CN109558396A - 一种用户需求数据清洗方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用户需求数据清洗方法及系统，该方法包括以下步骤：S1)接收数据源发送的用户需求数据；S2)对所述用户需求数据进行分级；S3)按照所述分级对所述用户需求数据进行核定处理以确定有效用户需求数据；以及S4)将所述有效用户需求数据存入数据库中。根据本发明提供的用户需求数据清洗方法，可以有针对性的对互联网中的用户需求数据进行清洗，及时准确的捕获到用户需求，提高成单率。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种用户需求数据清洗方法及系统。
背景技术
随着计算机技术和通讯技术的飞速发展，人们可以获得越来越多的数字化信息。对于互联网企业来说，其也通过网络获得的各种各样的数据信息越来越多，在无数的数据信息中可能存在很多无用的信息，因此，需要对获取的各种数据进行清洗、筛选，以确定真正有效的信息。
例如，对于工程行业来说，互联网企业可以通过各种渠道采集得到各种行业工程需求信息(例如，显示行业的安装、维修等工程需求)，尤其是通过线上渠道(如百度搜索等互联网搜索引擎)获得的工程需求信息，这些需求信息的数量非常庞大，相关技术中一般是人工客服对所有的需求信息一一进行核实，然而，这些需求信息往往量非常大，而且其中可能存在很多无效、过期信息，因此，会导致大量的无效工作产生，工作效率低下，企业无法及时准确的捕获到用户需求，难以及时联系客户，导致潜在客户丢失。
发明内容
本发明为至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种数据清洗方法及系统，其可以有针对性的对互联网中的用户需求数据进行清洗，及时准确的捕获到用户需求，提高成单率。
为此，本发明第一个目的是，提供一种用户需求数据清洗方法，其包括以下步骤：
S1)接收数据源发送的用户需求数据；
S2)对所述用户需求数据进行分级；
S3)按照所述分级对所述用户需求数据进行核定处理以确定有效用户需求数据；以及
S4)将所述有效用户需求数据存入数据库中。
在本发明的一些实施例中，所述步骤S1)中的数据源包括：业务端输入，网络爬虫输入、或SEM广告投放导入中的至少一种。
在本发明的一些实施例中，步骤S2)采用的分级方法包括：
S21)累积行业用户的成交数据，并采集行业用户的行为轨迹，
S22)对用户的属性、行为、交易、时序数据进行统计分析，形成用户画像数据库，
S23)将用户需求数据与所述用户画像数据库进行匹配，计算得到成交概率及客单价值，以及
S24)根据所述成交概率及所述客单价值对所述用户需求数据进行分级。
在本发明的一些实施例中，所述核定处理包括：通过自动拨号呼叫方法联系用户以确定所述用户需求数据是否为有效用户需求数据。
在本发明的一些实施例中，还包括步骤S5)根据所述核定处理结果优化所述分级方法。
本发明的第二个目的是，提供一种用户需求数据清洗系统，其包括:
用户需求数据接收模块，用于接收数据源发送的用户需求数据；
用户需求数据分级模块，用于对所述用户需求数据进行分级；
核定处理模块，用于按照所述分级对所述用户需求数据进行核定处理以确定有效用户需求数据；以及
数据库，用于存储所述有效用户需求数据库。
在本发明的一些实施例中，所述数据源包括：业务端输入，网络爬虫输入、或SEM广告投放导入中的至少一种。
在本发明的一些实施例中，所述用户需求数据分级模块包括：
行业用户行为采集模块，用于累积行业用户成交数据，并采集行业用户的行为轨迹；
用户分析模块，用于对用户的属性、行为、交易、时序数据进行统计分析，形成用户画像数据库；
数据匹配模块，用于将所述用户需求数据与所述用户画像数据库进行匹配，计算得到成交概率及客单价值；以及
分级模块，用于根据所述成交概率及所述客单价值对所述用户需求数据进行分级。
在本发明的一些实施例中，所述核定处理包括：通过自动拨号呼叫方法联系用户以确定所述用户需求数据是否为有效用户需求数据。
