CN110852797A - 帮助经纪人高效判客的方法、移动终端和计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种帮助经纪人高效判客的方法、移动终端和计算机存储介质，包括：发送楼盘链接；获取楼盘详情信息内的预设触发点，预设触发点被触发时，执行预设触发点关联的动作；获取预设触发点关联的用户行为码；判断用户行为码是否与预设类别信息相匹配；若是，则根据用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息；根据楼盘身份标识信息在数据库中获取第二楼盘详细信息，对第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值；根据数据库中的信息，得到与用户身份标识信息关联的数据类型信息；根据行为数据计算出用户的购房意向度。通过上述方式，能够提高房产经纪人判断客户购房意向度的效率。
Description
技术领域
本申请涉及房地产技术领域，具体涉及一种帮助经纪人高效判客的方法、移动终端和计算机存储介质。
背景技术
随着经济的快速发展，人们的购房需求越来越高，如何购房、选择房子成为许多购房者的难题。人们在购房之前，往往通过与房产经纪人沟通，获知当前的楼盘信息。
本申请的发明人在长期研发中发现，现在的房产经纪人在与客户沟通时，房产经纪人判客的方法主要通过打电话，线上聊天等传统的沟通方式去获取购买人的购房意向。然而这些方式需要经纪人投入非常多时间和精力，并且反复去骚扰客户进行沟通和确认分析，不仅经纪人的成本高、效率低，对客户的也带来极大的不便。
发明内容
本申请提供一种帮助经纪人高效判客的方法、移动终端和计算机存储介质，以解决现有技术中房产经纪人判断客户购房意向度的效率低的问题。
为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种帮助经纪人高效判客的方法，其中，所述方法包括：
发送楼盘链接，所述楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，所述楼盘信息包括楼盘身份标识信息和楼盘名称；
获取查看所述楼盘详情信息的用户信息，以及查看的所述楼盘信息，所述用户信息包括用户身份标识信息；
获取所述楼盘详情信息内的预设触发点，所述预设触发点被触发时，执行所述预设触发点关联的动作；
获取所述预设触发点关联的用户行为码，所述用户行为码关联用户行为类型；
判断所述用户行为码、所述楼盘身份标识信息、所述楼盘名称、所述经纪人身份标识信息、所述用户身份标识信息和所述用户行为类型是否与预设类别信息相匹配；
若是，则根据所述用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息；
将所述用户行为码、所述楼盘身份标识信息、所述楼盘名称、所述经纪人身份标识信息、所述用户身份标识信息、所述用户行为类型和所述第一楼盘详细信息存入数据库；
根据楼盘身份标识信息在所述数据库中获取第二楼盘详细信息，对所述第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将所述楼盘数据中间值存入所述数据库；
根据所述数据库中的信息，得到与所述用户身份标识信息关联的数据类型信息，将所述用户身份标识信息、所述楼盘身份标识信息、所述经纪人身份标识信息、所述数据类型信息、所述楼盘数据中间值和当前时间形成行为数据，将行为数据存入数据库；
根据所述行为数据计算出用户的购房意向度。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种移动终端，其中，所述移动终端包括相互耦接的处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于加载所述计算机程序并执行。
为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种计算机存储介质，其上存有计算机程序，其中，所述计算机程序用于实现上述实施例中任一项方法的步骤。
