CN101441657A - 访客意向识别系统及方法和访客意向识别平台 - Google Patents
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- CN101441657A CN101441657A CNA2008101898172A CN200810189817A CN101441657A CN 101441657 A CN101441657 A CN 101441657A CN A2008101898172 A CNA2008101898172 A CN A2008101898172A CN 200810189817 A CN200810189817 A CN 200810189817A CN 101441657 A CN101441657 A CN 101441657A
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Abstract
一种访客意向识别方法及系统,用以判断访客访问网站时意向的程度,该方法包括以下步骤:确定访客意向的指标及确认指标值的量化公式;当访客访问所述网站时,获得访客属性信息及行为信息,其中包括获得访客历史访问记录信息,而将该历史访问记录信息量化即得到访客意向匹配度指标;将获得的该访客信息与访问意向的指标进行匹配,按照预设的访问意向计算公式计算出表示访客意向高低的访客意向分值。本申请通过将访客信息与访问意向指标进行匹配,并量化计算得到能够直观体现访客访问意向的分值,从而有利于企业发掘潜在客户。另外本申请将历史访问记录这一具有很高意向价值的信息作为意向指标的一种,使得本申请更加科学合理。
Description
技术领域
本发明涉及一种互联网网站分析技术,尤其涉及一种对访问本网站的访客的意向匹配度进行识别的系统及方法、访客意向识别平台。
背景技术
目前电子商务随着互联网的普及发展的非常迅速,企业往往会部署其专有网站以对其产品或者服务进行推广,扩大企业的影响力。而企业部署网站是带有针对性的,其部署网站的特点、目的、地区、行业及产品范围等信息是针对有特定意向的访客的,如何才能使网站系统判断出访客的意向以及意向的高低程度一直是本领域内迫切关注但尚未解决的问题。
中国专利申请号为200610002956.0的发明专利申请公开了一种通过在网页中嵌入代码来采集网页的点击信息的方法,请参见图1,其为通过在网页中嵌入代码来采集网页点击信息的方法的流程图。该方法包括利用嵌入网页的代码采集所述网页的点击信息;发送所述采集的点击信息到服务器。该方法只需在被监测网页上放置监测代码就可以统计二跳量、点击量、二跳率以及二跳地址和点击地址,并且可以区分网页上不同超链接的二跳量、点击量及二跳率,可以区分不同的网站来源给被监测网页带来二跳量、点击量及二跳率,可以区分不同网站来源给被监测网页上不同超链接带来的二跳量、点击量及二跳率。
上述方法主要是通过在企业网页上嵌入代码从而实现获取网站访问的点击信息。其还存在着诸多缺陷:
第一:上述方法只能单纯的获得企业网站的点击信息,不能获得点击该网站的访问信息,更不能从中分析出访客的单向匹配度,因此对企业来说花费大量的人力、物力资源来获得该点击信息,存在着资源浪费。而从访客角度来说,访客访问该企业网站可能是带有强烈的意向,也可能是恰恰相反仅仅路过而已,那么如何能够在访客到访时就能识别出访客是不是有意向?意向是高还是低?这个问题正是企业一直迫切关注但尚未实现的问题。当然,现有的企业网站还可以从日志中进行简单地分析,但是,这种分析准确度特别低。
第二:这些信息只是停留在数据的收集和罗列,对这些数据信息并没有一种深入的分析处理方法;信息的搜集非常有限且不全面,只停留在点击信息这个层面上,不利于深入而全面地分析访客的访问意向,更不能对访客的访问意向进行量化处理,使得能使决策者更清楚地了解访客的访问意向,为后续的销售或合作找到潜在客户。
发明内容
针对上述缺陷,本申请的思想在于提供一种访客意向识别系统,以解决现有技术中对访客信息的获取过于简单及不能直观地发现访客意向的缺陷。
本申请的另一思想在于,提供一种访客意向识别方法,以解决现有技术中对访客信息的获取过于简单及不能直观地发现访客意向的缺陷。
