本申请公开了一种营销数据的处理方法及系统，所述方法包括：获取目标商家的目标商品在第一时段内的第一历史营销数据，以及获取所述目标商品在第二时段内的第二历史营销数据，所述第一时段的终止时刻为所述第二时段的起始时刻；对所述第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性；在所述营销稳定性不合格的情况下，确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息；将所述目标商品的预设优惠信息发送给所述目标用户。采用本申请实施例有利于避免商品出现滞销。
1.一种营销数据的处理方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：获取目标商家的目标商品在第一时段内的第一历史营销数据，以及获取所述目标商品在第二时段内的第二历史营销数据，所述第一时段的终止时刻为所述第二时段的起始时刻；
对所述第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性；
在所述营销稳定性不合格的情况下，确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息；
其中，所述确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息包括：获取第三用户对已购买的所述目标商品的第一行为集合，所述第一行为集合包括所述第三用户对所述目标商品的P1个第一行为；
获取第四用户对未购买的所述目标商品的第二行为集合，以及获取所述第四用户对已购买的第一商品的第三行为集合，所述第二行为集合包括所述第四用户对所述目标商品的P2个第二行为，所述第三行为集合包括所述第四用户对所述第一商品的P3个第三行为；
基于所述P1个第一行为和所述P2个第二行为确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一行为相似度，以及基于所述P2个第二行为和P3个第三行为确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二行为相似度；
确定所述第三用户执行每个所述第一行为的第一时长，得到P1个第一时长，确定所述第四用户执行每个所述第二行为的第二时长，得到P2个第二时长，以及确定所述第四用户执行每个所述第三行为的第三时长，得到P3个第三时长；
基于所述P1个第一时长和所述P2个第二时长，确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一时长相似度，以及基于所述P2个第二时长和所述P3个第三时长，确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二时长相似度；
确定所述第三用户执行每个所述第一行为的第一次数，得到P1个第一次数，确定所述第四用户执行每个所述第二行为的第二次数，得到P2个第二次数，以及确定所述第四用户执行每个所述第三行为的第三次数，得到P3个第三次数；
基于所述P1个第一次数和所述P2个第二次数，确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一次数相似度，以及基于所述P2个第二次数和所述P3个第三次数，确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二次数相似度；
基于所述第一行为相似度、所述第一时长相似度以及第一次数相似度，确定第一目标相似度，以及基于所述第二行为相似度、所述第二时长相似度以及第二次数相似度，确定第二目标相似度；
基于所述第一目标相似度和所述第二目标相似度确定第三目标相似度；
在所述第三目标相似度大于或等于预设相似度的情况下，确定所述第四用户为所述目标用户；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性，包括：基于所述第一历史营销数据，确定所述第一时段内所述目标商品的第一成交量、第一老客订单量、第一新客订单量、第一老客好评率以及第一新客好评率；
基于所述第一老客订单量和所述第一新客订单量确定第一订单满意度，以及基于所述第一老客好评率以及第一新客好评率确定第一客户满意度；
基于所述第一成交量、所述第一订单满意度和所述第一客户满意度，确定第一满意度；
基于所述第二历史营销数据，确定所述第二时段内所述目标商品的第二成交量、第二老客订单量、第二新客订单量、第二老客好评率以及第二新客好评率；
基于所述第二老客订单量和所述第二新客订单量确定第二订单满意度，以及基于所述第二老客好评率以及第二新客好评率确定第二客户满意度，基于所述第二成交量、所述第二订单满意度和所述第二客户满意度，确定第二满意度；
