一种基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法及系统，方法包括：S01、构建商家数据库；S02、获取预设时间周期内的客户行动轨迹，并记录其在不同商家停留的时长，构建客户习惯数据库；S03、获取客户实时位置；S04、获取客户实时位置所对应区域的地图数据；S05、获取客户实时位置预设范围内的商家信息；S06、根据客户实时位置，获取客户到达预设范围内商家所在地的路线及估算对应用时，输出路线权重；S07、调取客户习惯数据库，且与客户实时位置预设范围内的商家信息进行匹配，输出习惯权重；S08、根据客户与商家之间的路线权重和习惯权重，按照预设条件在对应商家端口生成用于广告推送的客户列表，本方案效率高、响应快且成本低。

【技术实现步骤摘要】
一种基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法及系统
本专利技术涉及营销
，尤其涉及一种基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法及系统。
技术介绍
目前的商家广告定位投放系统通常是按其位置半径范围内进行区域投放，仅推送给GPS定位在划定半径内的用户，而这种方式会导致流失了通过交通工具也能短时间到达该商家位置的用户群，也弱化了商家的广告宣传效果。由于当前人们的消费水平和收入平均水平越来越高，许多消费者的出行方式也变得更为多样化，传统的按位置半径进行直接推送广告的形式，取得的效果瓶颈也越来越明显，而随着精准广告推送的需求日益旺盛，客户列表的生成方式直接影响了商家推送广告的效果，因此，针对客户的出行方式、喜好进行更为精准的生成用于商家推送广告的客户列表，将会更具有积极的现实意义，同时也是提高营销效果的重要方向。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种人性化、效率高、响应快且成本低的基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法及系统。为了实现上述的技术目的，本专利技术所采用的技术方案为：一种基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法，其包括：S01、构建商家数据库，该商家数据库至少存储有商家的位置信息、经营类别；S02、获取预设时间周期内的客户行动轨迹，并记录其在不同商家停留的时长，且根据商家的经营类别、客户的停留时长进行统计并构建客户习惯数据库；S03、获取客户实时位置；S04、获取客户实时位置所对应区域的地图数据；S05、获取客户实时位置预设范围内的商家信息；S06、根据客户实时位置，获取客户到达预设范围内商家所在地的路线及估算对应用时，且按照预设条件输出路线权重；S07、调取客户习惯数据库，且与客户实时位置预设范围内的商家信息进行匹配，按照预设条件输出习惯权重；S08、根据客户与商家之间的路线权重和习惯权重，按照预设条件在对应商家端口生成用于广告推送的客户列表。作为一种可能的实施方式，进一步，所述客户列表包括用时列表、习惯列表或综合列表一种以上；所述的用时列表为根据客户到达商家的最短用时，按客户用时由短至长进行排序形成客户列表；所述的习惯列表为根据客户与商家的习惯权重，按习惯权重由大至小进行排序形成客户列表；所述的综合列表为根据客户与商家的综合权重，按综合权重由大至小进行排序形成客户列表，其中，综合权重的计算公式如下：Z＝Y+X－Q，其中，Z为综合权重值，Y为路线权重值，X为习惯权重值，Q为干扰因素的权重值；另外，干扰因素的权重值Q为客户自行预先设定或由预设条件触发生成，其默认初始值为0。作为一种较优的选择实施方式，优选的，所述构建客户习惯数据库的具体方法为：获取预设时间周期内的客户行动轨迹，然后提取出客户行动轨迹中停留时长大于预设值的停留点位，设为特征点位；获取客户行动轨迹所对应区域的地图数据并将特征点位与地图数据进行关联；判断地图数据对应特征点位的区域是否为商家，若是，则调取商家信息，获得商家经营类别，并将其与特征点位所对应的停留时长进行关联，同时，构建该经营类别的习惯模型或对已经构建的习惯模型进行习惯模型调整并更新。作为一种较优的选择实施方式，优选的，所述习惯模型的公式为：X＝X0+a，其中，X0为当前习惯权重值，a为权重调整值，X为经调整后的习惯权重值，且X0的初始值为0.5，a＝0.05。另外，习惯模型还按照预设时间周期对客户习惯数据库内不同经营类别对应的习惯模型进行权重更新，其具体为：当预设周期内，对应经营类别的习惯模型进行过权重调整，则跳过更新；当预设周期内，对应经营类别的习惯模型未进行过权重调整，则按如下公式进行调整：X`＝X`0－b，其中，X`0为当前习惯权重值，b为权重调整值，X`为经调整后的习惯权重值，b＝0.05。