本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请提供一种帮助经纪人高效判客的方法、移动终端和计算机存储介质，方法包括：发送楼盘链接，楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，楼盘信息包括楼盘身份标识信息和楼盘名称；获取查看楼盘详情信息的用户信息，以及查看的楼盘信息，用户信息包括用户身份标识信息；获取楼盘详情信息内的预设触发点，预设触发点被触发时，执行预设触发点关联的动作；获取预设触发点关联的用户行为码，用户行为码关联用户行为类型；判断用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型是否与预设类别信息相匹配；若是，则根据用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息；将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息、用户行为类型和第一楼盘详细信息存入数据库；根据楼盘身份标识信息在数据库中获取第二楼盘详细信息，对第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将楼盘数据中间值存入数据库；根据数据库中的信息，得到与用户身份标识信息关联的数据类型信息，将用户身份标识信息、楼盘身份标识信息、经纪人身份标识信息、数据类型信息、楼盘数据中间值和当前时间形成行为数据，将行为数据存入数据库；根据行为数据计算出用户的购房意向度。通过将楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，在客户查看楼盘链接后，客户在楼盘链接内形成的所有动作信息都会形成与该用户关联的行为数据，根据数据库中该用户的所有行为数据，可以计算出该用户对于房产的购房意向度，房产经纪人可以通过购房意向度的值判断该用户的购买意向，解决了现有技术中房产经纪人判断客户购房意向度的效率低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的情况下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：
图1是本申请一种帮助经纪人高效判客的方法一实施例的流程示意图；
图2是本申请一种帮助经纪人高效判客的方法另一实施例的流程示意图；
图3是本申请一种移动终端一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动情况下所获得的所有其他实施例，均属于本申请保护的范围。
需要说明，若本申请实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，若本申请实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，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，也不在本申请要求的保护范围之内。
请参阅图1，图1是本申请一种帮助经纪人高效判客的方法一实施例的流程示意图。本实施例揭示的方法包括以下步骤：
S11：发送楼盘链接，楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，楼盘信息包括楼盘身份标识信息和楼盘名称。
房产经纪人可以通过移动终端上的分享单元发送楼盘链接，例如经纪人通过企业微信登陆系统，进入楼盘页面、名片页面或者文章页面，点击分享按钮，系统调起微信分享功能，选择微信朋友圈或者好友分享楼盘链接，分享的链接关联楼盘详情信息、经纪人ID(身份标识信息)和楼盘信息等分享信息，楼盘信息包括楼盘ID和楼盘名称等。
S12：获取查看楼盘详情信息的用户信息，以及查看的楼盘信息，用户信息包括用户身份标识信息。
买房人通过微信中的链接打开客户行为收集单元，客户行为收集单元可以是系统微信小程序页面，买房人可以查看楼盘信息、查看经纪人名片信息或者查看楼盘详情信息，楼盘链接内的楼盘页面根据楼盘ID和经纪人ID查询楼盘的详细信息以及经纪人信息进行展示。
进入页面的时候，通过小程序的用户授权接口获取微信用户信息OpenID，通过OpenID再调用系统服务器获取用户在系统的真实ID(ClientId)。如果购买人是第一次访问，则创建用户信息，并返回用户ID，用户ID是买房客户在系统中的唯一值，用户ID与用户使用的账号相关联，该账号可以是经过直接实名认证或者是通过其他具有实名认证的信息关联二来的间接实名认证，例如经纪人通过微信分享信息时，购房人的用户ID可以为每个微信用户一个账号。
OpenID是一个以用户为中心的数字身份识别框架，它具有开放、分散性。OpenID的创建基于这样一个概念：我们可以通过URI(又叫URL或网站地址)来认证一个网站的唯一身份，同理，我们也可以通过这种方式来作为用户的身份认证。
