潜在客户评分方法、装置和系统制造方法及图纸

一种潜在客户评分方法、装置和系统，方法包括：获取用户当前交易数据，并对所述当前交易数据进行标准化处理以获取标准化数据；获取用户画像标签库，并根据所述标准化数据获取相应的用户画像全标签；根据所述标准化数据和所述用户画像全标签训练神经网络分类器，以在输入用户数据时能够通过分类器获取潜在客户的评分，从而通过用户当前交易数据和用户画像全标签训练神经网络分类器，进而准确分析用户的真实需求，做到真正的精准营销，获得用户的积极回应。

Potential customer scoring method, device and system

A potential customer scoring method, apparatus and system comprising: acquiring user's current transaction data and standardizing the current transaction data to obtain standardized data; acquiring a user portrait tag library and acquiring the corresponding user portrait full tag according to the standardized data; and acquiring the corresponding user portrait full tag according to the standardization data; Data and the user portrait full label training neural network classifier, in order to input user data can be obtained through the classifier potential customer rating, thus through the user's current transaction data and user portrait full label training neural network classifier, and then accurately analyze the real needs of users, to achieve real precision. Marketing, get the user's positive response.

【技术实现步骤摘要】
潜在客户评分方法、装置和系统
本专利技术涉及评价方法
，具体涉及一种潜在客户评分方法、一种非临时性可读存储介质、一种潜在客户评分系统以及一种潜在客户评分装置。
技术介绍
互联网技术的迅猛发展，给大数据带来的影响不仅是数据量的几何级增长，还有从量变到质变的颠覆性变革。这使得消费者的个性化需求日益凸显，从而促使营销领域发生了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的思维转变。可以说，基于大数据的精准营销对企业的营销战略带来了挑战也赋予了新的可能。随着大数据技术的快速发展，企业已经开始运用大数据来进行业务分析、预测和决策。日益激烈的市场竞争，促使企业家们重新思考如何降低企业成本，快速分析客户个性化需求，并高效获客。精准营销的概念是在2005年底由营销专家菲利普·科特勒提出的，他认为企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要制定更注重结果和行动的营销传播计划，还要越来越注重对直接销售沟通的投资。简单来说，就是在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。移动互联网出现后，移动设备里的很多传感器收集了大量的用户数据。相关技术中，通常针对每一类数据实体，根据可落地的数据维度进行分解，刻画它的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。然后根据用户画像对用户进行营销。但是，相关技术存在的问题是，由于客户行为数据的缺失、可持续性差、应用效果反馈不及时等原因，会造成用户画像的模糊，不能准确分析用户的真实需求，从而无法做到真正的精准营销，难以获得用户的积极回应。
技术实现思路
本申请提供一种潜在客户评分方法，能够准确分析用户的真实需求，以进行精准营销。根据本专利技术目的，第一方面实施例提出的一种潜在客户评分方法，包括：获取用户当前交易数据，并对所述当前交易数据进行标准化处理以获取标准化数据；获取用户画像标签库，并根据所述标准化数据获取相应的用户画像全标签；根据所述标准化数据和所述用户画像全标签训练神经网络分类器，以在输入用户数据时能够通过分类器的输出结果获取潜在客户的评分。进一步地，所述标准化数据和所述用户画像全标签训练神经网络分类器包括：对用户画像全标签进行归一化处理；将归一化后的全标签数据输入神经网络分类器的输入层，并根据输入层与隐含层的连接权重产生隐含层的输入数据；利用激活函数将隐含层的输入数据进行转换，以获得隐含层的输出数据；将隐含层的输出数据输入神经网络分类器的输出层，并根据隐含层与输出层的连接权重，产生输出层的输入数据，将输出层的输入数据求和得到输出层的输出数据。进一步地，所述用户画像标签库通过用户移动终端的传感器采集用户行为数据以建立用户画像标签库。进一步地，所述的潜在客户评分方法还包括：获取用户新交易数据；根据用户新交易数据对用户当前交易数据进行更新优化。根据本专利技术目的，第二方面实施例提出的一种计算机可读存储介质，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现所述的潜在客户评分方法。根据本专利技术目的，第三方面实施例提出的一种潜在客户评分系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现所述的潜在客户评价方法。根据本专利技术目的，第四方面实施例提出的一种潜在客户评分装置，包括：第一获取模块，用于获取用户交易数据，并对所述交易数据进行标准化处理以获取标准化数据；第二获取模块，用于获取用户画像标签库，并根据所述标准化数据获取相应的用户画像全标签；结果模块，用于根据所述标准化数据和所述用户画像全标签训练神经网络分类器，以在输入用户数据时能够通过分类器的输出结果获取潜在客户的评分。进一步地，所述结果模块还用于：对用户画像全标签进行归一化处理；对用户画像全标签进行归一化处理；将归一化后的全标签数据输入神经网络分类器的输入层，并根据输入层与隐含层的连接权重产生隐含层的输入数据；利用激活函数将隐含层的输入数据进行转换，以获得隐含层的输出数据；将隐含层的输出数据输入神经网络分类器的输出层，并根据隐含层与输出层的连接权重，产生输出层的输入数据，将输出层的输入数据求和得到输出层的输出数据。进一步地，所述用户画像标签库通过用户移动终端的传感器采集用户行为数据以建立用户画像标签库。进一步地，所述的潜在客户评分装置还包括：第三获取模块，用于获取用户新交易数据；根据用户新交易数据对用户当前交易数据进行更新优化。依据上述实施例的潜在客户评分方法，通过获取用户交易数据并对交易数据进行标准化处理以获取标准化数据，然后获取用户画像标签库，并根据标准化数据获取相应的用户画像全标签，再根据标准化数据和用户画像全标签训练神经网络分类器，以在输入用户数据时能够通过分类器获取潜在客户的评分。由此，本专利技术实施例的潜在客户评分方法能够通过用户当前交易数据和用户画像全标签训练神经网络分类器，进而能够准确分析用户的真实需求，从而做到真正的精准营销，获得用户的积极回应。附图说明图1为根据本专利技术实施例的潜在客户评分方法的流程图；图2为根据本专利技术一个具体实施例的用户当前交易数据；图3为根据本专利技术一个具体实施例的用户当前交易数据的标准化数据；图4为根据本专利技术一个实施例的神经网络分类器的结构示意图；图5为根据本专利技术实施例的潜在客户评分装置的方框示意图。具体实施方式下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。下面参考附图来描述本专利技术实施例的潜在客户评分方法和潜在客户评分装置。图1为根据本专利技术实施例的潜在客户评分方法的流程图。如图1所示，本专利技术实施例的潜在客户评分方法包括以下步骤：S1：获取当前用户交易数据，并对当前交易数据进行标准化处理，以获取标准化数据。需要说明的是，企业在日积月累的销售过程中，积累了大量客户真实的交易数据，如图2所示，这些数据即当前用户交易数据，可作为分类器训练的正样本，以在后对分类器进行训练。根据本专利技术的一个具体实例，当前用户交易数据可以文本文档的格式进行输入。其中，对当前用户交易数据进行标准化处理可为将当前用户交易数据转换成json格式，具体地，可将图2的当前用户交易数据转换成如图3所示的标准化数据，以便于当前用户交易数据的读取。S2：获取用户画像标签库，并根据标准化数据获取相应的用户画像全标签。需要说明的是，用户画像标签库可通过输入用户ID，获取返回的用户画像全标签。在本专利技术实施例中，用户ID为用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种潜在客户评分方法，其特征在于，包括：获取用户当前交易数据，并对所述当前交易数据进行标准化处理以获取标准化数据；获取用户画像标签库，并根据所述标准化数据获取相应的用户画像全标签；根据所述标准化数据和所述用户画像全标签训练神经网络分类器，以在输入用户数据时能够通过分类器的输出结果获取潜在客户的评分。

