[发明专利]基于大数据定位意向购车用户的方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于大数据定位意向购车用户的方法、设备及存储介质，该方法包括：获取已购车用户的相关数据和未购车用户的相关数据；将所述未购车用户和所述已购车用户的相关数据进行匹配；若匹配成功，则认定匹配成功的所述未购车用户为意向购车用户，将该意向购车用户作为推销对象，可避免向所有人推销该种产品，可提高营销的精准性，达到了节省资源的目的；广告精确的推送提高了广告的针对性，避免了粗放式、撒网式广告推送对用户的骚扰。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，特别涉及一种基于大数据定位意向购车用户的方法、设备及存储介质。

背景技术

现有技术中利用大数据向用户推荐商品传统的方法是根据用户的偏好信息或购买信息找到相似的物品，推荐给用户，而汽车与一般零售商品不同，普通用户在短时间内不会频繁购买汽车；因此现有的利用大数据向用户推广汽车的方法存在向已购车用户频繁推送该类汽车可能造成用户的反感，同时也增加了无效的营销成本等问题。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种基于大数据定位意向购车用户的方法，旨在解决现有的利用大数据向用户推广汽车的方法存在向已购车用户频繁推送该类汽车可能造成用户的反感，同时也增加了无效的营销成本等问题。

为实现上述目的，本发明提出一种基于大数据定位意向购车用户的方法，该基于大数据定位意向购车用户的方法包括以下步骤：

获取已购车用户的相关数据和未购车用户的相关数据；

将所述未购车用户和所述已购车用户的相关数据进行匹配；

若匹配成功，则认定匹配成功的所述未购车用户为意向购车用户。

优选地，所述已购车用户的相关数据包括已购车用户的身份数据、学历数据、工作数据、消费数据、工资数据、家庭情况数据和出行数据中的至少一种。

优选地，所述将所述未购车用户和所述已购车用户的相关数据进行匹配的步骤，包括：

根据所述已购车用户的相关数据，提取已购车用户的用户特征数据；

根据所述未购车用户的相关数据，提取未购车用户的用户特征数据；

将所述未购车用户和所述已购车用户的用户特征数据进行匹配。

优选地，所述将所述未购车用户和所述已购车用户的用户特征数据进行匹配的步骤，包括：

根据所述已购车用户的用户特征数据，将所述已购车用户进行用户分类；

获取各类用户在所述已购车用户中的占比；

根据所述各类用户的占比，确定所述各类用户对应的购车意向度；

将所述未购车用户的用户特征数据，与所述各类用户进行匹配，以确定所述未购车用户是否属于所述各类用户。

优选地，所述根据所述已购车用户的用户特征数据，将所述已购车用户进行用户分类的步骤包括：将所述已购车用户的用户特征数据采用聚类分析法，将所述已购车用户进行用户分类；和/或，

所述将所述未购车用户的用户特征数据，与所述各类用户进行匹配，以确定所述未购车用户是否属于所述各类用户的步骤包括：将所述未购车用户的用户特征数据采用聚类分析法，与所述各类用户进行匹配，以确定所述未购车用户是否属于所述各类用户。

优选地，所述若匹配成功，则认定匹配成功的所述未购车用户为意向购车用户的步骤，包括：

若所述未购车用户所属的类型为购车意向度高的所述已购车用户类型，则将所述未购车用户判定为意向购车用户。

优选地，所述若匹配成功，则认定匹配成功的所述未购车用户为意向购车用户之后，所述基于大数据定位意向购车用户的方法还包括：