S13：获取楼盘详情信息内的预设触发点，预设触发点被触发时，执行预设触发点关联的动作。
楼盘详情信息内设置有行为收集点为埋点，即预设触发点，当预设触发点被触发时，执行预设触发点关联的动作并对该行为进行收集。例如，预设触发点为按钮或者出入页面，当用户点击页面内的这些按钮或者出入页面的时刻，会执行关联的动作并且触发系统事件进行行为数据收集。
S14：获取预设触发点关联的用户行为码，用户行为码关联用户行为类型。
预设触发点被触发后，预设触发点的埋点数据通过操作行为过滤单元进行处理，例如通过http接口上报服务器，上报的埋点数据的参数可以为有用户行为码(user ActionCode)，每种埋点关联一个用户行为码，不同的用户行为码代表不同的用户行为、楼盘ID(houseId)、楼盘名称(houseName)、经纪人ID(agentId)、用户ID(clientId)、用户名称(clientName)、用户行为类型(userActionType)以及行为触发的时间(viewTime)，用户行为类型用来区分用户是在何种情景下的上报。
在本实施例中，购房者的一端产生的埋点数据可以实时上报，即产生一条上报一条，使得服务器实时获取埋点数据。
S15：判断用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型是否与预设类别信息相匹配。
服务端获取到数据信息后，需检验数据信息对应参数的合法性，比如判断用户行为码是否在意向结果表的列表范围内。在本实施例中，服务端对于必填参数进行校验，判断必填参数是否与意向结果表中的预设类别信息相匹配，若是，则执行步骤S16。
其中，必填参数有用户行为码(userActionCode)、楼盘ID(houseId)、楼盘名称(houseName)、经纪人ID(agentId)、买房人的用户ID(clientId)和用户行为类型(userActionType)。
S16：根据用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息。
当必填参数与列表中的预设类别信息相匹配时，根据用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息，第一楼盘详细信息可以跟用户行为码的类型相关联，不同行为类型对应补充不同的第一楼盘详细信息。
S17：将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息、用户行为类型和第一楼盘详细信息存入数据库。
按照每个用户ID，将与该用户ID相关联的数据以及中间产生的数据都存入数据库，例如将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息、用户行为类型和第一楼盘详细信息存入数据库，便于后续经纪人查询该用户ID的相关数据信息以及计算该用户的购房意向度。
S18：根据楼盘身份标识信息在数据库中获取第二楼盘详细信息，对第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将楼盘数据中间值存入数据库。
在获取到客户刚刚浏览后产生的新的数据，根据楼盘身份标识信息在数据库中获取第二楼盘详细信息，第二楼盘详细信息可以包括多个楼盘基础数据，对多个楼盘基础数据进行中间统计数据查询处理，得到多个多个楼盘基础数据对应的楼盘数据中间值，将生成的楼盘数据中间值以及产生的其他数据都存入数据库。
S19：根据数据库中的信息，得到与用户身份标识信息关联的数据类型信息，将用户身份标识信息、楼盘身份标识信息、经纪人身份标识信息、数据类型信息、楼盘数据中间值和当前时间形成行为数据，将行为数据存入数据库。
用户形成不同种类型的信息时，一种类型可以形成多个数据信息，这些数据信息都会存储在数据库中，因此在数据库中，与一个用户ID相关联的多种类型的信息，按照每种类型形成一条数据。将此次行为数据(即上报的原始数据)也存入数据库，便于计算用户的购房意向度。
S20：根据行为数据计算出用户的购房意向度。
根据客户ID查询此用户查看所有楼盘的历史中间数据进行统计计算，根据同类型最多最近访问为原则进行统计，统计数据按照一样的算法进行统计计算，得到的计算结果为用户的意向分项数据。计算结果按照客户ID和数据类型值查询数据库中的意向结果表，如果有此数据则更新数据值，如果没有数据，则在对应位置插入新数据，客户意向结果表中每个客户ID，每种类型的数据只有一条数据。