一种访客意向识别系统,用于统计访问企业网站的访客的意向程度,包括访客终端、用于存储企业网站网页信息的企业网站平台和访客意向处理平台,其中,访客终端通过因特网分别连接至企业网站平台和访客意向处理平台,
所述访客意向处理平台进一步包括WEB服务器和访客意向数据库,其中,访客意向数据库用于存储以企业为单位的该企业信息、该企业网站访客意向的指标信息、指标的量化公式信息以及访客意向分值计算公式,
所述WEB服务器,用于当访客访问所述网站时,获得包括属性信息及行为信息在内的访客信息,将获得的该访客信息与访问意向的指标匹配后进行量化,按照预设的访问意向计算公式计算出表示访客意向高低的访客意向分值。
企业网站平台还包括访客意向触发单元,用于接收访客终端访问企业网站的登录请求,并将该登录请求发送至访客意向处理平台。
WEB服务器进一步包括:
企业网站平台接口单元,用于接收企业网站平台的访客意向触发单元发出的访客访问请求,解析出访客信息和访问网站信息;
访客属性信息处理单元,连接企业网站平台接口单元,用于根据解析出的访客信息,登录至对应的访客终端获得访客属性的信息,其中包括获得访客意向匹配度:将访客的浏览器中访客的访问历史与预先存储的所述监测网站信息进行匹配,根据匹配结果确定访客访问所述监测网站的情况,并将其按照预先的量化公式量化为访客意向匹配度;
访客行为信息处理单元,连接企业网站平台接口单元,用于获得访客终端访问企业网站时的行为信息;
意向值生成单元:分别连接访客属性信息处理单元和访客行为信息处理单元,用于将搜集到的本访客包括访客属性信息和访客行为信息在内的指标数据量化后计算出该访客的意向分值,并将之进行存储。
所述访客意向数据库进一步包括:
企业信息存储单元,用于存储以企业为单位的该企业信息、该企业网站访客意向的指标信息、指标的量化公式信息以及访客意向分值计算方式;
访客意向分值存储单元,用于存储每一企业中访问该企业网站的每一访客信息及对应的访客意向分值。
本发明的较佳实施例中,WEB服务器进一步包括访客意向元素修改单元,用于企业登录至对应的访客意向处理平台,修改对应的指标、指标量化公式及访客意向分值计算公式。
本发明的较佳实施例中,WEB服务器进一步包括访客意向值通知单元,用于定期将访问企业网站的访客信息及访客意向分值通知至对应的企业端。
一种访客意向处理平台,用于统计访问企业网站的访客的意向程度,进一步包括WEB服务器和访客意向数据库,其中,访客意向数据库包括:
企业信息存储单元,用于存储以企业为单位的该企业信息、该企业网站访客意向的指标信息、指标的量化公式信息以及访客意向分值计算公式;
访客意向分值存储单元,用于存储每一企业中访问该企业网站的每一访客信息及对应的访客意向分值;
WEB服务器进一步包括:
企业网站平台接口单元,用于接收企业网站的访客访问请求,解析出访客信息和访问网站信息;
访客属性信息处理单元,连接企业网站平台接口单元,用于根据解析出的访客信息,登录至对应的访客终端获得访客属性的信息;
访客行为信息处理单元,连接企业网站平台接口单元,用于获得访客终端访问企业网站时的行为信息;
意向值生成单元:分别连接访客属性信息处理单元和访客行为信息处理单元,其还连接访客意向数据库,用于将搜集到的本访客包括访客属性信息和访客行为信息在内的指标数据量化后计算出该访客的意向分值,并将之存储至对应的访客意向分值存储单元。
本发明的较佳实施例中,该平台还包括企业网站存储数据库,用于存储企业网站网页信息。
本发明的较佳实施例中,WEB服务器进一步包括访客意向元素修改单元,用于企业登录至对应的访客意向处理平台,修改对应的指标、指标量化公式及访客意向分值计算公式。
本发明的较佳实施例中,WEB服务器进一步包括访客意向值通知单元,用于定期将访问企业网站的访客信息及访客意向分值通知至对应的企业端。
一种访客意向识别方法,用以判断访客访问网站时意向的程度,包括以下步骤:
(1)确定访客意向的指标及确认指标值的量化公式,所述指标中包括访客意向匹配度指标;
(2)当访客访问所述网站时,获得包括属性信息及行为信息在内的访客信息;
(3)将获得的该访客信息与访问意向的指标匹配后进行量化,按照预设的访问意向计算公式计算出表示访客意向高低的访客意向分值,所述计算公式中包括访客意向匹配度在内的指标量化后的指标量化值。