在所述第一满意度和所述第二满意度的差值不属于第一数值范围内的情况下，确定所述目标商品的营销稳定性不合格；
在所述第一满意度和所述第二满意度的差值属于所述第一数值范围内的情况下，确定所述目标商品的营销稳定性合格。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，M与T关联，所述M与N的关联关系是基于影响所述目标商品营销的预设要素信息确定的;所述M为目标商品的剩余数量，所述N为目标用户的第一用户的数量，所述T为第二用户的数量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于每个所述好友信息确定与每个所述第一用户亲密度大于或等于预设亲密度的第一好友，得到N个第一好友；
5.一种营销数据的处理系统，其特征在于，所述系统包括数据库和电子设备：所述数据库，用于存储目标商家的目标商品在第一时段内的第一历史营销数据和所述目标商品在第二时段内的第二历史营销数据，所述第一时段的终止时刻为所述第二时段的起始时刻；
所述电子设备，用于获取所述第一历史营销数据，以及获取所述第二历史营销数据；
所述电子设备，还用于对所述第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性；
所述电子设备，还用于在所述营销稳定性不合格的情况下，确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息；
所述电子设备，还用于将所述目标商品的预设优惠信息发送给所述目标用户；
其中，在所述确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息方面，所述电子设备还用于：获取第三用户对已购买的所述目标商品的第一行为集合，所述第一行为集合包括所述第三用户对所述目标商品的P1个第一行为；
获取第四用户对未购买的所述目标商品的第二行为集合，以及获取所述第四用户对已购买的第一商品的第三行为集合，所述第二行为集合包括所述第四用户对所述目标商品的P2个第二行为，所述第三行为集合包括所述第四用户对所述第一商品的P3个第三行为；
基于所述P1个第一行为和所述P2个第二行为确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一行为相似度，以及基于所述P2个第二行为和P3个第三行为确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二行为相似度；
确定所述第三用户执行每个所述第一行为的第一时长，得到P1个第一时长，确定所述第四用户执行每个所述第二行为的第二时长，得到P2个第二时长，以及确定所述第四用户执行每个所述第三行为的第三时长，得到P3个第三时长；
基于所述P1个第一时长和所述P2个第二时长，确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一时长相似度，以及基于所述P2个第二时长和所述P3个第三时长，确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二时长相似度；
确定所述第三用户执行每个所述第一行为的第一次数，得到P1个第一次数，确定所述第四用户执行每个所述第二行为的第二次数，得到P2个第二次数，以及确定所述第四用户执行每个所述第三行为的第三次数，得到P3个第三次数；
基于所述P1个第一次数和所述P2个第二次数，确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一次数相似度，以及基于所述P2个第二次数和所述P3个第三次数，确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二次数相似度；
基于所述第一行为相似度、所述第一时长相似度以及第一次数相似度，确定第一目标相似度，以及基于所述第二行为相似度、所述第二时长相似度以及第二次数相似度，确定第二目标相似度；
基于所述第一目标相似度和所述第二目标相似度确定第三目标相似度；
在所述第三目标相似度大于或等于预设相似度的情况下，确定所述第四用户为所述目标用户；
营销数据的处理方法及系统
技术领域
[0001] 本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种营销数据的处理方法及系统。
背景技术
[0002] 商铺，作为电子商务的一种形式，能够方便人们在互联网网络浏览的同时进行购买，且可以通过各种在线支付手段进行支付完成交易，极大了方便了人们的生活。由于一个商铺商家会同时营销多种商品，若无法及时的了解每个商品销情况，会导致商品出现滞销而最终出现亏损的情况，因此如何评估每个产品的营销情况是亟待解决的关键问题。
发明内容
[0003] 本申请实施例提供一种营销数据的处理方法及系统，有利于避免商品滞销。
