CN109190026A - 客户的推荐方法及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种客户的推荐方法，所述客户的推荐方法包括以下步骤：接收到客户推荐信息时，获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息；根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户；当所述系统中未存储所述客户时，将所述推荐人与所述客户推荐信息关联。本发明还公开了一种及计算机可读存储介质。在寻找到有购房意向的客户时，立即将该客户的信息在系统中上报，并将该客户信息与推荐人关联，在客户成交后，直接获取该客户关联的推荐人，自动判断客户的归属，无需人工判客，提高了判客的效率与准确率。
Description
技术领域
本发明涉及房地产营销领域，尤其涉及客户的推荐方法及计算机可读存储介质。
背景技术
房地产销售中房产经纪人的房屋销售过程主要包括拓客、判客、结佣三个阶段。房产经纪人寻找有购房需求的客户为拓客；房产开发商判断客户归属于哪个房产经纪人的过程为判客；当客户购房成功后，根据该客户的判客结果，为推荐该客户的房产经纪人结算佣金为结佣。
现有的判客方法通常由房地产开发商的工作人员人工判断，尤其对于多个房产经纪人推荐同一个客户时，对于该客户的判定则需要调取各个房产经纪人关于该客户的登记信息，对登记信息的记录时间、登记内容等综合判定该客户的归属。
由于房屋销售具有历时较久、流程复杂、拓客方法多样性等特点，导致人工判客的工作量大、耗时久、准确率低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种客户的推荐方法及计算机可读存储介质，旨在解决由于房屋销售具有历时较久、流程复杂、拓客方法多样性等特点，导致人工判客的工作量大、耗时久、准确率低的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种客户的推荐方法，所述客户的归属判定方法包括以下步骤：
接收到客户推荐信息时，获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息；
根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户；
当所述系统中未存储所述客户时，将所述推荐人与所述客户推荐信息关联。
优选地，所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤包括：
获取所述客户信息中所述客户的联系方式；
判断所述系统中是否存在所述客户的联系方式，其中，当所述系统中存在所述客户的联系方式时，判定所述系统中已存储所述客户，当所述系统中不存在所述客户的联系方式时，判定所述系统中未存储所述客户。
优选地，所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤之后，还包括：
当所述系统中已存储所述客户时，判断所述客户是否处于推荐保护期内；
当所述客户处于所述推荐保护期外时，执行所述将所述推荐人与所述客户推荐信息关联的步骤。
优选地，所述判断所述客户是否处于推荐保护期内的步骤之后，还包括：
当所述客户处于所述推荐保护期外，判断所述客户是否所处于预设阶段，其中，所述预设阶段至少包括认购、签约以及问款中的一个；
当所述客户未处于所述预设阶段时，执行所述将所述推荐人与所述客户推荐信息关联的步骤。
优选地，所述判断所述客户是否所处于预设阶段的步骤之后，还包括：
当所述客户未处于所述预设阶段时，获取当前系统的配置项，其中，所述配置项至少包括已预约客户不允许推荐、已来电客户不允许推荐、推荐人本人不允许推荐以及推荐人不允许为项目工作人员中的一个；
当所述客户以及所述推荐人满足所述配置项要求时，执行所述将所述推荐人与所述推荐客户信息关联的步骤。
优选地，所述获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息的步骤之后，还包括：
当所述客户设置有延迟推荐时，获取所述延迟推荐的延迟时间；
在所述延迟时间之后，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
优选地，所述获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息的步骤之后，还包括：
