CN110070238A - 一种汽车行业商机挖掘分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种汽车行业商机挖掘分析方法及装置，其中方法包括：S1，提取搜索记录；S2，根据搜索记录确定搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向；S3，制定预设预测规则；S4，根据搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向按照预设预测规则预测客户消费意图；S5，获取客户验证数据，根据客户验证数据验证客户消费意图是否有效，如果验证客户消费意图无效，则返回执行步骤S3，如果验证客户消费意图有效，则执行步骤S6；S6，保存预设预测规则为商机挖掘模型；S7，获取待预测数据，将待预测数据输入商机挖掘模型，获得预测结果并输出预测结果。

Description

一种汽车行业商机挖掘分析方法及装置

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种汽车行业商机挖掘分析方法及装置。

背景技术

获得客户线索、提高线索转化率，是汽车行业营销的重要目的，传统客户线索的获取主要通过客户主动进店、线下活动(如车展)搜集、电话推销等，客户线路获取途径效率低，转化成本高。

近年来，随着客户购车过程中更多借助互联网搜集信息，网络渠道的线索也日益重要，汽车之家、易车网这些汽车垂直类网站通过自身流量，提取客户线索，供经销商使用，然而受限于汽车垂直类网站的数据特征，客户线索主要集中于新车销售，对汽车金融、二手车、汽车售后等领域，缺少有效的线索渠道。

因此设计一种能够提供客户线索，提高线索转化率的汽车行业商机挖掘分析方法及装置成为了亟待解决的问题。

发明内容

本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的汽车行业商机挖掘分析方法及装置。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

本发明的一个方面提供了一种汽车行业商机挖掘分析方法，包括：S1，提取搜索记录；S2，根据搜索记录确定搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向；S3，制定预设预测规则；S4，根据搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向按照预设预测规则预测客户消费意图；S5，获取客户验证数据，根据客户验证数据验证客户消费意图是否有效，如果验证客户消费意图无效，则返回执行步骤S3，如果验证客户消费意图有效，则执行步骤S6；S6，保存预设预测规则为商机挖掘模型；S7，获取待预测数据，将待预测数据输入商机挖掘模型，获得预测结果并输出预测结果。

其中，搜索关键词至少包括：搜索主题和主题关键词；搜索频次为预设时间段包含预设次数；搜索后去向至少包括：根据搜索关键词确定的网站类型。

其中，根据搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向按照预设预测规则预测客户消费意图包括：确定搜索关键词在预设时间段内搜索次数大于等于预设次数，根据搜索后去向预测客户消费意图。

其中，客户消费意图至少包括：新车销售线索、汽车金融线索、二手车线索、保养线索、精品附件线索、车险线索以及轮胎购买线索。

本发明另一方面提供了一种汽车行业商机挖掘分析装置，包括：提取模块，用于提取搜索记录，根据搜索记录确定搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向；规则制定模块，用于制定预设预测规则；预测模块，用于根据搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向按照预设预测规则预测客户消费意图；验证模块，用于获取客户验证数据，根据客户验证数据验证客户消费意图是否有效，如果验证客户消费意图无效，则通知规则指定模块，如果验证客户消费意图有效，则通知存储模块；存储模块，用于保存预设预测规则为商机挖掘模型；输出模块，用于获取待预测数据，将待预测数据输入商机挖掘模型，获得预测结果并输出预测结果。

其中，搜索关键词至少包括：搜索主题和主题关键词；搜索频次为预设时间段包含预设次数；搜索后去向至少包括：根据搜索关键词确定的网站类型。

其中，预测模块，具体用于确定搜索关键词在预设时间段内搜索次数大于等于预设次数，根据搜索后去向预测客户消费意图。

其中，客户消费意图至少包括：新车销售线索、汽车金融线索、二手车线索、保养线索、精品附件线索、车险线索以及轮胎购买线索。

由此可见，通过本发明提供的汽车行业商机挖掘分析方法及装置，生成汽车行业商机挖掘模型，通过客户搜索数据，预测客户的消费意图，并根据线索质量反馈，持续优化模型，提升预测精度。

通过本发明提供的汽车行业商机挖掘分析方法及装置可应用于新车销售、汽车金融、二手车、维修保养、车险、精品附件、轮胎等各类业务场景，提供客户线索，提高线索转化率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析方法中优化预测规则的一种示意性流程图；

图3为本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析方法的流程图，参见图1，本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析方法，包括：

S1，提取搜索记录；

S2，根据搜索记录确定搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向。

具体地，客户的搜索记录可以包括客户每次搜索的内容，可以包括记录客户每次搜索的搜索关键词、搜索时间、搜索频次以及搜索后的去向等等。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，搜索关键词至少包括：搜索主题和主题关键词；搜索频次为预设时间段包含预设次数；搜索后去向至少包括：根据搜索关键词确定的网站类型。