[0004] 第一方面，本申请实施例提供一种营销数据的处理方法，该方法包括：
[0005] 获取目标商家的目标商品在第一时段内的第一历史营销数据，以及获取所述目标商品在第二时段内的第二历史营销数据，所述第一时段的终止时刻为所述第二时段的起始时刻；
[0006] 对所述第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性；
[0007] 在所述营销稳定性不合格的情况下，确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息；
[0008] 将所述目标商品的预设优惠信息发送给所述目标用户。
[0009] 第二方面，本申请实施例提供一种营销数据的处理系统，该系统包括数据库和电子设备：
[0010] 数据库，用于存储第一历史营销数据和第二历史营销数据；
[0011] 电子设备，用于获取所述数据库中目标商家的目标商品在第一时段内的第一历史营销数据，以及获取所述数据库中所述目标商品在第二时段内的第二历史营销数据，所述第一时段早于所述第二时段，所述第一时段的终止时刻为所述第二时段的起始时刻；
[0012] 电子设备，还用于对所述第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性；
[0013] 电子设备，还用于在所述营销稳定性不合格的情况下，确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息；
[0014] 电子设备，还用于将所述目标商品的预设优惠信息发送给所述目标用户。
[0015] 可以看出，在本申请实施例中，电子设备首先获取目标商家的目标商品在第一时段内的第一历史营销数据，以及获取目标商品在第二时段内的第二历史营销数据，第一时段的终止时刻为第二时段的起始时刻，然后对第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性，再然后在营销稳定性不合格的情况下，确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息，最后将目标商品的预设优惠信息发送给目标用户。由于电子设备在确定目标商品的稳定性不合格之后确定目标用户，并将目标商品的优惠信息发送给目标客户，因此有利于避免商品出现滞销。
附图说明
[0016] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017] 图1是本申请实施例提供的一种营销数据的处理系统的结构示意图；
[0018] 图2是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
[0019] 图3是本申请实施例提供的一种营销数据的处理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0020] 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0021] 以下分别进行详细说明。
[0022] 本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0023] 在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0024] 以下，对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。
[0025] 如图1所示，图1是本申请实施例提供的一种营销数据的处理系统的结构示意图，该营销数据的处理系统包括数据库和电子设备。图1中所示的数据可和电子设备仅用于举例，并不构成对本申请实施例的限定。
[0026] 电子设备可以是服务器，也可以是云服务器，也可以是其他各种具有计算功能的设备。
[0027] 如图2所示，图2是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备包括以下至少一种：处理器、存储器、信号处理器、收发器、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、传感器等等。其中，存储器、信号处理器、RAM、传感器与处理器连接，收发器与信号处理器连接。
[0028] 下面对本申请实施例进行详细介绍。
[0029] 如图3所示，本申请实施例提供的一种营销数据的处理方法的流程示意图，应用于上述电子设备，具体包括以下步骤：
[0030] 步骤301：获取目标商家的目标商品在第一时段内的第一历史营销数据，以及获取所述目标商品在第二时段内的第二历史营销数据，所述第一时段的终止时刻为所述第二时段的起始时刻。