获取所述客户信息中所述客户的联系方式，判断所述联系方式是否全部公开；
当所述联系方式全部公开时，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤；
当所述联系方式未全部公开时，提示所述推荐人补全所述客户的联系方式；
在检测到所述客户的联系方式补全后，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
优选地，所述获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息的步骤之后，还包括：
获取所述推荐人的历史推荐人数；
当所述历史推荐人数小于预设阈值时，根据所述客户信息判断所述客户是否为预设人群；
当所述客户不为预设人群时，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
优选地，所述客户的推荐方法，还包括：
检测到客户关联操作时，获取所述客户关联操作对应的关联客户和被关联客户；
将推荐所述被关联客户的推荐人与所述关联客户关联。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有客户的推荐程序，所述客户的推荐程序被处理器执行时实现如上所述的客户的推荐方法的步骤。
本发明实施例提出的一种客户的推荐方法及计算机可读存储介质，在接收到客户推荐信息时，解析该客户推荐信息，从客户推荐信息中获取对应客户的客户信息以及上传该客户推荐信息的推荐人。将客户推荐信息中解析出来的客户信息与系统中存储的客户信息进行一一比对，判断系统中是否已经存储该客户，当系统中存储的客户信息与解析出来的客户信息完全相同时，可以判定系统中已经存储该客户；反之，可以判定系统中未存储该客户。当系统中未存储该客户时，客户为推荐人首次推荐，将推荐人与客户推荐信息关联，以供，在该客户成交后，依据该客户信息关联的推荐人信息寻找到推荐人，将成交对应的佣金支付给推荐人。在寻找到有购房意向的客户时，立即将该客户的信息在系统中上报，并将该客户信息与推荐人关联，在客户成交后，直接获取该客户关联的推荐人，自动判断客户的归属，无需人工判客，提高了判客的效率与准确率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；
图2为本发明客户的推荐方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明客户的推荐方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明客户的推荐方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明客户的推荐方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明客户的推荐方法第五实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：
接收到客户推荐信息时，获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息；
根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户；
当所述系统中未存储所述客户时，将所述推荐人与所述客户推荐信息关联。
由于现有技术中房屋销售具有历时较久、流程复杂、拓客方法多样性等特点，导致人工判客的工作量大、耗时久、准确率低的技术问题。
本发明提供一种解决方案，在接收到客户推荐信息时，解析该客户推荐信息，从客户推荐信息中获取对应客户的客户信息以及上传该客户推荐信息的推荐人。将客户推荐信息中解析出来的客户信息与系统中存储的客户信息进行一一比对，判断系统中是否已经存储该客户，当系统中存储的客户信息与解析出来的客户信息完全相同时，可以判定系统中已经存储该客户；反之，可以判定系统中未存储该客户。当系统中未存储该客户时，客户为推荐人首次推荐，将推荐人与客户推荐信息关联，以供，在该客户成交后，依据该客户信息关联的推荐人信息寻找到推荐人，将成交对应的佣金支付给推荐人。在寻找到有购房意向的客户时，立即将该客户的信息在系统中上报，并将该客户信息与推荐人关联，在客户成交后，直接获取该客户关联的推荐人，自动判断客户的归属，无需人工判客，提高了判客的效率与准确率。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端可以是PC，也可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机等可移动式终端设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及客户的推荐程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，并执行以下操作：