保存完意向分项数据之后，先查询客户是否已有购房意向度值，如果没有，购房意向度值就是0。然后根据此次客户的操作类型对应的分值，每种操作带有不同的权值，按照一定的算法，计算客户的总的购房意向度，将购房意向度值填入意向结果表中购房意向度的位置。经纪人根据购房意向度的值可以判断出用户的购房意向度，从而考虑是否继续跟进该用户。
本申请提供一种帮助经纪人高效判客的方法，包括：发送楼盘链接，楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，楼盘信息包括楼盘身份标识信息和楼盘名称；获取查看楼盘详情信息的用户信息，以及查看的楼盘信息，用户信息包括用户身份标识信息；获取楼盘详情信息内的预设触发点，预设触发点被触发时，执行预设触发点关联的动作；获取预设触发点关联的用户行为码，用户行为码关联用户行为类型；判断用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型是否与预设类别信息相匹配；若是，则根据用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息；将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息、用户行为类型和第一楼盘详细信息存入数据库；根据楼盘身份标识信息在数据库中获取第二楼盘详细信息，对第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将楼盘数据中间值存入数据库；根据数据库中的信息，得到与用户身份标识信息关联的数据类型信息，将用户身份标识信息、楼盘身份标识信息、经纪人身份标识信息、数据类型信息、楼盘数据中间值和当前时间形成行为数据，将行为数据存入数据库；根据行为数据计算出用户的购房意向度。通过将楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，在客户查看楼盘链接后，客户在楼盘链接内形成的所有动作信息都会形成与该用户关联的行为数据，根据数据库中该用户的所有行为数据，可以计算出该用户对于房产的购房意向度，房产经纪人可以通过购房意向度的值判断该用户的购买意向，能够提高房产经纪人判断客户购房意向度的效率，降低经纪人时间和精力的成本，并且避免了反复去骚扰客户进行沟通和确认分析，避免对客户的带来极大的不便。
在上述实施方式的基础上，请一并参阅图2，图2是本申请一种帮助经纪人高效判客的方法另一实施例的流程示意图。本实施例所揭示的方法与上述实施例中相同的部分此处不做赘述，具体可以包括以下步骤：
S31：发送楼盘链接，楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，楼盘信息包括楼盘身份标识信息和楼盘名称。
S32：获取查看楼盘详情信息的用户信息，以及查看的楼盘信息，用户信息包括用户身份标识信息。
S33：获取楼盘详情信息内的预设触发点，预设触发点被触发时，执行预设触发点关联的动作。
在本实施例中，预设触发点包括楼盘图片、楼盘视频、楼盘全景、楼盘位置及周边、拨打电话号码、开盘通知、降价提醒、优惠咨询或者授权手机号码，即用户在点击楼盘图片、点击楼盘视频、点击楼盘全景、点击楼盘位置及周边、点击拨打电话、点击开盘通知、点击降价提醒、点击优惠咨询或者授权手机号码时都会触发预设触发点。
楼盘详情信息内设有一定时器，在用户进入页面内，按照预设周期获取用户查看楼盘详情信息的浏览时间和预设触发点被触发的行为触发时间，例如本实施例中为每隔一分钟获取一次用户的浏览时间。
用户行为类型包括查看楼盘详情信息、查看经纪人身份标识信息或者查看楼盘信息。
预设类别信息包括用户行为码信息、楼盘身份标识信息、楼盘名称信息、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型信息。
S34：获取预设触发点关联的用户行为码，用户行为码关联用户行为类型。
在一具体实施例中，用户行为类型可以是看楼盘viewHouse，看文章viewNews，看名片viewCard等。
S35：判断用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型是否与预设类别信息相匹配。
若判断结果为否，则执行步骤S36；若判断结果为是，则执行步骤S37。
S36：将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型形成一不合格数据，将不合格数据存储于不合格记录表。
若判断出不匹配，则判定用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型为参数格式校验不通过或者必须参数缺失的数据。