[0031] 其中，第一时段的时长和第二时段的时长均是预设的，第一时段的时长和第二时段的时长可以相同，也可以不同。
[0032] 其中，第二时段的终止时刻为当前时刻。
[0033] 步骤302：对所述第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性。
[0034] 其中，营销稳定性可以是合格，也可以是不合格。
[0035] 步骤303：在所述营销稳定性不合格的情况下，确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息。
[0036] 其中，目标用户可以是在目标商家购买过商品的用户，也可以是未在目标商家购买过商品的用户。
[0037] 其中，不同的目标用户对应的优惠信息可能相同，也可能不同。
[0038] 步骤304：将所述目标商品的预设优惠信息发送给所述目标用户。
[0039] 其中，预设优惠信息可以是优惠券信息，也可以是折扣信息，也可以是满减信息，等等。
[0040] 可以看出，在本申请实施例中，电子设备首先获取目标商家的目标商品在第一时段内的第一历史营销数据，以及获取目标商品在第二时段内的第二历史营销数据，第一时段的终止时刻为第二时段的起始时刻，然后对第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性，再然后在营销稳定性不合格的情况下，确定对目标商品有意向的目标用户，最后将目标商品的预设优惠信息发送给目标用户。由于电子设备在确定目标商品的稳定性不合格之后确定目标用户，并将目标商品的优惠信息发送给目标客户，因此有利于避免商品出现滞销。
[0041] 在本申请的一实现方式中，所述对所述第一历史营销数据和所述第二历史营销数据进行处理，确定所述目标商品的营销稳定性，包括：
[0042] 基于所述第一历史营销数据，确定所述第一时段内所述目标商品的第一成交量、第一老客订单量、第一新客订单量、第一老客好评率以及第一新客好评率；
[0043] 基于所述第一老客订单量和所述第一新客订单量确定第一订单满意度，以及基于所述第一老客好评率以及第一新客好评率确定第一客户满意度；
[0044] 基于所述第一成交量、所述第一订单满意度和所述第一客户满意度，确定第一满意度；
[0045] 基于所述第二历史营销数据，确定所述第二时段内所述目标商品的第二成交量、第二老客订单量、第二新客订单量、第二老客好评率以及第二新客好评率；
[0046] 基于所述第二老客订单量和所述第二新客订单量确定第二订单满意度，以及基于所述第二老客好评率以及第二新客好评率确定第二客户满意度；
[0047] 基于所述第二成交量、所述第二订单满意度和所述第二客户满意度，确定第二满意度；
[0048] 在所述第一满意度和所述第二满意度的差值不属于第一数值范围内的情况下，确定所述目标商品的营销稳定性不合格；
[0049] 在所述第一满意度和所述第二满意度的差值属于所述第一差值范围内的情况下，确定所述目标商品的营销稳定性合格。
[0050] 其中，历史营销数据包括成交总量、老客的成交总量、新客的成交总量、每个老客对目标商品的评价等级，每个新客对目标商品的评价等级，等等。
[0051] 其中，若评价等级大于或等于预设等级，则为好评。
[0052] 其中，可以是老客订单所在的订单范围、新客订单所在的订单范围以及订单满意度存在关联关系。
[0053] 其中，订单满意度越大，代表对订单量越满意。
[0054] 举例来说，老客订单所在的订单范围1，新客订单所在的订单范围2与订单满意度3关联，订单范围1和新客订单所在的订单范围3，或老客所在的订单范围4和订单范围2关联订单满意度2，订单范围3和订单范围4关联订单满意度1。
[0055] 其中，好评率可以是基于第一公式H=A/B得到的，其中，H为好评率，A为好评订单量，B为订单量。
[0056] 举例来说，若在预设时段内老客订单量为70，老客好评的订单量为50，则好评率为5/7。
[0057] 其中，客户满意度可以是基于第二公式C=α1*H1+α2*H2得到的，其中，α1与α2均为权重，α1与α2之和为1，所述C为客户满意度，所述H1为老客好评率，所述H2为新客好评率。
[0058] 其中，α1与α2可以是预设的。
[0059] 其中，满意度可以是基于第三公式D=β1*Z+β2*H+β3*C确定的，所述D为满意度，所述Z为成交量，所述H为订单满意度，所述C为客户满意度，β1、β2以及β3是预设的，β1、β2以及β3之和为1。
[0060] 其中，第一数值范围可以为预设的。
[0061] 可以看出，在本申请实施例中，通过成交量、订单满意度以及客户满意度确定满意度，通过满意度确定目标商品的稳定性，有利于提升确定稳定性的准确率。
[0062] 在本申请的一实现方式中，所述目标用户包括N个第一用户，所述N为正整数；
