天池新人实战赛《生活大实惠:O2O优惠券使用预测》
本赛题的比赛背景: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 to Offline)消费最为吸引眼球。
据不完全统计,O2O行业估值上亿的创业公司至少有10家,也不乏百亿巨头的身影。
O2O行业天然关联数亿消费者,各类APP每天记录了超过百亿条用户行为和位置记录,
因而成为大数据科研和商业化运营的最佳结合点之一。
以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的一种重要营销方式。然而随机投放的优惠券对多数用户造成无意义的干扰。
对商家而言,滥发的优惠券可能降低品牌声誉,同时难以估算营销成本。
个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术,它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠,同时赋予商家更强的营销能力。
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内使用相应优惠券。
本赛题提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为,预测用户在2016年7月领取优惠券后15天以内的使用情况。
注意: 为了保护用户和商家的隐私,所有数据均作匿名处理,同时采用了有偏采样和必要过滤。
本赛题目标是预测投放的优惠券是否核销。
针对此任务及一些相关背景知识,使用优惠券核销预测的平均AUC(ROC曲线下面积)作为评价标准。
即对每个优惠券coupon_id单独计算核销预测的AUC值,再对所有优惠券的AUC值求平均作为最终的评价标准。
关于AUC的含义与具体计算方法,可参考维基百科。
Field |
Description |
User_id |
用户ID |
Merchant_id |
商户ID |
Coupon_id |
优惠券ID:null表示无优惠券消费,此时Discount_rate和Date_received字段无意义 |
Discount_rate |
优惠率:x \in [0,1] 代表折扣率; |
|
x:y表示满x减y。单位是元 |
Distance |
user经常活动的地点离该merchant的最近门店距离是x*500米(如果是连锁店,则取最近的一家门店),x \in [0,10] ;null表示无此信息,0表示低于500米,10表示大于5公里; |
Date_received |
领取优惠券日期 |
Date |
消费日期:如果Date=null & Coupon_id != null,该记录表示领取优惠券但没有使用,即负样本; |
|
如果Date!=null & Coupon_id = null,则表示普通消费日期; |
|
如果Date!=null & Coupon_id != null,则表示用优惠券消费日期,即正样本; |
Table 2: 用户线上点击/消费和优惠券领取行为
Field |
Description |
User_id |
用户ID |
Merchant_id |
商户ID |
Action |
0 点击, 1购买,2领取优惠券 |
Coupon_id |
优惠券ID:null表示无优惠券消费,此时Discount_rate和Date_received字段无意义。“fixed”表示该交易是限时低价活动。 |
Discount_rate |
优惠率:x \in [0,1] 代表折扣率;x:y表示满x减y;“fixed”表示低价限时优惠; |
Date_received |
领取优惠券日期 |
Date |
消费日期:如果Date=null & Coupon_id != null,该记录表示领取优惠券但没有使用;如果Date!=null & Coupon_id = null,则表示普通消费日期;如果Date!=null & Coupon_id != null,则表示用优惠券消费日期; |
Field |
Description |
User_id |
用户ID |
Merchant_id |
商户ID |
Coupon_id |
优惠券ID |
Discount_rate |
优惠率:x \in [0,1] 代表折扣率;x:y表示满x减y. |
Distance |
user经常活动的地点离该merchant的最近门店距离是x*500米(如果是连锁店,则取最近的一家门店),x\in[0,10] ;null表示无此信息,0表示低于500米,10表示大于5公里; |
Date_received |
领取优惠券日期 |
Table 4:选手提交文件字段,其中user_id,coupon_id和date_received均来自Table 3,而Probability为预测值
Field |
Description |
User_id |
用户ID |
Coupon_id |
优惠券ID |
Date_received |
领取优惠券日期 |
Probability |
15天内用券概率,由参赛选手给出 |