CN110990712A - 产品数据推送方法、装置和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种产品数据推送方法、装置和计算机设备，应用于大数据技术领域。其中上述方法包括根据预先获取的用户属性信息建立用户的用户画像系统；从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，销售人员信息包括销售人员ID；根据销售人员ID，将与用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于产品数据为用户提供销售服务。本申请的技术方案可将用户、产品和销售这三者进行深度整合，充分发挥销售人员个人特长，在一定程度上减少了任务分发等管理成本，并加强了用户和产品的管理。

Description

产品数据推送方法、装置和计算机设备

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种产品数据推送方法、装置和计算机设备。

背景技术

现有技术中，用户画像通常针对用户角度进行分析，没有将用户画像与产品、销售人员相关联，而是将用户线索均匀地分发给销售人员，并将产品数据随机地推送给用户。

因此，需要一种深度整合用户、产品和销售的产品数据推送系统。

发明内容

本申请实施例提供一种产品数据推送方法、装置和计算机设备，可将用户、产品和销售这三者进行深度整合，充分发挥销售人员个人特长，在一定程度上减少了任务分发等管理成本，并加强了用户和产品的管理。

第一方面，本申请实施例提供了一种产品数据推送方法，包括：

根据预先获取的用户属性信息建立所述用户的用户画像系统；

从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，所述销售人员信息包括销售人员ID；

根据所述销售人员ID，将与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至所述销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于所述产品数据为所述用户提供销售服务。

其中在一种可能的实现方式中，所述产品数据的数量至少为两个，所述将与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至所述销售人员ID对应的终端包括：

计算每个产品数据的推荐概率；

基于所述推荐概率确定向所述销售人员ID对应的终端发送所述产品数据的先后顺序；

依照所述先后顺序依次向所述销售人员ID对应的终端发送各个产品数据。

其中在一种可能的实现方式中，所述计算每个产品数据的推荐概率包括：

根据如下任一个条件或者其组合计算每个产品数据的推荐概率；

1)所述产品数据与所述用户属性信息的匹配度；

2)所述产品数据的历史收益信息；

3)所述产品数据的预设优先级。

其中在一种可能的实现方式中，所述产品数据包括产品属性信息，所述销售人员信息包括销售人员行为数据，所述从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中选择与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息包括：

根据预设的匹配规则，并基于所述用户画像系统中的各个用户属性信息，从所述产品画像系统和所述销售人员画像系统中确定与所述各个用户属性信息相匹配的产品属性信息和销售人员行为数据。

第二方面，本申请实施例还提供了一种产品数据推送装置，包括：

构建模块，用于根据预先获取的用户属性信息建立所述用户的用户画像系统；

选择模块，与所述的构建模块相连接，用于从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，所述销售人员信息包括销售人员ID；

推送模块，与所述的选择模块相连接，用于根据所述销售人员ID，将与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至所述销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于所述产品数据为所述用户提供销售服务。

其中在一种可能的实现方式中，所述产品数据的数量至少为两个，所述推送模块包括计算子模块、确定子模块与发送子模块；

所述推荐子模块，用于计算每个产品数据的推荐概率；

所述确定子模块，与所述的推荐子模块相连接，用于基于所述推荐概率确定向所述销售人员ID对应的终端发送所述产品数据的先后顺序；

所述推送子模块，与所述的确定子模块相连接，用于依照所述先后顺序依次向所述销售人员ID对应的终端发送各个产品数据。

其中在一种可能的实施方式中，所述推荐子模块具体用于：

根据如下任一个条件或者其组合计算每个产品数据的推荐概率；

1)所述产品数据与所述用户属性信息的匹配度；

2)所述产品数据的历史收益信息；

3)所述产品数据的预设优先级。

其中在一种可能的实施方式中，所述产品数据包括产品属性信息，所述销售人员信息包括销售人员行为数据，所述选择模块具体用于执行以下步骤：

根据预设的匹配规则，并基于所述用户画像系统中的各个用户属性信息，从所述产品画像系统和所述销售人员画像系统中确定与所述各个用户属性信息相匹配的产品属性信息和销售人员行为数据。

第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述产品数据推送方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述产品数据推送方法。

以上技术方案中，根据用户的基本信息建立用户的用户画像系统之后，再从产品画像系统和销售人员画像系统分别选择与用户的用户画像系统相匹配的产品数据和最合适销售人员，最后向用户推送产品数据，并分配最合适销售人员为用户提供销售服务。这样，便可将用户、产品和销售这三者进行深度整合，充分发挥销售人员个人特长，在一定程度上减少了任务分发等管理成本，并加强了用户和产品的管理。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请产品数据推送方法的一个实施例的流程图；

