CN109685302A - 基于数据分析的业务分配方法、设备、存储介质及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据分析的业务分配方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息；判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件；若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端；将所述业务请求分配至所述目标服务端。通过将满足优质客户条件的客户端的业务请求分配给目标服务端，以通过目标服务端根据业务请求对客户端提供相应的服务，提升客户体验，降低优质的线上客户的业务流失的风险。

Description

基于数据分析的业务分配方法、设备、存储介质及装置

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于数据分析的业务分配方法、设备、存储介质及装置。

背景技术

目前客户在使用专用贷款的应用程序(Application，简写APP)时，通常通过在线客服对客户进行相关服务，当客户有问题需要咨询时，基础的问题在线客服可以解答，但是在线客服对各种贷款产品的了解没有业务员深入，也不具备营销能力，则可能失去很多潜在客户。

目前产品销售分别依靠线上APP和线下业务员分别营销，但客户群体存在差异，线上专用贷款APP获得的客户群体中可能存在部分客户更适合线下业务员来服务，目前缺乏交叉渠道，如何将线上客户合理的分配给线下专业的业务员进行服务是亟待解决的技术问题，避免线上客户的业务的大量流失，线上业务成交量低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于数据分析的业务分配方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中对线上客户的服务针对性低，线上客户的线上业务成交率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于数据分析的业务分配方法，所述基于数据分析的业务分配方法包括以下步骤：

当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息；

判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件；

若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端；

将所述业务请求分配至所述目标服务端。

优选地，所述判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件之前，所述基于数据分析的业务分配方法还包括：

从所述业务请求中提取出所述客户端的需求信息；

查找与所述需求信息和所述客户资质信息对应的目标产品；

所述将所述业务请求分配至所述目标服务端，包括：

将所述业务请求分配至所述目标服务端，并将所述目标产品发送至所述目标服务端，以使所述目标服务端将所述目标产品推荐给所述客户端。

优选地，所述若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端，包括：

若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，从所述服务资质信息中提取出线下服务端的闲忙状态；

将所述闲忙状态为空闲状态的线下服务端认定为空闲服务端；

获取所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级；

根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端。

优选地，所述获取所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级，包括：

从所述服务资质信息中提取出所述空闲服务端的历史销售信息；

从所述历史销售信息中提取出所述目标产品的销售数量；

根据所述销售数量确定所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级。

优选地，所述根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端之前，所述基于数据分析的业务分配方法还包括：

获取所述空闲服务端的第一位置和所述客户端的第二位置；

计算所述第一位置和所述第二位置之间的位置距离，将所述位置距离处于预设距离范围内的空闲服务端认定为近距离服务端；

所述根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端，包括：

根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端。

优选地，所述根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端之前，所述基于数据分析的业务分配方法还包括：

从所述服务资质信息中提取出所述近距离服务端的服务客户类型；

从所述业务请求中提取出所述客户端的客户基本信息；

根据所述客户基本信息确定所述客户端所属的目标客户类型；

所述根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端，包括：

根据所述熟悉程度等级、目标客户类型和所述服务客户类型从所述近距离服务端中选取出目标服务端。

优选地，所述根据所述熟悉程度等级、目标客户类型和所述服务客户类型从所述近距离服务端中选取出目标服务端，包括：

将所述目标客户类型与所述服务客户类型进行匹配，获得匹配程度等级；

将所述匹配程度等级最高的近距离服务端认定为匹配服务端；

根据所述熟悉程度等级从所述匹配服务端中选取出目标服务端。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于数据分析的业务分配设备，所述基于数据分析的业务分配设备包括存储器、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基于数据分析的业务分配程序，所述基于数据分析的业务分配程序配置为实现如上文所述的基于数据分析的业务分配方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于数据分析的业务分配程序，所述基于数据分析的业务分配程序被处理器执行时实现如上文所述的基于数据分析的业务分配方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于数据分析的业务分配装置，所述基于数据分析的业务分配装置包括：提取模块、判断模块、选取模块和分配模块；