【技术特征摘要】
1.一种潜在客户评分方法，其特征在于，包括：获取用户当前交易数据，并对所述当前交易数据进行标准化处理以获取标准化数据；获取用户画像标签库，并根据所述标准化数据获取相应的用户画像全标签；根据所述标准化数据和所述用户画像全标签训练神经网络分类器，以在输入用户数据时能够通过分类器的输出结果获取潜在客户的评分。2.如权利要求1所述的潜在客户评分方法，其特征在于，根据所述标准化数据和所述用户画像全标签训练神经网络分类器包括：对用户画像全标签进行归一化处理；将归一化后的全标签数据输入神经网络分类器的输入层，并根据输入层与隐含层的连接权重产生隐含层的输入数据；利用激活函数将隐含层的输入数据进行转换，以获得隐含层的输出数据；将隐含层的输出数据输入神经网络分类器的输出层，并根据隐含层与输出层的连接权重，产生输出层的输入数据，将输出层的输入数据求和得到输出层的输出数据。3.如权利要求1所述的潜在客户评分方法，其特征在于，所述用户画像标签库通过用户移动终端的传感器采集用户行为数据以建立用户画像标签库。4.如权利要求1所述的潜在客户评分方法，其特征在于，还包括：获取用户新交易数据；根据用户新交易数据对用户当前交易数据进行更新优化。5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-4中任一项所述的潜在客户评分方法。6.一种潜在客户评分系统，其特征在于，包括：存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：余承乐，洪晶，陈宇，
申请(专利权)人：深圳市和讯华谷信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44