服务策略推送方法和装置与流程

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种服务策略推送方法和装置。

背景技术：

随着互联网的发展，各种电子商务模式不断涌现，越来越多的服务提供商，比如餐饮商户等，通过借助电子商务服务平台进行线上交易，线下完成商品的配送，大大方便了人们的生活。

目前，服务平台会采用各种服务策略来为各服务提供商服务，以吸引更多的用户，其中，营销服务策略是重要的服务策略之一。服务平台基本都支持各种营销工具，包括：优惠券、满减、满赠、单品折扣等策略，以吸引更多的用户。

但是目前，各服务提供商对服务平台提供的各种营销工具的使用，多是基于经验从服务平台提供的多种营销工具中选择所需的营销工具，而经验选择的营销工具很可能与自身的运营状况不匹配。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种服务策略推送方法和装置，通过对服务提供方的运营状况进行分析，以向服务提供方进行针对性服务策略的推送，提高服务策略推送的有效性。

本发明实施例提供一种服务策略推送方法，包括：

获取服务提供方的历史订单数据；

针对至少一种服务评价参数，通过所述历史订单数据的分析，确定所述至少一种服务评价参数的参数值；

确定与参数值异常的服务评价参数对应的第一服务策略；

向所述服务提供方推送所述第一服务策略。

可选地，所述至少一种服务评价参数中包括数量评价参数，相应地，所述确定与参数值异常的服务评价参数对应的第一服务策略之前，还包括：

确定在不同历史时间段内，所述数量评价参数的参数值的波动情况；

若所述波动情况表示对应的数量呈下降波动趋势，则确定所述数量评价参数为参数值异常的服务评价参数。

可选地，所述确定所述数量评价参数为参数值异常的服务评价参数之前，还包括：

对与所述数量评价参数相关的预设关联参数进行分析，确定所述下降波动趋势是否合理；

若所述下降波动趋势不合理，则确定所述数量评价参数为参数值异常的服务评价参数。

可选地，所述方法还包括：

获取所述服务提供方对营销工具的使用情况；

根据所述使用情况调整所述服务提供方对应的服务信息的显示位置排名。

可选地，所述方法还包括：

获取所述服务提供方的服务属性集合；

根据多个用户的消费数据，获取所述多个用户中每个用户的消费属性集合；

根据所述服务属性集合和所述消费属性集合，从所述多个用户中筛选出与所述服务提供方匹配的目标用户集合；

向所述服务提供方推送与所述目标用户集合对应的第二服务策略。

本发明实施例提供一种服务策略推送装置，包括：

第一获取模块，用于获取服务提供方的历史订单数据；

分析模块，用于针对至少一种服务评价参数，通过所述历史订单数据的分析，确定所述至少一种服务评价参数的参数值；

第一确定模块，用于确定与参数值异常的服务评价参数对应的第一服务策略；

第一推送模块，用于向所述服务提供方推送所述第一服务策略。

可选地，所述至少一种服务评价参数中包括数量评价参数；所述装置还包括：

第二确定模块，用于确定在不同历史时间段内，所述数量评价参数的参数值的波动情况；

第三确定模块，用于若所述第二确定模块确定出的所述波动情况表示对应的数量呈下降波动趋势，则确定所述数量评价参数为参数值异常的服务评价参数。

可选地，所述装置还包括：

第四确定模块，用于对与所述数量评价参数相关的预设关联参数进行分析，确定所述下降波动趋势是否合理；

所述第三确定模块，还用于若所述第四确定模块确定下降波动趋势不合理，则确定所述数量评价参数为参数值异常的服务评价参数。

可选地，所述装置还包括：

第三获取模块，用于获取所述服务提供方对营销工具的使用情况；

调整模块，用于根据所述使用情况调整所述服务提供方对应的服务信息的显示位置排名。

可选地，所述装置还包括：

第四获取模块，用于获取所述服务提供方的服务属性集合；

第五获取模块，用于根据多个用户的消费数据，获取所述多个用户中每个用户的消费属性集合；

筛选模块，用于根据所述服务属性集合和所述消费属性集合，从所述多个用户中筛选出与所述服务提供方匹配的目标用户集合；

第二推送模块，用于向所述服务提供方推送与所述目标用户集合对应的第二服务策略。

上述本发明实施例提供的服务策略推送方法和装置，针对任一服务提供方来说，根据度量其运营状况的至少一种服务评价参数，对其一段历史时间内的订单数据进行分析，当分析结果表明该服务提供方的一种或多种服务评价参数对应的参数值表现异常时，确定与参数值异常的服务评价参数对应的服务策略，并向该服务提供方推送该服务策略，以使得该服务提供方能够基于该服务策略改善服务。由于向服务提供方提供的服务策略是基于对服务提供方的运营状况从多种服务评价参数维度进行度量后确定的，从而向服务提供方推送的服务策略与该服务提供方的运营状况相匹配，从而实现了针对性的、准确的、有效的服务策略推送。

另外，通过获取服务提供方对营销工具的使用情况，以根据其对营销工具的使用情况调整其服务信息的显示位置排名，可以进一步提高服务提供方的曝光量。

另外，通过获取服务提供方的服务属性集合以及大量用户中每个用户的消费属性集合，来从大量用户中筛选出与服务提供方匹配的目标用户集合，即为服务提供方挖掘出与其具有较高匹配度的用户，进而向服务提供方推送与目标用户集合对应的服务策略，从而既能够实现针对服务提供方的针对性服务策略推送，又能够实现针对服务提供方的高价值用户集合的针对性服务策略推送。

本发明实施例提供一种显示排名调整方法，包括：

获取服务提供方对营销工具的使用情况；

根据所述使用情况调整所述服务提供方对应的服务信息的显示位置排名。

可选地，所述获取服务提供方对营销工具的使用情况，包括：

获取所述服务提供方对应的每种营销工具的设置参数；

根据所述每种营销工具的设置参数，分别计算所述每种营销工具对应的分值；

根据所述每种营销工具对应的权重，对所述每种营销工具对应的分值进行加权求和，获得所述服务提供方对应的总分值。

本发明实施例提供一种显示排名调整装置，包括：

获取模块，用于获取服务提供方对营销工具的使用情况；

调整模块，用于根据所述使用情况调整所述服务提供方对应的服务信息的显示位置排名。

可选地，所述获取模块，包括：

获取单元，用于获取所述服务提供方对应的每种营销工具的设置参数；

第一计算单元，用于根据所述每种营销工具的设置参数，分别计算所述每种营销工具对应的分值；

第二计算单元，用于根据所述每种营销工具对应的权重，对所述每种营销工具对应的分值进行加权求和，获得所述服务提供方对应的总分值。

本发明实施例提供的显示排名调整方法和装置，通过获取服务提供方对营销工具的使用情况，以根据其对营销工具的使用情况调整其服务信息的显示位置排名，可以有效提高服务提供方的曝光量。