所述提取模块，用于当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息；

所述判断模块，用于判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件；

所述选取模块，用于若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端；

所述分配模块，用于将所述业务请求分配至所述目标服务端。

本发明中，通过当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息，判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件，若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端，满足所述优质客户条件的客户端对应的线上客户为优质客户，将所述业务请求分配至所述目标服务端，以通过目标服务端根据业务请求对所述客户端的线上客户提供相应的服务，提升所述线上客户的体验，降低优质的线上客户的业务流失的风险。

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基于数据分析的业务分配设备的结构示意图；

图2为本发明基于数据分析的业务分配方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于数据分析的业务分配方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明基于数据分析的业务分配方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明基于数据分析的业务分配装置第一实施例的结构框图。

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。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于数据分析的业务分配设备结构示意图。

如图1所示，该基于数据分析的业务分配设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、客户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。客户接口1003可以包括显示屏(Display)，可选客户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口，对于客户接口1003的有线接口在本发明中可为USB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(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的存储器(Non-volatileMemory，NVM)，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中示出的结构并不构成对基于数据分析的业务分配设备的限定，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，认定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、客户接口模块以及基于数据分析的业务分配程序。

在图1所示的基于数据分析的业务分配设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与所述后台服务器进行数据通信；客户接口1003主要用于连接所述客户端；所述基于数据分析的业务分配设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于数据分析的业务分配程序，并执行本发明实施例提供的基于数据分析的业务分配方法。

基于上述硬件结构，提出本发明基于数据分析的业务分配方法的实施例。

参照图2，图2为本发明基于数据分析的业务分配方法第一实施例的流程示意图，提出本发明基于数据分析的业务分配方法第一实施例。

在第一实施例中，所述基于数据分析的业务分配方法包括以下步骤：

步骤S10：当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息。

应理解的是，本实施例的执行主体是基于数据分析的业务分配设备，其中，所述基于数据分析的业务分配设备可为个人电脑、服务器等电子设备。为了更好的服务线上客户，尤其针对比较有资质的线上客户，可能更适合线下业务员来服务，以提高业务订单的成交率。在所述客户端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等设备，在所述客户端中安装有贷款专用APP客户版，所述贷款专用APP客户版的首页通常会展示访问入口，线上客户可以通过所述客户端的所述贷款专用APP客户版点选并回答一个或多个访问入口的问题，所述问题包括期望贷款金额、期望贷款到账时间、是否有房产、车、寿险保单和/或信用卡等，客户上述操作即构成所述业务请求。

在具体实现中，线下业务员通常有线下的客户群需要服务，并不是所有的所述线上客户都需要线下业务员来服务，如果所有线上客户都分配给线下业务员服务，可能会耽误线下业务员太多时间，可能没有足够多的线下业务员来进行分配。通过客户填写的是否有房产、车、寿险保单和/或信用卡等资质信息来判断是否将该线上客户分配给线下业务员进行服务。所述业务请求中的是否有房产、车、寿险保单和/或信用卡等信息即所述客户资质信息，可根据所述客户资质信息判断所述客户端对应的线上客户是否为优质客户，优质客户的经济实力较佳，则购买贷款产品的概率更大，比如所述线上客户有全款房产或车，则可将所述线上客户认定为优质客户，可根据所述客户资质信息推荐适合所述线上客户的消费水平的贷款产品。

步骤S20：判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件。

可理解的是，可预先设置优质客户对应的优质客户条件，比如，所述优质客户条件为：具有全款房产、全款车、寿险保单或信用卡信用额度大于预设金额(例如30万)中的任意一项，当所述客户资质信息满足所述优质客户条件，则将所述客户端对应的线上客户认定为优质客户，将所述资质信息对应的所述线上客户确定为目标客户，可将所述目标客户分配至线下业务员进行更优质的服务，以提高业务订单的成交率。

在具体实现中，若所述客户资质信息满足所述优质客户条件，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端；若所述客户资质信息不满足所述优质客户条件，则无需将所述客户端对应的线上客户分配至线下服务端对应的线下业务员进行服务，可直接通过线上客服人员进行服务。

步骤S30：若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端。

应理解的是，若所述客户资质信息满足优质客户条件，说明所述客户端对应的线上客户为优质客户，将所述客户资质信息满足优质客户条件的所述客户端对应的线上客户确定为目标客户，可将所述目标客户分配给线下服务端对应的线下业务员进行服务，以为所述目标客户进行更优质的服务，以提高业务订单的成交率。

