CN109544284A - 基于大数据的产品数据推送方法、系统及计算机设备 - Google Patents

Abstract

一种基于大数据的产品数据推送方法，包括步骤：预设多个特征项，并根据多个特征项配置多个特征项组合；收集每个存量客户对应的保险品种及对应的特征项组合，以形成客户信息数据库；基于客户信息数据库分析每个特征项组合对应的一个或多个保险品种；将每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系；接收前端提供的目标客户的客户信息，根据目标客户的客户信息定义目标客户对应的目标特征项组合；判断多个特征项组合中是否包括目标特征项组合；及当多个特征项组合包括目标特征项组合，则基于所述映射关系向前端推送与目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。本方法可以协助线上电销坐席高效率地向客户推送合适的保险品种。

Description

基于大数据的产品数据推送方法、系统及计算机设备

技术领域

本发明实施例涉及大数据领域，具体涉及一种基于大数据的产品数据推送方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人们保险意识逐渐增强，商业保险已经成为当前社会保障体系的重要组成部分。现阶段，商业保险主流销售模式包括线下面对面销售模式和线上电销模式。

所谓线上电销模式，是指通过电话或网络通讯平台与目标客户沟通并促成交易，为了吸引客户并促成交易，需要线上电销坐席在短时间内精确地捕捉到目标客户的真实需求，往往高度依赖线上电销坐席的经验及语言敏感度。

因此，当前线上电销模式的缺陷是显而易见的，比如：客户体验不佳、业务达成效率低下、对线上电销坐席的业务能力要求苛刻。故，如何高效率地向客户推送合适的保险品种，以满足客户多样化的保障需求并促成保险业务的达成，成为了业界急迫要解决的问题之一。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提出了一种基于大数据的产品数据推送方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，以解决如何高效率地向客户推送合适的保险品种的问题。

本发明实施例是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种基于大数据的产品数据推送方法，包括：

预设多个特征项，并根据所述多个特征项配置多个特征项组合；

收集每个存量客户对应的保险品种及对应的特征项组合，以形成客户信息数据库；

基于所述客户信息数据库，分析所述多个特征项组合中的每个特征项组合对应的一个或多个保险品种；

将所述每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系；

接收前端提供的目标客户的客户信息，根据所述目标客户的客户信息定义所述目标客户对应的目标特征项组合；

判断所述多个特征项组合中是否包括所述目标特征项组合；及

当所述多个特征项组合包括所述目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

可选地，所述根据所述多个特征项配置多个特征项组合的步骤，包括：

根据所述多个特征项配置所有可用特征项组合；及

基于所述客户信息数据库，分析所述所有可用特征项组合中的每个可用特征项组合对应的一个或多个保险品种的交易数量，从所述所有可用特征项组合中剔除所述交易数量小于设定值的无效特征项组合，以得到所述多个特征项组合。

可选地，所述根据所述多个特征项配置多个特征项组合的步骤之前，还包括：

根据所述客户信息数据库，基于每个特征项与各个保险品种间的客户数量，分析所述每个特征项与各个保险品种之间的相关性；

根据所述每个特征项所对应的相关性，为所述每个特征项赋予权重值；及

获取权重值高于预设值的多个重要特征项，所述多个重要特征项用于配置所述多个特征项组合。

可选地，所述当所述多个特征项组合包括所述目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种的步骤，包括：

当所述目标特征项组合对应多个目标保险品种时，根据所述目标特征项组合中的各个特征项所对应的权重值，为所述多个目标保险品种确定优先级别，以调整所述多个目标保险品种被推送至所述前端的推送次序。

可选地，还包括：

当所述多个特征项组合不包括所述目标特征项组合，根据所述目标特征项组合中的各个特征项所对应的权重值，从所述目标特征项组合中删除权重值相对低的一个或多个非重要特征性以得到次目标特征项组合；

判断所述多个特征项组合中是否包括所述次目标特征项组合；及

当所述多个特征项组合包括所述次目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述次目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