对于参数格式校验不通过或者必须参数缺失的数据，形成一不合格数据，将不合格数据存储于不合格记录表，以备后续人工检查数据埋点异常情况。
S37：根据用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息。
数据上报格式匹配时，补充第一楼盘详细信息。
用户行为码包括楼盘查看行为码(LPCK)，根据楼盘查看行为码，获取数据库中的第一楼盘详细信息为房源类型、客户类型、开发商身份标识信息、楼盘状态和渠道身份标识信息。
例如，房源类型(province)包括0-新房，1-租房，2-二手房；地区包括province：省，city：市，storeId：门店；客户类型(clientStrangerFlag)包括enterpriseId企业id；开发商id(developersId)；楼盘状态(1inkerLoseStatus)包括0-有效，1-过期；渠道id(channelId)；channelGroupId：渠道组id或开发商自拓部门。
S38：将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息、用户行为类型和第一楼盘详细信息存入数据库。
服务端将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息、用户行为类型和第一楼盘详细信息等数据组装成消息体格式，然后将此消息发布到分布式发布订阅消息系统，等待数据计算服务进行消费，即等待进行下一步处理。
数据计算服务查询消息系统中是否有新的消息需要计算，系统会轮询消息系统是否有客户刚刚浏览后产生的数据，如果有消息，解析消息后取数据进行中间统计数据查询。
S39：根据楼盘身份标识信息在数据库中获取第二楼盘详细信息，对第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将楼盘数据中间值存入数据库。
S391：根据楼盘面积值得到意向面积范围值，根据意向面积范围值和楼盘单价得到楼盘总价范围值。
S392：根据楼盘数据中间值得到意向楼盘面积范围数据、意向楼盘户型数据，意向楼盘总价范围数据和楼盘地理位置数据。
在一具体实施例中，步骤S39包括步骤S391和步骤S392，下面一并对步骤S391和步骤S392进行说明：
数据查询主要是通过楼盘ID到数据库服务器的楼盘信息表中查询第二楼盘详细信息，第二楼盘详细信息包括楼盘面积值、楼盘户型值，楼盘总价范围值和楼盘地理位置，分别获取此次客户查看楼盘的面积值、楼盘户型值、楼盘总价范围值、楼盘地理位置等楼盘基础数据。
楼盘面积需要对照表得出意向面积范围值，例如，1代表50平米以下，2代表50平米-80平米，3代表80平米-120平米，4代表120平米-180平米，5代表180平米以上。
楼盘总价范围则根据楼盘单价乘以面积进行计算总价，然后根据总价得到总价范围值如1代表100万以下，2代表100万(含)-200万之间，3代表200万(含)到300万之间，4代表300万(含)到400万之间，5代表400万(含)到500万之间，6代表500万(含)到800万之间，7代表800万(含)到1000万之间，8代表1000万及之后。
S40：根据数据库中的信息，得到与用户身份标识信息关联的数据类型信息，将用户身份标识信息、楼盘身份标识信息、经纪人身份标识信息、数据类型信息、楼盘数据中间值和当前时间形成行为数据，将行为数据存入数据库。
按客户ID每种类型的数据存储一条，具体的分为意向楼盘面积范围一条，意向楼盘户型一条，意向楼盘总价范围一条，楼盘地理位置一条。其中，数字段为用户身份标识信息、楼盘身份标识信息、经纪人身份标识信息、数据类型信息(面积范围1，楼盘户型2，楼盘总价范围3，地理位置4)、楼盘数据中间值和当前时间(服务器时间)。
S41：根据行为数据计算出用户的购房意向度。
根据用户身份标识信息，获取数据库中查询此用户查看所有楼盘的历史中间数据。对历史中间数据进行统计计算，根据预设统计规则得到用户的意向户型、意向面积范围，意向总价范围和意向区域。
比如计算意向户型，一个客户访问户型只有两种三房两厅和两房一厅，其中该用户访问三房两厅10次，两房一厅5次，那么用户的意向户型就是三房两厅，如果两个户型浏览都是5次，则如果最后一次访问的是三房两厅，则用户意向户型是三房两厅。
其他类型的统计数据按照一样的算法进行统计计算，计算结果按照客户ID和数据类型值查询数据库中的意向结果表，如果有此数据则更新数据值，如果没有数据，则插入新数据。