本发明的较佳实施例中,步骤(2)还包括获得访客历史访问记录信息:预先确定监测网站信息及个数,并将包括该些监测网站信息的监测代码上传到所述网站的网页上,当访客访问所述网站时,将访客的浏览器中访客的访问历史与预先存储的所述监测网站信息进行匹配,根据匹配结果确定访客访问所述监测网站的情况,并将其按照预先的量化公式量化为访客意向匹配度。
访客意向分值为(Q1+Q2+...+Qn),Q1,Q2,...Qn为指标量化值。
访客意向匹配度为访问过的意向监测网站数/监测网站总数*100%*Kn,Kn为系数。
步骤(2)进一步包括执行一段JavaScript代码得到访客访问监测网站的情况:利用欲监测网站链接的a:visited伪类的属性,先在本网站的页面上生成一个iframe,并在这个iframe中设置a和a:visited为不同的样式,然后将每一监测网站的链接插入到iframe中,访客的浏览器访问本网站时,就会根据访客终端保存的访问历史记录,为访问过的监测网站的链接设置a:visited的样式,当本网站获得链接的最终样式时,判断每一监测网站的属性,如果是a:visited,就认为访客访问过该监测网站。
与现有技术相比,本申请具有以下优点:
第一、搜集的信息全面而完整,其中包括访客属性信息和行为信息,这些信息对于识别访客的意向都有着或轻或重的影响,所以最后对访客意向的判断结果显得科学而合理。更重要的是,本申请可以通过在网页上设置监测代码,将访客的浏览器中访客的访问历史与预先存储的所述监测网站信息进行匹配,根据匹配结果确定访客访问所述监测网站的情况,搜集到访客的意向匹配度信息,这是最原始、最直接、最有力说明访客意向高低的指标。
第二、本申请可以对搜集到的访客信息的指标数值进行量化,从而方便企业决策者直观的发现该访客的意向程度,从而可以为企业带来更多的潜在客户,使企业获得更多的利益及更大的市场。
第三、本申请通过获得访客包括IP地址和Cookies在内的信息,从中获得访问意向的指标。这种获得指标的方式,不仅快捷而且获得的信息非常准确,并且再将该些指标进行量化处理,使得获得潜在用户信息的准确性加大且信息更为详实。
上述所需的优点并不局限于在一个实施方案实施。
附图说明
图1为现有技术中通过在网页中嵌入代码来采集网页点击信息的方法的流程图;
图2为本申请第一实施例的一种访客意向识别系统结构图;
图3为本申请实施例的一种WEB服务器的结构图;
图4为本申请实施例的一种访客意向数据库的结构图;
图5为本申请第二实施例的一种访客意向识别系统结构图;
图6为本申请实施例的一种访客意向识别方法流程图;
图7为本申请第三实施例的一种访客意向识别系统结构图;
图8为本申请实施例的一访客意向分值计算流程图;
具体实施方式
本申请的核心在于:通过对企业相关信息进行深入挖掘和分析,从而得出用于判断访客意向的指标,然后对访客的信息进行全面搜集,并将该些信息的指标数值与访客意向指标进行匹配,同时按照预设的访问意向计算公式计算出表示访客意向高低的访客意向分值。
在说明书及权利要求书当中使用了某些词汇来指称特定的元件。所属领域中具有通常知识者应可理解,制造商可能会用不同的名词来称呼同样的元件。本说明书及权利要求书并不以名称的差异来作为区别元件的方式,而是以元件在功能上的差异来作为区别的基准。在通篇说明书及权利要求书当中所提及的“包括”是为一开放式的用语,故应解释成“包括但不限定于”。此外,“连接”一词在此是包含任何直接及间接的电气连接手段。因此,若文中描述一第一装置连接于一第二装置,则代表该第一装置可直接连接于该第二装置,或透过其他装置或连接手段间接地连接至该第二装置。
本申请提出一种访客意向识别系统,用以判断访客访问网站时意向的程度,请参见图2,其为本申请第一实施例的一种访客意向识别系统结构图。该系统包括:访客终端110、访客意向处理平台160、企业网站平台150和企业端120。访客终端110通过因特网连接至访客意向处理平台160和企业网站平台150。访客终端110类似于因特网的一个结点,即访客通过该访客终端110登录至企业网站平台150。企业网站平台150可以是设置在因特网上的一个节点,该节点上存储有该企业对应的网站的信息,企业网站平台150通常是一个存放企业网站信息的虚拟主机,即用于存储很多企业网站信息的机房服务器,在这种情况下,企业端120要看本企业的网站信息,也是通过因特网登录至对应机房服务器(即企业网站平台150)才能访问本企业的网站的。企业网站平台150中至少包括企业网站服务器和企业网站数据库,企业网站数据库用于存储企业网站信息,企业网站服务器上设置有访客意向触发单元151,即当有某一访客终端110访问该企业网站时,即将对应的包括访客终端110在内的信息发送至访客意向处理平台160。
