打开,无论是餐饮、购物还是娱乐,都可以在微信“优惠券”中,尝试寻找朋友共享的优惠,抢先体验这一福利。 在“朋友的券”新玩法下,用户在线下门店领取一张优惠券后,朋友也可以在自己的微信“优惠券”中看到该券,并前往门店使用。自己闲置的优惠可能正是朋友的急需,朋友间的共享让每张优惠券都发挥最大价值。 这意味着每一张朋友间共享的优惠券,都会是不限制起用金额、时段、品类、门店等的高质量优惠券。 ? 据实际体验,“朋友的券”会根据位置智能分类,为用户提供丰富而便捷的消费选择。 微信“优惠券”除了为用户提供新玩法,更是微信团队在O2O领域的再一次创新,整合朋友关系链带来更多想象空间,打造出一种新颖有趣的社交化O2O模式,也让商家通过“朋友的券”更精准的找到目标用户,提供优质服务

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    【案例】无印良品:数据是实现O2O的最好工具

    其次,网络店铺发放的优惠券可以在线下店铺使用。例如,在网络店铺注册会员生日当月,无印良品会发放500日元的优惠券。在以往,这类优惠券只能在线上店铺使用,使用率并不高。 App 架起服务桥梁 无容置疑,“MUJI passport”是无印良品O2O战略布局中非常重要的环节。 数据是实现O2O的最好工具 在这个数据至关重要的时代,无印良品对数据格外关注。由于无印良品在网络店铺发放的优惠券可以在线下店铺使用,且因为每个ID获得的优惠券上的条形码都是独一无二。 随着社交媒体的广泛普及,在Facebook和Twitte上发起话题讨论,向参与话题的顾客发放优惠券等奖励活动,向线下实体店铺引流的O2O方式已经变得很平常。 在无印良品的理念中,不重视和每个顾客的交流,就不要谈O2O。所以,无印良品把和每个顾客建立良好关系作为O2O的核心。

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