[发明专利]大数据客户价值评价的方法及装置在审
申请号: | 201611202417.1 | 申请日: | 2016-12-23 |
公开(公告)号: | CN106779856A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 江颖;黄仕玲;吴国斌;张馨;钟山 | 申请(专利权)人: | 广州帷策智能科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
代理公司: | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙)11411 | 代理人: | 张清彦 |
地址: | 510000 广东省广州市天*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据 客户 价值 评价 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及大数据客户评价领域,特别涉及一种大数据客户价值评价的方法及装置。
背景技术
当前应用较为广泛的用户画像服务仅关注于目标网页的流量来源、目标用户在页面上的交互操作以及已有用户在注册相关账户时所填写的个人基本信息等,数据源的类别少,导致了可分析的维度也少;而且数据类别会随着客户的公司类型变化而变化,如电商类公司除了用户基本信息和浏览动作外还收集了用户浏览的商品类型和购买历史等信息,但分析结果只能说明用户在部分场景下的购物偏好,无法表明用户的消费水平等,即画像结果在实际应用中的实用性有限。此外,服务所依据的数据本身来源于产品用户的无监管输入,无法保证数据的准确度,使得画像分析结果的可信程度较低。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,针对现有技术的上述可分析的维度较少、无法保证数据的准确度、画像分析结果的可信程度较低的缺陷,提供一种可分析的维度较多、能保证数据的准确度、画像分析结果的可信程度较高的大数据客户价值评价的方法及装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:构造一种大数据客户价值评价的方法,包括如下步骤:
A)客户在浏览器界面上根据已有的目标人群ID数据选择对应的ID类型;所述ID类型为手机号码或移动设备电子串号;
B)所述客户按照规定的格式将所述目标人群ID数据上传到后台服务器;
C)所述客户结合自身需求从提供的维度中勾选需要进行分析的维度;提供的所述维度包括年龄维度、性别维度、星座维度、籍贯维度、品牌维度、职业维度、区域维度、消费水平维度、流量维度、终端品牌维度、终端型号维度、上班区域维度、居住区域维度和上网偏好维度;
D)所述客户输入将要生成的分析结果报告的命名信息;
E)所述客户确认数据源、所选择的维度和命名信息无误后向所述后台服务器提交画像分析任务;
F)所述后台服务器按照设定的时间周期对所述目标人群ID数据进行数据提取和分析;
G)分析完成后,所述客户登录到网页,并直接在浏览器页面上查看并下载word格式的分析结果报告到本地文件中。
在本发明所述的大数据客户价值评价的方法中,所述步骤F)进一步包括:
F1)后台服务器从操作界面上传的数据中获取客户选定的目标人群ID字段信息;
F2)所述后台服务器接收所述客户上传的目标人群ID数据,并通过预设的接口向第三方数据中心后台提交所述目标人群ID数据,请求目标用户数据;
F3)等待提取数据完成后,从第三方提供的专用文件服务器上拉取与上传的目标人群ID数据对应的目标用户数据;
F4)按照所述客户选择的维度,使用所述目标用户数据进行维度统计分析,得到目标用户的特征信息;
F5)利用预设的转换逻辑,从分析结果中生成word格式的分析结果报告。
在本发明所述的大数据客户价值评价的方法中,所述浏览器界面为PC浏览器界面或移动浏览器界面。
在本发明所述的大数据客户价值评价的方法中,所述预设的转换逻辑为从结果数据到自然语言的转换逻辑。
本发明还涉及一种实现上述大数据客户价值评价的方法的装置,包括:
ID类型选择单元:用于使客户在浏览器界面上根据已有的目标人群ID数据选择对应的ID类型;所述ID类型为手机号码或移动设备电子串号;
数据上传单元:用于使所述客户按照规定的格式将所述目标人群ID数据上传到后台服务器;
维度选择单元:用于使所述客户结合自身需求从提供的维度中勾选需要进行分析的维度;提供的所述维度包括年龄维度、性别维度、星座维度、籍贯维度、品牌维度、职业维度、区域维度、消费水平维度、流量维度、终端品牌维度、终端型号维度、上班区域维度、居住区域维度和上网偏好维度;
命名信息输入单元:用于使所述客户输入将要生成的分析结果报告的命名信息;
任务提交单元:用于使所述客户确认数据源、所选择的维度和命名信息无误后向所述后台服务器提交画像分析任务;
数据提取分析单元:用于使所述后台服务器按照设定的时间周期对所述目标人群ID数据进行数据提取和分析;
查看下载单元:用于分析完成后,所述客户登录到网页,并直接在浏览器页面上查看并下载word格式的分析结果报告到本地文件中。
在本发明所述的装置中,所述数据提取分析单元进一步包括:
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