访客意向处理平台160包括WEB服务器130和访客意向数据库140。企业网站平台150可以是独立于访客意向处理平台160,也可以设置在访客意向处理平台160内。也就是说,访客意向处理平台160可以是存储很多企业网站信息的机房服务器对应的供应商进行开发,也可以是其它供应商进行开发。
以下就先以企业网站平台150可以是独立于访客意向处理平台160为例来说明。访客终端110、企业端120和企业网站平台150分别通过因特网连接访客意向处理平台160。访客意向处理平台160的WEB服务器130连接至访客意向数据库140。访客意向数据库140包括企业信息存储单元141和访客意向分值存储单元142(请参照图4)。
所述企业信息存储单元141用于存储以企业为单位的该企业网站访客意向的指标、指标值的量化公式以及访问意向计算公式。所述企业信息存储单元141可以以表格的形式存储访客意向信息,如表1所示。
表1
企业用户 | 密码 | IP地址 | 企业网站网址 | 指标 | 指标1的量化公式 | 指标 | 指标2的量化公式 | .... | 访客意向分值计算公式 |
用户1 | 12345 | 123.255.255.0 | Wwww.xx.com | 来访次数 | x | 回头客 | x | ||
用户2 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | .. | ... |
..... |
所述访客意向分值存储单元142用于存储每一企业中访问该企业网站的每一访客信息及对应的访客意向分值。访客意向分值存储单元142也可以是以表格的形式存储该企业、访问该企业的每一访客信息、该访客对应的访客意向分值。
上述提及到的存储单元都是逻辑划分的存储单元,并不一定指物理上划分的存储单元,通常是以数据块或表格等存储形式存储在对应的存储空间内。
请参见图3,其为本申请实施例的一种WEB服务器130的原理结构图。该WEB服务器130至少包括:企业网站平台接口单元131、访客属性信息处理单元132、访客行为信息处理单元133、意向值生成单元134、访客意向元素修改单元135和访客意向值通知单元136。
企业网站平台接口单元131,用于接收企业网站平台150的访客意向触发单元151发出的访客访问请求,解析出访客信息和访问网站信息。
访客属性信息处理单元132,连接企业网站平台接口单元131,用于获得访客属性的信息,比如,该企业在企业信息存储单元141中设定的是5个访客属性的指标,如访客属性信息可以包括:来访次数、客户及黑名单、地区、来源及关键字、历史访问记录,则访客属性信息处理单元132根据在企业信息存储单元141中设定的是5个访客属性的指标来获得对应的访客信息。后续为着重讲到如何获得访客属性信息的。
本发明在企业信息存储单元141设定意向匹配度这个指标,即企业端120或访客意向处理平台160根据其所在行业的相关信息进行解析,得出该行业内排名靠前的若干网站,将该些网站作为监测网站,并保存该些监测网站信息(一般指网站地址链接),当访客访问所述企业网站平台时,访客意向处理平台160的访客属性信息处理单元132根据访客的访问历史,确定访客访问监测网站的情况,将其进行量化后得到的数值。访客属性信息处理单元132主要是通过下述方式来获取访客是否访问了监测网站的信息的:设置一段JavaScript代码,该段代码主要是利用了监测网站链接的a:visited伪类的属性,首先在网站页面上生成一个iframe,并在这个iframe中设置a和a:visited为不同的样式,然后将监测网站的链接插入到iframe中,访客属性信息处理单元132就会根据用户的访问历史,为访问过的链接设置a:visited的样式,最后再获得链接的最终样式,如果是a:visited,就可以认为访客访问过该监测网站了。访客属性信息处理单元132根据访客访问监控网站的个数信息计算出意向匹配度。