作为一种较优的选择实施方式，优选的，所述根据客户实时位置，获取客户到达预设范围内商家所在地的路线及估算对应用时的方法为：获取客户的出行方式；基于客户出行方式，获取该出行方式到达商家所在地的可能路线，并结合预设行进速度，计算获得不同路线下，客户到达商家所在地的时间；选择客户到达商家所在地用时最短的路线及其对应的出行方式进行输出。作为一种较优的选择实施方式，优选的，所述根据客户实时位置，获取客户到达预设范围内商家所在地的路线及估算对应用时前，还预先判断客户是否有设置当前的出行方式，当客户没有设置当前的出行方式时，则按客户到达商家所在地用时最短的路线及交通方式进行输出；当客户有设置当前的出行方式时，则以客户当前的出行方式，选择客户到达商家所在地用时最短的路线进行输出。作为一种较优的选择实施方式，优选的，所述的出行方式包括：步行、骑行、地铁、公交车或驾车；另外，当出行方式为步行时，路线权重的权重值由如下公式获得：Y＝Y1+c1－d1，其中，Y为路线权重的权重值，Y1为步行出行的预设初始权重值，c1为步行行程的用时权重，d1为干扰因素权重；当出行方式为骑行时，路线权重的权重值由如下公式获得：Y＝Y2+c2－d2，其中，Y为路线权重的权重值，Y2为骑行出行的预设初始权重值，c2为骑行行程的用时权重，d2为干扰因素权重；当出行方式为地铁时，路线权重的权重值由如下公式获得：Y＝Y3+c3－d3，其中，Y为路线权重的权重值，Y3为地铁出行的预设初始权重值，c3为地铁行程的用时权重，d3为干扰因素权重；当出行方式为公交车时，路线权重的权重值由如下公式获得：Y＝Y4+c4－d4，其中，Y为路线权重的权重值，Y4为公交出行的预设初始权重值，c4为公交行程的用时权重，d4为干扰因素权重；当出行方式为驾车时，路线权重的权重值由如下公式获得：Y＝Y5+c5－d5，其中，Y为路线权重的权重值，Y5为驾车行出行的预设初始权重值，c5为驾车行程的用时权重，d5为干扰因素权重；另外，用时权重c1、c2、c3、c4、c5均对应有不同用时情况下的预设值，且形成有用时权重查询表；干扰因素权重d1、d2、d3、d4、d5均对应有不同出行方式和行程情况下的预设值，且形成有干扰因素权重查询表。作为一种可能的实施方式，进一步，所述客户行动轨迹和/或客户实时位置的获取方式为如下之一：通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GPS模块进行定位；通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的BDS模块进行定位；通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GLONASS模块进行定位；通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GALILEO模块进行定位；通过客户移动终端所对应网络服务商的通讯基站进行定位。基于上述的方法，本专利技术还提供一种基于客户实时位置及习惯的客户列表生成系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法，其特征在于，其包括：/n构建商家数据库，该商家数据库至少存储有商家的位置信息、经营类别；/n获取预设时间周期内的客户行动轨迹，并记录其在不同商家停留的时长，且根据商家的经营类别、客户的停留时长进行统计并构建客户习惯数据库；/n获取客户实时位置；/n获取客户实时位置所对应区域的地图数据；/n获取客户实时位置预设范围内的商家信息；/n根据客户实时位置，获取客户到达预设范围内商家所在地的路线及估算对应用时，且按照预设条件输出路线权重；/n调取客户习惯数据库，且与客户实时位置预设范围内的商家信息进行匹配，按照预设条件输出习惯权重；/n根据客户与商家之间的路线权重和习惯权重，按照预设条件在对应商家端口生成用于广告推送的客户列表。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法，其特征在于，其包括：
构建商家数据库，该商家数据库至少存储有商家的位置信息、经营类别；
获取预设时间周期内的客户行动轨迹，并记录其在不同商家停留的时长，且根据商家的经营类别、客户的停留时长进行统计并构建客户习惯数据库；
获取客户实时位置；
获取客户实时位置所对应区域的地图数据；
获取客户实时位置预设范围内的商家信息；
根据客户实时位置，获取客户到达预设范围内商家所在地的路线及估算对应用时，且按照预设条件输出路线权重；
调取客户习惯数据库，且与客户实时位置预设范围内的商家信息进行匹配，按照预设条件输出习惯权重；
根据客户与商家之间的路线权重和习惯权重，按照预设条件在对应商家端口生成用于广告推送的客户列表。