本发明实施例提供另一种服务策略推送方法，包括：

获取服务提供方的服务属性集合；

根据多个用户的消费数据，获取所述多个用户中每个用户的消费属性集合；

根据所述服务属性集合和所述消费属性集合，从所述多个用户中筛选出与所述服务提供方匹配的目标用户集合；

向所述服务提供方推送与所述目标用户集合对应的服务策略。

本发明实施例提供另一种服务策略推送装置，包括：

第一获取模块，用于获取服务提供方的服务属性集合；

第二获取模块，用于根据多个用户的消费数据，获取所述多个用户中每个用户的消费属性集合；

筛选模块，用于根据所述服务属性集合和所述消费属性集合，从所述多个用户中筛选出与所述服务提供方匹配的目标用户集合；

推送模块，用于向所述服务提供方推送与所述目标用户集合对应的服务策略。

上述本发明实施例提供的另一服务策略推送方法和装置，通过获取服务提供方的服务属性集合以及大量用户中每个用户的消费属性集合，来从大量用户中筛选出与服务提供方匹配的目标用户集合，即为服务提供方挖掘出与其具有较高匹配度的用户，进而向服务提供方推送与目标用户集合对应的服务策略，从而能够实现针对服务提供方的高价值用户集合的针对性服务策略推送。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

图1为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例一的流程图；

图2为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例二的流程图；

图3为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例三的流程图；

图4为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例四的流程图；

图5为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例五的流程图；

图6为本发明实施例提供的显示排名调整方法实施例一的流程图；

图7为本发明实施例提供的另一服务策略推送方法实施例一的流程图；

图8为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例一的结构示意图；

图9为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例二的结构示意图；

图10为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例三的结构示意图；

图11为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例四的结构示意图；

图12为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例五的结构示意图；

图13为本发明实施例提供的显示排名调整装置实施例一的结构示意图；

图14为本发明实施例提供的另一服务策略推送装置实施例一的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述xxx，但这些xxx不应限于这些术语。这些术语仅用来将xxx彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一xxx也可以被称为第二xxx，类似地，第二xxx也可以被称为第一xxx。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。

图1为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例一的流程图，本实施例提供的该服务策略推送方法可以由一服务策略推送装置来执行，该服务策略推送装置可以实现为软件，或者实现为软件和硬件的组合，该服务策略推送装置可以集成设置在服务平台侧的设备中，比如服务器中，以下在不引起歧义的情况下，将集成该服务策略推送装置的设备称为服务平台。如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤101、获取服务提供方的历史订单数据。

服务平台为大量的服务提供方提供服务，同时维护有大量服务提供方的订单数据等数据。本发明实施例中提供的服务策略推送方法可以适用于对任一服务提供方。

在一种可选实现方式中，上述步骤中获得的服务提供方的历史订单数据可以是服务平台中维护的任一服务提供方的历史订单数据，即服务平台针对平台中的各个服务提供方都默认提供服务策略推送服务。在另一种可选实现方式中，服务平台可以基于服务提供方的请求来确定为提出请求的服务提供方提供上述服务策略推送服务。

由于针对各个服务提供方来说，服务策略推送方法的处理过程都是一致的，因此，本发明实施例中，以针对任一服务提供方为例进行说明，因此，上述步骤中实际上是获取某个服务提供方的历史订单数据。

其中，历史订单数据可以是某一段连续的历史时间段内该服务提供方的所有或部分订单数据，也可以是某几段间隔的历史时间段内该服务提供方的所有或部分订单数据。

实际应用中，服务平台可以以“天”为粒度，分别存储该服务提供方的每一天的订单数据。因此，上述历史时间段的度量单位一般可以设置为天，但是并不以此为限，比如还可以设置为周、小时等。

因此，服务平台可以以服务提供方的标识、查询时间段为索引，查询存储有历史订单数据的数据库，从中查询获得上述服务提供方的历史订单数据。

步骤102、针对至少一种服务评价参数，通过历史订单数据的分析，确定该至少一种服务评价参数的参数值。

服务平台侧人员可以预先设置至少一种服务评价参数，以用于度量服务提供方的运营状况，该运营状况可以从订单流水角度考虑。其中，至少一种服务评价参数中可以包括数量评价参数和/或服务价格评价参数，比如数量评价参数包括：有效订单数、无效订单数、新顾客人数、老顾客人数、下单转化率、复购率等；服务价格评价参数包括：起送价、配送费、客单价等。其中，有效订单指被服务提供方接单并进行后续正常处理的订单，无效订单是指被服务提供方取消的订单。

具体地，分析历史订单数据，主要是指从每个历史订单数据中提取与上述服务评价参数相关的信息内容，以用于确定相应的参数值。其中，对于每个历史订单，该历史订单中包括比如下单时间、下单用户标识、消费金额、起送价、配送费、接单状态等信息内容，可以基于这些信息内容来确定各服务评价参数的参数值。

举例来说，对于有效订单数来说，对于每个历史订单，可以根据该历史订单的下单时间和接单状态来统计确定一定历史时间段内总共有多少有效订单。对于新顾客人数、老顾客人数来说，可以根据各历史订单中包含的下单用户标识，统计出仅有一次下单记录的用户的数量，作为新顾客人数，统计出有至少两次下单记录的用户的数量，作为老顾客人数。对于起送价、配送费、客单价来说，根据各历史订单中包含的对应价格信息，统计出一段历史时间内某服务提供方的平均起送价格、平均配送费用和平均客单价。