可理解的是，通常线下业务员可通过所述线下服务端与所述客户端对应的线上客户进行交流，以促成业务订单的达成。所述线下服务端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等设备。在所述线下服务端中安装有贷款专用APP服务版，所述线下业务员可通过所述贷款专用APP服务版进行所述服务资质信息的填写，所述服务资质信息包括：闲忙状态、所述线下服务端的第一位置、历史销售信息和服务客户类型等信息。

需要说明的是，所述第一预设规则可以是选取出所述闲忙状态为空闲状态的所述线下服务端认定为所述目标服务端；也可以是将所述所述闲忙状态为空闲状态，并且所述第一位置距离所述客户端的第二位置较近的线下服务端认定为所述目标服务端；还可以是，将所述所述闲忙状态为空闲状态，所述第一位置距离所述客户端的第二位置较近，并且服务客户类型与所述客户端对应的线上客户较接近的线下服务端认定为所述目标服务端。

步骤S40：将所述业务请求分配至所述目标服务端。

在具体实现中，满足所述优质客户条件的所述线下服务端对应的线上客户确定为所述目标客户，所述业务请求通常包括所述客户端对应的所述目标客户的需求信息和客户基本信息，将所述业务请求分配至所述目标服务端，即将提出所述业务请求的所述目标客户分配给所述目标服务端对应的线下业务员，所述线下业务员可通过所述目标服务端与所述客户端对应的所述目标客户进行交流，解决所述目标客户提出的需求问题，所述线下业务员还可根据所述业务请求中的需求信息为所述目标客户推荐符合所述需求信息的贷款产品，所述线下业务员还可与所述目标客户见面进行相关产品的交流，以促成所述目标客户达成订单。

在第一实施例中，通过当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息，判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件，若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端，满足所述优质客户条件的客户端对应的线上客户为优质客户，将所述业务请求分配至所述目标服务端，以通过目标服务端根据业务请求对所述客户端的线上客户提供相应的服务，提升所述线上客户的体验，降低优质的线上客户的业务流失的风险。

参照图3，图3为本发明基于数据分析的业务分配方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明基于数据分析的业务分配方法的第二实施例。

在第二实施例中，所述步骤S20之前，包括：

步骤S101：从所述业务请求中提取出所述客户端的需求信息。

可理解的是，将所述客户资质信息满足优质客户条件的所述客户端对应的线上客户确定为目标客户，为了更好的服务所述目标客户，可根据所述目标客户填写的需求信息来查找满足所述需求信息的贷款产品，所述需求信息包括期望贷款金额和期望贷款到账时间等信息。

步骤S102：查找与所述需求信息和所述客户资质信息对应的目标产品。

需要说明的是，由于贷款产品种类较多，可首先根据所述需求信息查找满足所述需求信息的贷款产品，通常满足所述需求信息的贷款产品会存在多种，可根据所述客户资质信息对满足所述需求信息的贷款产品进行二次筛选，获取满足所述需求信息的贷款产品的贷款额度，获取各贷款产品的历史销售记录，对所述历史销售记录进行分析，将所述历史销售记录中的客户对应的所述客户资质信息进行客户资质等级划分，建立各贷款产品与所述客户资质等级之间的映射关系，则可根据所述客户资质信息确定对应的客户资质等级，再从所述映射关系中查找与所述客户资质等级对应的贷款产品认定为所述目标产品。

应理解的是，可通过所述线下服务端对应的线下业务员将确定出的预设数量的目标产品推荐给所述目标客户。所述目标产品可以是一件或者多件，通过所述线下业务员将一件或者依次将多件所述目标产品推荐给所述目标客户。