图2为本申请产品数据推送方法的另一个实施例的流程图；

图3为本申请产品数据推送装置的一个实施例的结构示意图；

图4为本申请产品数据推送装置另一个实施例的结构示意图；

图5为本申请计算机设备一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解本申请的技术方案，下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。

应当明确，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

本申请提供的产品数据推送方法可以应用于不同的产品数据推送系统，所述产品数据推送系统可以以网页、APP或者微信小程序等形式呈现给用户。

图1为本申请产品数据推送方法的一个实施例的流程图，如图1所示，上述方法可以包括：

步骤101：根据预先获取的用户属性信息建立用户的用户画像系统。

一般而言，用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。本申请中的用户画像系统包括了用户的基本信息。在实际应用中，上述基本信息可以是用户的年龄(儿童、青年、中年、老年)、所在地区(一线城市、二线城市等)、用户性格(急躁型、沉默型)、消费能力(低、中、高)、家庭状况(婚否、有无小孩)、工作性质(国企、民营、金融、教育等)、交通出行(出行工具、常去地点、地址所在小区等)、用户行为(喜好、如有车驾驶时急刹车、急转弯等判断用户性格急躁、沉稳等)等，上述用户基本信息在实际应用中可以任意组合，本申请实施例对此不作限定。

本实施例中，用户属性信息可以由用户主动提供。例如，用户在产品数据推送系统上注册时填写相关的属性信息。用户属性信息也可以由产品数据推送系统向用户主动获取。例如，产品数据推送系统向用户发送调研问卷，调研问卷中包含所需用户填写的基本信息。用户属性信息也可以结合用户主动提供和产品数据推送系统向用户主动获取这两种方式。例如，用户在产品数据推送系统上注册时填写一部分属性信息，后续根据需求，产品数据推送系统可以进一步向用户获取其他属性信息。

步骤102：从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，销售人员信息包括销售人员ID。

具体地，上述步骤102包括：

根据预设的匹配规则，并基于用户画像系统中的各个用户属性信息，从产品画像系统和销售人员画像系统中确定与各个用户属性信息相匹配的产品属性信息和销售人员行为数据。

进一步地，上述步骤102中的销售人员行为数据可基于以下步骤确定：

获取用户属性信息中的人格特征数据；

根据销售人员画像系统，并基于该人格特征数据确定相匹配的销售人员行为数据；

进一步地，上述步骤102中的产品属性信息可基于以下步骤确定：

根据用户属性信息中的用户驻留时长，判断该用户是否为常驻用户；以及，

根据判断结果，确定产品属性信息。

进一步地，上述产品画像系统和销售人员画像系统是产品数据推送系统基于自身的产品数据和销售人员的信息建立的系统。其中，产品画像系统包括所有产品的产品属性信息，销售人员画像系统包括所有销售人员行为数据。

在实际应用中，上述产品数据包括产品属性信息，例如产品类型(如人寿保险、健康保险、意外伤害保险等)和产品购买数据。上述销售人员行为数据不仅可以包括销售人员的销售性格(热血热情型、专业专家型、沉默专注型、关系机灵型)，还可以包括销售人员的销售能力。

从销售人员画像系统中确定相匹配的销售人员数据包括基于用户属性信息中的人格特征数据，这些人格特征数据是与销售人员行为数据相关联的信息。例如，若对于一个性格急躁的用户，则该销售人员信息应为一沉默型销售，以实现对该性格急躁用户的耐心沟通。若对于一个从未购买过产品数据的用户，则该销售人员信息应该为一专业专家型销售，便于对该用户科普专业的保险知识，提高成交率。

从产品画像系统中选择与用户的用户画像系统相匹配的产品数据包括从该用户的用户画像系统中选取若干个用户的属性信息，选取的这些属性信息是与分析推送给该用户何种产品数据相关联的属性信息。例如，根据用户的驻留时长，确定该用户是否为常驻用户。比如，对于一经常出差的男青年用户，则与该男青年用户相匹配的产品数据可以是重疾险、意外伤害保险等。当然，还可以选取用户属性信息中的年龄、消费能力、家庭状况等可以用于分析推送与这些基本信息相匹配的产品数据。

步骤103：根据销售人员ID，将与用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于产品数据为用户提供销售服务。