获取行为数据对应的权值，根据预设算法计算出用户的购房意向度。行为数据包括浏览行为数据，特殊行为数据和反向类行为数据，每个行为数据关联该行为的行为次数，具体如表一所示。
表一
表一为意向度算法表列，其中，第一列表示用户操作行为，第二列表示操作一次此行为得分多少，第三列表示操作此行为总共得分多少，第四列表示各分类得分占总分的比例，即第四行表示M1和M2的计算规则，M1是日常行为总分*50％，M2是特殊行为总分*50％，M3反向总分*20％，第五列表示总分的计算规则。
M1代表常规，操作比较多的动作，权重较低，比如看楼盘。M2代表权重比较重的动作，用户如果操作此类动作代表用户购买房产的意愿比较强，比如打电话咨询。
在计算用户的购房意向度时，获取每个浏览行为数据的浏览行为分值，将第一权重、浏览行为分值与浏览行为数据的行为次数的乘积作为浏览行为客户意向度。获取每个特殊行为数据的特殊行为分值，将第二权重、特殊行为分值与特殊行为数据的行为次数的乘积作为特殊行为客户意向度。获取每个反向行为数据的反向行为分值，将第三权重、反向行为分值与反向行为数据的行为次数的乘积作为反向行为客户意向度。将浏览行为客户意向度、特殊行为客户意向度和反向行为客户意向度的和作为购房意向度，购房意向度与用户身份标识信息关联。将购房意向度存入数据库。
判断购房意向度是否大于100％，若是，则购买意向意度为100％；若否，则购买意向意度为实际值。判断数据库中是否存在与用户身份标识信息关联的购房意向度，若是，则更新购房意向度。
例如，在进行购房意向度计算，比如客户浏览楼盘10次，看全景5次，打电话2次，取消收藏1次，则计算规则如下：
M1＝(10*3％+5*3％)*50％＝22.5％
M2＝2*30％*50％＝30％
M3＝-10％*20％＝-2％
M＝M1+M2+M3＝22.5％+30％-2％＝50.5％
此时，经纪人得到用户的购房意向度的值为50.5％，可根据意向度自行判断是否联系，系统对购房意向度超过一定百分数的客户会做重点提示，例如购房意向度超过80％的客户。
将计算出来的购房意向度，按客户ID查询数据库有无购房意向度的数据，如果有则更新客户的意向度，如果没有则存入数据库。数据库中每个客户只有一条购房意向度数据，主要字段为客户ID，意向度值，例如80，购房意向度的更新时间。得到购房意向度的数据后，将该购房意向度存入数据库。
经纪人可以登录企业微信，通过查看客户资料的方式，查看客户的意向户型、意向面积、意向总价、意向区域和意向度等信息。
本实施例中提供的方法只需要经纪人将含有楼盘信息的链接经过转发，购房人点击查看楼盘链接中的信息后，通过大量采集买房人查看了哪种类型楼盘、查看停留的时间、查看次数、查看频率、查看文章的标签，做了哪些操作以及操作了多少次等行为信息进行统计分析。系统智能的判断买房人购房的意向度有多高，意向何种户型，意向何种面积，意向哪个地理区域，意向价格区间等购房信息，然后将客户的统计信息展示给经纪人。这些统计信息能帮助经纪人更加方便、高效、精准的去判客，判别客户到底多想买房子，想买什么样的房子等信息，从而指导经纪人针对性的去向客户沟通和推盘，实现躺在家里都能卖房的愿望。
本申请提供一种帮助经纪人高效判客的方法，包括发送楼盘链接，楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，楼盘信息包括楼盘身份标识信息和楼盘名称；获取查看楼盘详情信息的用户信息，以及查看的楼盘信息，用户信息包括用户身份标识信息；获取楼盘详情信息内的预设触发点，预设触发点被触发时，执行预设触发点关联的动作；获取预设触发点关联的用户行为码，用户行为码关联用户行为类型；判断用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型是否与预设类别信息相匹配；若是，则根据用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息；将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息、用户行为类型和第一楼盘详细信息存入数据库；根据楼盘身份标识信息在数据库中获取第二楼盘详细信息，对第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将楼盘数据中间值存入数据库；根据数据库中的信息，得到与用户身份标识信息关联的数据类型信息，将用户身份标识信息、楼盘身份标识信息、经纪人身份标识信息、数据类型信息、楼盘数据中间值和当前时间形成行为数据，将行为数据存入数据库；根据行为数据计算出用户的购房意向度。通过将楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，在客户查看楼盘链接后，客户在楼盘链接内形成的所有动作信息都会形成与该用户关联的行为数据，根据数据库中该用户的所有行为数据，可以计算出该用户对于房产的购房意向度，房产经纪人可以通过购房意向度的值判断该用户的购买意向，能够提高房产经纪人判断客户购房意向度的效率，降低经纪人时间和精力的成本，并且避免了反复去骚扰客户进行沟通和确认分析，避免对客户的带来极大的不便。