步骤103、确定与参数值异常的服务评价参数对应的第一服务策略。

步骤104、向服务提供方推送第一服务策略。

本发明实施例中，当针对任一某个服务提供方的多个历史订单数据以及多个服务评价参数，获得各服务评价参数的参数值之后，对于服务评价参数表现是否异常的判定，可以根据服务评价参数的参数值是否表现异常来确定。可选地，参数值是否异常的确定，可以是根据参数值是否劣于对应服务评价参数的预设合理阈值确定，或者说可以根据参数值是否位于服务评价参数的合理阈值区间来确定。

当某服务评价参数的参数值表现异常时，说明服务提供方在该服务评价参数方面表现不佳或者说不具有竞争优势，为了使得服务提供方能够有效克服该不利影响，可以针对该异常服务评价参数进行相应服务策略(即为上述第一服务策略)的制定，并将相应的服务策略推送给服务提供方，以使得服务提供方根据该服务策略克服不利影响、改善服务。其中，异常服务评价参数即为参数值异常的服务评价参数。

可选地，服务平台中可以预先针对每种服务评价参数设置相应的服务策略，其中，每种服务评价参数对应的服务策略是用于克服对应的服务评价参数表现异常时可以采用的服务策略。

一般来说，该服务策略在实际应用中主要体现为对各种营销工具的使用建议，或者也可以体现为提醒服务提供方应该完善某些服务信息的提示。

本发明实施例中，针对任一服务提供方来说，根据度量其运营状况的至少一种服务评价参数，对其一段历史时间内的订单数据进行分析，当分析结果表明该服务提供方的一种或多种服务评价参数对应的参数值表现异常时，确定与参数值异常的服务评价参数对应的服务策略，并向该服务提供方推送该服务策略，以使得该服务提供方能够基于该服务策略改善服务。由于向服务提供方提供的服务策略是基于对服务提供方的运营状况从多种服务评价参数维度进行度量后确定的，从而向服务提供方推送的服务策略与该服务提供方的运营状况相匹配，从而实现了针对性的、准确的、有效的服务策略推送。

图2为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例二的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤201、获取服务提供方的历史订单数据。

步骤202、针对至少一种服务评价参数，通过历史订单数据的分析，确定该至少一种服务评价参数的参数值，所述至少一种服务评价参数中包括数量评价参数。

本实施例中，可以获取服务提供方在不同历史时间段内的历史订单数据。

本实施例中，以服务评价参数具体体现为与数量有关的评价参数为例进行说明。其中，数量评价参数比如可以包括有效订单数、新顾客人数、老顾客人数等等。

对于数量评价参数的参数值的确定方式，可以参考图1所示实施例中的举例描述，在此不再赘述。

步骤203、确定在不同历史时间段内，数量评价参数的参数值的波动情况。

步骤204、若波动情况表示对应的数量呈下降波动趋势，则确定数量评价参数为参数值异常的服务评价参数。

本实施例中可选地，对于数量评价参数的参数值是否异常的判定，可以根据同一数量评价参数在不同历史时间段内对应的参数值的波动情况来确定。

可选地，所述不同历史时间段包括第一历史时间段、第二历史时间段和第三历史时间段，其中，第一历史时间段、第二历史时间段和第三历史时间段距离当前时刻依次递增，也就是说，第三历史时间段久远于第二历史时间段，第二历史时间段久远于第一历史时间段。

在实际应用中，上述三个历史时间段都可以体现为历史的某一天，比如，第一历史时间段为ti天，第二历史时间段为ti-1天，第三历史时间段为ti-7天，此时，相当于对近七天的历史订单数据进行分析，具体是针对第ti天的历史订单数据进行分析时，同比分析其前一天和前七天的历史订单数据。相应的，上述参数值波动情况体现为第ti天的参数值相对于前一天的参数值和前七天的参数值的波动情况。

具体地，若第一历史时间段内数量评价参数对应的参数值小于第二历史时间段内数量评价参数的参数值，且小于第三历史时间段内数量评价参数的参数值，则确定数量评价参数的参数值呈现下降波动趋势。

也就是说，针对某个数量评价参数来说，若其第ti天对应的参数值比前一天对应的参数值和前七天对应的参数值小，则说明其对应的参数值的波动情况表明呈现下降波动趋势，此时确定该数量评价参数异常，为异常服务评价参数。

可选地，可以在第一历史时间段内数量评价参数对应的第一参数值小于第二历史时间段内数量评价参数的第二参数值，且小于第三历史时间段内数量评价参数的第三参数值时，便确定数量评价参数的参数值呈现下降波动趋势；也可以在第一参数值小于第二参数值和第三参数值，并且第一参数值与第二参数值间的差值、第一参数值和第三参数值间的差值都大于预设阈值时，才确定该数量评价参数的参数值呈现下降波动趋势。

值得说明的是，上述三个历史时间段仅为举例，实际应用中，同一服务评价参数的参数值的波动情况可以是基于至少两个历史时间段内参数值的波动情况确定。

另外，可选地，为了进一步确定异常数量评价参数的确定结果是否准确，还可以对该确定结果进行验证，而该验证可以通过对参数值的下降波动趋势是否合理进行判断来实现。

具体地，可以通过如下方式实现：

针对参数值呈现下降波动趋势的数量评价参数，可以对与数量评价参数相关的预设关联参数进行分析，确定下降波动趋势是否合理了，若下降波动趋势不合理，则确定数量评价参数为参数值异常的服务评价参数。

其中，可以认为当上述预设关联参数的参数值也同样呈现下降波动趋势时，该数量评价参数的参数值的下降波动趋势合理，反之不合理。

为了便于理解，以在实际应用中的某情形为例说明：假设通过前述分析过程，确定服务提供方的有效订单数量呈下降趋势，为了确定该下降趋势是否合理，可以对与有效订单数量相关的该服务提供方的服务信息曝光次数、访问次数、所属商圈中其他服务提供方的有效订单数量波动情况等进行分析，如果分析结果表明该服务提供方的曝光次数、访问次数也呈现下降趋势，所属商圈中其他服务提供方的有效订单数量也呈现下降波动趋势，则认为该服务提供方的有效订单数量下降是合理的，不认为该有效订单数量为异常服务评价参数。因为此时可能因为整个商圈由于某些客观因素导致该商圈内的几乎全部服务提供方的运营状况都不理想，并非是由于该服务提供方的个体经营不佳导致的异常。

