线索数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种线索数据处理方法及装置，其中方法包括：获取组件收集的线索数据，线索数据中包括：用户信息以及用户需求信息；根据用户信息查询画像模型库，获取与用户信息匹配的画像模型；画像模型中包括：用户信息以及用户的倾向信息；根据用户需求信息以及匹配的画像模型，确定线索数据的潜在价值等级；根据潜在价值等级对线索数据进行标注，从而使得商户可以优先选择潜在价值等级高的线索数据进行处理，即选择具有强烈的消费意愿的线索数据进行处理，从而提高了线索数据的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
线索数据处理方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种线索数据处理方法及装置。
技术介绍
目前的组件，用于收集用户信息和用户需求，形成线索数据，以短信、邮件或者二者结合的方式将线索数据推送给组件对应的商户，由商户和用户之间直接进行沟通。然而上述方案中，基于线索数据，商户难以区分线索数据是用户随手所填还是具有强烈的消费意愿，从而难以有效的对具有强烈消费意愿的线索数据进行处理，降低了线索数据的处理效率。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种线索数据处理方法，用于解决现有技术中线索数据处理效率差的问题。本专利技术的第二个目的在于提出一种线索数据处理装置。本专利技术的第三个目的在于提出另一种线索数据处理装置。本专利技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。本专利技术的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种线索数据处理方法，包括：获取组件收集的线索数据，所述线索数据中包括：用户信息以及用户需求信息；根据所述用户信息查询画像模型库，获取与所述用户信息匹配的画像模型；所述画像模型中包括：用户信息以及用户的倾向信息；根据所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型，确定所述线索数据的潜在价值等级；根据所述潜在价值等级对所述线索数据进行标注。进一步的，所述根据所述用户信息查询画像模型库，获取与所述用户信息匹配的画像模型之前，还包括：针对每个用户，获取所述用户在预设时间段内对预设软件的使用记录；对所述使用记录中的每条记录进行语义意图分析，获取用户的用户信息以及倾向信息；根据用户的用户信息以及倾向信息，生成用户对应的画像模型；根据各个用户对应的画像模型，生成画像模型库。进一步的，所述根据所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型，确定所述线索数据的潜在价值等级，包括：将所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型中的倾向信息进行比对，获取所述用户需求信息与所述倾向信息之间的匹配度；根据所述匹配度，确定所述线索数据的潜在价值等级。进一步的，所述倾向信息中至少包括：消费水平、消费意向、购买意愿的强烈程度；所述用户需求信息与所述倾向信息之间的匹配度包括：所述用户需求信息与所述消费水平之间的匹配度、所述用户需求信息与所述消费意向之间的匹配度、所述用户需求信息与所述强烈程度之间的匹配度；对应的，所述根据所述匹配度，确定所述线索数据的潜在价值等级，包括：对所述用户需求信息与所述消费水平之间的匹配度、所述用户需求信息与所述消费意向之间的匹配度、所述用户需求信息与所述强烈程度之间的匹配度进行加权求和，获取加权求和结果；根据加权求和结果，确定所述线索数据的潜在价值等级。进一步的，所述根据所述潜在价值等级对所述线索数据进行标注之后，还包括：获取所述组件对应的推送模式；所述推送模式包括：实时推送模式和周期推送模式；在所述推送模式为实时推送模式时，将经过标注的线索数据推送给所述组件对应的商户；在所述推送模式为周期推送模式时，若到达推送时间，则获取一个周期内的经过标注的线索数据，按照对应的潜在价值等级对经过标注的线索数据进行分组，将分组结果推送给所述组件对应的商户。本专利技术实施例的线索数据处理方法，通过获取组件收集的线索数据，线索数据中包括：用户信息以及用户需求信息；根据用户信息查询画像模型库，获取与用户信息匹配的画像模型；画像模型中包括：用户信息以及用户的倾向信息；根据用户需求信息以及匹配的画像模型，确定线索数据的潜在价值等级；根据潜在价值等级对线索数据进行标注，从而使得商户可以优先选择潜在价值等级高的线索数据进行处理，即选择具有强烈的消费意愿的线索数据进行处理，从而提高了线索数据的处理效率。为达上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种线索数据处理装置，包括：获取模块，用于获取组件收集的线索数据，所述线索数据中包括：用户信息以及用户需求信息；查询模块，用于根据所述用户信息查询画像模型库，获取与所述用户信息匹配的画像模型；所述画像模型中包括：用户信息以及用户的倾向信息；确定模块，用于根据所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型，确定所述线索数据的潜在价值等级；标注模块，用于根据所述潜在价值等级对所述线索数据进行标注。进一步的，所述的装置还包括：语义分析模块和生成模块；所述获取模块，还用于针对每个用户，获取所述用户在预设时间段内对预设软件的使用记录；所述语义分析模块，用于对所述使用记录中的每条记录进行语义意图分析，获取用户的用户信息以及倾向信息；所述生成模块，用于根据用户的用户信息以及倾向信息，生成用户对应的画像模型；所述生成模块，还用于根据各个用户对应的画像模型，生成画像模型库。进一步的，所述确定模块具体用于，将所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型中的倾向信息进行比对，获取所述用户需求信息与所述倾向信息之间的匹配度；根据所述匹配度，确定所述线索数据的潜在价值等级。进一步的，所述倾向信息中至少包括：消费水平、消费意向、购买意愿的强烈程度；所述用户需求信息与所述倾向信息之间的匹配度包括：所述用户需求信息与所述消费水平之间的匹配度、所述用户需求信息与所述消费意向之间的匹配度、所述用户需求信息与所述强烈程度之间的匹配度；所述确定模块，具体用于，对所述用户需求信息与所述消费水平之间的匹配度、所述用户需求信息与所述消费意向之间的匹配度、所述用户需求信息与所述强烈程度之间的匹配度进行加权求和，获取加权求和结果；根据加权求和结果，确定所述线索数据的潜在价值等级。进一步的，所述的装置还包括：推送模块；所述获取模块，还用于获取所述组件对应的推送模式；所述推送模式包括：实时推送模式和周期推送模式；所述推送模块，用于在所述推送模式为实时推送模式时，将经过标注的线索数据推送给所述组件对应的商户；在所述推送模式为周期推送模式时，若到达推送时间，则获取一个周期内的经过标注的线索数据，按照对应的潜在价值等级对经过标注的线索数据进行分组，将分组结果推送给所述组件对应的商户。本专利技术实施例的线索数据处理装置，通过获取组件收集的线索数据，线索数据中包括：用户信息以及用户需求信息；根据用户信息查询画像模型库，获取与用户信息匹配的画像模型；画像模型中包括：用户信息以及用户的倾向信息；根据用户需求信息以及匹配的画像模型，确定线索数据的潜在价值等级；根据潜在价值等级对线索数据进行标注，从而使得商户可以优先选择潜在价值等级高的线索数据进行处理，即选择具有强烈的消费意愿的线索数据进行处理，从而提高了线索数据的处理效率。为达上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了另一种线索数据处理装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种线索数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取组件收集的线索数据，所述线索数据中包括：用户信息以及用户需求信息；/n根据所述用户信息查询画像模型库，获取与所述用户信息匹配的画像模型；所述画像模型中包括：用户信息以及用户的倾向信息；/n根据所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型，确定所述线索数据的潜在价值等级；/n根据所述潜在价值等级对所述线索数据进行标注。/n