[0063] 所述确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息，包括：
[0064] 获取T个第二用户的T个购买信息，所述T个第二用户和所述T个购买信息一一对应，所述第二用户为浏览过所述目标商家的商品的用户；
[0065] 基于所述T个购买信息确定T个使用折扣次数，T个购买次数、T个购买金额以及T个折扣金额，T个购买次数、所述T个使用折扣次数、所述T个购买以及所述T个折扣金额均与所述T个购买信息一一对应；
[0066] 基于每个所述使用折扣次数和每个所述购买次数，确定使用折扣比例，得到T个使用折扣比例；
[0067] 基于每个所述购买金额和每个所述折扣金额，确定金额折扣比例，得到T个金额折扣比例；
[0068] 确定所述目标商品的剩余数量M，以及基于使用折扣比例从大到小的原则、所述T个使用折扣比例和所述M，在所述T个第二用户中确定所述N个第一用户，所述M大于或等于所述N；
[0069] 基于每个所述第二用户对应的金额折扣比例以及所述目标商品的价格，确定每个所述第二用户的优惠信息，得到N个优惠信息。
[0070] 其中，购买信息为用户购买商品的信息，购买的商品可以是目标商家的，也可以不是目标商家的。
[0071] 其中，使用折扣比例可以是基于第四公式W1=W2/W3确定的，其中W1为使用折扣比例，W2为使用折扣次数，W3为购买次数。
[0072] 其中，金额折扣比例可以是基于第五公式J1=J2/（J2+J3），其中J1为金额折扣比例，J2为折扣金额，J3为购买金额。
[0073] 可选地，可以是T和M存在关联关系，也可以是T和M所在的范围存在关联关系。
[0074] 其中，关联关系是预设的，关联关系可以是基于影响目标商品营销的预设要素信息确定的。
[0075] 其中，对于不同的目标商品，预设要素信息不同，对于受外界因素影响的商品，预设要素信息为外界因素，例如目标商品为服装首季节影响，文具受月份影响。对于不受外界影响的商品，预设要素信息为目标商品的第一维度信息，第一维度信息是基于第一历史营销数据和第二历史营销数据确定的，例如可以是基于用户评价确定的。
[0076] 可选地，所述基于每个所述第二用户对应的金额折扣比例以及所述目标商品的价格，确定每个所述第二用户的优惠信息，包括：
[0077] 基于每个所述金额折扣比例和所述目标商品价格，确定所述目标商品的折扣价格；
[0078] 在所述目标商品的折扣价格大于或等于所述目标商品的成本的情况下，确定所述优惠信息为第一预设折扣，所述第一预设折扣大于所述金额折扣比例；
[0079] 在所述目标商品的折扣价格小于所述目标商品的成本的情况下，确定所述优惠信息为第二预设折扣，所述第二预设折扣小于所述金额折扣比例，所述第二预设折扣大于所述第一折扣比例。
[0080] 可选地，所述确定对所述目标商品有意向的目标用户和所述目标用户的优惠信息，包括：
[0081] 获取第三用户对已购买的所述目标商品的第一行为集合，所述第一行为集合包括所述第三用户对所述目标商品的P1个第一行为；
[0082] 获取第四用户对未购买的所述目标商品的第二行为集合，以及获取所述第四用户对已购买的第一商品的第三行为集合，所述第二行为集合包括所述第四用户对所述目标商品的P2个第二行为，所述第三行为集合包括所述第四用户对所述第一商品的P3个第三行为；
[0083] 基于所述P1个第一行为和所述P2个第二行为确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一行为相似度，以及基于所述P2个第二行为和P3个第三行为确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二行为相似度；
[0084] 确定所述第三用户执行每个所述第一行为的第一时长，得到P1个第一时长，确定所述第四用户执行每个所述第二行为的第二时长，得到P2个第二时长，以及确定所述第四用户执行每个所述第三行为的第三时长，得到P3个第三时长；
[0085] 基于所述P1个第一时长和所述P2个第二时长，确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一时长相似度，以及基于所述P2个第二时长和所述P3个第三时长，确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二时长相似度；
[0086] 确定所述第三用户执行每个所述第一行为的第一次数，得到P1个第一次数，确定所述第四用户执行每个所述第二行为的第二次数，得到P2个第二次数，以及确定所述第四用户执行每个所述第三行为的第三次数，得到P3个第三次数；
[0087] 基于所述P1个第一次数和所述P2个第二次数，确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一次数相似度，以及基于所述P2个第二次数和所述P3个第三次数，确定所述第二行为集合和所述第三行为集合的第二次数相似度；