可选地，当数量评价参数包括新顾客人数时，与该新顾客人数相关的预设关联参数比如可以是新顾客对应的订单流水波动情况，新顾客一段历史时间内的复购率以及所属商圈内新顾客人数波动情况；当数量评价参数包括老顾客人数时，与该老顾客人数相关的预设关联参数比如可以是老顾客对应的订单流水波动情况，老顾客一段历史时间内的复购率以及所属商圈内老顾客人数波动情况。

步骤205、确定与参数值异常的服务评价参数对应的第一服务策略。

步骤206、向服务提供方推送第一服务策略。

举例来说，当服务提供方的有效订单数量异常时，相应的第一服务策略比如可以是采用某些营销工具，如满减、折扣等；当服务提供方的新顾客人数异常时，相应的第一服务策略比如是发放针对新用户的优惠券。

本实施例中，当以某个或多个数量评价参数来评价服务提供方的运营状况时，根据在不同历史时间段内数量评价参数的参数值的波动情况来确定数量评价参数是否异常，并且结合与数量评价参数相关的关联参数的分析结果，对数量评价参数是否异常的结果进行验证，保证了数量评价参数异常判定结果的准确可靠，从而有效提高了相应服务策略推送的准确性。

图2为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例三的流程图，如图3所示，可以包括如下步骤：

步骤301、获取服务提供方的历史订单数据。

步骤302、针对至少一种服务评价参数，通过历史订单数据的分析，确定该至少一种服务评价参数的参数值，所述至少一种服务评价参数中包括服务价格评价参数。

本实施例中，可以获取服务提供方在不同历史时间段内的历史订单数据。

本实施例中，以服务评价参数具体体现为与价格有关的评价参数为例进行说明。其中，服务价格评价参数比如可以包括相应历史时间段内平均的起送价、配送费、客单价等等。

对于服务价格评价参数的参数值的确定方式，可以参考图1所示实施例中的举例描述，在此不再赘述。

步骤303、获取多个关联服务提供方的服务价格评价参数的参数值。

步骤304、对比服务提供方的服务价格评价参数的参数值和关联服务提供方的服务价格评价参数的参数值，确定服务价格评价参数是否为参数值异常的服务评价参数。

本实施例中可选地，对于服务价格评价参数的参数值是否异常的判定，可以根据与多个关联服务提供方的相应服务价格评价参数的参数值的比较结果来确定。

其中，多个关联服务提供方与上述某个服务提供方的关联可以体现为在如下维度中的至少一个维度上关联：所属商圈相同、服务品类相同、曝光量级相同。

可以理解的是，服务平台中可以存储有商圈与服务提供方间的对应关系，服务品类与服务提供方间的对应关系，从而基于这些对应关系，服务平台可以筛选出与某个服务提供方关联的多个关联服务提供方。另外，服务平台可以统计获得各历史时间段内各服务提供方的曝光量，从而基于曝光量级，服务平台可以筛选出与某个服务提供方关联的多个关联服务提供方。进而可以针对该服务提供方和多个关联服务提供方都进行比如平均的起送价、客单价、配送费的统计计算。

之后，对比服务提供方的服务价格评价参数的参数值和关联服务提供方的服务价格评价参数的参数值，确定服务价格评价参数是否为参数值异常的服务评价参数。可选地，可以认为当某服务提供方的某服务价格评价参数的参数值大于多个关联服务提供方对应的相同服务价格评价参数的平均参数值时，确定该服务提供方的该服务价格评价参数为异常的服务评价参数。比如，当服务提供方的起送价为a，三个关联服务提供方的起送价分别为b、c、d时，如果a大于(b+c+d)/3，则认为服务提供方的起送价为异常服务评价参数。

步骤305、确定与参数值异常的服务评价参数对应的第一服务策略。

本实施例中，与异常的服务价格评价参数对应的第一服务策略，主要是为服务提供方提供的合理服务价格建议，以使得服务提供方不至于在该异常服务价格参数方面处于竞争劣势。

步骤306、向服务提供方推送所述第一服务策略。

本实施例中，当以某个或多个服务价格评价参数来评价服务提供方的运营状况时，根据某服务提供方与其他关联服务提供方在同一服务价格评价参数的参数值上的比较结果来确定服务价格评价参数是否异常，对于异常的服务价格评价参数，向服务提供方推送合理的价格建议，从而为服务提供方提供有针对性的、有效的服务策略。

前述实施例的描述角度都是对服务提供方的运营状况，基于多种服务评价参数的维度进行分析，以对表现不佳的方面进行针对性的服务策略推送，以使服务提供方改善服务。而在现实应用中，虽然服务提供方基于服务平台推送的服务策略能够有利于优化其服务，吸引更多用户，但是一般需要基于这样的前提——更多的用户点击查看该服务提供方的服务信息。

因为服务平台所服务的服务提供方是大量的，用户在大量的服务提供方的服务信息中能够访问某个服务提供方的服务信息，对于该服务提供方来说至关重要，而服务提供方的服务信息显示位置排名对于用户的访问操作来说，具有重要影响，因此，本发明实施例中，还提供了调整服务提供方的服务信息的显示位置排名的方案，如图4所示实施例。

图4为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例四的流程图，如图4所示，可以包括如下步骤：

步骤401、获取服务提供方对营销工具的使用情况。

步骤402、根据使用情况调整服务提供方对应的服务信息的显示位置排名。

上述步骤401与图1所示实施例中步骤101的执行时序没有严格的限定。

本实施例中，服务提供方的服务信息的显示位置排名的调整依据是其对营销工具的使用情况。

其中，服务信息可以简单理解为包含有该服务提供方的名称及一些简单介绍信息的界面元素，用户通过点击该界面元素进入到该服务提供方的详细服务信息页面，可以从中选择所需的商品。

可选地，获取服务提供方对营销工具的使用情况，可以通过如下方式实现：

获取服务提供方对应的每种营销工具的设置参数；

根据每种营销工具的设置参数，分别计算每种营销工具对应的分值；

根据每种营销工具对应的权重，对每种营销工具对应的分值进行加权求和，获得服务提供方对应的总分值。

从而，服务平台根据服务提供方对应的总分值调整其服务信息的显示位置排名。

具体地，服务平台可以每天或以一定时间间隔为周期对平台中维护的所有或部分服务提供方执行营销工具使用情况的统计，从而可以根据每个服务提供方对营销工具的使用情况，调整各服务提供方的服务信息的显示位置排名。比如：服务平台可以在每天的固定时间对服务提供方当前对营销工具的使用情况进行统计。