具体来说，销售人员基于产品数据为用户提供销售服务可以仅包括为该用户推送最佳产品数据，也可以包括向该用户推送多个产品数据。

若向用户推送的产品数据包括多个产品，还可以进一步确定推送这些产品的先后顺序。

图2为本申请产品数据推送方法的另一个实施例的流程图，如图2所示，图1所示的步骤103可以包括：

步骤201：计算每个产品数据的推荐概率。

具体地，根据如下任一个条件或者其组合计算每个产品数据的推荐概率；

1)产品数据与用户属性信息的匹配度；

2)产品数据的历史收益信息；

3)产品数据的预设优先级。

具体地，上述推荐概率可以是基于上述1)～3)中任一项计算所得，也可以是基于上述组合计算得到。

具体来说，当推荐概率基于上述1)～3)计算确定时，可基于以下公式(1)进行计算：

Y＝a×用户与产品匹配因子+b×公司收益因子+c×优先级因子--公式(1)

上述公式(1)中，Y指产品的推荐概率，a为用户与产品匹配因子所占的权重，b为公司收益因子所占权重，c为优先级因子所占权重。其中，a+b+c＝1。

在实际应用中，上述a、b、c由公司决策层划分制定，如为提高产品美誉度，则需提高用户与产品匹配因子所占权重；如需将公司收益最大化，则需提高公司收益因子所占权重；如需提高动销率，则需提高主推产品因子所占权重。在一具体实施方式中，如以提高动销率为最大考虑因素，则上述a可以是0.1，上述b可以是0.1，上述c可以是0.8。

步骤202：基于推荐概率确定向销售人员ID对应的终端发送产品数据的先后顺序。

具体地，按照推荐概率由大及小的顺序确定产品的推送顺序，在实际应用中，还可预先设置产品的推送个数，如设置产品的推送个数为五个，则在计算出每个产品的推荐概率之后，将推荐概率排列在前五的产品数据依次发送给销售人员ID对应的终端。

步骤203：依照先后顺序依次向销售人员ID对应的终端发送各个产品数据。

上述产品数据推送方法中，根据预先获取的用户属性信息建立用户的用户画像系统之后，再从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，销售人员信息包括销售人员ID，最后根据销售人员ID，将与用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于产品数据为用户提供销售服务。这样，便可将用户、产品和销售这三者进行深度整合，充分发挥销售人员个人特长，在一定程度上减少了任务分发等管理成本，并加强了用户和产品的管理。

图3为本申请产品数据推送装置的一个实施例的结构示意图，如图3所示，上述装置包括构建模块11，选择模块12和推送模块13；

构建模块11，用于根据预先获取的用户属性信息建立用户的用户画像系统。

一般而言，用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。本申请中的用户画像系统包括了用户的基本信息。在实际应用中，上述基本信息可以是用户的年龄(儿童、青年、中年、老年)、所在地区(一线城市、二线城市等)、用户性格(急躁型、沉默型)、消费能力(低、中、高)、家庭状况(婚否、有无小孩)、工作性质(国企、民营、金融、教育等)、交通出行(出行工具、常去地点、地址所在小区等)、用户行为(喜好、如有车驾驶时急刹车、急转弯等判断用户性格急躁、沉稳等)等，上述用户基本信息在实际应用中可以任意组合，本申请实施例对此不作限定。

本实施例中，用户属性信息可以由用户主动提供。例如，用户在产品数据推送系统上注册时填写相关的属性信息。用户属性信息也可以由产品数据推送系统向用户主动获取。例如，产品数据推送系统向用户发送调研问卷，调研问卷中包含所需用户填写的基本信息。用户属性信息也可以结合用户主动提供和产品数据推送系统向用户主动获取这两种方式。例如，用户在产品数据推送系统上注册时填写一部分属性信息，后续根据需求，产品数据推送系统可以进一步向用户获取其他属性信息。

选择模块12，与的构建模块11相连接，用于从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，销售人员信息包括销售人员ID。

具体地，上述选择模块12，具体用于：

根据预设的匹配规则，并基于用户画像系统中的各个用户属性信息，从产品画像系统和销售人员画像系统中确定与各个用户属性信息相匹配的产品属性信息和销售人员行为数据。

进一步地，上述选择模块12还可用于执行以下步骤：

获取用户属性信息中的人格特征数据；

根据销售人员画像系统，并基于该人格特征数据确定相匹配的销售人员行为数据。

进一步地，上述选择模块12还可用于执行以下步骤：

根据用户属性信息中的用户驻留时长，判断该用户是否为常驻用户；以及，

根据判断结果，确定产品属性信息。

进一步地，上述产品画像系统和销售人员画像系统是产品数据推送系统基于自身的产品数据和销售人员的信息建立的系统。其中，产品画像系统包括所有产品的产品属性信息，销售人员画像系统包括所有销售人员行为数据。