在本发明的一些实施例中，还包括优化模块，用于根据所述核定处理结果优化所述用户需求数据分级模块中的分级方法。
根据本发明提供的用户需求数据清洗方法及系统，在进行核定处理(例如，人工客服通过电话直接联系客户确认需求)前，先对各数据源接收的用户需求数据进行了分级，并根据分级有针对性的(例如，根据成交概率或者客单价值等大小)进行核定，进而，本发明提供的用户需求数据清洗方法及系统，可以大大提高与真正的潜在客户的沟通效率，及时准确的捕获到用户需求，提高成单率，加快了更高价值需求的处理和成交速度。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是本发明一个实施例提供的用户需求数据的清洗方法的流程示意图；以及
图2是本发明一个实施例提供的用户需求数据的清洗系统的结构示意框图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的一个实施例提供了一种用户需求数据清洗方法，其包括以下步骤：
S1)接收数据源发送的用户需求数据；
S2)对所述用户需求数据进行分级；
S3)按照所述分级对所述用户需求数据进行核定处理以确定有效用户需求数据；以及
S4)将所述有效用户需求数据存入数据库中。
具体而言，可以理解的是，在互联网时代中，获取用户需求数据的手段多种多样，本发明对此没有特殊限制，只要能够获取用户需求数据均可。例如，用户可以通过各企业的业务端(如各企业的APP等)输入用户需求数据，也可以在互联网中设置网络爬虫，通过爬虫技术获取用户需求数据；企业还可以通过SEM(即Search Engine Marketing，搜索引擎营销)进行广告投放，然后通过SEM的反馈获取用户需求数据。即，在本发明的一些实施例中，所述步骤S1)中的数据源包括：业务端输入，网络爬虫输入、或SEM广告投放导入中的至少一种。
可以理解的是，用户需求数据可以包括多种信息，根据行业的不同，需求的信息也可能不同。例如，在显示屏安装、维修行业中，用户需求数据可以包括，但不限于，显示屏的种类(如：走字屏、商业广告屏、室内高清屏、交通诱导屏、安防监控屏等)、大小(如：面积、尺寸等)、屏幕颜色(如：单色、双色、全彩等)、观看距离、用户联系方式、需求种类(如：安装需求、维修需求、租赁需求等)等。
在步骤S2)中可以采用各种方法对采集到的用户需求数据进行分级，以确定有价值、成交概率大的潜在用户需求，本发明对此没有特殊限制。
进一步的，在本发明的一些实施例中，步骤S2)采用的分级方法包括：
S21)累积行业用户的成交数据，并采集行业用户的行为轨迹，
S22)对用户的属性、行为、交易、时序数据进行统计分析，形成用户画像数据库，
S23)将用户需求数据与所述用户画像数据库进行匹配，计算得到成交概率及客单价值，以及
S24)根据所述成交概率及所述客单价值对所述用户需求数据进行分级。
即，首先累积整个行业的用户成交数据，并同时采集整个行业的用户的行为轨迹。具体来说，可以采用各种方法累积整个行业的用户成交数据，例如市场调查、企业自主统计等方法，本发明对此没有特殊限制。
同样可以理解的是，可以采用本领域各种常用的方法采集用户的各种行为轨迹，本发明对此没有特殊限制。例如，可以通过各种脚本工具或其他方法，采集用户在浏览网页时鼠标移动点击到的地方(通常这些地方就是用户关注的地方)，用户鼠标停留时间长短(通常，鼠标停留时间越长，表示用户对此信息越感兴趣)，用户搜索的关键词(例如，用户通过搜索“LED屏维修”，表示该用户可能需要的服务为：LED屏幕的维修服务)等等。
通过累积整个行业的用户的成交数据，并采集行业用户的行为轨迹，可以统计分析出用户的属性(例如，用户的类型)、行为、交易以及时序数据等，进而，根据用户的属性、行为、交易以及时序数据可以形成各种类型的用户画像，形成用户画像数据库。
进而，在接收到新的用户需求数据时，可以将该用户需求数据与上述形成的用户画像数据库进行比对、匹配，进而，可以计算出该新的用户需求数据的成交概率为多少、客单价值为多少。具体的计算方法可以根据实际情况进行调整，本发明对此没有特殊限制。
