一种确定目标对象的方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种确定目标对象的方法及装置，涉及计算机信息技术领域。该方法包括：获取未产生订单的待检测客户的数据；确定待检测客户的数据是否满足第一特征；若待检测客户的数据满足第一特征，则确定待检测客户为目标对象，其中，至少一个特征是根据至少一个已经产生订单的客户的数据确定的，至少一个特征中满足至少一个已经产生订单的客户的数据中第一数量的已经产生订单的客户的数据的特征为第一特征，第一数量大于预设阈值。本申请在产品不断更新迭代的过程中，可以使用第一特征进行待检测客户是否为目标对象的确定，提高对待检测客户进行目标对象确定的效率。测客户进行目标对象确定的效率。测客户进行目标对象确定的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种确定目标对象的方法及装置


[0001]本申请属于计算机信息
，尤其涉及一种确定目标对象的方法及装置。

技术介绍

[0002]在传统营销领域中，对某产品进行营销时，一般是通过人为设定的与产品相关的规则以及规则对应的分数，由人根据设定的规则来给所有未产生订单的待检测客户的数据进行评分，最后将评分较高的待检测客户确定为可能产生订单的潜在对象，再由销售团队进行跟进。具体的，根据待检测客户的数据满足某些规则时，将这些规则对应的分数相加得到该待检测客户的评分，进而依据该方式得到所有待检测客户的评分，再对所有待检测客户的评分进行排序，最后从排序中筛选出较高评分对应的待检测客户，作为可能产生订单的潜在对象，再将潜在对象的数据交给销售团队做后续的跟进。
[0003]在产品不断更新迭代的过程中，与产品相关的规则需要人为不断地进行调整。一旦规则发生变化，人就需要根据调整后的规则对所有的待检测客户的数据进行重新评分，再对所有待检测客户的评分进行排序，且确定规则的人为因素较高，也会导致确定的潜在对象可能并不准确，这样会导致确定潜在对象的效率较差。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种确定目标对象的方法及装置，有利于提高确定目标对象的效率。
[0005]为了实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供了一种确定目标对象的方法，该方法应用于第一设备，该方法包括：
[0006]获取未产生订单的待检测客户的数据；
[0007]确定待检测客户的数据是否满足第一特征，至少一个特征是根据至少一个已经产生订单的客户的数据确定的，至少一个特征中满足至少一个已经产生订单的客户的数据中第一数量的已经产生订单的客户的数据的特征为第一特征，第一数量大于预设阈值；
[0008]若待检测客户的数据满足第一特征，则确定待检测客户为目标对象。
[0009]上述方案中，第一设备可以根据未产生订单的待检测客户的数据是否满足第一特征，来确定待检测客户是否为目标对象。其中，第一特征为至少一个特征中的特征，至少一个特征是根据至少一个已经产生订单的客户的数据得到的；第一特征是至少一个特征中满足至少一个已经产生订单的客户的数据中第一数量的已经产生订单的客户的数据的特征，其中，第一数量大于预设阈值，也就是说，得到的第一特征体现了大部分已经产生订单的客户的数据的特征，这样，即便在产品发生更新迭代，至少一个已经产生订单的客户的数据发生变化时，第一特征也可以体现变化后的大部分已经产生订单的客户的数据的特征，也就是说，第一特征可以不发生变化，这样，在产品发生更新迭代时，还可以利用第一特征来确定待检测客户是否为目标对象，而无需人根据调整后的规则对所有待检测客户的数据进行重新评分和重新排序，这样可以提高对待检测客户进行目标对象确定的效率。
[0010]可选地，至少一个特征是根据至少一个已经产生订单的客户的数据和至少一个未产生订单的客户的数据确定的。
[0011]上述方案中，根据至少一个已经产生订单的客户的数据和至少一个未产生订单的客户的数据确定至少一个特征，而没有只根据至少一个已经产生订单的客户的数据确定至少一个特征，这样得到的至少一个特征既有与至少一个已经产生订单的客户的数据完全相关的至少一个特征，也有与至少一个已经产生订单的客户的数据部分相关的至少一个特征，这样从至少一个特征中得到的第一特征可以是与至少一个已经产生订单的客户的数据部分相关的特征，而不是完全相关的特征，这样利用与至少一个已经产生订单的客户的数据部分相关的第一特征得到的目标对象比利用与至少一个已经产生订单的客户的数据完全相关的第一特征得到的目标对象多，从而，可以从目标对象中跟进出较多的产生订单的客户。
[0012]可选地，确定待检测客户的数据是否满足第一特征，包括：
[0013]若待检测客户的数据与第一特征的第一相似度值大于第一预设值，则确定待检测客户的数据满足第一特征；
[0014]若待检测客户的数据与第一特征的第一相似度值小于或等于第一预设值，则确定待检测客户的数据不满足第一特征。