在实际应用中，上述产品数据包括产品属性信息，例如产品类型(如人寿保险、健康保险、意外伤害保险等)和产品购买数据。上述销售人员行为数据不仅可以包括销售人员的销售性格(热血热情型、专业专家型、沉默专注型、关系机灵型)，还可以包括销售人员的销售能力。

从销售人员画像系统中确定相匹配的销售人员数据包括基于用户属性信息中的人格特征数据，这些人格特征数据是与销售人员行为数据相关联的信息。例如，若对于一个性格急躁的用户，则该销售人员信息应为一沉默型销售，以实现对该性格急躁用户的耐心沟通。若对于一个从未购买过产品数据的用户，则该销售人员信息应该为一专业专家型销售，便于对该用户科普专业的保险知识，提高成交率。

从产品画像系统中选择与用户的用户画像系统相匹配的产品数据包括从该用户的用户画像系统中选取若干个用户的属性信息，选取的这些属性信息是与分析推送给该用户何种产品数据相关联的属性信息。例如，根据用户的驻留时长，确定该用户是否为常驻用户。比如，对于一经常出差的男青年用户，则与该男青年用户相匹配的产品数据可以是重疾险、意外伤害保险等。当然，还可以选取用户属性信息中的年龄、消费能力、家庭状况等可以用于分析推送与这些基本信息相匹配的产品数据。

推送模块13，与选择模块12相连接，用于根据销售人员ID，将与用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于产品数据为用户提供销售服务。

具体来说，销售人员基于产品数据为用户提供销售服务可以仅包括为该用户推送最佳产品数据，也可以包括向该用户推送多个产品数据。

若向用户推送的产品数据包括多个产品，还可以进一步确定推送这些产品的先后顺序。

图4为本申请产品数据推送方法的另一个实施例的流程图，如图4所示，图3所示的推送模块13包括计算子模块21、确定子模块22与发送子模块23：

计算子模块21，用于计算每个产品数据的推荐概率。

具体地，根据如下任一个条件或者其组合计算每个产品数据的推荐概率；

1)产品数据与用户属性信息的匹配度；

2)产品数据的历史收益信息；

3)产品数据的预设优先级。

具体地，上述推荐概率可以是基于上述1)～3)中任一项计算所得，也可以是基于上述组合计算得到。

具体来说，当推荐概率基于上述1)～3)计算确定时，可基于以下公式(1)进行计算：

Y＝a×用户与产品匹配因子+b×公司收益因子+c×优先级因子--公式(1)

上述公式(1)中，Y指产品的推荐概率，a为用户与产品匹配因子所占的权重，b为公司收益因子所占权重，c为优先级因子所占权重。其中，a+b+c＝1。

在实际应用中，上述a、b、c由公司决策层划分制定，如为提高产品美誉度，则需提高用户与产品匹配因子所占权重；如需将公司收益最大化，则需提高公司收益因子所占权重；如需提高动销率，则需提高主推产品因子所占权重。在一具体实施方式中，如以提高动销率为最大考虑因素，则上述a可以是0.1，上述b可以是0.1，上述c可以是0.8。

确定子模块22，与计算子模块21相连接，用于基于推荐概率确定向销售人员ID对应的终端发送产品数据的先后顺序。

具体地，按照推荐概率由大及小的顺序确定产品的推送顺序，在实际应用中，还可预先设置产品的推送个数，如设置产品的推送个数为五个，则在计算出每个产品的推荐概率之后，将推荐概率排列在前五的产品数据依次发送给销售人员ID对应的终端。

发送子模块23，与确定子模块22相连接，用于依照先后顺序依次向销售人员ID对应的终端发送各个产品数据。

上述产品数据推送装置中，在构建模块11根据预先获取的用户属性信息建立用户的用户画像系统之后，选择模块12再从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，销售人员信息包括销售人员ID，最后推送模块13根据销售人员ID，将与用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于产品数据为用户提供销售服务。这样，便可将用户、产品和销售这三者进行深度整合，充分发挥销售人员个人特长，在一定程度上减少了任务分发等管理成本，并加强了用户和产品的管理。

图5为本申请计算机设备一个实施例的结构示意图，上述计算机设备可以包括存储器、处理器及存储在上述存储器上并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时，可以实现本申请实施例提供的产品数据推送方法。

