Python视角下优惠券构造特征解析与实现指南

一、优惠券核心特征维度解析

优惠券系统作为电商营销的核心工具，其特征构造直接影响用户转化率与平台收益。从技术实现角度，优惠券特征可分为四大维度：

1.1 基础属性特征

包含面额类型（满减券/折扣券/直减券）、使用门槛（满X元可用）、有效期类型（固定时段/动态有效期）、适用范围（全品类/指定品类/单品）等基础字段。以满减券为例，其特征向量可表示为：

coupon_basic = {
    'type': 'discount',  # 券类型
    'threshold': 100,    # 使用门槛
    'value': 20,         # 优惠金额
    'valid_days': 7,     # 有效期天数
    'scope': 'electronics'  # 适用范围
}

1.2 用户匹配特征

基于用户画像的精准投放需要构建用户-优惠券匹配度特征，包括：

• 用户消费层级匹配度（高客单价用户匹配大额券）
• 品类偏好匹配度（母婴用户推送母婴品类券）
• 历史使用行为匹配度（复购用户推送复购激励券）

实现示例：

def calculate_match_score(user_profile, coupon):
    # 品类偏好匹配
    category_match = 1 if user_profile['preferred_category'] == coupon['scope'] else 0.5
    # 消费层级匹配
    avg_order = user_profile['avg_order_value']
    threshold = coupon['threshold']
    tier_match = 1 if avg_order >= threshold*1.5 else (0.8 if avg_order >= threshold else 0.3)
    return 0.4*category_match + 0.6*tier_match

1.3 时效性特征

包含动态有效期计算、使用高峰时段预测、节假日效应等时间维度特征。例如实现动态有效期：

from datetime import datetime, timedelta
def generate_dynamic_expiry(issue_time, base_days=7):
    # 工作日延长策略
    expiry_date = issue_time + timedelta(days=base_days)
    if expiry_date.weekday() >= 5:  # 避免周末过期
        expiry_date += timedelta(days=2 if expiry_date.weekday()==5 else 1)
    return expiry_date

1.4 组合特征工程

通过特征交叉生成高阶特征，如：

• 面额/门槛比（value/threshold）
• 品类渗透率（该品类优惠券使用率）
• 用户生命周期阶段匹配度

二、Python实现技术栈

2.1 特征存储结构

推荐使用Pandas DataFrame存储结构化特征：

import pandas as pd
coupon_features = pd.DataFrame({
    'coupon_id': ['C001', 'C002'],
    'face_value': [50, 30],
    'threshold': [200, 100],
    'category': ['clothing', 'food'],
    'expiry_days': [14, 7],
    'issue_channel': ['app', 'wechat']
})

2.2 特征计算优化

使用NumPy向量化计算提升性能：

import numpy as np
# 计算面额门槛比
coupon_features['value_ratio'] = np.divide(
    coupon_features['face_value'], 
    coupon_features['threshold'],
    out=np.zeros_like(coupon_features['face_value'], dtype=float),
    where=coupon_features['threshold']!=0
)

2.3 特征监控体系

构建特征质量监控看板：

def monitor_feature_quality(df):
    metrics = {
        'missing_rate': df.isnull().mean(),
        'value_distribution': df.describe(),
        'category_balance': df['category'].value_counts(normalize=True)
    }
    return pd.DataFrame(metrics).T

三、高级特征构造方法

3.1 基于序列的特征

构建用户优惠券使用序列特征：

def extract_sequence_features(user_history):
    features = {}
    if len(user_history) > 0:
        # 最近使用间隔
        last_use = user_history.iloc[-1]['use_time']
        features['days_since_last_use'] = (datetime.now() - last_use).days
        # 使用频率
        features['use_frequency'] = len(user_history) / ((user_history['use_time'].max() - user_history['use_time'].min()).days + 1)
    return features

3.2 图特征构造

构建用户-商品-优惠券关系图特征：

import networkx as nx
def build_coupon_graph(user_items, item_coupons):
    G = nx.Graph()
    # 添加用户-商品边
    for user, items in user_items.items():
        for item in items:
            G.add_edge(f'user_{user}', f'item_{item}', weight=1)
    # 添加商品-优惠券边
    for item, coupons in item_coupons.items():
        for coupon in coupons:
            G.add_edge(f'item_{item}', f'coupon_{coupon}', weight=0.8)
    return G

3.3 实时特征计算

使用Redis实现实时特征更新：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
def update_realtime_feature(user_id, coupon_id, action):
    # 更新用户优惠券互动计数
    key = f"user:{user_id}:coupon:{coupon_id}:{action}"
    r.incr(key)
    r.expire(key, 86400)  # 24小时过期

四、特征应用实践

4.1 推荐系统集成

将特征接入推荐模型：

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def prepare_recommendation_features(user, coupon):
    features = {
        'user_avg_order': user['avg_order'],
        'coupon_value': coupon['face_value'],
        'category_match': 1 if user['pref_category'] == coupon['category'] else 0,
        'days_to_expiry': (coupon['expiry_date'] - datetime.now()).days
    }
    return features
# 特征向量化
vec = DictVectorizer(sparse=False)
sample_features = [prepare_recommendation_features(u, c) for u, c in zip(users, coupons)]
X = vec.fit_transform(sample_features)

4.2 异常检测应用

构建优惠券滥用检测特征：

def detect_abuse_features(user_history):
    features = {}
    if len(user_history) >= 3:
        # 短时间密集使用检测
        use_times = sorted([h['use_time'] for h in user_history])
        intervals = [ (use_times[i+1]-use_times[i]).total_seconds()/3600 for i in range(len(use_times)-1) ]
        features['avg_use_interval'] = sum(intervals)/len(intervals)
        features['min_use_interval'] = min(intervals)
    return features

五、性能优化策略

5.1 特征计算并行化

使用Dask进行分布式特征计算：

import dask.dataframe as dd
# 创建延迟计算的Dask DataFrame
ddf = dd.from_pandas(coupon_features, npartitions=4)
# 并行计算特征
result = ddf.map_partitions(
    lambda df: df.assign(value_ratio=df['face_value']/df['threshold'])
).compute()

5.2 特征存储优化

采用Parquet格式存储特征数据：

import pyarrow.parquet as pq
import pyarrow as pa
# 转换为Arrow Table
table = pa.Table.from_pandas(coupon_features)
# 写入Parquet文件
pq.write_table(table, 'coupon_features.parquet', compression='SNAPPY')

六、最佳实践建议

1. 特征版本控制：建立特征版本管理系统，记录每次特征变更
2. AB测试框架：集成特征AB测试，评估新特征效果
3. 监控告警：设置特征质量阈值，异常时自动告警
4. 文档规范：维护完整的特征字典文档，包含计算逻辑和业务含义

通过系统化的特征构造方法，结合Python强大的数据处理能力，可以构建出高效、精准的优惠券特征体系，为智能营销提供坚实的数据基础。实际开发中，建议采用特征商店（Feature Store）架构，实现特征的统一管理和复用。