访客行为信息处理单元133,连接企业网站平台接口单元131,用于获得访客终端110访问企业网站时的行为信息,比如访问蹦失、访问深度、停留时间及聊天行为。访客行为信息处理单元133根据企业信息存储单元141中预先存储的关于行为信息的指标,然后获得本访客终端110访问该企业网站的对应的指标信息。
意向值生成单元134:分别连接访客属性信息处理单元132和访客行为信息处理单元133,其还连接访客意向数据库140,用于将搜集到的本访客的各种信息量化后计算访客意向分值,并将之存储至对应的访客意向分值存储单元142。
访客意向元素修改单元135,用于企业端120登录至对应的访客意向处理平台160,修改对应的指标、指标量化公式及访客意向分值计算公式等。该访客意向元素修改单元135是可选的单元,提供该单元,使得本系统具有更佳的扩展性。
访客意向值通知单元136,用于定期将访问企业网站的访客信息及访客意向分值发送至对应的企业端。访客意向值通知单元136也是可选的单元,企业端120可以自己登录至访客意向处理平台160来查看访问本企业网站的访客信息及访客意向分值。
上述公开的单元通常是逻辑单元,即通过软件编程来实现上述功能,当然,本发明也并非局限于此,本发明也可用硬件来实现。
请参阅图6,其为本系统的第二实例原理图。企业端120也可以和企业网站平台150同为因特网内的一节点。即,企业网站平台150设置在企业端120的局域网内,也就是说,该企业自身提供存储企业网站网页信息的服务器。本发明也同样适用上述的系统。
请参阅图5,其为本系统的第三实例原理图。企业网站平台150的开发商开发了访客意向处理平台160,即,企业网站平台150和访问意向处理平台160设置为因特网的同一节点。也就是说,企业意向处理平台160还包括企业网站存储数据库,用于存储企业网站网页信息。
基于上述系统,本申请提出一种访客意向识别方法,用以判断访客访问网站时意向的程度,请参见图7,其为本申请实施例的一种访客意向识别方法流程图,该方法包括以下步骤:
S101:确定访客意向的指标及确认指标值的量化公式。访客意向处理平台160只需把与意向指标相关的信息输入其中即可,该些信息主要是和企业相关的信息,比如:所在地区信息、行业相关信息、网站运营情况等等,并且企业端也可以随时对该意向指标进行修改。指标值的量化公式是指对搜集到的访客信息按照一定的计算公式量化成一数值,该计算公式可以根据实际需要进行设定。指标中包括访客意向匹配度指标,其是根据访客的历史访问记录来确定访客的意向程度。
S102:当访客终端访问所述网站时,获得包括表示访客属性信息及表示访客行为信息在内的访客信息。该属性信息是访客到达网站的瞬间就可以被获取的,当接收到访客访问所述网站的指令后,获得访客包括IP地址和Cookies在内的信息。
众所周知,Cookies就是服务器暂存放在访客终端110的电脑里的资料(.txt格式的文本文件),好用来辨认访客终端110的计算机。当访客终端110在浏览网站的时候,企业网站平台150会先发送一小小资料放在访客终端110的计算机上,这一小小资料就是Cookie,Cookies会使访客终端110在网站上所输入的文字或是一些选择都记录下来。当下次访客终端110再访问同一个网站,会先看看有没有它上次留下的Cookies资料,有的话,就会依据Cookie里的内容来判断出访客,送出特定的网页内容给访客终端110。cookies有什么作用呢?现在许多网站都用新用户注册这一项,有时注册了一下,等到下次再访问该站点时,会自动识别到访客终端110,并且向访客终端110问好,是不是觉得很亲切?当然这种作用只是表面现象,更重要的是,企业网站平台150和访客意向处理平台160可以利用cookies跟踪统计用户访问该网站的习惯,比如什么时间访问,访问了哪些页面,在每个网页的停留时间等。利用这些信息,一方面是可以为访客提供个性化的服务,另一方面,也可以作为了解所有访客行为的工具,对于网站经营策略的改进有一定参考价值。例如,访客终端110在某家航空公司站点查阅航班时刻表,该网站可能就创建了包含访客终端110旅行计划的Cookies,也可能它只记录了访客终端110在该站点上曾经访问过的Web页,在访客终端110下次访问时,根据访客终端110的情况对显示的内容进行调整,将访客终端110所感兴趣的内容放在前列。这是高级的Cookie应用。目前Cookies最广泛的是记录用户登录信息,这样下次访问时可以不需要输入自己的用户名、密码了。