【技术特征摘要】
1.一种线索数据处理方法，其特征在于，包括：
获取组件收集的线索数据，所述线索数据中包括：用户信息以及用户需求信息；
根据所述用户信息查询画像模型库，获取与所述用户信息匹配的画像模型；所述画像模型中包括：用户信息以及用户的倾向信息；
根据所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型，确定所述线索数据的潜在价值等级；
根据所述潜在价值等级对所述线索数据进行标注。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户信息查询画像模型库，获取与所述用户信息匹配的画像模型之前，还包括：
针对每个用户，获取所述用户在预设时间段内对预设软件的使用记录；
对所述使用记录中的每条记录进行语义意图分析，获取用户的用户信息以及倾向信息；
根据用户的用户信息以及倾向信息，生成用户对应的画像模型；
根据各个用户对应的画像模型，生成画像模型库。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型，确定所述线索数据的潜在价值等级，包括：
将所述用户需求信息以及所述匹配的画像模型中的倾向信息进行比对，获取所述用户需求信息与所述倾向信息之间的匹配度；
根据所述匹配度，确定所述线索数据的潜在价值等级。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述倾向信息中至少包括：消费水平、消费意向、购买意愿的强烈程度；
所述用户需求信息与所述倾向信息之间的匹配度包括：所述用户需求信息与所述消费水平之间的匹配度、所述用户需求信息与所述消费意向之间的匹配度、所述用户需求信息与所述强烈程度之间的匹配度；
对应的，所述根据所述匹配度，确定所述线索数据的潜在价值等级，包括：
对所述用户需求信息与所述消费水平之间的匹配度、所述用户需求信息与所述消费意向之间的匹配度、所述用户需求信息与所述强烈程度之间的匹配度进行加权求和，获取加权求和结果；
根据加权求和结果，确定所述线索数据的潜在价值等级。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述潜在价值等级对所述线索数据进行标注之后，还包括：
获取所述组件对应的推送模式；所述推送模式包括：实时推送模式和周期推送模式；
在所述推送模式为实时推送模式时，将经过标注的线索数据推送给所述组件对应的商户；
在所述推送模式为周期推送模式时，若到达推送时间，则获取一个周期内的经过标注的线索数据，按照对应的潜在价值等级对经过标注的线索数据进行分组，将分组结果推送给所述组件对应的商户。


6.一种线索数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取组件收集的线索数据，所述线索数据中包括：用户信息以及用户需求信息；
查询模块，用于根据所述用户信息查询画像模型库，获取与所述用户信息匹配的画像模型；所述画像模型中包...

【专利技术属性】
技术研发人员：范立岩，商晨，谢向飞，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11