为了实现上述目的，本发明实施例还提供一种基于大数据的产品数据推送系统，包括：

配置模块，用于预设多个特征项，并根据所述多个特征项配置多个特征项组合；

采集模块，用于收集每个存量客户对应的保险品种及对应的特征项组合，以形成客户信息数据库；

第一分析模块，用于基于所述客户信息数据库，分析所述多个特征项组合中的每个特征项组合对应的一个或多个保险品种；

映射模块，用于将每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系；

定义模块，用于接收前端提供的目标客户的客户信息，根据所述目标客户的客户信息定义所述目标客户对应的目标特征项组合；

判断模块，用于判断所述多个特征项组合中是否包括所述目标特征项组合；及

推送模块，用于当所述多个特征项组合包括所述目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

可选地，所述配置模块还用于：

根据所述多个特征项配置所有可用特征项组合；及

基于所述客户信息数据库，分析所述所有可用特征项组合中的每个可用特征项组合对应的一个或多个保险品种的交易数量，从所述所有可用特征项组合中剔除所述交易数量小于设定值的无效特征项组合，以得到所述多个特征项组合。

可选地，还包括：第二分析模块、权重赋值模块和获取模块：

所述第二分析模块，用于根据所述客户信息数据库，基于每个特征项与各个保险品种间的客户数量，分析所述每个特征项与各个保险品种之间的相关性；

所述权重赋值模块，用于根据所述每个特征项所对应的相关性，为所述每个特征项赋予权重值；及

所述获取模块，用于获取权重值高于预设值的多个重要特征项，所述多个重要特征项优先用于配置所述多个特征项组合。

为了实现上述目的，本发明实施例还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于大数据的产品数据推送方法的步骤。

为了实现上述目的，本发明实施例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内存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如上所述的基于大数据的产品数据推送方法的步骤。

相较于现有技术，本发明实施例所提出的基于大数据的产品数据推送方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，通过大数据分析得到具有每个特征项组合的客户群体所偏爱的具体保险品种，当有目标客户提出咨询时，可以根据目标客户的客户信息分析其特征项组合，进而快速锁定其可能感兴趣的保险品种。因此本发明实施例可以协助线上电销坐席高效率地向客户推送合适的保险品种，以满足客户多样化的保障需求并促成保险业务的达成。

以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。

附图说明

图1示出了本发明实施例一之基于大数据的产品数据推送方法的步骤流程图。

图2A示出了本发明实施例二之基于大数据的产品数据推送方法的步骤流程图。

图2B示出了本发明实施例二之基于大数据的产品数据推送方法的步骤流程图。

图3示出了本发明实施例三之基于大数据的产品数据推送系统的程序模块示意图。

图4示出了本发明实施例四之计算机设备的硬件架构示意图。

主要元件符号说明

计算机设备 2

产品数据推送系统 20

存储器 21

处理器 22

网络接口 23

配置模块 200

采集模块 202

第一分析模块 204

映射模块 206

定义模块 208

判断模块 210

推送模块 212

第二分析模块 214

权重赋值模块 216

获取模块 218

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

实施例一

参阅图1，示出了本发明实施例之基于大数据的产品数据推送方法的步骤流程图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以计算机设备为执行主体进行示例性描述。具体如下。

步骤S100，预设多个特征项，并根据所述多个特征项配置多个特征项组合。

示例性的，所述多个特征项，包括但不限于，年龄、性别、职业、收入范围、地域、房产评级或车辆评级。

特征项组合，根据多个特征项中的一个或多个组合而成。

例如，特征项组合包括职业、年龄、收入范围、地域(如城市)，房产评级、车辆评级中一种或多种，如：“职业”、“职业、年龄”、“收入范围、地域”、“职业、年龄、收入范围、地域、房产评级、车辆评级”，在此不穷举。

值得一提的是，当所述多个特征项的数量非常多时，由这些特征项构成的特征项组合也会非常多，因此有必要剔除掉一些无效的特征项组合，以筛选得到有效的特征项组合。经过这些筛选操作之后，计算机设备的工作效率会有一定的提高。

在一优选实施例中，步骤S100可以进一步为：S100a，根据所述多个特征项配置所有可用特征项组合。n个特征项理论上可以配置出个可用特征项组合。S100b，基于所述客户信息数据库，分析所述所有可用特征项组合中的每个可用特征项组合对应的一个或多个保险品种的交易数量，从所述所有可用特征项组合中剔除所述交易数量小于设定值的无效特征项组合，以得到步骤S100中的所述多个特征项组合。