然后，可以根据得到的成交概率及客单价值对用户需求数据进行分级，具体分级的规则可以根据实际需要进行调整，本发明对此没有特殊限制。例如，为提高成单率及网站转化率，可以将成交概率和客单价值按从大到小进行排列，进而可以按照成交概率及客单价值将用户需求数据划分成各种等级，例如，成交概率大于80％、客单价值大于10万人民币的用户需求数据划分为重要用户；成交概率大于60％小于80％、客单价值大于5万人民币小于10万人民币的用户需求数据划分为中等用户，以此类推，可以实现将用户需求数据分成不同的等级，进而，后续在对用户需求数据进行核定处理时，可以按照分级依序进行核定处理，例如，重要用户的优先处理。进而，可以有针对性的与客户沟通，可以大大提高与真正的潜在客户的沟通效率，及时准确的捕获到用户需求，提高成单率，加快了更高价值需求的处理和成交速度。
当然，可以理解的是，对用户需求数据划分成各种等级的方法并不限于上述的举例，可以根据企业的实际需求进行分级。例如，企业关注的是客单价值，则可单独根据客单价值对用户需求数据进行分级；企业关注的是成交概率，则亦可单独根据成交概率对用户需求数据进行分级；也可以将成交概率以及客单价值按照不同的权重对用户需求数据进行分级。
在对用户需求数据进行分级后，按照所述分级可以有针对性的对所述用户需求数据进行核定处理以确定有效用户需求数据。可以理解的是，可以采用各种常用的方法，对用户需求数据进行核实，以确定是否为有效的用户需求数据，本发明对此没有特殊限制。即，本发明提供的用户需求数据清洗方法，通过先对用户需求数据，而后进行核定处理确定是否为有效数据(例如，通过沟通确认)，可以大大提高成单率及转化率。
在本发明的一些实施例中，所述核定处理包括：通过自动拨号呼叫方法联系用户以确定所述用户需求数据是否为有效用户需求数据。进而，通过自动拨号呼叫的方法，可以大大提高核定处理的效率，降低企业的成本。可以理解的是，自动拨号呼叫的方法可以为本领域各种常用的方法，本发明对此没有特殊限制。当然，核定处理也可以是人工进行的，例如，客服人员一一对用户需求数据进行人工拨号呼叫、与用户沟通，以确认是否为有效的用户需求数据。
在确定用户需求数据是否有效后，可以将有效的用户需求数据存入数据库中，便于后续的订单生成、派单及服务跟进。
当然，在对用户需求数据进行核定处理时，可以不仅仅对用户需求数据进行简单确认，还可以通过沟通，对用户的真实需求进行丰富、完善，为后续的订单生成及服务提供更好的帮助。
进一步的，在本发明的一些实施例中，还可以在本发明提供的方法运行一段时间，在累积了一些成交的或未成交的数据后，根据所述核定处理结果优化所述分级方法。可以理解的是，具体的优化方法可能基于实际的运行效果不同而不同，具体可以根据实际的情况进行调整。
如图2所示，本发明还提供了一种用户需求数据清洗系统，其包括:
用户需求数据接收模块，用于接收数据源发送的用户需求数据；
用户需求数据分级模块，用于对所述用户需求数据进行分级；
核定处理模块，用于按照所述分级对所述用户需求数据进行核定处理以确定有效用户需求数据；以及
数据库，用于存储所述有效用户需求数据库。
进一步的，在本发明的一些实施例中，所述数据源包括：业务端输入，网络爬虫输入、或SEM广告投放导入中的至少一种。
在本发明的一些实施例中，所述用户需求数据分级模块包括：
行业用户行为采集模块，用于累积行业用户成交数据，并采集行业用户的行为轨迹；
用户分析模块，用于对用户的属性、行为、交易、时序数据进行统计分析，形成用户画像数据库；
数据匹配模块，用于将所述用户需求数据与所述用户画像数据库进行匹配，计算得到成交概率及客单价值；以及
分级模块，用于根据所述成交概率及所述客单价值对所述用户需求数据进行分级。
在本发明的一些实施例中，所述核定处理包括：通过自动拨号呼叫方法联系用户以确定所述用户需求数据是否为有效用户需求数据。
在本发明的一些实施例中，还包括优化模块，用于根据所述核定处理结果优化所述用户需求数据分级模块中的分级方法。