对应上述的方法，本申请提出一种移动终端，请参阅图3，图3是本申请一种移动终端一实施例的结构示意图。本申请揭示的移动终端100包括相互耦接的存储器12和处理器14，存储器12用于存储计算机程序，处理器14用于执行计算机程序实现上述实施方式中任一项方法的步骤。
具体来说，处理器14用于：
发送楼盘链接，楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，楼盘信息包括楼盘身份标识信息和楼盘名称。
获取查看楼盘详情信息的用户信息，以及查看的楼盘信息，用户信息包括用户身份标识信息。
获取楼盘详情信息内的预设触发点，预设触发点被触发时，执行预设触发点关联的动作。
获取预设触发点关联的用户行为码，用户行为码关联用户行为类型。
判断用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型是否与预设类别信息相匹配。
若是，则根据用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息。
将用户行为码、楼盘身份标识信息、楼盘名称、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息、用户行为类型和第一楼盘详细信息存入数据库。
根据楼盘身份标识信息在数据库中获取第二楼盘详细信息，对第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将楼盘数据中间值存入数据库。
根据数据库中的信息，得到与用户身份标识信息关联的数据类型信息，将用户身份标识信息、楼盘身份标识信息、经纪人身份标识信息、数据类型信息、楼盘数据中间值和当前时间形成行为数据，将行为数据存入数据库。
根据行为数据计算出用户的购房意向度。
本实施例移动终端100能够提高房产经纪人判断客户购房意向度的效率，降低经纪人时间和精力的成本。
在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到本申请所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本申请各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种帮助经纪人高效判客的方法，其特征在于，所述方法包括：
发送楼盘链接，所述楼盘链接关联楼盘详情信息、经纪人身份标识信息和楼盘信息，所述楼盘信息包括楼盘身份标识信息和楼盘名称；
获取查看所述楼盘详情信息的用户信息，以及查看的所述楼盘信息，所述用户信息包括用户身份标识信息；
获取所述楼盘详情信息内的预设触发点，所述预设触发点被触发时，执行所述预设触发点关联的动作；
获取所述预设触发点关联的用户行为码，所述用户行为码关联用户行为类型；
判断所述用户行为码、所述楼盘身份标识信息、所述楼盘名称、所述经纪人身份标识信息、所述用户身份标识信息和所述用户行为类型是否与预设类别信息相匹配；
若是，则根据所述用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息；
将所述用户行为码、所述楼盘身份标识信息、所述楼盘名称、所述经纪人身份标识信息、所述用户身份标识信息、所述用户行为类型和所述第一楼盘详细信息存入数据库；
根据楼盘身份标识信息在所述数据库中获取第二楼盘详细信息，对所述第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将所述楼盘数据中间值存入所述数据库；
根据所述数据库中的信息，得到与所述用户身份标识信息关联的数据类型信息，将所述用户身份标识信息、所述楼盘身份标识信息、所述经纪人身份标识信息、所述数据类型信息、所述楼盘数据中间值和当前时间形成行为数据，将行为数据存入数据库；
根据所述行为数据计算出用户的购房意向度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设触发点包括：楼盘图片、楼盘视频、楼盘全景、楼盘位置及周边、拨打电话号码、开盘通知、降价提醒、优惠咨询或者授权手机号码；