相应地，所述步骤S40，包括：

步骤S401：将所述业务请求分配至所述目标服务端，并将所述目标产品发送至所述目标服务端，以使所述目标服务端将所述目标产品推荐给所述客户端。

在具体实现中，所述业务请求通常包括所述客户端对应的所述线上客户的需求信息和客户基本信息，将所述业务请求分配至所述目标服务端，即将提出所述业务请求的所述线上客户分配给所述目标服务端对应的线下业务员，所述线下业务员可通过所述目标服务端与所述客户端对应的所述线上客户进行交流，解决所述线上客户提出的需求问题。将所述目标产品发送至所述目标服务端，以使所述目标服务端查找所述目标产品相关的信息对所述客户端对应的所述目标客户进行所述目标产品的推荐，以使所述目标用户更加深入理解所述目标产品的相关信息，促成所述目标客户的业务请求的达成，提升客户体验。

本实施例中，从所述业务请求中提取出所述客户端的需求信息，查找与所述需求信息和所述客户资质信息对应的目标产品，将所述业务请求分配至所述目标服务端，并将所述目标产品发送至所述目标服务端，以使所述目标服务端将所述目标产品推荐给所述客户端，以使所述客户端对应的目标客户更加深入理解所述目标产品的相关信息，促成所述目标客户的业务请求的达成，提升客户体验。

参照图4，图4为本发明基于数据分析的业务分配方法第三实施例的流程示意图，基于上述图3所示的第二实施例，提出本发明基于数据分析的业务分配方法的第三实施例。

在第三实施例中，所述步骤S30，包括：

步骤S301：若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，从所述服务资质信息中提取出线下服务端的闲忙状态。

应理解的是，所述服务资质信息包括：闲忙状态、所述线下服务端的第一位置、历史销售信息和服务客户类型等信息。所述线下业务员可通过所述贷款专用APP服务版进行所述服务资质信息部分内容的填写，比如所述闲忙状态，所述线下服务端的第一位置可通过所述线下服务端的定位功能进行定位而获得，所述历史销售信息可通过与业务系统对接，从所述业务系统中获取所述线下服务端对应的线下业务员的所述历史销售信息，所述服务客户类型可以所述线下业务员通过所述贷款专用APP服务版进行填写的，也可以是从所述历史销售信息中提取出所述线下业务员历史服务客户，可预先设置客户类型划分的规则，并将各业务员服务过的所述历史服务客户进行相应的客户类型划分，获得所述服务客户类型。

需要说明的是，线下业务员通常有自己线下的客户群体需要服务，不一定有时间来服务所述线上客户，所述线下业务员可通过所述线下服务端中的所述贷款专用APP服务版进行闲忙状态设置，可在自己空闲的情况下，在所述贷款专用APP服务版中设置所述闲忙状态为空闲状态；在自己比较忙的情况下，在所述贷款专用APP服务版中设置所述闲忙状态为忙碌状态。

步骤S302：将所述闲忙状态为空闲状态的线下服务端认定为空闲服务端。

可理解的是，通常所述闲忙状态为忙碌状态的线下服务端对应的忙碌业务员当前没有空闲时间，即使将所述客户端对应的目标客户分配给所述忙碌业务员，所述忙碌业务员也没有时间来为所述目标客户进行服务。所述闲忙状态为空闲状态的线下服务端对应的空闲业务员当前有空闲时间，将所述客户端对应的目标客户分配给所述空闲业务员，所述空闲业务员有足够的时间来为所述目标客户进行服务。将所述闲忙状态为空闲状态的线下服务端认定为空闲服务端，可将所述目标客户分配至所述空闲服务端，以使所述空闲服务端对应的空闲业务员对所述目标客户进行服务。

步骤S303：获取所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级。

在具体实现中，每个城市线下业务员的数量都是比较多的，比如上海有一两千数量的线下业务员，处于空闲状态的所述空闲业务员可能有多个，如何从多个处于空闲状态的所述空闲业务员中筛选出合适的业务员为所述目标客户提供服务，可根据各空闲业务员对各目标产品的熟悉程度来进行选择，可预先根据各业务员的历史销售信息将各业务员对各种类型产品的熟悉程度进行等级划分，可根据业务员销售某种产品数量来确定业务员对该产品的熟悉程度，销售某种产品的数量越多，则熟悉程度等级越高。本实施例中，所述步骤S303，包括：从所述服务资质信息中提取出所述空闲服务端的历史销售信息；从所述历史销售信息中提取出所述目标产品的销售数量；根据所述销售数量确定所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级。