[0015]上述方案中，将第一相似度值大于第一预设值对应的待检测客户的数据，认定为满足第一特征，也就是说，待检测客户的数据中包含了第一特征中的大部分特征，待检测客户的数据中包含了至少一个已经产生订单的客户的数据的大部分特征，这样待检测客户才能成为目标对象。
[0016]可选地，在确定待检测客户为目标对象之后，该方法还包括：
[0017]将目标对象对应的数据发送到接收端；
[0018]从接收端接收目标对象对应的数据的跟进结果；
[0019]若跟进结果指示目标对象为已经产生订单的客户，根据目标对象对应的数据更新至少一个已经产生订单的客户的数据。
[0020]上述方案中，将目标对象对应的数据发送到接收端，由接收端对目标对象对应的数据进行跟进，当跟进结果指示目标对象为已经产生订单的客户，将目标对象对应的数据添加到至少一个已经产生订单的客户的数据中，这样得到了更新的至少一个已经产生订单的客户的数据，进而根据更新的至少一个已经产生订单的客户的数据可以得到更新后的至少一个特征，得到更新后的第一特征。
[0021]可选地，该方法还包括：
[0022]确定待检测客户的数据与第一特征的第一相似度值；
[0023]将所述待检测客户的数据输入到相似度模型，得到第二相似度值，所述相似度模型是根据至少一个已经产生订单的客户的数据训练得到的；
[0024]将第一相似度值和第二相似度值进行加权叠加，得到第三相似度值；
[0025]根据第三相似度值，确定待检测客户是否为目标对象。
[0026]上述方案中，确定待检测客户的数据与第二特征的第二相似度值，将第二相似度值与第一相似度值进行加权叠加，是为了防止仅使用第一相似度值来确定目标对象所可能存在的偶然性结果，使用第一相似度值与第二相似度值加权叠加的方案，可以避免偶然性
结果，得到更加准确的第三相似度值，进而利用第三相似度值进行目标对象的判定时，提高了判定结果的准确率。
[0027]可选地，根据第三相似度值，确定待检测客户是否为目标对象，包括：
[0028]若第三相似度值大于第二预设值，确定待检测客户为目标对象；
[0029]若第三相似度值小于或等于第二预设值，确定待检测客户不是目标对象。
[0030]可选地，该方法还包括：
[0031]将目标对象对应的数据发送到接收端；
[0032]从接收端接收目标对象对应的数据的跟进结果；
[0033]若跟进结果指示目标对象为已经产生订单的客户，根据目标对象对应的数据更新至少一个已经产生订单的客户的数据。
[0034]上述方案中，将目标对象对应的数据发送到接收端，由接收端对目标对象对应的数据进行跟进，当跟进结果指示目标对象为已经产生订单的客户，将目标对象对应的数据添加到至少一个已经产生订单的客户的数据中，这样得到了更新的至少一个已经产生订单的客户的数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定目标对象的方法，其特征在于，所述方法应用于第一设备，包括：获取未产生订单的待检测客户的数据；确定所述待检测客户的数据是否满足第一特征，至少一个特征是根据至少一个已经产生订单的客户的数据确定的，所述至少一个特征中满足所述至少一个已经产生订单的客户的数据中第一数量的已经产生订单的客户的数据的特征为所述第一特征，所述第一数量大于预设阈值；若所述待检测客户的数据满足所述第一特征，则确定所述待检测客户为目标对象。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个特征是根据所述至少一个已经产生订单的客户的数据和至少一个未产生订单的客户的数据确定的。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测客户的数据是否满足第一特征，包括：若所述待检测客户的数据与所述第一特征的第一相似度值大于第一预设值，则确定所述待检测客户的数据满足所述第一特征；若所述待检测客户的数据与所述第一特征的第一相似度值小于或等于所述第一预设值，则确定所述待检测客户的数据不满足所述第一特征。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述待检测客户的数据与所述第一特征的第一相似度值；将所述待检测客户的数据输入到相似度模型中，得到第二相似度值，所述相似度模型是根据所述至少一个已经产生订单的客户的数据训练得到的；将所述第一相似度值和所述第二相似度值进行加权叠加，得到第三相似度值；根据所述第三相似度值，确定所述待检测客户是否为目标对象。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三相似度值，确定待检测客户是否为目标对象，包括：若所述第三相似度值大于第二预设值，则确定所述待检测客户为目标对象；若所述第三相似度值小于...

【专利技术属性】
技术研发人员：董建涛，胡伟，李达，赵成斌，陈达豪，陈奕凡，
申请(专利权)人：深圳易思智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：