接收到客户推荐信息时，获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息；
根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户；
当所述系统中未存储所述客户时，将所述推荐人与所述客户推荐信息关联。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，还执行以下操作：
获取所述客户信息中所述客户的联系方式；
判断所述系统中是否存在所述客户的联系方式，其中，当所述系统中存在所述客户的联系方式时，判定所述系统中已存储所述客户，当所述系统中不存在所述客户的联系方式时，判定所述系统中未存储所述客户。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，还执行以下操作：
当所述系统中已存储所述客户时，判断所述客户是否处于推荐保护期内；
当所述客户处于所述推荐保护期外时，执行所述将所述推荐人与所述客户推荐信息关联的步骤。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，还执行以下操作：
当所述客户处于所述推荐保护期外，判断所述客户是否所处于预设阶段，其中，所述预设阶段至少包括认购、签约以及问款中的一个；
当所述客户未处于所述预设阶段时，执行所述将所述推荐人与所述客户推荐信息关联的步骤。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，还执行以下操作：
当所述客户未处于所述预设阶段时，获取当前系统的配置项，其中，所述配置项至少包括已预约客户不允许推荐、已来电客户不允许推荐、推荐人本人不允许推荐以及推荐人不允许为项目工作人员中的一个；
当所述客户以及所述推荐人满足所述配置项要求时，执行所述将所述推荐人与所述推荐客户信息关联的步骤。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，还执行以下操作：
当所述客户设置有延迟推荐时，获取所述延迟推荐的延迟时间；
在所述延迟时间之后，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，还执行以下操作：
获取所述客户信息中所述客户的联系方式，判断所述联系方式是否全部公开；
当所述联系方式全部公开时，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤；
当所述联系方式未全部公开时，提示所述推荐人补全所述客户的联系方式；
在检测到所述客户的联系方式补全后，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，还执行以下操作：
获取所述推荐人的历史推荐人数；
当所述历史推荐人数小于预设阈值时，根据所述客户信息判断所述客户是否为预设人群；
当所述客户不为预设人群时，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的客户的推荐程序，还执行以下操作：
检测到客户关联操作时，获取所述客户关联操作对应的关联客户和被关联客户；
将推荐所述被关联客户的推荐人与所述关联客户关联。
参照图2，本发明客户的推荐方法第一实施例，所述客户的推荐方法包括：
步骤S10，接收到客户推荐信息时，获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息。
通常，房地产开发商在楼盘开盘后，对楼盘进行推广，招募房屋中介(例如，自由经纪人、中介机构经纪人、已购买房屋的业主和房地产开发商员工等等)对房屋进行销售。房屋中介在寻找到有购买意向的客户时，向房地产开发商推荐客户信息，以使得在该客户购房成功后，根据推荐线索判断出该成交客户归属于哪个房屋中介，并向该房屋中介支付相应的佣金。