例如，具有A特征项组合对应的客户输入为10000个,而具有B特征项组合对应的客户输入为20个,则可定义B特征项组合为无效特征项组合。

步骤S102，收集每个存量客户对应的保险品种及对应的特征项组合，以形成客户信息数据库。

示例性的，所述存量客户包括通过保险需求市场调查等方式得到潜在客户、指定保险品种的预约客户、正在下单的客户以及已经下单的客户等等。每个存量客户对应的保险品种以及对应的特征项组合可以以表单的形式被保存，以方便索引。当然也可以以其它形式被保存。需要说明的是，这些存量客户的客户信息可以集中地被存储在本计算机设备中，也可以分布式地被存储在指定的其它计算机设备中。

示例性的，为保护存量客户的客户信息的安全性，所述客户信息数据库可以做脱敏处理，清洗一些重要信息，如姓名、家庭地址等。

步骤S104，基于所述客户信息数据库，分析所述多个特征项组合中的每个特征项组合对应的一个或多个保险品种。

以特征项组合“职业”为例，可以根据国家职业分类来区分职业，如医生、教师、公务员等。以医生为例，可以基于客户信息数据库分析医生所对应的所有保险品种，然后依据各个保险品种的购买数量来筛选出购买数量最多的一个或若干个保险品种。以教师为例，同样可以基于客户信息数据库分析得到一个或若干个保险品种。当然，如果一个特定群体非常庞大，则可以对职业进一步细化，如教师可以分为大学教师、中学教师、小学教师和幼师。

以特征项组合“职业(医生)、年龄(35-45岁)”为例，同样可以基于客户信息数据库分析得到“35-45岁的医生”所对应的所有保险品种，然后依据各个保险品种的购买数量来筛选出购买数量最多的一个或若干个保险品种。

步骤S106，将所述每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系。

以特征项组合“职业(医生)、年龄(35-45岁)”为例，根据步骤S102得到该特征项组合对应于财产险、车险，则将以“医生、35-45岁”为组合的特征项组合与财产险、车险之间建立映射关系。

步骤S108，接收前端提供的目标客户的客户信息，根据所述目标客户的客户信息定义所述目标客户对应的目标特征项组合。

在本实施例中，本计算机设备可以通过有线或无线方式与前端进行通信。所谓前端可以是台式电脑、智能手机、平板电脑、座机电话等。

计算机设备可以将接收这些设备的文本信息和/或语音信息。当为文本信息时，可以提取所述文本信息以得到目标客户的特征项组合。当为语音信息时，由计算机设备执行语音识别得到文本信息，并根据文本信息提取该目标客户的特征项组合。示例性的，提取该目标客户的特征项组合的具体步骤可以如下:(1)将每个特征项定义为关键字,并形成关键字池；(2)将每个关键字与所述文本信息进行匹配；(3)通过上述匹配操作,提取出所述文本信息中的一个或多个特征项,所述一个或多个特征项形成的组合即为目标客户的特征项组合。

前端为电子计算机、智能手机、平板电脑等，也可以由线上电销坐席主动将客户信息提取为特征项组合，进而通过这些前端设备提供给计算机设备，以减轻计算机设备的工作负担。

需要说明的是，本文中的“定义”不限于字面的文字提取，也包括基于语义分析挖掘目标客户潜在的特征项。

步骤S110，判断所述多个特征项组合中是否包括所述目标特征项组合。

可以采用遍历的方式进行查找所述多个特征项组合中是否有所述目标特征项组合。为了提高查找效率，可以递进式查找，如“医生、35-45岁”，先锁定“职业、年龄范围”，以排除没有涉及到职业与年龄范围的组合。

步骤S112，当所述多个特征项组合包括所述目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

接上例，目标客户的特征项组合为“医生、35-45岁”，则选择财产险和车险并推送之前端。需要说明的是，这个特征项组合选择的“财产险”、“车险”仅是简单示例，当具体操作时，当然会推送更加具体的保险品种，如财产险中的“百万家庭财产损失险(720元)”等。