步骤S304：根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端。

可理解的是，可从空闲业务员中选取对所述目标产品的熟悉程度等级最高的所述空闲服务端认定为所述目标服务端，所述目标服务端对应的空闲业务员，认定为第一业务员，即将所述目标客户可分配给所述第一业务员进行服务。

例如，销售数量分别为：销售0件、1-9件、10-19件和20件以上分别对应熟悉程度等级为不熟悉、一般、比较熟悉和很熟悉。目标产品为产品b，空闲业务员有五个：空闲业务员A、B、C、D和E，空闲业务员A、B、C、D和E的历史销售信息中销售产品b的数量分别为25、20、15、3和0件，即空闲业务员A、B、C、D和E对所述产品b的熟悉程度等级分别为很熟悉、很熟悉、比较熟悉、一般和不熟悉，则可将空闲业务员A认定为第一业务员。

进一步地，所述步骤S404之前，还包括：

获取所述空闲服务端的第一位置和所述客户端的第二位置；

计算所述第一位置和所述第二位置之间的位置距离，将所述位置距离处于预设距离范围内的空闲服务端认定为近距离服务端；

所述根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端，包括：

根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端。

应理解的是，由于所述线下业务员数量较多，可能对所述目标产品的熟悉程度等级最高的所述空闲服务端不止一个，即所述第一业务员的数量不止一个，在所述第一业务员数量为一个时，将所述目标客户指派给所述第一业务员。所述第一业务员数量为多个时，获取各所述空闲服务端的第一位置及所述客户端的第二位置，计算所述第一位置和所述第二位置之间的位置距离，将所述位置距离较远的所述空闲服务端排除，即与所述客户端的第二位置距离较远的所述空闲服务端对应的第一业务员排除。

需要说明的是，可通过预先设置所述预设距离范围，比如设置所述预设距离范围为3KM，则当所述第一位置和所述第二位置之间的位置距离小于等于3KM时，表示所述位置距离处于所述预设距离范围内，处于所述预设距离范围内的所述空闲服务端认定为所述近距离服务端，所述近距离服务端距离所述客户端对应的目标客户的距离较近，所述近距离服务端对应的近距离业务员可较快地到达所述目标客户的第一位置，与所述目标客户见面进行所述目标产品的推荐或其他业务咨询，从而提高客户体验。

可理解的是，确定了所述近距离服务端，可再根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取所述目标服务端，可从所述近距离服务端中选取对所述目标产品的熟悉程度等级最高的所述近距离服务端认定为所述目标服务端，所述目标服务端对应的近距离业务员，认定为第二业务员，即将所述目标客户可分配给所述第二业务员进行服务。

进一步地，所述根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端之前，所述基于数据分析的业务分配方法还包括：

从所述服务资质信息中提取出所述近距离服务端的服务客户类型；

从所述业务请求中提取出所述客户端的客户基本信息；

根据所述客户基本信息确定所述客户端所属的目标客户类型；

所述根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端，包括：

根据所述熟悉程度等级、目标客户类型和所述服务客户类型从所述近距离服务端中选取出目标服务端。

在具体实现中，所述熟悉程度等级最高的所述近距离服务端也可能存在多个，即所述第二业务员存在多个，则需要进一步从所述第二业务员中选取更适合为所述目标客户进行服务的业务员，所述服务资质信息包括：闲忙状态、所述线下服务端的第一位置、历史销售信息和服务客户类型等信息，可从所述服务资质信息中提取出所述近距离服务端的服务客户类型，所述服务客户类型为所述近距离服务端对应的近距离业务员所擅长服务的客户类型，所述服务客户类型可以所述近距离业务员通过所述贷款专用APP服务版进行填写的，也可以是从所述历史销售信息中提取出所述线下业务员历史服务客户，可预先设置客户类型划分的规则，并将各近距离业务员服务过的所述历史服务客户进行相应的客户类型划分，获得所述服务客户类型。