在本发明提供的客户的推荐方法中，在终端中安装客户推荐的相关应用程序或打开相关的网页应用程序，在应用程序的信息录入界面中输入客户信息，进行客户推荐。其中，客户信息至少包括，客户姓名、手机号、性别、购房意向、推荐楼盘以及备注等等。
用户在应用程序中录入有购买意向的客户的信息之后，将该客户信息上传至系统中进行报备，完成客户推荐，以使该客户后续购房成功后，获取相应的佣金。在接收到客户推荐信息时，解析该客户推荐信息，从客户推荐信息中获取对应客户的客户信息以及该客户推荐信息上传的用户ID，根据用户ID得到推荐人，该推荐人为本次推荐客户的房屋中介，所述客户为该房屋中介本次推荐的客户。
此外，还可以通过发送客户推荐信息的网络地址等方法常用的信息得到上传者身份获取方法，获取该客户推荐信息的推荐人的身份。
步骤S20，根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户。
步骤S30，当所述系统中未存储所述客户时，将所述推荐人与所述客户推荐信息关联。
将客户推荐信息中解析出来的客户信息与系统中存储的客户信息进行一一比对，判断系统中是否已经存储该客户，当系统中存储的客户信息与解析出来的客户信息完全相同时，可以判定系统中已经存储该客户；反之，可以判定系统中未存储该客户。
一般地，客户信息中客户的联系方式是独一无二的，所以，为了简化客户是否已存储的判断程序，通常获取客户信息中客户的联系方式，即电话号码，在系统中搜索该联系方式，当从系统已存储中搜索到该联系方式，则表明该客户在系统中已存储；反之，搜索结果为无结果时，表明在系统的已存储中不存在该客户的联系方式，该客户在系统中未存储。
当系统中未存储该客户时，客户为推荐人首次推荐，将推荐人与客户推荐信息关联，以供，在该客户成交后，依据该客户信息关联的推荐人信息寻找到推荐人，将成交对应的佣金支付给推荐人。
然而，当系统中存储有该客户时，此次客户的推荐并非首次推荐，为避免一个客户多个中介推荐，在客户成交后无法确定佣金发放对象，则不会将后推荐的推荐人与客户推荐信息关联。进一步，可对推荐人发送客户已存在，本次客户推荐失败的提示信息。同理，对于判断结果为系统中未存储该客户时，将所述推荐人与客户推荐信息关联之后，向所述推荐人发送推荐成功的提示信息。
在本实施例中，在接收到客户推荐信息时，解析该客户推荐信息，从客户推荐信息中获取对应客户的客户信息以及上传该客户推荐信息的推荐人。将客户推荐信息中解析出来的客户信息与系统中存储的客户信息进行一一比对，判断系统中是否已经存储该客户，当系统中存储的客户信息与解析出来的客户信息完全相同时，可以判定系统中已经存储该客户；反之，可以判定系统中未存储该客户。当系统中未存储该客户时，客户为推荐人首次推荐，将推荐人与客户推荐信息关联，以供，在该客户成交后，依据该客户信息关联的推荐人信息寻找到推荐人，将成交对应的佣金支付给推荐人。在寻找到有购房意向的客户时，立即将该客户的信息在系统中上报，并将该客户信息与推荐人关联，在客户成交后，直接获取该客户关联的推荐人，自动判断客户的归属，无需人工判客，提高了判客的效率与准确率。
进一步的，参照图3，本发明客户的推荐方法第二实施例，基于上述第一实施例，所述步骤S20之后，还包括：
步骤S40，当所述系统中已存储所述客户时，判断所述客户是否处于推荐保护期内。
当所述客户处于所述推荐保护期外时，执行步骤S30，所述将所述推荐人与所述推荐客户信息关联的步骤。
由于房屋售价高的特性，导致客户从有购房意向到最终成交需要经历较长的时间，所以在房地产营销过程中，对于已经推荐的客户设置推荐保护期，客户在推荐保护期内，购房成功，向推荐该客户的房屋中介支付佣金；对于超过推荐保护期的客户，将自动转为自由客户，在自由客户购房成功后，房地产销售方将无需再支付佣金。
然而，超过推荐保护期的客户信息依然存储在系统中，则，在有推荐人重新推荐该客户时，在判断系统中是否已存储该客户时，判断结果为系统中已存储该客户。故，未避免系统中已存在的客户为已经超过推荐保护期的客户，当系统中已经存储了所述推荐人本次推荐的客户时，获取系统中存储的该客户的推荐保护期，判断系统中存储的客户是否还处于推荐保护期内。当系统中已存储的客户已经处于推荐保护期外时，解除原先系统中存储的该客户与先前推荐人的关联，将此次推荐该客户的推荐人与所述客户推荐信息进行关联，所述客户归属于该推荐人。在该客户成交后，为此次推荐该客户的推荐人发放佣金。可以理解的是，当此次推荐的客户在此次推荐保护期内未购房成功，之后，第二推荐人重新推荐该客户，则将该客户与第二推荐人关联，重新将该客户归属于第二推荐人。