2.如权利要求1所述的基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法，其特征在于，所述客户列表包括用时列表、习惯列表或综合列表一种以上；
所述的用时列表为根据客户到达商家的最短用时，按客户用时由短至长进行排序形成客户列表；
所述的习惯列表为根据客户与商家的习惯权重，按习惯权重由大至小进行排序形成客户列表；
所述的综合列表为根据客户与商家的综合权重，按综合权重由大至小进行排序形成客户列表，其中，综合权重的计算公式如下：
Z＝Y+X－Q，
其中，Z为综合权重值，Y为路线权重值，X为习惯权重值，Q为干扰因素的权重值；
另外，干扰因素的权重值Q为客户自行预先设定或由预设条件触发生成，其默认初始值为0。


3.如权利要求2所述的基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法，其特征在于，所述构建客户习惯数据库的具体方法为：
获取预设时间周期内的客户行动轨迹，然后提取出客户行动轨迹中停留时长大于预设值的停留点位，设为特征点位；
获取客户行动轨迹所对应区域的地图数据并将特征点位与地图数据进行关联；
判断地图数据对应特征点位的区域是否为商家，若是，则调取商家信息，获得商家经营类别，并将其与特征点位所对应的停留时长进行关联，同时，构建该经营类别的习惯模型或对已经构建的习惯模型进行习惯模型调整并更新。


4.如权利要求3所述的基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法，其特征在于，所述习惯模型的公式为：
X＝X0+a，
其中，X0为当前习惯权重值，a为权重调整值，X为经调整后的习惯权重值，且X0的初始值为0.5，a＝0.05。
另外，习惯模型还按照预设时间周期对客户习惯数据库内不同经营类别对应的习惯模型进行权重更新，其具体为：
当预设周期内，对应经营类别的习惯模型进行过权重调整，则跳过更新；
当预设周期内，对应经营类别的习惯模型未进行过权重调整，则按如下公式进行调整：
X`＝X`0－b，
其中，X`0为当前习惯权重值，b为权重调整值，X`为经调整后的习惯权重值，b＝0.05。


5.如权利要求4所述的基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法，其特征在于，所述根据客户实时位置，获取客户到达预设范围内商家所在地的路线及估算对应用时的方法为：
获取客户的出行方式；
基于客户出行方式，获取该出行方式到达商家所在地的可能路线，并结合预设行进速度，计算获得不同路线下，客户到达商家所在地的时间；
选择客户到达商家所在地用时最短的路线及其对应的出行方式进行输出。


6.如权利要求5所述的基于客户实时位置及习惯的客户列表生成方法，其特征在于，所述根据客户实时位置，获取客户到达预设范围内商家所在地的路线及...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏龙，陈扬剑，李明华，
申请(专利权)人：福建诺诚数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35