实施例二

参阅图2A和2B，示出了本发明实施例二之基于大数据的产品数据推送方法的步骤流程图。具体如下。

步骤S200，预设多个特征项。

步骤S202，根据客户信息数据库，基于每个特征项与各个保险品种间的客户数量，分析所述每个特征项与各个保险品种之间的相关性。所述客户信息数据库是通过收集每个存量客户对应的保险品种及特效项组合得到的数据库。

示例性的，可以采用SPSS(statistical product and service solutions，统计产品与服务解决方案)软件执行上述相关性分析。具体相关性分析方法可以参考相关教科书，由于本实施例并非在于保护SPSS具体分析方法，因此在此不赘述。

步骤S204，根据所述每个特征项所对应的相关性，为所述每个特征项赋予权重值。

示例性的，如果某个特征项与特定的保险品种具有高度相关性时(如相关系数高于预定值)，则可以为这个特征项赋予高的权重值，反之则赋予低的权重值。权重值的具体设置可以与相关系数成映射关系，也可以自定义。

步骤S206，获取权重值高于预设值的多个重要特征项，所述多个重要特征项优先用于配置所述多个特征项组合。

示例性的，假设权重值从高到低依次为收入范围、地域、房产评级、车辆评级、年龄、性别、职业，因此收入范围、地域、房产评级、车辆评级等这些权重值较高的特征项优选用于所述多个特征项组合的配置。示例性的，假设职业的不同几乎不影响保险品种的选择，因此可以不放入特征项组合中。

步骤S208，基于所述客户信息数据库，分析所述多个特征项组合中的每个特征项组合对应的一个或多个保险品种。

步骤S210，将所述每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系。

步骤S212，接收前端提供的目标客户的客户信息，根据所述目标客户的客户信息定义所述目标客户对应的目标特征项组合。

步骤S214，判断所述多个特征项组合中是否包括所述目标特征项组合。若是，进入步骤S216；若否，进入步骤S218。

步骤S216，基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

在一实施例中，当所述目标特征项组合对应多个目标保险品种时，根据所述目标特征项组合中的各个特征项所对应的权重值，为所述多个目标保险品种确定优先级别，以调整所述多个目标保险品种被推送至所述前端的推送次序。

示例性的，目标客户的目标特征项组合为“医生、35-45岁”，对应的为保险品种为：财产险、车险。如果“35-45岁”的权重值大于“医生”的权重值，则可以优先推送与“35-45岁”的相关性系数较高的“财产险”。

在一实施例中，也可以根据各个目标保险品种的购买数量，来调整这些目标保险品种的被推送顺序。

步骤S218，根据所述目标特征项组合中的各个特征项所对应的权重值，从所述目标特征项组合中删除权重值相对低的一个或多个非重要特征性以得到次目标特征项组合。

步骤S220，判断所述多个特征项组合中是否包括所述次目标特征项组合。

步骤S222，当所述多个特征项组合包括所述次目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述次目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

实施例三

参阅图3，示出了一种基于大数据的产品数据推送系统20，产品数据推送系统20被分割成一个或多个程序模块，一个或者多个程序模块被存储于存储介质中，并由一个或多个处理器所执行，以完成本发明。本发明所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序本身更适合描述产品数据推送系统20在存储介质中的执行过程，以下描述将具体介绍本实施例各程序模块的功能：

配置模块200，预设多个特征项，并根据所述多个特征项配置多个特征项组合。在本实施例中，特征项，包括但不限于，年龄、性别、职业、收入范围、地域、房产评级或车辆评级等等。所谓特征项组合包括职业、年龄、收入范围、地域(如城市)，房产评级、车辆评级中一种或多种，如：“职业”、“职业、年龄”、“收入范围、地域”、“职业、年龄、收入范围、地域、房产评级、车辆评级”，在此不穷举。

可选的，所述配置模块200还用于：根据所述多个特征项配置所有可用特征项组合；基于所述客户信息数据库，分析所述所有可用特征项组合中的每个可用特征项组合对应的一个或多个保险品种的交易数量，从所述所有可用特征项组合中剔除所述交易数量小于设定值的无效特征项组合，以得到所述多个特征项组合。