当判定所述客户处于推荐保护期内时，则该客户归属于系统中存储的与该客户关联的推荐人。对此次上传客户推荐信息的推荐人发送客户已存在，本次客户推荐失败的提示信息。
其中，客户的推荐保护期可在上传客户推荐信息时存储有效推荐日期，当前日期在有效推荐日期之前时，所述客户处于推荐保护期内；当前日期在有效推荐日期之后时，所述客户处于推荐保护期外。或者时，在客户的推荐信息中存储有有效推荐时间间隔，当前距系统中存储该客户信息的时间间隔小于或等于所述有效推荐时间间隔时，所述客户处于推荐保护期内；当前距系统中存储该客户信息的时间间隔大于所述有效推荐时间间隔时，所述客户处于推荐保护期外。或者是其他判断是否存于客户推荐保护期内的方法。
通常，房屋购买流程包括：推荐、到访、认筹、认购、签约以及问款等。故，当系统中存储的客户即使未成交，处于推荐保护期外，当该客户已经到访或认筹或认购或问款，则系统中已存储的客户信息依然有效，该客户依然归属于先前上传至系统内的推荐人。所以，当判定出系统中存储的客户处于保护期外时，进一步获取该客户当前所处阶段，当该客户处于预设阶段时，此次客户推荐失败；当客户未处于预设阶段时，执行步骤S30，即将推荐人客户推荐信关联，此次客户推荐成功。其中，预设阶段包括认购、签约以及问款等。
此外，在判断出系统中存储的客户处于推荐保护期外，增加判断客户是否处于到访或认筹保护期内，在客户处于到访或认筹保护期外，再进一步获取该客户当前所处阶段。
进一步地，处于对客户以及推荐人的身份限定，房地产开发商可通过应用程序后台设置系统的配置项，满足该配置项的客户及推荐人才可有效推荐客户。其中，可选择设置的配置项包括已预约客户不允许推荐、已来电客户不允许推荐、推荐人本人不允许推荐以及推荐人不允许为项目工作人员等。预约客户不允许推荐，是指当推荐的客户为先前已经电话或现场预约到访的客户时，推荐失败。已来电客户不允许推荐，是指当推荐的客户在推荐之前已经向销售现场来电时，推荐失败。推荐人本人不允许推荐，是指推荐人推荐的客户是推荐人自己时，推荐失败。推荐人不允许为项目工作人员，项目工作人员不能够作为推荐人去推荐客户，即获取到推荐人的身份为项目工作人员时，推荐失败。
综上，当客户未处于所述预设阶段时，获取当前系统的配置项，判断此次推荐的客户以及推荐人是否满足所述配置项的要求。在此次推荐中的客户以及推荐人均满足所述配置项的要求时，执行步骤S30，将推荐人与客户推荐信息关联，该客户归属于上传客户推荐信息的推荐人。
在本实施例中，对于系统中已存储此次推荐的客户时，判断该客户是否处于推荐保护期内。当该客户已经处于推荐保护期外时，则本次推荐有效，将本次推荐人与客户推荐信息关联，所述客户归属于本次推荐人；当该客户处于推荐保护期内时，本次推荐失败，所述客户归属于系统中已存储的推荐人。增加客户是否处于推荐保护期内的判断，避免超过推荐保护期的客户无法再次被推荐(且再次被推荐的推荐人为本次上传客户推荐信息的推荐人)，该客户的归属得不到准确判定，客户成交后，判客过程出现错误，导致后面推荐该客户的推荐人得不到佣金的现象发生。
进一步的，参照图4，本发明客户的推荐方法第三实施例，基于上述第一或第二实施例，所述步骤S10之后，还包括：
步骤S50，当所述客户设置有延迟推荐时，获取所述延迟推荐的延迟时间。
在所述延迟时间之后，执行步骤S20，即所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户。
在应用程序中提供延迟推荐的功能选项，推荐人可选择延迟推荐客户，并且在推荐人选择延迟推荐时，弹出延迟时间的输入界面，推荐人选择需要延迟的延迟时间。当推荐人选择延迟推荐时，该客户的客户推荐信息将在延迟推荐的延迟时间后才公布，从而避免客户信息在上传时立刻公开，被其他中介“抢单”，或者是房地产开发商截取推荐人的客户，降低客户被拦截的发生率，保护推荐人的利益。
故，当推荐的客户设置有延迟推荐时，获取该客户设置的延迟推荐的延迟时间，在延迟时间之后，再根据客户信息判断系统中是否已经存储有该客户，即确定本次推荐是否成功。
在本实施例中，当推荐的客户设置有延迟推荐时，获取该客户设置的延迟推荐的延迟时间，在延迟时间之后，再根据客户信息判断系统中是否已经存储有该客户，即确定本次推荐是否成功。增加延迟推荐功能，该客户的客户推荐信息将在延迟推荐的延迟时间后才公布，从而避免客户信息在上传时立刻公开，被其他中介“抢单”，或者是房地产开发商截取推荐人的客户，降低客户被拦截的发生率，保护推荐人的利益。
