[发明专利]一种房产用户筛分方法

说明书

技术领域

本发明涉及房产电子商务领域，特别是一种房产用户筛分方法。

背景技术

传统的业务营销方式通常有两种，一种是通过市场调研得到业务需求， 开发反向一群或者所有用户进行业务推广；第二种是通过研究历史数据，得 出潜在的业务需求和目标用户群，针对一群用户进行业务推广。方式一是面 向业务的营销，市场点烟不可能对数以亿计的用户做调研，结果具有一定的 片面性，据此开发的业务很节能出现偏差，也让企业承担了高昂的营销成本； 方式二是面向用户的营销，但是传统的运营数据是离散的单元，目标用户群 的检索非常困难，即使找到目标用户群也是一个比较宽泛的群体，不可能做 到面向单个用户的营销。

长期的客户服务经验告诉我们，在客户最需要你的时候立即出现，让客 户在惊喜中感受服务滥价，而在客户不需要的时候，从不去打扰，这才是服 务的最高境界。传统的营销方式因为没有技术手段做到真正的面向客户的营 销，所以总不能取得圆满的效果且易造成用户投诉等问题。

发明内容

本发明的发明目的是：针对上述技术问题，提供一种房产用户筛分方法， 能对不同的目标用户的不同活动行为进行赋值并做总统计，在与预设的标准 值进行比较，能够快速、准确的筛分分类出不同需求级别的购房者，有针对 性的对不同需求级别的购房者进行合适的营销策略，从而能提高房产的销售 成交率，且能够掌控用户何时需要推销营销方案，做到适时推荐，提高用户 的好评率，从而能够提高老客户回头购房率。

本发明技术方案为：

一种房产用户筛分方法，包括数据筛分，具体步骤如下：

(1)收集满足设定筛分的目标用户的各个活动行为，将用户的各种活动 行为分别赋值；

(2)按照步骤(1)的赋值，将每一位目标用户各个活动行为的次数乘 以各个活动行为的赋值，再以数天为期，将所有目标用户的活动行为进行相 加统计总和值，再录入筛分数据库作为标准值；

(3)随机选取一位目标用户，对其的各个活动行为的次数乘以步骤(1) 中预设的各个活动行为的赋值，即可得到目标用户的活动行为总和值；

当该目标用户的行为总和值≤标准值的40％时，将该目标用户筛分定义为 低需求购房用户；

当标准值的80％≥该目标用户的行为总和值＞标准值的40％时，将该目标 用户筛分定义为中需求购房用户；

当该目标用户的行为总和值＞标准值的80％时，将该目标用户筛分定义为 高需求购房用户；

(4)针对步骤(3)中筛分出的不同目标用户，设计相对应的营销策略。

本发明方案的技术基本原理是：通过对所有目标用户的不同活动行为进 行不同的赋值，并统计总和，作为标准值；然后将随机选取的目标用户的不 同活动行为进行统计求和，再与标准值的一定百分比进行比较，当达到预设 的标准值的一定百分比时，目标用户将自动被筛分为不同级别的购房用户。 这样的设计方案与现有技术相比较，能通过预设的筛分方法，对不同的目标 用户的不同活动行为进行赋值总统计，在与预设的标准值进行比较，能够快 速、准确的筛分分类出不同需求级别的购房者，有针对性的对不同需求级别 的购房者进行合适的营销策略，从而能提高房产的销售成交率。

本发明中，作为进一步限定，所述各个活动行为的赋值相同或不相同。

本发明中，作为进一步限定，所述满足设定筛分的所有目标用户行为包 括用户交互行为和会员注册行为。

本发明中，所述交互活动行为包括网络活动行为；所述网络活动行为包 括可视化活动行为、产品信息预定活动行为、浏览网页时间活动行为和语音 服务活动行为。

本发明中，作为进一步，所述产品信息预定活动行为包括产品收藏活动 行为、团购登记活动行为和登记看房活动行为。

本发明中，作为进一步，所述语音服务活动行为包括语音电话互动活动 行为、在线客服互动活动行为和电话互动活动行为。

在本发明中，对低需求购房者进行房产营销，若营销成功，则结束房产 营销，若营销不成功，则将低需求购房者的信息返回步骤(2)中的筛分数据 库中，继续对该用户活动行为进行跟踪统计，调整营销策略，直至营销成功。