对潜在网络客户进行评判的方法和系统技术方案

本申请公开了一种对潜在网络客户进行评判的方法和系统，所述方法包括：客户信息采集服务器收集潜在网络客户的信息建立客户数据仓库；数据服务器根据所述客户数据仓库中的客户信息建立客户数据属性评分列表；所述方法还包括：评分服务器从所述客户数据仓库获取客户信息，根据业务属性评分列表对所述客户信息进行评分，获得该客户信息的基本分值；调整服务器按照预设规则对所述基本分值进行调整；评判服务器获得所述客户信息的最终分值，根据所述最终分值对所述客户信息进行评判。应用本申请，可以对客户信息进行自动评分，提高了评判效率。而且，每天可以定时加载、评定数据，且不会受到时间推移的影响，维护成本低。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理
，特别涉及一种对潜在网络客户进行评判 的方法和系统。
技术介绍
电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开 放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行 各种商贸活动的一种新型的商业运营模式。以企业间电子商务网站阿里巴巴(www. alibaba.com)为例，其提供一网络贸易平台，供网络客户展示、推 广其企业信息和产品信息，进而获得贸易商机和订单。由于网络贸易双方互 不谋面，为保障网络贸易平台上的诚信交易，因此，电子商务服务提供者通 常会做初步筛选，只针对可信度较高或符合电子商务服务者一定要求的潜在 网络客户才向其发出邀请，使其能够受惠于电子商务服务平台。然而，如何 从海量的客户信息中挑选出潜在的网络客户成为亟待解决的问题。现有的一种评判潜在网络客户的方法是完全根据评判人员的经验对客户 信息进行评价，从中筛选出可信度较高或符合电子商务服务者一定要求的潜 在网络客户。可见，用人工篩选网络客户的方式只能靠肉眼凭经验进行判断， 效率非常低下。现有的另外一种评判潜在网络客户的方法是使用预测评分冲莫型对客户信 息进行评价，具体的，其是以事物的历史数据预测未来事物的结果， 一般是 以事物12个月的历史行为预测未来6个月的结果。可见，使用该预测评分模 型存在着不能每天加载数据、评定数据的局限性，且随着时间的推移评价效 果会下降，因而经受不住时间的考验，通常在3个月以后，预测评分模型的 预测效果会大打折扣，所以需要不断人为手工修正，维护成本极高。
技术实现思路
本申请在于提供一种对潜在网络客户进行评判的方法和系统，以提高评判效率，避免评判的局限性，使评判结果不会随着时间的推移受影响，维护 成本低。本申请实施例提供了 一种对潜在网络客户进行评判的方法，包括数据服务器根据数据仓库中的客户信息建立客户数据属性评分列表；评分服务器从所述客户数据仓库获取客户信息，根据客户数据属性评分列表对所述客户信息进行评分，获得该客户信息的基本分值；调整服务器按照预设规则对所述基本分值进行调整；评判服务器获得所述客户信息的最终分值，根据所述最终分值对所述客 户信息进行评判。其中，在所述数据服务器根据数据仓库中的客户信息建立客户数据属性 评分列表之前还包括客户信息采集服务器收集潜在网络客户的信息。 其中，所述客户信息采集服务器收集潜在网络客户的信息包括 通过网络客户主动注册信息收集或通过线下客户来源收集，或通过以上 方式的组合收集。其中，所述数据服务器建立客户数据属性评分列表的步骤包括 将各个客户数据拆分为不同属性类别的至少一个属性； 将不同属性类别的至少一个属性进行组合，获得由所述属性所构成的多 个属性组合；对各个属性组合进行评分，采用数理分析的方法对所述各个属性组合的 评分进行分析，获得每个属性的权重分值，建立客户数据属性评分列表；所述客户数据属性评分列表中包括各个属性所属的类别，以及该属性的 权重分值。其中，所述属性类别包括基本属性、辅助属性和行为属性之一或其组合。其中，评分服务器根据客户数据属性评分列表对客户信息进行评分，获 取该客户信息的基本分值的步骤包括评分服务器对所获取客户信息的客户数据进行拆分，获取该客户信息所 包含的属性；查询客户数据属性评分列表，获得该客户信息所包含的属性所对应的各个属性的权重分值；综合各个属性的权重分值，获得该客户信息的基本分值。