应理解的是，从所述业务请求包括所述客户端对应的目标客户的客户基本信息和需求信息，所述客户基本信息包括：年龄、性别、职业、籍贯和爱好等信息，对所述目标客户进行客户类型划分，确定所述目标客户对应的目标客户类型，所述目标客户类型和所述服务客户类型都包括各种客户特征，可预先设置匹配程度等级的划分规则，设置多个匹配程度等级，将所述目标客户类型的第一客户特征与所述服务客户类型的第二客户特征进行匹配，获得匹配程度等级，所述第一客户特征与所述第二客户特征相似或相同的特征越多，则所述匹配程度等级越高，可将所述匹配程度等级最高的所述近距离服务端认定为匹配服务端，再根据所述熟悉程度等级从所述匹配匹配服务端中选取出目标服务端，可将所述熟悉程度等级最高的所述匹配匹配服务端认定为所述目标服务端。

可理解的是，所述匹配服务端对应第三业务员，所述目标客户所属的目标客户类型是所述第三业务员经常服务的所述服务客户类型，所述第三业务员服务的客户中所述目标客户类型的客户人数最多，则将所述目标客户分配给所述第三业务员，促成订单的几率更大，所述第三业务员更了解所述目标客户的心理和需求，从而提高客户体验。本实施例中，所述根据所述熟悉程度等级、目标客户类型和所述服务客户类型从所述近距离服务端中选取出目标服务端，包括：将所述目标客户类型与所述服务客户类型进行匹配，获得匹配程度等级；将所述匹配程度等级最高的近距离服务端认定为匹配服务端；根据所述熟悉程度等级从所述匹配服务端中选取出目标服务端。

在第三实施例中，若所述客户资质信息满足优质客户条件，则获取线下服务端的服务资质信息，从所述服务资质信息中提取出线下服务端的闲忙状态，将所述闲忙状态为空闲状态的线下服务端认定为空闲服务端，获取所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级，根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端，将所述客户端对应的目标客服分配给所述目标服务端，所述目标服务端对所述目标产品的熟悉程度等级最高，并且所述目标服务端对应的业务员处于空闲状态，有足够的时间为所述目标客户提供更优质的服务，以提高业务订单的成交率，提升客户体验。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于数据分析的业务分配程序，所述基于数据分析的业务分配程序被处理器执行时实现如上文所述的基于数据分析的业务分配方法的步骤。

此外，参照图5，本发明实施例还提出一种基于数据分析的业务分配装置，所述基于数据分析的业务分配装置包括：提取模块10、判断模块20、选取模块30和分配模块40；

所述提取模块10，用于当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息；

所述判断模块20，用于判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件；

所述选取模块30，用于若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端；

所述分配模块40，用于将所述业务请求分配至所述目标服务端。

在一实施例中，所述基于数据分析的业务分配装置还包括：认定模块和获取模块；

所述提取模块10，还用于若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，从所述服务资质信息中提取出线下服务端的闲忙状态；

所述认定模块，用于将所述闲忙状态为空闲状态的线下服务端认定为空闲服务端；

所述获取模块，用于获取所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级；

所述选取模块30，还用于根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端。

在一实施例中，所述基于数据分析的业务分配装置还包括：确定模块；

所述提取模块10，还用于从所述服务资质信息中提取出所述空闲服务端的历史销售信息；

所述提取模块10，还用于从所述历史销售信息中提取出所述目标产品的销售数量；

所述确定模块，用于根据所述销售数量确定所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级。

在一实施例中，所述获取模块，还用于获取所述空闲服务端的第一位置和所述客户端的第二位置；

所述认定模块，还用于计算所述第一位置和所述第二位置之间的位置距离，将所述位置距离处于预设距离范围内的空闲服务端认定为近距离服务端；

所述选取模块30，还用于根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端。

在一实施例中，所述提取模块，还用于从所述服务资质信息中提取出所述近距离服务端的服务客户类型；

所述提取模块10，还用于从所述业务请求中提取出所述客户端的客户基本信息；

所述确定模块，还用于根据所述客户基本信息确定所述客户端所属的目标客户类型；

所述选取模块，还用于根据所述熟悉程度等级、目标客户类型和所述服务客户类型从所述近距离服务端中选取出目标服务端。

在一实施例中，所述基于数据分析的业务分配装置还包括：匹配模块；

所述匹配模块，用于将所述目标客户类型与所述服务客户类型进行匹配，获得匹配程度等级；

所述认定模块，还用于将所述匹配程度等级最高的近距离服务端认定为匹配服务端；

所述选取模块30，还用于根据所述熟悉程度等级从所述匹配服务端中选取出目标服务端。

本发明所述基于数据分析的业务分配装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

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。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为名称。