[0088] 基于所述第一行为相似度、所述第一时长相似度以及第一次数相似度，确定第一目标相似度，以及基于所述第二行为相似度、所述第二时长相似度以及第二次数相似度，确定第二目标相似度；
[0089] 基于所述第一目标相似度和所述第二目标相似度确定第三目标相似度；
[0090] 在所述第三目标相似度大于或等于预设相似度的情况下，确定所述第四用户为所述目标用户；
[0091] 基于所述第三目标相似度确定所述优惠信息。
[0092] 其中，第二行为可以是浏览，收藏，与目标商家进行交流，等等。
[0093] 其中，确定第一行为相似度和第二行为相似度的方法相同，确定第一时长相似度和第二时长相似度的方法相同，确定第一次数相似度和第二次数相似度的方法相同，确定第一目标相似度和第二目标相似度的方法相同。
[0094] 其中，在第三用户有多个的情况下，每个第一行为的第一时长为第三用户执行该每个第一行为的平均时长，每个第一行为的第一次数为第三用户执行该每个第一行为的平均次数。
[0095] 其中，在第一商品有多个的情况下，每个第三行为的第三时长为第四用户执行该每个第一行为的总时长与第一商品数量的比值，每个第三行为的第三次数为第四用户执行该每个第一行为的总次数与第一商品数量的比值。
[0096] 其中，基于P1个第一行为和P2个第二行为确定第一行为集合和第二行为集合的第一行为相似度，可以是将每个第一行为作为一个向量维度，得到第一向量，每个第二行为作为一个向量维度，得到第二向量，通过余弦距离计算第一向量与第二向量的相似度以得到第一行为集合和第二行为集合的第一行为相似度。
[0097] 其中，基于所述P1个第一时长和所述P2个第二时长，确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一时长相似度，可以是将每个第一行为作为一个向量维度，将每个第一行为对应的第一时长作为该每个第一行为的权重，得到第三向量，将每个第二行为作为一个向量维度，将每个第二行为对应的第二时长作为该每个第二行为的权重，得到第四向量，通过余弦距离计算第三向量与第四向量的相似度以得到第一行为集合和第二行为集合的第一时长相似度。
[0098] 其中，基于所述P1个第一次数和所述P2个第二此时，确定所述第一行为集合和所述第二行为集合的第一次数相似度，可以是将每个第一行为作为一个向量维度，将每个第一行为对应的第一次数作为该每个第一行为的权重，得到第五向量，将每个第二行为作为一个向量维度，将每个第二行为对应的第二次数作为该每个第二行为的权重，得到第六向量，通过余弦距离计算第五向量与第六向量的相似度以得到第一行为集合和第二行为集合的第一次数相似度。
[0099] 其中，目标相似度可以是基于第六公式X=c1*X1+c2*X2+c3*X3确定的，若X为第一目标相似度，则X1为第一行为相似度，X2为第一行为时长相似度，X3为第一行为次数相似度，若X为第二目标相似度，则X1为第二行为相似度，X2为第二行为时长相似度，X3为第二行为次数相似度，c1、c2以及c3为预设权重，c1、c2以及c3之和为1；若X为第三目标相似度，X1为第一目标相似度，X2为第二目标相似度，c1与c2之和为1，c3为零。
[0100] 其中，基于所述第三目标相似度确定所述优惠信息，可以是第三目标相似度与优惠信息存在关联关系，关联关系为预设的。
[0101] 由于通过已购买的第三用户与第四用户对目标商品在行为上的相似度，通过第四用户对目标商品与第一商品在行为上的相似度，确定第四用户是否为目标用户，有利于提升确定目标用户的效率。
[0102] 可以看出，在本申请实施例中，通过使用折扣的比例确定第一用户，有利于挑选出对折扣感兴趣的用户，通过使用金额折扣比例确定优惠信息，有利于提升目标商品的营销数量。
[0103] 在本申请的一实现方式中，所述方法还包括：
[0104] 获取每个所述第一用户的好友信息，得到N个好友信息；
[0105] 基于每个所述好友信息确定与每个所述第一用户亲密度大于或等于预设亲密度的第一好友，得到N个第一好友；
[0106] 将每个所述优惠信息发送给每个所述第一好友。
[0107] 其中，亲密度可以是分享商品的次数确定的，也可以是交流的次数确定的。
[0108] 可以看出，在本申请实施例中，将优惠信息发送给第一用户的好友，有利于促进第一用户及其好友对目标商品的兴趣，以提升目标商品的营销数量。
[0109] 以上所述的具体实施方式，对本申请实施例的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请实施例的具体实施方式而已，并不用于限定本申请实施例的保护范围，凡在本申请实施例的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本申请实施例的保护范围之内。