进一步的，参照图5，本发明客户的推荐方法第四实施例，基于上述第一至三任一实施例，所述步骤S10之后，还包括：
步骤S60，获取所述客户信息中所述客户的联系方式，判断所述联系方式是否全部公开。
当所述联系方式全部公开时，执行步骤S20，即根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户。
步骤S70，当所述联系方式未全部公开时，提示所述推荐人补全所述客户的联系方式。
步骤S80，判断是否检测到所述客户的联系方式补全。
在检测到所述客户的联系方式补全后，执行步骤S20，即根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户。
在推荐人录入客户的推荐信息时，为预防客户信息泄露，导致“飞单”，推荐人可选择隐号输入的方式录入客户的联系方式，即隐藏联系方式中的几位数字，例如，只公开联系方式中的前3位和后4位，中间4位以“*”替代。因为，在判断系统中是否已存储本次推荐的客户时，通常采用客户的联系方式来搜索系统中是否存在该客户。所以，接收到推荐人上传客户推荐信息之后，获取客户信息中的客户的联系方式，并判断该联系方式是否为全部公开。当所述联系方式全部公开时，执行步骤S20，判断系统中是否已存储所述客户；当所述联系方式未全部公开时，提示所述推荐人补全所述客户的联系方式，并在在检测到所述客户的联系方式补全后，执行步骤S20，断系统中是否已存储所述客户。
此外，当应用程序同时具有隐号输入和延迟推荐的功能时，首先判断客户的联系方式是否全部公开，在全部公开或联系方式补全后，再判断是否设置有延迟推荐。即，先执行步骤S60-S80，再执行步骤S50。
在本实施例中，在接收到推荐人上传客户推荐信息之后，获取客户信息中的客户的联系方式，并判断该联系方式是否为全部公开。当所述联系方式全部公开时，执行步骤S20，判断系统中是否已存储所述客户；当所述联系方式未全部公开时，提示所述推荐人补全所述客户的联系方式，并在在检测到所述客户的联系方式补全后，执行步骤S20，断系统中是否已存储所述客户。增加隐号输入的方式录入客户的联系方式，有效预防客户信息泄露，导致“飞单”，损害推荐人利益。
进一步的，参照图6，本发明客户的推荐方法第五实施例，基于上述第一至四任一实施例，所述步骤S10之后，还包括：
步骤S90，获取所述推荐人的历史推荐人数。
步骤S100，判断所述历史推荐人数是否小于预设阈值。
步骤S110，所述历史推荐人数小于预设阈值时，根据所述客户信息判断所述客户是否为预设人群。
当所述客户不为预设人群时，执行步骤S20，即根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户。
避免房屋中介圈客，在推荐完客户后，由于客户数量多，必然导致对客户的服务质量下降，客户的成交率低。所以，房地产开发商为让客户更加分散地被多个房屋中介购房引导，提高成交率，设置推荐人的推荐数量，当推荐人的推荐数量大于一定数量后，该推荐人的推荐无效。
在接收到客户推荐信息之后，根据推荐人的信息获取推荐人的历史推荐人数，当推荐人的历史推荐人数大于或等于预设阈值时，本次推荐无效；当推荐人的历史推荐人数小于预设阈值时，再次根据客户信息判断客户是否为预设人群，在客户不为预设人群时，在对客户是否在系统中已存储进行判断，判断此次推荐的有效性；当客户为预设人群时，本次推荐无效。其中，预设人群可以包括房地产开发商的员工以及已经购买成功的业主。
在本实施例中，在接收到客户推荐信息之后，根据推荐人的信息获取推荐人的历史推荐人数，当推荐人的历史推荐人数大于或等于预设阈值时，本次推荐无效；当推荐人的历史推荐人数小于预设阈值时，再次根据客户信息判断客户是否为预设人群，在客户不为预设人群时，在对客户是否在系统中已存储进行判断，判断此次推荐的有效性；当客户为预设人群时，本次推荐无效。其中，预设人群可以包括房地产开发商的员工以及已经购买成功的业主。增加推荐人历史推荐人数以及客户所属人群的判断，进一步增加判客规则，完善判客流程，提高客户归属判断的正确率。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有客户的推荐程序，所述客户的推荐程序被处理器执行时实现如上各个实施例所述的客户的推荐方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种客户的推荐方法，其特征在于，所述客户的推荐方法包括以下步骤：