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一个存储介质(如只读存储器镜像(Read Only Memory image，ROM)/随机存取存储器(Random AccessMemory，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，空调器，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)

1.一种基于数据分析的业务分配方法，其特征在于，所述基于数据分析的业务分配方法包括以下步骤：

当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息；

判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件；

若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端；

将所述业务请求分配至所述目标服务端。

2.如权利要求1所述的基于数据分析的业务分配方法，其特征在于，所述判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件之前，所述基于数据分析的业务分配方法还包括：

从所述业务请求中提取出所述客户端的需求信息；

查找与所述需求信息和所述客户资质信息对应的目标产品；

所述将所述业务请求分配至所述目标服务端，包括：

将所述业务请求分配至所述目标服务端，并将所述目标产品发送至所述目标服务端，以使所述目标服务端将所述目标产品推荐给所述客户端。

3.如权利要求2所述的基于数据分析的业务分配方法，其特征在于，所述若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端，包括：

若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，从所述服务资质信息中提取出线下服务端的闲忙状态；

将所述闲忙状态为空闲状态的线下服务端认定为空闲服务端；

获取所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级；

根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端。

4.如权利要求3所述的基于数据分析的业务分配方法，其特征在于，所述获取所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级，包括：

从所述服务资质信息中提取出所述空闲服务端的历史销售信息；

从所述历史销售信息中提取出所述目标产品的销售数量；

根据所述销售数量确定所述空闲服务端对所述目标产品的熟悉程度等级。

5.如权利要求4所述的基于数据分析的业务分配方法，其特征在于，所述根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端之前，所述基于数据分析的业务分配方法还包括：

获取所述空闲服务端的第一位置和所述客户端的第二位置；

计算所述第一位置和所述第二位置之间的位置距离，将所述位置距离处于预设距离范围内的空闲服务端认定为近距离服务端；

所述根据所述熟悉程度等级从所述空闲服务端中选取出目标服务端，包括：

根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端。

6.如权利要求5所述的基于数据分析的业务分配方法，其特征在于，所述根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端之前，所述基于数据分析的业务分配方法还包括：

从所述服务资质信息中提取出所述近距离服务端的服务客户类型；

从所述业务请求中提取出所述客户端的客户基本信息；

根据所述客户基本信息确定所述客户端所属的目标客户类型；

所述根据所述熟悉程度等级从所述近距离服务端中选取出目标服务端，包括：

根据所述熟悉程度等级、目标客户类型和所述服务客户类型从所述近距离服务端中选取出目标服务端。

7.如权利要求6所述的基于数据分析的业务分配方法，其特征在于，所述根据所述熟悉程度等级、目标客户类型和所述服务客户类型从所述近距离服务端中选取出目标服务端，包括：

将所述目标客户类型与所述服务客户类型进行匹配，获得匹配程度等级；

将所述匹配程度等级最高的近距离服务端认定为匹配服务端；

根据所述熟悉程度等级从所述匹配服务端中选取出目标服务端。

8.一种基于数据分析的业务分配设备，其特征在于，所述基于数据分析的业务分配设备包括：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基于数据分析的业务分配程序，所述基于数据分析的业务分配程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于数据分析的业务分配方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于数据分析的业务分配程序，所述基于数据分析的业务分配程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于数据分析的业务分配方法的步骤。

10.一种基于数据分析的业务分配装置，其特征在于，所述基于数据分析的业务分配装置包括：提取模块、判断模块、选取模块和分配模块；

所述提取模块，用于当监测到客户端发送业务请求时，从所述业务请求中提取出所述客户端的客户资质信息；

所述判断模块，用于判断所述客户资质信息是否满足优质客户条件；

所述选取模块，用于若满足，则获取线下服务端的服务资质信息，根据所述服务资质信息按照第一预设规则从所述线下服务端中选取出目标服务端；

所述分配模块，用于将所述业务请求分配至所述目标服务端。