另外,有人认为网站利用cookies可能存在侵犯用户隐私的问题,但由于大多用户对此了解不多,而且这种对用户个人信息的利用多数作为统计数据之用,不一定造成用户的直接损失,因此现在对于cookies与用户隐私权的问题并没有相关法律约束,很多网站仍然在利用cookie跟踪用户行为,有些程序要求用户必须开启cookie才能正常应用。IE浏览器用户可以通过“隐私”选项中的隐私设置的高低来决定是否允许网站利用cookie跟踪自己的信息,从全部限制到全部允许,或者限制部分网站,也可以通过手动方式对具体的网站设置允许或者禁止使用cookies进行编辑。IE浏览器的默认设置是“中级”-对部分网站利用cookie有限制。个人电脑的cookies设置(对IE浏览器而言)可通过菜单“工具-Internet选项-隐私”来查看和修改。
访客信息可以包括来访次数、客户及黑名单、地区、来源及关键字、历史访问记录,而行为信息可以包括:访问蹦失、访问深度、停留时间及聊天行为,而将该些信息进行量化即可得到相应的指标数值。下面对各种信息分别予以介绍:
来访次数:用于判断访客是新访客还是回头客,新房客和回头客的意向有明显的差别,回头客的意向自然要高于新访客。
客户以及黑名单信息:访客如果是回头客那么他的身份价值对于判断其意向是非常有帮助的,如果访客已经被用户加为客户其本次来访的意向会非常高,相反如果访客被加入了用户的黑名单其意向也就无从谈起。
访客所在地区:通过对访客所在地区的解析,可以判断其是否为客户所关注的主要地区,是那么可认为其价值高,不是则意味着该访客可能不是客户目标受众。
来源关键字信息:通过对企业网站所有访客来源和关键字进行解析,同时结合访客站内转化情况,统计出该企业网站当前访客质量最高的来源和关键字作为监测数据,当有从这些来源和关键字来访的访客到访时,就可以初步判断这些访客的意向是比较高的。
访客历史访问记录:这个数据是最原始、最直接、最有力说明访客意向高低的,将其进行量化即可以得到意向匹配度指标。访客历史记录的获得可以通过以下手段予以实现:预先确定监测网站信息及个数,并将该些监测网站信息传到所述网站的网页上,当访客访问所述网站时,访客的浏览器执行一段JavaScript代码得到访客访问监测网站的情况,该段代码主要是利用了监测网站链接的a:visited伪类的属性,首先在页面上生成一个iframe,并在这个iframe中设置a和a:visited为不同的样式,然后将监测网站的链接插入到iffame中,访客的浏览器就会根据用户的访问历史,为访问过的链接设置a:visited的样式,最后再获得链接的最终样式,如果是a:visited,就可以认为访客访问过该监测网站了。
访问蹦失:蹦失是指访客到达网站后是否只访问了一个页面就离开了,如果是,可以认为其意向很低。
访问深度:这个是与蹦失相对的概念,访客访问的页面深度越深表示其意向越强烈。
停留时间:正常情况下访客停留时间与其意向是成正比的,因此对停留时间的统计可最终用于访客意向判断。
聊天行为:访客是否积极主要与后台服务人员联系,联系成功与否,联系交往的深度都能够很好的体现访客意向高低。
S103:将获得的上述访客信息与访问意向的指标进行匹配,按照预设的访问意向计算公式计算出表示访客意向高低的访客意向分值。分别计算各个指标分值,然后逐个相加计算意向分值。
比如,访客意向分值为(Q1+Q2+...+Qn),Q1,Q2,...Qn为指标量化值,并且其中一指标为访客意向匹配度。
请参阅图8,其为访客意向分值的计算公式的一实例。
(1)当访客在访客终端上登录该企业网站后,访客意向处理平台根据访客终端搜集的来访次数信息,判断该访客是否为回头客:如果不是,Score1=1,并进入意向匹配度计算;若是,再判断其是否在黑名单中:若在黑名单中,Score1=0,结束计算;不在黑名单,则请求WEB服务器返回该访客上次登录该企业网站时的访客意向分值,WEB服务器130根据公式Score1=上次综合Score(通常上次综合Score作为一个很重要的考虑依据,但是它的考虑依据有一个量化值的上限,比如5,当上次综合Score>=5,Score1=5),
(2)进行意向匹配度计算:意向匹配度=访客已浏览过的监测网站数/监测网站总数*100%*Kn,Kn为系数,当Kn取10的时候,即是将意向匹配度进行了十进制转换,这样更适合访客意向的判断,此时Score2=意向匹配度。
