一种基于智能销售的车型智能推荐系统技术方案

本发明专利技术涉及车型销售推荐技术领域，尤其涉及一种基于智能销售的车型智能推荐系统，包括销售端、云端数据库以及移动端，销售端的内部设置有实体销售分析单元，移动端的内部设置有虚拟推荐分析单元、服务器、监管分析单元以及显示单元；本发明专利技术通过对线下和线上的车型进行深入式、全面性的分析，有助于移动端根据线下兴趣车型图像排序情况，方便在移动端对用户进行再次推荐以及方便移动端根据线上首推系数排序情况对线上用户进行受欢迎车型进行推荐，同时方便用户对在售实体店的选择，此外对线上数据进行深入式、归一化的分析，有助于移动端首推页面展示的车型排序精准，有助于方便用户在移动端快速查看网上受欢迎的车型。在移动端快速查看网上受欢迎的车型。在移动端快速查看网上受欢迎的车型。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能销售的车型智能推荐系统


[0001]本专利技术涉及车型销售推荐
，尤其涉及一种基于智能销售的车型智能推荐系统。

技术介绍

[0002]随着车联网技术的发展，并且伴随着全球汽车行业的飞速发展，车联网技术也在发生日新月异的改变，且近几年互联网技术的飞速发展，将互联网技术应用到车辆相关领域的技术也越来越成熟，目前大多数车辆电商、实体商户等都通过互联网向用户推荐更好的产品和服务，以实现产品或服务的推广，维系和用户之间的关系；
[0003]但是，用户想要了解自己感兴趣的车型，仍然只能通过询问相关销售人员或者自己查询的方式，从而得到自己关注车型的相关信息，过程十分繁琐，不便于用户，且通过查询得到的数据存在虚假的风险，进而直接造成用户查询体验差，也无法精准的了解到线上受欢迎车型的情况，且用户在实体店了解兴趣车型后，在移动端无法及时的获取到兴趣车型，移动端数据更新慢，推荐效果差，且与车型相关实体店无法细致的进行推荐；
[0004]针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于智能销售的车型智能推荐系统，去解决上述提出的技术缺陷，本专利技术通过对线下和线上的车型进行深入式的分析，即通过符号化的标定、公式化的处理以及递进式的方式进行全面性的分析，有助于移动端根据线下兴趣车型图像排序情况，方便在移动端对用户进行再次推荐以及方便移动端根据线上首推系数排序情况对线上用户进行受欢迎车型进行推荐，且方便用户在移动端上对第一兴趣车型图像再次进行查看，同时方便用户对在售实体店的选择；对线上数据进行深入式、归一化的分析，有助于移动端首推页面展示的车型排序精准，有助于方便用户在移动端快速查看网上受欢迎的车型。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于智能销售的车型智能推荐系统，包括销售端、云端数据库以及移动端，销售端的内部设置有实体销售分析单元，移动端的内部设置有虚拟推荐分析单元、服务器、监管分析单元以及显示单元；
[0007]实体销售分析单元用于采集用户当前汽车销售店内停留时长，并对停留时长进行分析，得到兴趣车型图像To集合，并将兴趣车型图像To发送至与云端数据库进行存储；
[0008]服务器生成查看指令并将查看指令发送至虚拟推荐分析单元，虚拟推荐分析单元在接收到查看指令后，立即从云端数据库中获取到兴趣车型图像To集合中第一兴趣车型图像，并对第一兴趣车型图像进行分析，得到各个在售实体店的推荐系数Tg，并将各个在售实体店的推荐系数Tg按照从大到小的顺序进行排序，依次按照推荐系数Tg的大小顺序对在售实体店进行推荐，将在售实体店用户第一兴趣车型图像作为推荐页面发送至移动端内的显示单元，显示单元在接收到推荐页面后，并按顺序进行展示；
[0009]监管分析单元用于采集网络上的日常浏览数据，日常浏览数据包括浏览量和消费值，并对日常浏览数据进行分析，得到各个车型的首推系数STh，并将得到的首推系数STh按照从大到小的顺序进行排序，排序后发送至显示单元，显示单元以排序后的首推系数STh为标准在首推页面展示对应的车型。
[0010]优选的，所述实体销售分析单元对停留时长具体分析过程如下：
[0011]将用户进入当前汽车销售店开始时刻到出当前汽车销售店结束时刻之间的时长，并将其标记为时间阈值，获取到各个车型所在销售区域，并将各个车型所在销售区域标记为分析区域，同时将分析区域标记为i，i为大于零的自然数，获取到时间阈值内各个分析区域内用户的停留时长，并将其标记为分析时长FSi，构建分析时长FSi的集合，同时将集合中的各个子集对应分析时长FSi与其内部录入存储的预设分析时长阈值进行差值分析：
[0012]若各个子集对应分析时长FSi与预设分析时长阈值的差值大于零，则将对应子集进行存储，同时构建新的集合，并将新的集合标记为兴趣集合；
[0013]若各个子集对应分析时长FSi与预设分析时长阈值的差值小于等于零，则将对应子集进行删除，将兴趣集合中的各个子集按照从大到小的顺序进行排序，在完成排序后对各个子集对应的分析区域内车型特征图像进行获取，并将其标记为兴趣车型图像T，并兴趣车型图像标记为o，o为大于零的自然数，构建兴趣车型图像To的集合，其中，T1表示为第一兴趣车型图像、T2表示为第二兴趣车型图像、T3表示为第三兴趣车型图像，以此类推。