例如：搜索关键词中的搜索主题可以包括客户搜索某款车型、某保险品牌、某论坛品牌等，同时还可以包括主题关键词，例如其他购车关键词，如价格、贷款、二手、保养、贴膜等，或者其他车险关键词，例如报价、保险名称等，或者其他论坛关键词，例如价格、型号等。以上仅是示意性的说明，但本发明并不局限于上述搜索关键词。

例如：搜索频次可以包括一周内搜索同类关键词N次及以上，其中N可以为预设的数量，例如3次等。

例如搜索后的去向可以包括：根据搜索关键词转向汽车类网站，转向金融服务类网站，转向二手车类网站，转向汽车服务类网站，转向汽车保险网站等等。

S3，制定预设预测规则。

具体地，预设规则可以设置为根据不同的搜索关键词、搜索频次以及搜索后的去向确定不同客户的客户消费意图。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，客户消费意图至少包括：新车销售线索、汽车金融线索、二手车线索、保养线索、精品附件线索、车险线索以及轮胎购买线索。

S4，根据搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向按照预设预测规则预测客户消费意图。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，根据搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向按照预设预测规则预测客户消费意图包括：确定搜索关键词在预设时间段内搜索次数大于等于预设次数，根据搜索后去向预测客户消费意图。

具体地，在具体实施时，可以通过如下方式预测客户消费意图：

(1)如果搜索某款车型(如迈腾)，同时满足其他购车关键词特征(如价格，经销商等)，并转向汽车类网站(如汽车之家)，则定义该用户有购车意向；如果一周内累计搜索同类关键词3次以上，则定义该用户购车意向较强，将该用户输出为新车销售线索。

(2)如果搜索某款车型(如迈腾)，同时满足其他购车关键词特征(如贷款、利率等)，并转向汽车类网站(如汽车之家)或金融服务类网站，则定义该用户有汽车金融意向；如果一周内累计搜索同类关键词3次以上，则定义该用户汽车金融意向较强，将该用户输出为汽车金融线索。

(3)如果搜索某款车型(如迈腾)，同时满足其他购车关键词特征(如二手、折旧等)，并转向二手车类网站(如优信二手车、瓜子二手车)，则定义该用户有二手车意向；如果一周内累计搜索同类关键词3次以上，则定义该用户二手车意向较强，将该用户输出为二手车线索。

(4)如果搜索某款车型(如迈腾)，同时满足其他售后关键词特征(如保养或机油、机滤等)，并转向汽车服务网站(如爱义行、华胜)或购物网站(如京东、淘宝)，则定义该用户有保养意向；如果一周内累计搜索同类关键词3次以上，则定义该用户保养意向较强，将该用户输出为保养线索。

(5)如果搜索某款车型(如迈腾)，同时满足其他售后关键词特征(如贴膜、脚垫、行车记录仪等)，并转向汽车服务网站(如爱义行、华胜)或购物网站(如京东、淘宝)，则定义该用户有精品附件意向；如果一周内累计搜索同类关键词3次以上，则定义该用户精品附件意向较强，将该用户输出为精品附件线索。

(6)如果搜索某保险品牌(如平安、人保、太平洋)，同时满足其他车险关键词特征(如保险、报价等)，并转向汽车保险网站(如平安、人保、太平洋)，则定义该用户有车险意向；如果一周内累计搜索同类关键词3次以上，则定义该用户车险意向较强，将该用户输出为车险线索。

(7)如果搜索某轮胎品牌(如米其林、马牌、固特异)，同时满足其他轮胎关键词特征(如价格、型号等)，并转向汽车服务网站(如途虎)或购物网站(如京东、淘宝)，则定义该用户有轮胎购买意向；如果一周内累计搜索同类关键词3次以上，则定义该用户意向较强，将该用户输出为轮胎购买线索。

以上仅是本发明的示意性说明，但本发明并不局限于上述方案。

S5，获取客户验证数据，根据客户验证数据验证客户消费意图是否有效，如果验证客户消费意图无效，则返回执行步骤S3，如果验证客户消费意图有效，则执行步骤S6；

S6，保存预设预测规则为商机挖掘模型。

具体地，通过步骤S4获得的各类线索，可以通过接触客户，确认有效性后，分为有效组和无效组，并追溯各自的判断特征，之后可以优化搜索关键词、搜索频次、搜索后去向的列表，提升预测效果，直至预设预测规则符合需求，保存为商机挖掘模型，以便后续对客户意向进行预测。

S7，获取待预测数据，将待预测数据输入商机挖掘模型，获得预测结果并输出预测结果。

具体的，在对待预测数据进行预测后，可以将预测结果进行输出，例如显示或者打印出等方式，从而可以展示分析结果，方便经销商查阅。

由此可见，通过本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析方法，生成合理的商机挖掘模型，该商机挖掘模型基于客户客观搜索数据，体现客户真实需求，覆盖内容广泛，时效性高，成本低，效果可持续优化；进一步通过对消费意图进行预测，可以展示分析结果，方便经销商查阅下载，通过标准化的数据上传、数据分析、报告展示，实现高质量、低成本的客户线索获取方案。