由于对于每个服务提供方来说，营销工具的使用情况的统计方式是一致的，因此，本实施例仅以对某个服务提供方的营销工具使用情况进行统计为例进行说明。

具体来说，服务平台可以监控获得某服务提供方采用了哪些营销工具以及每种营销工具的参数设置信息，从而根据预设的计算方式分别计算每种营销工具对应的分值，进而得到上述总分值。

举例来说，假设某服务提供方采用了优惠券、天天特价、满减三种营销工具。针对每种营销工具可以根据如下举例示意的参数设置情况计算相应的分值：

对于优惠券，假设：

券金额：a1，权重：a1

券发放周期：b1，权重：b1

发放天数：c1，权重：c1

参加券活动数：d1，权重：d1

历史券活动平均使用率：e1，权重：e1

则对应的分值为：

i1＝(a1*a1+b1*b1+c1*c1+d1*d1)*(1-e1)+e1*e1，

其中，券金额、发放天数可以根据服务提供方对该券的设置参数确定；券发放周期用于度量该种优惠券被服务提供方使用的使用频率，可以通过计算该服务提供方本次使用该优惠券与上次使用该优惠券的时间间隔来确定；历史券活动平均使用率用于度量一定历史时间内优惠券被使用的次数；参加券活动数，用于度量服务提供方设置的优惠券可以被使用的数量。

对于天天特价，假设：

单个商品优惠力度：a1，权重：a1

商品个数：b1，权重：b1

库存：c1，权重：c1

活动天数：d1，权重：d1

历史活动平均售卖份数：e1，权重：e1

历史活动平均优惠额：f1，权重：f1

则相应的分值为：

ii2＝(a1*a1+b1*b1+c1*c1+d1*d1)*g1+(e1*e1+f1*f1)*(1-g1)

其中，g1为预设权重；单个商品优惠力度、商品个数是指参与天天特价活动的商品个数和参与活动的每个商品的平均优惠力度；库存是指服务提供方的所有商品库存总数；历史活动平均售卖份数、历史活动平均优惠额分别指一定历史时间段内通过天天特价活动销售的商品数量和优惠总金额。

对于满减，假设：

商户额外贴补：a1，权重：a1

活动天数：b1，权重：b1

历史活动平均带动订单流水：c1，权重：c1

则相应的分值为：

iii3＝(a1*a1+b1*b1)*(1-c1)+c1*c1

综上，最终服务提供方的总分值＝(i1*i1+ii2*ii2+iii3*iii3)*z1，i1、ii2、iii3、z1都为预设权重值。

上述举例中各营销工具的设置参数仅为举例，并非限制。

当服务平台计算出各个服务提供方的总分值后，可以按照总分值从高到低的顺序排列各服务提供方，从而可以根据排名先后顺序调整各服务提供方的服务信息的显示位置排名。

本实施例中，通过获取服务提供方对营销工具的使用情况，以根据其对营销工具的使用情况调整其服务信息的显示位置排名，可以进一步提高服务提供方的曝光量。

除根据服务提供方的运营状况为服务提供方提供针对性的服务策略推送外，为进一步提高对服务提供方的针对性服务支持，本发明实施例还提供了为服务提供方进行针对性潜在用户挖掘，以及基于挖掘结果进行针对性服务策略推送的方案，如图5所示，下述步骤501与图1所示实施例中步骤101的执行时序没有严格的限定。

图5为本发明实施例提供的服务策略推送方法实施例五的流程图，如图5所示，该方法包括如下步骤：

步骤501、获取服务提供方的服务属性集合。

服务提供方的服务属性集合，用于描述服务提供方的画像，比如包括服务提供方的经营品类、口味特征、地址、平均商品价格等属性。

服务平台在各服务提供方进行注册时时，可以基于服务提供方的注册信息获得上述服务属性集合，或者在更新经营相关信息，获得上述服务属性集合。

步骤502、根据多个用户的消费数据，获取多个用户中每个用户的消费属性集合。

本实施例中，上述多个用户可以是一定时间内下过订单的所有用户，或者根据实际需求而确定的多个用户，或者，也可以是针对消费数据来说，首先选择出一定历史时间段内的全部消费数据，进而基于对这些消费数据对应的下单用户的分析所得到的多个用户。

服务平台针对每个用户的一段历史时间内的消费数据进行分析，得到对应用户的消费属性集合。由于消费数据中包括了对应用户的诸如消费金额、地址、商品信息、配送方式、优惠活动信息等多维度的信息，基于对这些信息的提取和分析，能够获得包括比如用户的地址、口味、客单价、平均折扣等属性的消费属性集合。

步骤503、根据服务属性集合和消费属性集合，从多个用户中筛选出与服务提供方匹配的目标用户集合。

本实施例中，基于服务提供方的服务属性集合和各用户的消费属性集合，可以为服务提供方挖掘出与其具有较高匹配性的用户集合。

步骤503在具体实现时，可以采用如下方式实现：

首先，对于任一用户的消费属性集合，可以根据消费属性的作用不同将该消费属性集合划分为两个子集合：第一类消费属性子集合和第二类消费属性子集合。其中，第一类消费属性子集合主要体现用户的基本消费属性，比如包括用户的地址、口味偏好等，第二类消费属性子集合主要体现用户的消费行为特征，比如包括用户的平均客单价、平均折扣、物流配送方式、活跃度、消费周期等，这些消费行为特征可以用于度量用户的价值。