其中，所述调整服务器按照预设规则对所述基本分值进行调整的步骤包括才艮据所述客户信息获得所述客户的位置，如果所述客户位于第 一类地区，则令该客户信息的基本分值为第 一预设分值；如果所述客户信息为预先设置的过滤词库外的非目标客户，则令该客户 信息的基本分值为第二预设分值；根据所述客户信息获得所述客户的联系方式，如果所述客户的手机号码 为空，则令该客户信息的基本分值减去第一分值。其中，评判服务器根据所述最终分值对所述客户信息进行评判的步骤包括按照预设周期对客户数据仓库中的客户信息进行评分，依据所述客户信 息在预设时间段内的平均最终得分，对所述客户信息的质量进行分类，从而 实现对客户信息进行评判。其中，所述客户数据仓库至少包括客户名称、所属地区、联系方式、 是否为中国站的出口会员、客户信息来源之一或其组合。本申请实施例还提供了一种对潜在网络客户进行评判的系统，包括数据服务器，用于根据客户数据仓库中的客户信息建立客户数据属性评分列表；评分服务器，用于从所述客户数据仓库获取客户信息，根据客户数据属 性评分列表对所述客户信息进行评分，获得该客户信息的基本分值； 调整服务器，用于按照预设规则对所述基本分值进行调整； 评判服务器，用于获得所述客户信息的最终分值，根据所述最终分值对所述客户信息进行评判。其中，还包括客户信息采集服务器，用于收集潜在网络客户的信息建立客户数据仓库。其中，所述评分服务器包括拆分模块，用于对所获取客户信息的客户数据进行拆分，获取该客户信息所包含的属性；查询模块，用于查询客户数据属性评分列表，获得该客户信息所包含的属性所对应的各个属性的权重分值；计算模块，用于综合各个属性的权重分值，获得该客户信息的基本分值。 其中，所述调整服务器包括第一调整子模块，用于才艮据所述客户信息获得所述客户的位置，如果所 述客户属于第一类客户，则令该客户信息的基本分值为第一预设分值；第二调整子模块，用于在所述客户信息为预先设置的过滤词库外的非目 标客户时，令该客户信息的基本分值为第二预设分值；第三调整子模块，用于根据所述客户信息获得所述客户的联系方式，如 果所述客户的手机号码为空时，令该客户信息的基本分值减去第一分值。 其中，所述评判服务器包括周期评分模块，用于按照预设周期对客户数据仓库中的客户信息进行评分；质量评判模块，用于依据所述客户信息在预设时间段内的平均最终得分， 对所述客户信息的质量进行分类，从而实现对客户信息进行评判。应用本申请可以对潜在网络客户进行自动评分，直接评判出潜在网络客户的好坏，提高了评判效率，解放了人力资源，保证电子商务服务提供者对 客户信息的需求量，避免客户信息被搁置浪费的情况。而且，应用本申请的 方法，不受数据量的影响，每天可以定时加载、评定数据，且不会受到时间 推移的影响，维护成本低。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面 描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图i是根据本申请实施例的对潜在网络客户进行评判的网络构架示意图；图2是根据本申请实施例的对潜在网络客户进行评判的方法流程图； 图3是根据本申请实施例的对基本分值进行调整的流程图； 图4是才艮据本申请实施例的对潜在网络客户进行评判的系统。具体实施例方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。参见图1,其是本申请实施例的对潜在网络客本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对潜在网络客户进行评判的方法，其特征在于，包括：　数据服务器根据数据仓库中的客户信息建立客户数据属性评分列表；　评分服务器从所述客户数据仓库获取客户信息，根据客户数据属性评分列表对所述客户信息进行评分，获得该客户信息的基本分 值；　调整服务器按照预设规则对所述基本分值进行调整；　评判服务器获得所述客户信息的最终分值，根据所述最终分值对所述客户信息进行评判。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：范国栋，田芳，李丹，史健，张金银，李秋林，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：VG[英属维尔京群岛]