接收到客户推荐信息时，获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息；
根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户；
当所述系统中未存储所述客户时，将所述推荐人与所述客户推荐信息关联。
2.如权利要求1所述的客户的推荐方法，其特征在于，所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤包括：
获取所述客户信息中所述客户的联系方式；
判断所述系统中是否存在所述客户的联系方式，其中，当所述系统中存在所述客户的联系方式时，判定所述系统中已存储所述客户，当所述系统中不存在所述客户的联系方式时，判定所述系统中未存储所述客户。
3.如权利要求1所述的客户的推荐方法，其特征在于，所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤之后，还包括：
当所述系统中已存储所述客户时，判断所述客户是否处于推荐保护期内；
当所述客户处于所述推荐保护期外时，执行所述将所述推荐人与所述客户推荐信息关联的步骤。
4.如权利要求3所述的客户的推荐方法，其特征在于，所述判断所述客户是否处于推荐保护期内的步骤之后，还包括：
当所述客户处于所述推荐保护期外，判断所述客户是否所处于预设阶段，其中，所述预设阶段至少包括认购、签约以及问款中的一个；
当所述客户未处于所述预设阶段时，执行所述将所述推荐人与所述客户推荐信息关联的步骤。
5.如权利要求4所述的客户的推荐方法，其特征在于，所述判断所述客户是否所处于预设阶段的步骤之后，还包括：
当所述客户未处于所述预设阶段时，获取当前系统的配置项，其中，所述配置项至少包括已预约客户不允许推荐、已来电客户不允许推荐、推荐人本人不允许推荐以及推荐人不允许为项目工作人员中的一个；
当所述客户以及所述推荐人满足所述配置项要求时，执行所述将所述推荐人与所述推荐客户信息关联的步骤。
6.如权利要求1-5任一所述的客户的推荐方法，其特征在于，所述获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息的步骤之后，还包括：
当所述客户设置有延迟推荐时，获取所述延迟推荐的延迟时间；
在所述延迟时间之后，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
7.如权利要求1-5任一所述的客户的推荐方法，其特征在于，所述获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息的步骤之后，还包括：
获取所述客户信息中所述客户的联系方式，判断所述联系方式是否全部公开；
当所述联系方式全部公开时，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤；
当所述联系方式未全部公开时，提示所述推荐人补全所述客户的联系方式；
在检测到所述客户的联系方式补全后，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
8.如权利要求1-5任一所述的客户的推荐方法，其特征在于，所述获取上传所述客户推荐信息的推荐人以及所述客户推荐信息对应客户的客户信息的步骤之后，还包括：
获取所述推荐人的历史推荐人数；
当所述历史推荐人数小于预设阈值时，根据所述客户信息判断所述客户是否为预设人群；
当所述客户不为预设人群时，执行所述根据所述客户信息判断系统中是否已存储所述客户的步骤。
9.如权利要求1所述的客户的推荐方法，其特征在于，所述客户的推荐方法，还包括：
检测到客户关联操作时，获取所述客户关联操作对应的关联客户和被关联客户；
将推荐所述被关联客户的推荐人与所述关联客户关联。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有客户的推荐程序，所述客户的推荐程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的客户的推荐方法的步骤。
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