可以理解的是，本发明各实施例中提供的用户需求数据清洗系统中的各种模块(例如：用户需求数据接收模块、用户需求数据分级模块、核定处理模块、行业用户行为采集模块、用户分析模块等)可以为各个独立的模块，也可以是各个模块集成在某一个模块或多个模块中，本发明对此没有特殊限制。
同样的，本发明各实施例中提供的用户需求数据清洗系统中的各种模块可以通过各种手段实现，例如，可以通过计算机、手机等智能设备实现。在计算机、手机等智能设备中通过各种存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序(所述处理器执行所述计算机程序时可以实现本发明各实施例提供的方法的各步骤)来实现。
根据本发明提供的用户需求数据清洗方法及系统，在进行核定处理(例如，人工客服通过电话直接联系客户确认需求)前，先对各数据源接收的用户需求数据进行了分级，并根据分级有针对性的(例如，根据成交概率或者客单价值等大小)进行核定，进而，本发明提供的用户需求数据清洗方法及系统，可以大大提高与真正的潜在客户的沟通效率，及时准确的捕获到用户需求，提高成单率，加快了更高价值需求的处理和成交速度。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种用户需求数据清洗方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1)接收数据源发送的用户需求数据；
S2)对所述用户需求数据进行分级；
S3)按照所述分级对所述用户需求数据进行核定处理以确定有效用户需求数据；以及
S4)将所述有效用户需求数据存入数据库中。
2.根据权利要求1所述的用户需求数据清洗方法，其特征在于，所述步骤S1)中的数据源包括：业务端输入，网络爬虫输入、或SEM广告投放导入中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的用户需求数据清洗方法，其特征在于，步骤S2)采用的分级方法包括：
S21)累积行业用户的成交数据，并采集行业用户的行为轨迹，
S22)对用户的属性、行为、交易、时序数据进行统计分析，形成用户画像数据库，
S23)将用户需求数据与所述用户画像数据库进行匹配，计算得到成交概率及客单价值，以及
S24)根据所述成交概率及所述客单价值对所述用户需求数据进行分级。
4.根据权利要求1所述的用户需求数据清洗方法，其特征在于，所述核定处理包括：通过自动拨号呼叫方法联系用户以确定所述用户需求数据是否为有效用户需求数据。
5.根据权利要求3所述的用户需求数据清洗方法，其特征在于，还包括步骤S5)根据所述核定处理结果优化所述分级方法。
6.一种用户需求数据清洗系统，其特征在于，包括:
用户需求数据接收模块，用于接收数据源发送的用户需求数据；
用户需求数据分级模块，用于对所述用户需求数据进行分级；
核定处理模块，用于按照所述分级对所述用户需求数据进行核定处理以确定有效用户需求数据；以及
数据库，用于存储所述有效用户需求数据库。
7.根据权利要求6所述的用户需求数据清洗系统，其特征在于，所述数据源包括：业务端输入，网络爬虫输入、或SEM广告投放导入中的至少一种。
8.根据权利要求6所述的用户需求数据清洗系统，其特征在于，所述用户需求数据分级模块包括：
行业用户行为采集模块，用于累积行业用户成交数据，并采集行业用户的行为轨迹；
用户分析模块，用于对用户的属性、行为、交易、时序数据进行统计分析，形成用户画像数据库；
数据匹配模块，用于将所述用户需求数据与所述用户画像数据库进行匹配，计算得到成交概率及客单价值；以及
分级模块，用于根据所述成交概率及所述客单价值对所述用户需求数据进行分级。
9.根据权利要求6所述的用户需求数据清洗系统，其特征在于，所述核定处理包括：通过自动拨号呼叫方法联系用户以确定所述用户需求数据是否为有效用户需求数据。
10.根据权利要求8所述的用户需求数据清洗系统，其特征在于，还包括优化模块，用于根据所述核定处理结果优化所述用户需求数据分级模块中的分级方法。
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