其次，在对任一用户的消费属性集合划定为上述两个子集合的基础上，可以根据每个用户对应的第二类消费属性子集合，确定每个用户的用户价值。

举例来说，假设针对某用户来说，通过对其一定历史时间段内的消费数据进行分析，得到如下的消费属性，即构成第二类消费属性子集合的消费属性：

客单价：a1，权重：a1

平均折扣：b1，权重：b1

活跃度：c1，权重：c1

零贴补单占比：d1，权重：d1

消费周期：e1，权重：e1

物流单量：f1，权重：f1

其中，客单价是基于对该历史时间段内该用户的所有订单的平均消费金额确定的；平均折扣是基于对该历史时间段内该用户的所有订单的平均优惠金额确定的；活跃度是基于对该历史时间段内该用户打开app的次数进行监测确定的；零贴补单占比是基于对该历史时间段内该用户的所有订单中没有优惠的订单数量占该所有订单总数的比值确定的；消费周期是基于对该历史时间段内该用户的下单频次确定的；物流单量是基于对该历史时间段内该用户的所有订单中采用服务平台提供的某种配送方式进行配送的订单占该所有订单数量的比值确定的。

基于上述举例，该用户的用户价值为：

a1*a1+b1*b1+c1*c1+d1*d1+e1*e1+f1*f1。

最后，根据服务属性集合和第一类消费属性子集合的匹配程度，从多个用户中筛选出匹配程度大于预设阈值的用户集合，再根据该用户集合中各用户的用户价值，从该用户集合中筛选出小于或等于预设数量的高用户价值用户作为目标用户集合中的用户。

其中，服务属性集合和第一类消费属性子集合的匹配程度可以以两个集合中重叠或相似的属性的个数来确定。

服务平台可以根据筛选出的匹配程度大于预设阈值的用户集合中各用户的用户价值对各用户进行排序，从中选择出一定数量的高价值用户。

步骤504、向服务提供方推送与目标用户集合对应的第二服务策略。

本实施例中，由于目标用户集合中包含的用户是与服务提供方匹配的用户，或者说是对服务提供方具有重要价值的用户，因此，向该服务提供方推送的第二服务策略可以是建议服务提供方采用某些营销工具，以对这些用户提供针对性的优惠。

可选地，对于目标用户集合中的各用户可以进行同一性的服务策略推送，也可以进行差异化的服务策略推送。因为实际上，目标用户集合中的用户可能会存在有部分用户已经针对该服务提供方下过订单，有部分用户没有针对该服务提供方下过订单，因此，针对下过单的用户和没有下过单的用户，可以进行差异化服务策略的推送。

从而，步骤504中向服务提供方推送与目标用户集合对应的第二服务策略，可以通过如下方式实现：

根据服务提供方的历史订单数据中包含的下单用户标识，确定目标用户集合中是否存在已下过单的用户；

若存在已下过单的用户，则分别获取与已下过单的用户对应的服务策略以及与未下过单的用户对应的服务策略；

向服务提供方推送与已下过单的用户对应的服务策略以及与未下过单的用户对应的服务策略。

具体地，服务平台中存储有服务提供方的历史订单数据，历史订单数据中包含有下单用户的标识，基于此，可以区分出目标用户集合中哪些用户为下过单的用户，哪些用户为未下过单的用户。

服务平台中可以预先设置有针对这两类目标用户的服务策略，从而，服务平台可以将未下过单的用户和相应的服务策略封装，将下过单的用户和相应的服务策略封装，推送给服务提供方。

本实施例中，服务平台向服务提供方推送的第二服务策略可以是建议性的提示信息，即提示服务提供方可以对哪些用户采用什么样的营销工具。但是，是否采纳该建议，服务提供方可以自行决策。若服务提供方采纳该服务策略的建议，则向服务平台反馈服务策略配置信息，该服务策略配置信息中包含有服务提供方配置的采用的某种营销工具及其参数设置信息。

若服务平台接收到服务提供方根据服务策略反馈的服务策略配置信息，则在服务平台后续接收到目标用户集合中的用户触发的服务请求时，向该用户对应的客户端发送服务推荐信息，其中，该服务推荐信息中包括该服务提供方的服务信息和服务策略配置信息。

结合实际应用场景简单来说就是，当目标用户集合中的某个用户打开app触发服务请求时，服务平台基于监测到的该用户的用户标识确定其为目标用户集合中的一个用户，则向该用户的客户端推送与该服务提供方对应的服务推荐信息，相当于在该用户的客户端界面中显示出该服务提供方的服务信息和该用户可以参与的优惠活动信息(对应于服务策略配置信息)。

本实施例中，通过获取服务提供方的服务属性集合以及大量用户中每个用户的消费属性集合，来从大量用户中筛选出与服务提供方匹配的目标用户集合，即为服务提供方挖掘出与其具有较高匹配度的用户，进而向服务提供方推送与目标用户集合对应的服务策略，从而既能够实现针对服务提供方的针对性服务策略推送，又能够实现针对服务提供方的高价值用户集合的针对性服务策略推送。

图6为本发明实施例提供的显示排名调整方法实施例一的流程图，本实施例提供的该显示排名调整方法可以由一显示排名调整装置来执行，该显示排名调整装置可以实现为软件，或者实现为软件和硬件的组合，该显示排名调整装置可以集成设置在服务平台侧的设备中，比如服务器中。值得说明的是，本实施例中的显示排名调整装置与本发明其他实施例中的服务策略推送装置是从功能角度进行区分来说的，这两个装置可以集成设置在同一服务器中。以下在不引起歧义的情况下，将集成该显示排名调整装置的设备称为服务平台。如图6所示，包括如下步骤：

步骤601、获取服务提供方对营销工具的使用情况。

步骤602、根据使用情况调整服务提供方对应的服务信息的显示位置排名。

其中，获取服务提供方对营销工具的使用情况，可以通过如下方式实现：

获取服务提供方对应的每种营销工具的设置参数；

根据每种营销工具的设置参数，分别计算每种营销工具对应的分值；

根据每种营销工具对应的权重，对每种营销工具对应的分值进行加权求和，获得服务提供方对应的总分值。

本实施例提供的所述方法的详细实现过程可以参考对图4所示实施例的说明，与图4所示实施例的区别在于，本实施例中该方法的执行不基于图1所示实施例实现。该技术方案的执行过程和技术效果参见图4所示实施例中的描述，在此不再赘述。