采集模块202，收集每个存量客户对应的保险品种及对应的特征项组合，以形成客户信息数据库。

第一分析模块204，基于所述客户信息数据库，分析所述多个特征项组合中的每个特征项组合对应的一个或多个保险品种。

映射模块206，将每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系。

定义模块208，用于接收前端提供的目标客户的客户信息，根据所述目标客户的客户信息定义所述目标客户对应的目标特征项组合。

判断模块210，判断所述多个特征项组合中是否包括所述目标特征项组合。

推送模块212，当所述多个特征项组合包括所述目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

可选的，还包括：第二分析模块214、权重赋值模块216和获取模块218。

第二分析模块214，根据所述客户信息数据库，基于每个特征项与各个保险品种间的客户数量，分析所述每个特征项与各个保险品种之间的相关性；

权重赋值模块216，根据所述每个特征项所对应的相关性，为所述每个特征项赋予权重值。

获取模块218，获取权重值高于预设值的多个重要特征项，所述多个重要特征项优先用于配置所述多个特征项组合。

可选的，推送模块212还用于：当所述目标特征项组合对应多个目标保险品种时，根据所述目标特征项组合中的各个特征项所对应的权重值，为所述多个目标保险品种确定优先级别，以调整所述多个目标保险品种被推送至所述前端的推送次序。

可选的，推送模块212还用于：当所述多个特征项组合不包括所述目标特征项组合，根据所述目标特征项组合中的各个特征项所对应的权重值，从所述目标特征项组合中删除权重值相对低的一个或多个非重要特征性以得到次目标特征项组合；判断所述多个特征项组合中是否包括所述次目标特征项组合；及当所述多个特征项组合包括所述次目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述次目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

实施例四

参阅图4，是本发明计算机设备一实施例的硬件架构示意图。本实施例中，所述计算机设备2是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如，机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图所示，所述计算机设备2至少包括，但不限于，可通过系统总线相互通信连接存储器21、处理器22、网络接口23、以及产品数据推送系统20。其中：

所述存储器21至少包括一种类型的计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器21可以是所述计算机设备2的内部存储模块，例如该计算机设备2的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器21也可以是所述计算机设备2的外部存储设备，例如该计算机设备2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器21还可以既包括所述计算机设备2的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器21通常用于存储安装于所述计算机设备2的操作系统和各类应用软件，例如所述产品数据推送系统20的程序代码等。此外，所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器22在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器22通常用于控制所述计算机设备2的总体操作，例如执行与所述计算机设备2进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器22用于运行所述存储器21中存储的程序代码或者处理数据，例如运行所述的产品数据推送系统20等。

所述网络接口23可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口23通常用于在所述计算机设备2与其他电子装置之间建立通信连接。例如，所述网络接口23用于通过网络将所述计算机设备2与外部终端相连，在所述计算机设备2与外部终端之间的建立数据传输通道和通信连接等。所述网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，GSM)、宽带码分多址(WidebandCode Division Multiple Access，WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。

需要指出的是，图4仅示出了具有部件21-23的计算机设备2，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的部件，可以替代的实施更多或者更少的部件。

在本实施例中，存储于存储器21中的所述产品数据推送系统20还可以被分割为一个或者多个程序模块，所述一个或者多个程序模块被存储于存储器21中，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器22)所执行，以完成本发明。

例如，图3示出了所述实现产品数据推送系统20第三实施例的程序模块示意图，该实施例中，所述基于产品数据推送系统20可以被划分为配置模块200、采集模块202、第一分析模块204、映射模块206、定义模块208、判断模块210、推送模块212、第二分析模块214、权重赋值模块216和获取模块218。其中，本发明所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序更适合于描述所述产品数据推送系统20在所述计算机设备2中的执行过程。所述程序模块200-218的具体功能在实施例三中已有详细描述，在此不再赘述。

实施例五

本实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有所述产品数据推送系统20，该产品数据推送系统20被一个或多个处理器执行时实现上述产品数据推送方法或计算机设备的操作。

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。

以上仅为本发明的一些实施例，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)