获取所述楼盘详情信息内的预设触发点，执行所述预设触发点关联的动作的步骤包括：
按照预设周期获取所述用户查看所述楼盘详情信息的浏览时间和所述预设触发点被触发的行为触发时间；
所述用户行为类型包括查看楼盘详情信息、查看经纪人身份标识信息或者查看楼盘信息；
所述预设类别信息包括用户行为码信息、楼盘身份标识信息、楼盘名称信息、经纪人身份标识信息、用户身份标识信息和用户行为类型信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述用户行为码、所述楼盘身份标识信息、所述楼盘名称、所述经纪人身份标识信息、所述用户身份标识信息和所述用户行为类型是否与预设类别信息相匹配的步骤包括；
若否，则将所述用户行为码、所述楼盘身份标识信息、所述楼盘名称、所述经纪人身份标识信息、所述用户身份标识信息和所述用户行为类型形成一不合格数据，将所述不合格数据存储于不合格记录表；
所述用户行为码包括楼盘查看行为码；根据所述用户行为码获取数据库中的第一楼盘详细信息的步骤包括：
根据楼盘查看行为码，获取所述数据库中的房源类型、客户类型、开发商身份标识信息、楼盘状态和渠道身份标识信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二楼盘详细信息包括楼盘面积值、楼盘户型值，楼盘总价范围值和楼盘地理位置；
根据楼盘身份标识信息在所述数据库中获取第二楼盘详细信息，对所述第二楼盘详细信息进行中间统计数据查询处理，得到楼盘数据中间值，将所述楼盘数据中间值存入所述数据库的步骤包括：
根据所述楼盘面积值得到意向面积范围值，根据所述意向面积范围值和楼盘单价得到所述楼盘总价范围值；
根据所述楼盘数据中间值得到意向楼盘面积范围数据、意向楼盘户型数据，意向楼盘总价范围数据和楼盘地理位置数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述行为数据计算出用户的购房意向度的步骤包括：
根据所述用户身份标识信息，获取所述数据库中楼盘的历史中间数据；
对所述历史中间数据进行统计计算，根据预设统计规则得到所述用户的意向户型、意向面积范围，意向总价范围和意向区域。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述行为数据计算出用户的购房意向度的步骤还包括：
获取所述行为数据对应的权值，根据所述预设算法计算出所述用户的购房意向度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述行为数据包括浏览行为数据，特殊行为数据和反向类行为数据；
获取所述行为数据对应的权值，根据所述预设算法计算出所述用户的购房意向度的步骤包括：
获取每个所述浏览行为数据的浏览行为分值，将第一权重、所述浏览行为分值与所述浏览行为数据的行为次数的乘积作为浏览行为客户意向度；
获取每个所述特殊行为数据的特殊行为分值，将第二权重、所述特殊行为分值与所述特殊行为数据的行为次数的乘积作为特殊行为客户意向度；
获取每个所述反向行为数据的反向行为分值，将第三权重、所述反向行为分值与所述反向行为数据的行为次数的乘积作为反向行为客户意向度；
将所述浏览行为客户意向度、特殊行为客户意向度和反向行为客户意向度的和作为所述购房意向度，所述购房意向度与所述用户身份标识信息关联；
将所述购房意向度存入所述数据库。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述购房意向度存入所述数据库的步骤包括：
判断所述购房意向度是否大于100％；
若是，则所述购买意向意度为100％；
若否，则所述购买意向意度为实际值；
判断所述数据库中是否存在与所述用户身份标识信息关联的所述购房意向度；
若是，则更新所述购房意向度。
9.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括相互耦接的处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于加载所述计算机程序并执行。
10.一种计算机存储介质，其上存有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序用于实现上述权利要求1～8中任一项方法的步骤。
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