图7为本发明实施例提供的另一服务策略推送方法实施例一的流程图，如图7所示，该方法包括如下步骤：

步骤701、获取服务提供方的服务属性集合。

步骤702、根据多个用户的消费数据，获取多个用户中每个用户的消费属性集合。

步骤703、根据服务属性集合和消费属性集合，从多个用户中筛选出与服务提供方匹配的目标用户集合。

步骤704、向服务提供方推送与目标用户集合对应的服务策略。

其中，每个用户的消费属性集合中包括第一类消费属性子集合和第二类消费属性子集合。

服务平台可以根据每个用户对应的第二类消费属性子集合，确定每个用户的用户价值。

因此，步骤703中根据服务属性集合和消费属性集合，从多个用户中筛选出与服务提供方匹配的目标用户集合，可以通过如下方式实现：

根据服务属性集合和第一类消费属性子集合的匹配程度，从多个用户中筛选出所述匹配程度大于预设阈值的用户集合；根据该用户集合中各用户的用户价值，从该用户集合中筛选出小于或等于预设数量的高用户价值用户作为所述目标用户集合中的用户。

可选地，向服务提供方推送与目标用户集合对应的服务策略，可以实现为：

根据服务提供方的历史订单数据中包含的下单用户标识，确定目标用户集合中是否存在已下过单的用户；

若存在已下过单的用户，则分别获取与已下过单的用户对应的服务策略以及与未下过单的用户对应的服务策略；

向服务提供方推送与已下过单的用户对应的服务策略以及与未下过单的用户对应的服务策略。

另外，服务平台向服务提供方推送与目标用户集合对应的服务策略之后，还可以包括如下步骤：

若接收到服务提供方根据服务策略反馈的服务策略配置信息，则在接收到目标用户集合中的用户触发的服务请求时，向该用户对应的客户端发送服务推荐信息，服务推荐信息中包括服务提供方的服务信息和服务策略配置信息。

本实施例提供的所述方法的详细实现过程可以参考对图5所示实施例的说明，与图5所示实施例的区别在于，本实施例中该方法的执行不基于图1所示实施例实现。该技术方案的执行过程和技术效果参见图5所示实施例中的描述，在此不再赘述。

以下将详细描述本发明的一个或多个实施例的服务策略推送装置和显示排名调整装置。这些服务策略推送装置和显示排名调整装置可以被实现在服务器的基础架构中，也可以被实现在服务器和客户端的交互系统中。本领域技术人员可以理解，这些服务策略推送装置和显示排名调整装置均可使用市售的硬件组件通过本方案所教导的步骤进行配置来构成。

图8为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例一的结构示意图，如图8所示，该服务策略推送装置包括：第一获取模块11、分析模块12、第一确定模块13、第一推送模块14。

第一获取模块11，用于获取服务提供方的历史订单数据。

分析模块12，用于针对至少一种服务评价参数，通过所述历史订单数据的分析，确定所述至少一种服务评价参数的参数值。

第一确定模块13，用于确定与参数值异常的服务评价参数对应的第一服务策略。

第一推送模块14，用于向所述服务提供方推送所述第一服务策略。

图8所示装置可以执行图1所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1所示实施例的说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图1所示实施例中的描述，在此不再赘述。

图9为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例二的结构示意图，如图9所示，在图8所示实施例基础上，所述至少一种服务评价参数中包括数量评价参数，所述数量评价参数包括有效订单数、新顾客人数、老顾客人数，在一可选实现方式中，该服务策略推送装置还包括：第二确定模块21、第三确定模块22。

第二确定模块21，用于确定在不同历史时间段内，所述数量评价参数的参数值的波动情况。

第三确定模块22，用于若所述第二确定模块21确定出的所述波动情况表示对应的数量呈下降波动趋势，则确定所述数量评价参数为参数值异常的服务评价参数。

其中，所述不同历史时间段包括第一历史时间段、第二历史时间段和第三历史时间段；所述第二确定模块22具体用于：

若所述第一历史时间段内所述数量评价参数对应的参数值小于所述第二历史时间段内所述数量评价参数的参数值，且小于所述第三历史时间段内所述数量评价参数的参数值，则确定所述数量评价参数的参数值呈现下降波动趋势。

在一可选实现方式中，该装置还包括：第四确定模块23。

第四确定模块23，用于对与所述数量评价参数相关的预设关联参数进行分析，确定所述下降波动趋势是否合理。

所述第三确定模块22，还用于若所述第四确定模块23确定下降波动趋势不合理，则确定所述数量评价参数为参数值异常的服务评价参数。

图9所示装置可以执行图2所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图2所示实施例的说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图2所示实施例中的描述，在此不再赘述。

图10为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例三的结构示意图，如图10所示，在图8所示实施例基础上，所述至少一种服务评价参数中包括服务价格评价参数，相应的，该装置还包括：第二获取模块31、第五确定模块32。

第二获取模块31，用于获取多个关联服务提供方的所述服务价格评价参数的参数值；

第五确定模块32，用于对比所述服务提供方的所述服务价格评价参数的参数值和所述关联服务提供方的所述服务价格评价参数的参数值，确定所述服务价格评价参数是否为参数值异常的服务评价参数。

其中可选地，所述多个关联服务提供方在如下维度中的至少一个维度上与所述服务提供方关联：所属商圈相同、服务品类相同、曝光量级相同。

图10所示装置可以执行图3所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图3所示实施例的说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图3所示实施例中的描述，在此不再赘述。

图11为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例四的结构示意图，如图11所示，在图8所示实施例基础上，该服务策略推送装置还包括：第三获取模块41、调整模块42。

第三获取模块41，用于获取所述服务提供方对营销工具的使用情况。

调整模块42，用于根据所述使用情况调整所述服务提供方对应的服务信息的显示位置排名。

具体地，所述第三获取模块41，包括：获取单元411、第一计算单元412、第二计算单元413。

获取单元411，用于获取所述服务提供方对应的每种营销工具的设置参数。

第一计算单元412，用于根据所述每种营销工具的设置参数，分别计算所述每种营销工具对应的分值。

第二计算单元413，用于根据所述每种营销工具对应的权重，对所述每种营销工具对应的分值进行加权求和，获得所述服务提供方对应的总分值。

图11所示装置可以执行图4所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图4所示实施例的说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图4所示实施例中的描述，在此不再赘述。

图12为本发明实施例提供的服务策略推送装置实施例五的结构示意图，如图12所示，在图8所示实施例基础上，该服务策略推送装置还包括：第四获取模块51、第五获取模块52、筛选模块53、第二推送模块54。