(3)分别判断该访客是否为客户以及是否是该企业所关注的地区,如果是,则Score3=5;如果不是,则Score3=0。
(4)对访客的来源关键字进行判断,访客来源是指访客是从哪些网站链接而来的,而关键字是指该访客是通过输入什么内容而搜索到本企业网站的,通过对该企业网站所有的访客来源和关键字进行解析,同时结合其站内转化情况,可以统计出该企业网站质量最高的来源关键字。使当前访客的来源关键字与该质量最高的来源关键字进行匹配:若匹配,Score4=5;不匹配,Score4=0。
(5)判断该访客是否出现访问蹦失,若出现蹦失,则Score5=0,结束计算;若未出现蹦失,则Score5=1。
(6)判断访客是否有聊天行为,即访客是否积极主动与后台服务人员联系,联系是否成功,联系交往是否深入等等,若有聊天行为,Score6=5;若无,Score6=0。
(7)访客停留时间价值度是指访客在该企业网站停留了多少时间,在正常情况下访客的停留时间是与其意向成正比的,因此停留时间也是判断访客意向的一个重要指标,利用计算机来判断访客的心里活动本身就不可能特别精确,所以部分小概率情况可以不予考虑。访客停留时间价值度是一个动态数据,其可以n分钟刷新一次,在此n取3,其转换为意向分值的计算公式如下:
Time<1200S:Score7=time/1200×5;
time>=1200S:Score7=5;
(8)计算访客访问页面数价值度,很显然,访客访问的页面数越多其意向也越高,所以它也是一个与访客意向成正比的数值,每m分钟刷新一次,在此m取3,其转换为意向分值的计算公式如下:
Score8=访问页面数/3×5
(9)计算访问深度价值度,其也是一个与访客意向成正比的数值,每h分钟刷新一次,在此h也取3,其转换为意向分值的计算公式如下:
Score9=访问深度/绑定探头页面数×100%×Km,Km为系数。
最后,将Score=Score1+Score2+...+Score9
需要指出的是,上述访客信息指标及计算公式并不用来限定本申请,其可以根据实际需要进行调整。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例,但本发明并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化,都应落在本发明的保护范围内。
Claims (15)
1、一种访客意向识别系统,用于统计访问企业网站的访客的意向程度,包括访客终端、用于存储企业网站网页信息的企业网站平台和访客意向处理平台,其中,访客终端通过因特网分别连接至企业网站平台和访客意向处理平台,
所述访客意向处理平台进一步包括WEB服务器和访客意向数据库,其中,访客意向数据库用于存储以企业为单位的该企业信息、该企业网站访客意向的指标信息、指标的量化公式信息以及访客意向分值计算公式,
所述WEB服务器,用于当访客访问所述网站时,获得包括属性信息及行为信息在内的访客信息,将获得的该访客信息与访问意向的指标匹配后进行量化,按照预设的访问意向计算公式计算出表示访客意向高低的访客意向分值。
2、如权利要求1所述的系统,其特征在于,企业网站平台还包括访客意向触发单元,用于接收访客终端访问企业网站的登录请求,并将该登录请求发送至访客意向处理平台。
3、如权利要求2所述的系统,其特征在于,WEB服务器进一步包括:
企业网站平台接口单元,用于接收企业网站平台的访客意向触发单元发出的访客访问请求,解析出访客信息和访问网站信息;
访客属性信息处理单元,连接企业网站平台接口单元,用于根据解析出的访客信息,登录至对应的访客终端获得访客属性的信息,其中包括获得访客意向匹配度:将访客的浏览器中访客的访问历史与预先存储的所述监测网站信息进行匹配,根据匹配结果确定访客访问所述监测网站的情况,并将其按照预先的量化公式量化为访客意向匹配度;
访客行为信息处理单元,连接企业网站平台接口单元,用于获得访客终端访问企业网站时的行为信息;
意向值生成单元:分别连接访客属性信息处理单元和访客行为信息处理单元,用于将搜集到的本访客包括访客属性信息和访客行为信息在内的指标数据量化后计算出该访客的意向分值,并将之进行存储。
4、如权利要求1或3所述的系统,其特征在于,所述访客意向数据库进一步包括:
企业信息存储单元,用于存储以企业为单位的该企业信息、该企业网站访客意向的指标信息、指标的量化公式信息以及访客意向分值计算方式;
访客意向分值存储单元,用于存储每一企业中访问该企业网站的每一访客信息及对应的访客意向分值。
5、如权利要求3所述的访客意向识别系统,其特征在于,WEB服务器进一步包括访客意向元素修改单元,用于企业登录至对应的访客意向处理平台,修改对应的指标、指标量化公式及访客意向分值计算公式。
6、如权利要求3所述的访客意向识别系统,其特征在于,WEB服务器进一步包括访客意向值通知单元,用于定期将访问企业网站的访客信息及访客意向分值通知至对应的企业端。
7、一种访客意向处理平台,用于统计访问企业网站的访客的意向程度,进一步包括WEB服务器和访客意向数据库,其中,访客意向数据库包括:
企业信息存储单元,用于存储以企业为单位的该企业信息、该企业网站访客意向的指标信息、指标的量化公式信息以及访客意向分值计算公式;
访客意向分值存储单元,用于存储每一企业中访问该企业网站的每一访客信息及对应的访客意向分值;
WEB服务器进一步包括:
企业网站平台接口单元,用于接收企业网站的访客访问请求,解析出访客信息和访问网站信息;
访客属性信息处理单元,连接企业网站平台接口单元,用于根据解析出的访客信息,登录至对应的访客终端获得访客属性的信息;
访客行为信息处理单元,连接企业网站平台接口单元,用于获得访客终端访问企业网站时的行为信息;
意向值生成单元:分别连接访客属性信息处理单元和访客行为信息处理单元,其还连接访客意向数据库,用于将搜集到的本访客包括访客属性信息和访客行为信息在内的指标数据量化后计算出该访客的意向分值,并将之存储至对应的访客意向分值存储单元。
8、如权利要求7所述的访客意向处理平台,其特征在于,还包括企业网站存储数据库,用于存储企业网站网页信息。
9、如权利要求7所述的访客意向处理平台,其特征在于,WEB服务器进一步包括访客意向元素修改单元,用于企业登录至对应的访客意向处理平台,修改对应的指标、指标量化公式及访客意向分值计算公式。
10、如权利要求7所述的访客意向处理平台,其特征在于,WEB服务器进一步包括访客意向值通知单元,用于定期将访问企业网站的访客信息及访客意向分值通知至对应的企业端。
11、一种访客意向识别方法,用以判断访客访问网站时意向的程度,其特征在于,包括以下步骤:
(1)确定访客意向的指标及确认指标值的量化公式,所述指标中包括访客意向匹配度指标;
(2)当访客访问所述网站时,获得包括属性信息及行为信息在内的访客信息;
(3)将获得的该访客信息与访问意向的指标匹配后进行量化,按照预设的访问意向计算公式计算出表示访客意向高低的访客意向分值,所述计算公式中包括访客意向匹配度在内的指标量化后的指标量化值。
12、如权利要求11所述的方法,其特征在于,步骤(2)还包括获得访客历史访问记录信息:预先确定监测网站信息及个数,并将包括该些监测网站信息的监测代码上传到所述网站的网页上,当访客访问所述网站时,将访客的浏览器中访客的访问历史与预先存储的所述监测网站信息进行匹配,根据匹配结果确定访客访问所述监测网站的情况,并将其按照预先的量化公式量化为访客意向匹配度。
13、如权利要求11或12所述的方法,其特征在于,访客意向分值为(Q1+Q2+...+Qn),Q1,Q2,...Qn为指标量化值。
14、如权利要求11或12所述的方法,其特征在于,访客意向匹配度为访问过的意向监测网站数/监测网站总数*100%*Kn,Kn为系数。
15、如权利要求12所述的方法,其特征在于,步骤(2)进一步包括执行一段JavaScript代码得到访客访问监测网站的情况:利用欲监测网站链接的a:visited伪类的属性,先在本网站的页面上生成一个iframe,并在这个iframe中设置a和a:visited为不同的样式,然后将每一监测网站的链接插入到iframe中,访客的浏览器访问本网站时,就会根据访客终端保存的访问历史记录,为访问过的监测网站的链接设置a:visited的样式,当本网站获得链接的最终样式时,判断每一监测网站的属性,如果是a:visited,就认为访客访问过该监测网站。
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