[发明专利]潜在客户信息动态分配方法

说明书

本发明公开了一种潜在客户信息动态分配方法，包括以下步骤：确定任务要求；获得原始数据；完成第一个周期的任务；记录完成情况；估计建档率：将已经验证过的信息投入量其中的信息产出量作为先验信息，在置信水平下进行二项分布的区间估计，并使用置信区间的下界作为建档率的估计；计算计划完成量；计算投入量；每个周期循环，直至结束，完成潜在客户信息动态分配。本发明以估计产出量与投入量之比(即建档率)为核心，利用统计学中置信区间的方法，以已经验证过的信息数作为先验信息，不断更新对于建档率的置信区间估计，在设定好任务及参数后可完全自动化，无需人工额外调整，提高了数据利用效率，降低了不确定产出的影响。

技术领域

本发明涉及一种潜在客户信息处理方法，尤其涉及一种潜在客户信息动态分配方法。

背景技术

当前，我们处在一个大数据高速发展的时代，越来越多的企业开始重视数据资产的积累、应用和变现，尝试利用大数据进行精准营销。各个品牌经销商都可以通过Web网站、手机APP、相关产品论坛等数据源获取到近期关注自身品牌或竞争品牌的潜在消费者线索，主要包含消费者咨询价格主动留下的电话号码、QQ号/微信、电子邮箱等信息。这类潜在顾客信息的一个特点是其不确定性，即在进一步确认之前，无法断定某一条信息所对应的消费者是否有真实的购买需求。一些数据供应商能够提供这类服务，即通过多种渠道获取潜在的顾客信息，并雇佣外呼人员联系消费者，确认其是否有实际的购买意愿，最终将有效的营销线索建档整合，作为产品提供给对应行业的经销商。

以汽车销售行业为例，数据供应商与一家汽车经销商签订协议，承诺在一个月内向经销商提供共计600条真实有效的销售线索，以天为单位提供，平均每天20条左右。每天数据供应商需要投入一定数目的原始信息进行确认，将确认有效的信息建档提供给经销商。这个过程的产出对于投入是不确定的，投入1000条原始信息，最终既可能只有100条线索有效，也可能有900条有效。如果仅为了满足需求而在短时间内增加大量外呼人员，则会导致成本上升。理想的状态是能够提前规划每天的投入量，并使其尽量稳定，同时满足经销商需求。此外不同的经销商会有特殊的要求，如尽量均匀提供或者尽量提前完成，这要求数据供应商能够把握产出量与投入量的关系。

上述传统方法的缺点是：根据经验主观估计的建档率与实际需要之间存在一定偏差，且根据固定的概率计算出下一个周期投入量的准确性和灵活性不足，不能及时根据反馈做出调整，投入过多会增加成本，过少则难以完成任务。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于置信区间、反馈调节原理的潜在客户信息动态分配方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

一种潜在客户信息动态分配方法，包括以下步骤：

步骤1：确定任务要求：假定在t个周期内提供V条有效顾客信息；

步骤2：获得原始数据：每条原始顾客信息对应一名可能具有购买意向的潜在顾客；

步骤3：完成第一个周期的任务：在任务的第一个周期开始前，首先根据经验确定一个对于建档率的先验估计P₀，按照理想的平均投入量算出第一周期的目标完成量v₁＝V/t，并由此计算出第一个周期的信息投入量n₁＝P₀/v₁；检验后得到投入的n₁中的实际有效顾客信息数量即信息产出量，记为

步骤4：记录完成情况：记录当前的总共信息投入量N＝Σn以及其中的实际有效顾客信息数量即总共信息产出量N_S＝∑n_S，N_S也代表成功建档的次数；