图2示出了本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析方法中优化预测规则的一种示意性流程图，但本发明并不局限于此：

提取搜索记录，确定搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向；指定预测规则；预测客户消费意图；接触客户验证效果区分有效组和无效组；提取关键特征，优化预测规则。由此可以提高商机挖掘模型的精准性，保证后续预测的准确率。

图3示出了本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析装置的结构示意图，本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析装置应用于上述方案，以下仅对汽车行业商机挖掘分析装置的结构进行简要说明，其他未尽事宜，请参考上述对汽车行业商机挖掘分析方法中的相关描述，在此不再赘述，参见图3，本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析装置，包括：

提取模块301，用于提取搜索记录，根据搜索记录确定搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向；

规则制定模块302，用于制定预设预测规则；

预测模块303，用于根据搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向按照预设预测规则预测客户消费意图；

验证模块304，用于获取客户验证数据，根据客户验证数据验证客户消费意图是否有效，如果验证客户消费意图无效，则通知规则指定模块，如果验证客户消费意图有效，则通知存储模块；

存储模块305，用于保存预设预测规则为商机挖掘模型；

输出模块306，用于获取待预测数据，将待预测数据输入商机挖掘模型，获得预测结果并输出预测结果。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，搜索关键词至少包括：搜索主题和主题关键词；搜索频次为预设时间段包含预设次数；搜索后去向至少包括：根据搜索关键词确定的网站类型。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，预测模块303，具体用于确定搜索关键词在预设时间段内搜索次数大于等于预设次数，根据搜索后去向预测客户消费意图。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，客户消费意图至少包括：新车销售线索、汽车金融线索、二手车线索、保养线索、精品附件线索、车险线索以及轮胎购买线索。

由此可见，通过本发明实施例提供的汽车行业商机挖掘分析装置，生成合理的商机挖掘模型，该商机挖掘模型基于客户客观搜索数据，体现客户真实需求，覆盖内容广泛，时效性高，成本低，效果可持续优化；进一步通过对消费意图进行预测，可以展示分析结果，方便经销商查阅下载，通过标准化的数据上传、数据分析、报告展示，实现高质量、低成本的客户线索获取方案。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (8)

1.一种汽车行业商机挖掘分析方法，其特征在于，包括：

S1，提取搜索记录；

S2，根据所述搜索记录确定搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向；

S3，制定预设预测规则；

S4，根据所述搜索关键词、所述搜索频次以及所述搜索后去向按照所述预设预测规则预测客户消费意图；

S5，获取客户验证数据，根据所述客户验证数据验证所述客户消费意图是否有效，如果验证所述客户消费意图无效，则返回执行步骤S3，如果验证所述客户消费意图有效，则执行步骤S6；

S6，保存所述预设预测规则为商机挖掘模型；

S7，获取待预测数据，将所述待预测数据输入所述商机挖掘模型，获得预测结果并输出所述预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述搜索关键词至少包括：搜索主题和主题关键词；

所述搜索频次为预设时间段包含预设次数；

所述搜索后去向至少包括：根据所述搜索关键词确定的网站类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述搜索关键词、所述搜索频次以及所述搜索后去向按照所述预设预测规则预测客户消费意图包括：

确定所述搜索关键词在所述预设时间段内搜索次数大于等于所述预设次数，根据所述搜索后去向预测所述客户消费意图。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述客户消费意图至少包括：

新车销售线索、汽车金融线索、二手车线索、保养线索、精品附件线索、车险线索以及轮胎购买线索。

5.一种汽车行业商机挖掘分析装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于提取搜索记录，根据所述搜索记录确定搜索关键词、搜索频次以及搜索后去向；

规则制定模块，用于制定预设预测规则；

预测模块，用于根据所述搜索关键词、所述搜索频次以及所述搜索后去向按照所述预设预测规则预测客户消费意图；

验证模块，用于获取客户验证数据，根据所述客户验证数据验证所述客户消费意图是否有效，如果验证所述客户消费意图无效，则通知所述规则指定模块，如果验证所述客户消费意图有效，则通知存储模块；

所述存储模块，用于保存所述预设预测规则为商机挖掘模型；

输出模块，用于获取待预测数据，将所述待预测数据输入所述商机挖掘模型，获得预测结果并输出所述预测结果。

6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，

所述搜索关键词至少包括：搜索主题和主题关键词；

所述搜索频次为预设时间段包含预设次数；

所述搜索后去向至少包括：根据所述搜索关键词确定的网站类型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测模块，具体用于确定所述搜索关键词在所述预设时间段内搜索次数大于等于所述预设次数，根据所述搜索后去向预测所述客户消费意图。

8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述客户消费意图至少包括：

新车销售线索、汽车金融线索、二手车线索、保养线索、精品附件线索、车险线索以及轮胎购买线索。