第四获取模块51，用于获取所述服务提供方的服务属性集合。

第五获取模块52，用于根据多个用户的消费数据，获取所述多个用户中每个用户的消费属性集合。

筛选模块53，用于根据所述服务属性集合和所述消费属性集合，从所述多个用户中筛选出与所述服务提供方匹配的目标用户集合。

第二推送模块54，用于向所述服务提供方推送与所述目标用户集合对应的第二服务策略。

其中，所述消费属性集合中包括第一类消费属性子集合和第二类消费属性子集合。

相应的，所述装置还包括：第六确定模块55。

第六确定模块55，用于根据每个用户对应的第二类消费属性子集合，确定所述每个用户的用户价值。

对应的，所述筛选模块53具体用于：

根据所述服务属性集合和所述第一类消费属性子集合的匹配程度，从所述多个用户中筛选出所述匹配程度大于预设阈值的用户集合；根据所述用户集合中各用户的用户价值，从所述用户集合中筛选出小于或等于预设数量的高用户价值用户作为所述目标用户集合中的用户。

可选地，该装置还包括：第七确定模块56、第六获取模块57。

第七确定模块56，用于根据所述订单数据中包含的下单用户标识，确定所述目标用户集合中是否存在已下过单的用户。

第六获取模块57，用于若存在已下过单的用户，则分别获取与所述已下过单的用户对应的服务策略以及与未下过单的用户对应的服务策略。

所述第二推送模块54具体用于：向所述服务提供方推送与所述已下过单的用户对应的服务策略以及与未下过单的用户对应的服务策略。

可选地，该装置还包括：处理模块58。

处理模块58，用于若接收到根据所述服务策略反馈的服务策略配置信息，则在接收到所述目标用户集合中的用户触发的服务请求时，向所述用户对应的客户端发送服务推荐信息，所述服务推荐信息中包括所述服务提供方的服务信息和所述服务策略配置信息。

图12所示装置可以执行图5所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图5所示实施例的说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图5所示实施例中的描述，在此不再赘述。

以上描述了服务策略推送装置的内部功能和结构，实际中，该服务策略推送装置可实现为服务器，包括：输入输出设备、处理器；

所述处理器，耦合到所述输入输出设备，用于获取服务提供方的历史订单数据；根据至少一种服务评价参数，分析所述历史订单数据，确定所述至少一种服务评价参数的参数值；确定与参数值异常的服务评价参数对应的第一服务策略。

所述输入输出设备，用于向所述服务提供方推送所述第一服务策略。

可选地，所述处理器还用于执行上述图1至图5所示方法步骤中的全部或部分步骤。

图13为本发明实施例提供的显示排名调整装置实施例一的结构示意图，如图13所示，该装置包括：获取模块61、调整模块62。

获取模块61，用于获取服务提供方对营销工具的使用情况。

调整模块62，用于根据所述使用情况调整所述服务提供方对应的服务信息的显示位置排名。

其中，所述获取模块61，包括：获取单元611、第一计算单元612、第二计算单元613。

获取单元611，用于获取所述服务提供方对应的每种营销工具的设置参数。

第一计算单元612，用于根据所述每种营销工具的设置参数，分别计算所述每种营销工具对应的分值。

第二计算单元613，用于根据所述每种营销工具对应的权重，对所述每种营销工具对应的分值进行加权求和，获得所述服务提供方对应的总分值。

图13所示装置可以执行图6所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图6所示实施例的说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图6所示实施例中的描述，在此不再赘述。

图14为本发明实施例提供的另一服务策略推送装置实施例一的结构示意图，如图14所示，该装置包括：第一获取模块71、第二获取模块72、筛选模块73、推送模块74。

第一获取模块71，用于获取服务提供方的服务属性集合。

第二获取模块72，用于根据多个用户的消费数据，获取所述多个用户中每个用户的消费属性集合。

筛选模块73，用于根据所述服务属性集合和所述消费属性集合，从所述多个用户中筛选出与所述服务提供方匹配的目标用户集合。

推送模块74，用于向所述服务提供方推送与所述目标用户集合对应的服务策略。

其中，所述消费属性集合中包括第一类消费属性子集合和第二类消费属性子集合。

所述装置还包括：第一确定模块75。

第一确定模块75，用于根据每个用户对应的第二类消费属性子集合，确定所述每个用户的用户价值。

所述筛选模块73具体用于：根据所述服务属性集合和所述第一类消费属性子集合的匹配程度，从所述多个用户中筛选出所述匹配程度大于预设阈值的用户集合；

根据所述用户集合中各用户的用户价值，从所述用户集合中筛选出小于或等于预设数量的高用户价值用户作为所述目标用户集合中的用户。

可选地，该装置还包括：第二确定模块76、第三获取模块77。

第二确定模块76，用于根据服务提供方的订单数据中包含的下单用户标识，确定所述目标用户集合中是否存在已下过单的用户。

第三获取模块77，用于若所述第二确定模块76确定所述目标用户集合中存在已下过单的用户，则分别获取与所述已下过单的用户对应的服务策略以及与未下过单的用户对应的服务策略。

所述推送模块74具体用于：向所述服务提供方推送与所述已下过单的用户对应的服务策略以及与未下过单的用户对应的服务策略。

可选地，该装置还包括：处理模块78。

处理模块78，用于若接收到根据所述服务策略反馈的服务策略配置信息，则在接收到所述目标用户集合中的用户触发的服务请求时，向所述用户对应的客户端发送服务推荐信息，所述服务推荐信息中包括所述服务提供方的服务信息和所述服务策略配置信息。

图14所示装置可以执行图7所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图7所示实施例的说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图7所示实施例中的描述，在此不再赘述。

图14所示实施例描述了一种服务策略推送装置的内部功能和结构，实际中，该服务策略推送装置可实现为服务器，包括：输入输出设备、处理器；

所述处理器，耦合到所述输入输出设备，用于获取服务提供方的服务属性集合；根据多个用户的消费数据，获取所述多个用户中每个用户的消费属性集合；根据所述服务属性集合和所述消费属性集合，从所述多个用户中筛选出与所述服务提供方匹配的目标用户集合。

所述输入输出设备，用于向所述服务提供方推送与所述目标用户集合对应的服务策略。

可选地，所述处理器还用于执行上述图7所示方法步骤中的全部或部分步骤。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以产品的形式体现出来，该计算机产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。