[0014]优选的，所述监管反馈单元还用于采集当前用户在显示单元所浏览的在售实体店页面的意向信息，意向信息指的是当前用户通过移动端选择的在售实体店，并将选择的在售实体店标记为确认商店，当监管反馈单元获取到确认商店后，生成预约显示表发送至显示单元，显示单元将预约显示表供当前用户填写预留手机号码、预留查看时间以及兴趣车型图像，并将填写后的预约显示表经云端数据库发送至销售端内部的实体销售端内的实体销售分析单元中，实体销售分析单元在接收到预约显示表后，立即进行存储记录。
[0015]优选的，所述虚拟推荐分析单元对第一兴趣车型图像分析过程如下：
[0016]步骤一：获取到当前用户的位置授权以获取用户的当前位置，同时获取到第一兴趣车型图像中车型对应的基本信息，基本信息包括第一兴趣车型图像在售实体店到当前用户的距离、在售实体店到车型在售价格以及在售实体店的服务系数，获取到第一兴趣车型在售实体店到当前用户的距离，并将其标记为推荐距离QL，同时获取到第一兴趣车型在售实体店在售价格，并将其标记为推荐价格QQ；
[0017]步骤二：在售实体店的服务系数获取方式如下：
[0018]获取到在售实体店的开店时刻到当前时刻之间的时长，并将其标记为开店时长K，获取到售实体店在开店时长内网上超两次的好评总数，并根据好评总数获取到单位时间内在售实体店的网上超两次好评数，并将其标记为满意度M；
[0019]步骤三：经公式得到在售实体店的服务系数，将在售实体店标记为g，g为大于零的自然数，获取到各个在售实体店的服务系数Fg、推荐距离QLg以及推荐价格QQg；
[0020]经公式得到各个在售实体店的推荐系数Tg。
[0021]优选的，所述监管分析单元对日常浏览数据分析步骤如下：
[0022]获取到车型在网络上首次录入后一段时间的时长，并将其标记为时间阈值，且将时间阈值划分为k个子时间节点，获取到各个子时间节点内车型的浏览量，并将其标记为浏览Lk，同时构建浏览值Lk的集合，根据浏览值Lk的集合，获取到各个子时间节点对应的预设浏览值阈值与浏览值之间的差值，并将其标记为浮动值Fk，且将浮动值Fk与其内部录入存储的预设浮动值阈值进行比对，获取到浮动值Fk大于预设浮动值阈值的总个数，并将其标记为虚假值，同时获取到浮动值Fk集合中除去虚假值后剩余的子集总个数，并将其标记为正常值，构建正常值的集合，获取到正常值集合的单元时间内的浏览值，并根据单元时间内的浏览值获取到时间阈值内的总预估值，并将其标记为YL；
[0023]获取到车型的首次维修记录单，从首次维修记录单中获取到车型的总行驶公本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能销售的车型智能推荐系统，其特征在于，包括销售端、云端数据库以及移动端，销售端的内部设置有实体销售分析单元，移动端的内部设置有虚拟推荐分析单元、服务器、监管分析单元以及显示单元；实体销售分析单元用于采集用户当前汽车销售店内停留时长，并对停留时长进行分析，得到兴趣车型图像To集合，并将兴趣车型图像To发送至与云端数据库进行存储；服务器生成查看指令并将查看指令发送至虚拟推荐分析单元，虚拟推荐分析单元在接收到查看指令后，立即从云端数据库中获取到兴趣车型图像To集合中第一兴趣车型图像，并对第一兴趣车型图像进行分析，得到各个在售实体店的推荐系数Tg，并将各个在售实体店的推荐系数Tg按照从大到小的顺序进行排序，依次按照推荐系数Tg的大小顺序对在售实体店进行推荐，将在售实体店用户第一兴趣车型图像作为推荐页面发送至移动端内的显示单元，显示单元在接收到推荐页面后，并按顺序进行展示；监管分析单元用于采集网络上的日常浏览数据，日常浏览数据包括浏览量和消费值，并对日常浏览数据进行分析，得到各个车型的首推系数STh，并将得到的首推系数STh按照从大到小的顺序进行排序，排序后发送至显示单元，显示单元以排序后的首推系数STh为标准在首推页面展示对应的车型。2.根据权利要求1所述的一种基于智能销售的车型智能推荐系统，其特征在于，所述实体销售分析单元对停留时长具体分析过程如下：将用户进入当前汽车销售店开始时刻到出当前汽车销售店结束时刻之间的时长，并将其标记为时间阈值，获取到各个车型所在销售区域，并将各个车型所在销售区域标记为分析区域，同时将分析区域标记为i，i为大于零的自然数，获取到时间阈值内各个分析区域内用户的停留时长，并将其标记为分析时长FSi，构建分析时长FSi的集合，同时将集合中的各个子集对应分析时长FSi与其内部录入存储的预设分析时长阈值进行差值分析：若各个子集对应分析时长FSi与预设分析时长阈值的差值大于零，则将对应子集进行存储，同时构建新的集合，并将新的集合标记为兴趣集合；若各个子集对应分析时长FSi与预设分析时长阈值的差值小于等于零，则将对应子集进行删除，将兴趣集合中的各个子集按照从大到小的顺序进行排序，在完成排序后对各个子集对应的分析区域内车型特征图像进行获取，并将其标记为兴趣车型图像T，并兴趣车型图像标记为o，o为大于零的自然数，构建兴趣车型图像To的集合，其中，T1表示为第一兴趣车型图像、T2表示为第二兴趣车型图像、T3表示为第三兴趣车型图像，以此类推。3.根据权利要求1所述的一种基于智能销售的车型智能推荐系统，其特征在于，所述监管反馈单元还用于采集当前用户在显示单元所浏览的在售实体店页面的意向信息，意向信息指的是当前用户通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：高健，
申请(专利权)人：高健，
类型：发明
国别省市：