1.一种基于大数据的产品数据推送方法，其特征在于，包括：

预设多个特征项，并根据所述多个特征项配置多个特征项组合；

收集每个存量客户对应的保险品种及对应的特征项组合，以形成客户信息数据库；

基于所述客户信息数据库，分析所述多个特征项组合中的每个特征项组合对应的一个或多个保险品种；

将所述每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系；

接收前端提供的目标客户的客户信息，根据所述目标客户的客户信息定义所述目标客户对应的目标特征项组合；

判断所述多个特征项组合中是否包括所述目标特征项组合；及

当所述多个特征项组合包括所述目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的产品数据推送，其特征在于，所述根据所述多个特征项配置多个特征项组合的步骤，包括：

根据所述多个特征项配置所有可用特征项组合；及

基于所述客户信息数据库，分析所述所有可用特征项组合中的每个可用特征项组合对应的一个或多个保险品种的交易数量，从所述所有可用特征项组合中剔除所述交易数量小于设定值的无效特征项组合，以得到所述多个特征项组合。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的产品数据推送，其特征在于，所述根据所述多个特征项配置多个特征项组合的步骤之前，还包括：

根据所述客户信息数据库，基于每个特征项与各个保险品种间的客户数量，分析所述每个特征项与各个保险品种之间的相关性；

根据所述每个特征项所对应的相关性，为所述每个特征项赋予权重值；及

获取权重值高于预设值的多个重要特征项，所述多个重要特征项用于配置所述多个特征项组合。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的产品数据推送，其特征在于，所述当所述多个特征项组合包括所述目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种的步骤，包括：

当所述目标特征项组合对应多个目标保险品种时，根据所述目标特征项组合中的各个特征项所对应的权重值，为所述多个目标保险品种确定优先级别，以调整所述多个目标保险品种被推送至所述前端的推送次序。

5.根据权利要求3所述的基于大数据的产品数据推送，其特征在于，还包括：

当所述多个特征项组合不包括所述目标特征项组合，根据所述目标特征项组合中的各个特征项所对应的权重值，从所述目标特征项组合中删除权重值相对低的一个或多个非重要特征性以得到次目标特征项组合；

判断所述多个特征项组合中是否包括所述次目标特征项组合；及

当所述多个特征项组合包括所述次目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述次目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

6.一种基于大数据的产品数据推送系统，其特征在于，包括：

配置模块，用于预设多个特征项，并根据所述多个特征项配置多个特征项组合；

采集模块，用于收集每个存量客户对应的保险品种及对应的特征项组合，以形成客户信息数据库；

第一分析模块，用于基于所述客户信息数据库，分析所述多个特征项组合中的每个特征项组合对应的一个或多个保险品种；

映射模块，用于将每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系；

定义模块，用于接收前端提供的目标客户的客户信息，根据所述目标客户的客户信息定义所述目标客户对应的目标特征项组合；

判断模块，用于判断所述多个特征项组合中是否包括所述目标特征项组合；及

推送模块，用于当所述多个特征项组合包括所述目标特征项组合，则基于所述映射关系向所述前端推送与所述目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。

7.根据权利要求6所述的产品数据推送系统，其特征在于，所述配置模块还用于：

根据所述多个特征项配置所有可用特征项组合；及

基于所述客户信息数据库，分析所述所有可用特征项组合中的每个可用特征项组合对应的一个或多个保险品种的交易数量，从所述所有可用特征项组合中剔除所述交易数量小于设定值的无效特征项组合，以得到所述多个特征项组合。

8.根据权利要求6所述的产品数据推送系统，其特征在于，还包括：第二分析模块、权重赋值模块和获取模块：

所述第二分析模块，用于根据所述客户信息数据库，基于每个特征项与各个保险品种间的客户数量，分析所述每个特征项与各个保险品种之间的相关性；

所述权重赋值模块，用于根据所述每个特征项所对应的相关性，为所述每个特征项赋予权重值；及

所述获取模块，用于获取权重值高于预设值的多个重要特征项，所述多个重要特征项优先用于配置所述多个特征项组合。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的基于大数据的产品数据推送方法的步骤。

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内存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1至5中任一项所述的基于大数据的产品数据推送方法的步骤。