其中，上述计算机设备可以为服务器，例如：云服务器，或者上述计算机设备也可以为电子设备，例如：智能手机、智能手表、个人计算机(Personal Computer；以下简称：PC)、笔记本电脑或平板电脑等智能设备，本实施例对上述计算机设备的具体形态不作限定。

图5示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备52的框图。图5显示的计算机设备52仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机设备52以通用计算设备的形式表现。计算机设备52的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元56，系统存储器78，连接不同系统组件(包括系统存储器78和处理单元56)的总线58。

总线58表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。

计算机设备52典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备52访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器78可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)70和/或高速缓存存储器72。计算机设备52可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统74可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线58相连。存储器78可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块82的程序/实用工具80，可以存储在例如存储器78中，这样的程序模块82包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块82通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备52也可以与一个或多个外部设备54(例如键盘、指向设备、显示器64等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备52交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备52能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口62进行。并且，计算机设备52还可以通过网络适配器60与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器60通过总线58与计算机设备52的其它模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合计算机设备52使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元56通过运行存储在系统存储器78中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请实施例提供的产品数据推送方法。

本申请实施例还提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时可以实现本申请实施例提供的产品数据推送方法。

上述非临时性计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(Read Only Memory；以下简称：ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory；以下简称：EPROM)或闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LocalArea Network；以下简称：LAN)或广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“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申请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必须针对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一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示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。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

需要说明的是，本申请实施例中所涉及的终端可以包括但不限于个人计算机(Personal Computer；以下简称：PC)、个人数字助理(Personal Digital Assistant；以下简称：PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、手机、MP3播放器、MP4播放器等。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，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例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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。

另外，在本申请各个实施例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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory；以下简称：ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种产品数据推送方法，其特征在于，所述的方法包括：

根据预先获取的用户属性信息建立所述用户的用户画像系统；

从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，所述销售人员信息包括销售人员ID；

根据所述销售人员ID，将与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至所述销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于所述产品数据为所述用户提供销售服务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品数据的数量至少为两个，所述将与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至所述销售人员ID对应的终端包括：

计算每个产品数据的推荐概率；

基于所述推荐概率确定向所述销售人员ID对应的终端发送所述产品数据的先后顺序；

依照所述先后顺序依次向所述销售人员ID对应的终端发送各个产品数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算每个产品数据的推荐概率包括：

根据如下任一个条件或者其组合计算每个产品数据的推荐概率；

1)所述产品数据与所述用户属性信息的匹配度；

2)所述产品数据的历史收益信息；

3)所述产品数据的预设优先级。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品数据包括产品属性信息，所述销售人员信息包括销售人员行为数据，所述从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中选择与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息包括：

根据预设的匹配规则，并基于所述用户画像系统中的各个用户属性信息，从所述产品画像系统和所述销售人员画像系统中确定与所述各个用户属性信息相匹配的产品属性信息和销售人员行为数据。

5.一种产品数据推送装置，其特征在于，所述的装置包括：

构建模块，用于根据预先获取的用户属性信息建立所述用户的用户画像系统；

选择模块，与所述的构建模块相连接，用于从预先生成的产品画像系统和销售人员画像系统中分别选择与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据和销售人员信息，所述销售人员信息包括销售人员ID；

推送模块，与所述的选择模块相连接，用于根据所述销售人员ID，将与所述用户的用户画像系统相匹配的产品数据发送至所述销售人员ID对应的终端，以使销售人员基于所述产品数据为所述用户提供销售服务。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述产品数据的数量至少为两个，所述推送模块包括计算子模块、确定子模块与发送子模块；

所述推荐子模块，用于计算每个产品数据的推荐概率；

所述确定子模块，与所述的推荐子模块相连接，用于基于所述推荐概率确定向所述销售人员ID对应的终端发送所述产品数据的先后顺序；

所述推送子模块，与所述的确定子模块相连接，用于依照所述先后顺序依次向所述销售人员ID对应的终端发送各个产品数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述推荐子模块具体用于：

根据如下任一个条件或者其组合计算每个产品数据的推荐概率；

1)所述产品数据与所述用户属性信息的匹配度；

2)所述产品数据的历史收益信息；

3)所述产品数据的预设优先级。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述产品数据包括产品属性信息，所述销售人员信息包括销售人员行为数据，所述选择模块具体用于执行以下步骤：

根据预设的匹配规则，并基于所述用户画像系统中的各个用户属性信息，从所述产品画像系统和所述销售人员画像系统中确定与所述各个用户属性信息相匹配的产品属性信息和销售人员行为数据。

9.一种计算机设备，其特征在于，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，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1～4中任一项所述的方法。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一项所述的方法。

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