CN111492395A - 用于服务获取的设备 - Google Patents

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CN111492395A CN201880070672.6A CN201880070672A CN111492395A CN 111492395 A CN111492395 A CN 111492395A CN 201880070672 A CN201880070672 A CN 201880070672A CN 111492395 A CN111492395 A CN 111492395A
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Abstract

本发明的实施例提供了一种适应性市场，在该市场中，客户可以提出对服务的请求，并且卖方有机会作出努力来以特定的价格为客户提供服务。服务请求和卖方管理由系统引擎处理。一种设备被布置成接收客户请求并标识至少一个适合满足客户请求的卖方。该系统被布置为确定卖方兼容性得分，该得分取决于卖方对客户请求的兼容性。对选择卖方来提供客户请求的可能性进行估算。将客户请求，客户优选参考价和选择卖方的可能性提供给卖方。

Description

用于服务获取的设备
技术领域
本发明涉及一种用于服务获取的方法和设备，且尤其涉及一种用于确定特定卖方提供服务的适合性并使用定价指标来呈现卖方以各种价格点获取服务的可能性的引擎。
背景技术
存在在线市场，客户可以在其中请求特定服务，而卖方可以主动提供该服务。通常，使用静态定价算法产生服务的定价。通常，无法让卖方获得服务请求的特定细节来做出明智的决定。另外，请求服务的客户通常没有关于接受的卖方的输入，从而限制了选择并破坏了控制。因此，很少考虑客户和卖方的偏好。
通常，在此类市场中运营的卖方无法根据服务的特定请求及其实时工作环境来确定服务的价值。
这样的市场在包括快递，点对点出租车或乘车共享，清洁和其他服务的各个行业中运作。
发明内容
本发明的实施例提供了基于云的平台，通过该平台，客户装置和卖方装置可以有针对性地进行交互。在实施例中，使客户请求属性已知，使得卖方装置可以确定其认为服务具有的值，并且向客户装置提供至少一个值，并使客户装置能够从一组这样的值中进行选择。
发明内容
在第一方面，本发明提供了一种用于通知卖方客户请求的方法，包括以下步骤：
接收针对服务的客户请求，该客户请求包括至少一个客户请求标准；
取得客户信息；
确定至少一个适合提供客户请求的卖方；
取得至少一个卖方的卖方信息；
对于该至少一个卖方中的每一个，确定卖方兼容性得分，该卖方兼容性得分取决于卖方对客户请求的兼容性；
其中，对于至少一个已标识的卖方，使用卖方兼容性得分、客户请求信息和取得的客户信息，生成适应性的卖方定价指标来估计卖方被选择以至少一个客户请求参考价提供客户请求的可能性；和，
向至少一个卖方提供客户请求、至少一个客户请求参考价、以及所述卖方被选择以客户请求参考价提供客户请求的可能性。
优选实施例进一步包括生成客户得分的步骤，该客户得分是使用客户信息和客户请求标准中的至少一个来产生的，且其中，生成适应性定价算法的步骤是使用客户得分指标来执行的。然后，为针对服务的每个客户请求生成的客户得分指标将构成客户信息的一部分，适应性卖方定价指标会将其用于后续的客户请求。此反馈循环将照此继续，并会以不断进行的方式持续地进行修订。
在实施例中，客户信息包括以下至少之一：
与客户相关联的预选客户标准、包括客户偏好的预选客户标准、先前客户得分指标属性和客户先前行为。
在实施例中，卖方信息包括以下至少之一：
与卖方关联的预选卖方标准，包括卖方偏好的预选卖方标准、以及卖方的先前行为。
优选实施例包括确定实时市场指标的另外的步骤。
在实施例中，实时市场指标包括在客户请求时的供需之间的比较、客户请求的地理位置和至少一个标准参考价中的至少一项。
在实施例中，生成客户得分的步骤使用以下至少之一：
系统生成的功能；和
市场指标。
在实施例中，使用以下至少一项来确定卖方兼容性得分：
客户请求信息；
系统生成的功能；
市场指标；和卖方信息。
系统生成的功能包括机器学习算法，该机器学习算法标识之前未考虑的各种属性之间的相关性，以在产生卖方被选择来以各客户请求参考价提供客户请求的可能性时提高卖方兼容性得分的准确性。
在实施例中，生成适应性卖方定价指标的步骤是根据针对客户请求的多个卖方兼容性得分的比较而执行的。
在实施例中，如果卖方位于以下中的至少一个以内，则该卖方是合适的卖方：在接收客户请求时距客户的预定距离，或距客户请求中定义的服务位置的预定距离，或使其主要营业地点距客户请求中定义的服务位置的预定半径，或距客户或客户服务请求位置的服务器预定半径。
在实施例中，选择卖方的可能性是百分比可能性。
优选实施例包括如下另外的步骤：从至少一个卖方接收至少一个要约价格，要约价格包括由卖方选择的客户请求参考价，卖方将以该价格提供客户请求。
优选实施例包括以下步骤：将与客户请求有关的至少一个要约价格和卖方信息发送给客户。
在第二方面，本发明提供了一种用于向至少一个卖方通知针对服务的客户请求，该方法包括以下步骤：接收针对服务的客户请求；对于至少一个卖方，生成该卖方被选择以至少一个客户请求参考价提供客户请求的可能性；以及通知卖方该客户请求和以该至少一个客户请求参考价获取该客户请求的可能性。
在第三方面，本发明提供了一种用于通知卖方客户请求的设备，该设备包括：
接收器，用于接收针对服务的客户请求，该客户请求包括至少一个客户请求标准；
处理器，用于：
从数据库中取得客户信息；
标识至少一个适合提供客户请求的卖方；
取得至少一个卖方的卖方信息；
对于至少一个卖方中的每个卖方，确定卖方兼容性得分，该卖方兼容性得分取决于卖方对客户请求的兼容性；
其中，对于至少一个已标识的卖方，使用卖方兼容性得分、客户请求信息和取得的客户信息，生成适应性卖方定价指标来估计卖方被选择以至少一个客户请求参考价提供客户请求的可能性；和，
向至少一个卖方提供客户请求、至少一个客户请求参考价、以及所述卖方被选择来以客户请求参考价提供客户请求的可能性。
在第四方面，本发明提供了一种用于向至少一个卖方通知针对服务的客户请求的设备，该设备包括：接收器，用于接收针对服务的客户请求；处理器，用于针对至少一个卖方，生成该卖方被选择以至少一个客户请求参考价提供客户请求的可能性；以及传送器，用于通知卖方客户请求以及以该至少一个客户请求参考价获取客户请求的可能性。
附图说明
现在将参考附图通过示例的方式描述结合了本发明所有方面的实施例，其中：
图1示出了实施例中的架构。
图2示出了实施例中的构件之间的交互。
图3是示出实施例中采取的步骤的流程图。
图4示出了在实施例中呈现给卖方的选项。
具体实施方式
本发明的实施例提供了一种适应性市场，在该市场中，客户可以提出对服务的请求，并且卖方有机会做出以特定的价格为了客户提供服务的要约。服务请求和卖方管理由引擎处理。
图1示出了本发明的结构，并概述了网络内的装置、数据库和功能引擎之间的交互。数据存储在跨网络交互的数据库中，以执行适应性价格指标功能。
工作流始于客户装置10发布其服务细节。这由请求装置接口15接收，且然后通过请求装置预选择20进行过滤。工作流由请求管理服务器32接收，并由模式管理服务器34进一步过滤，模式管理服务器34从存在于业务数据库41、请求层次数据库42和客户数据库43中的存储数据中提取信息。
卖方装置50位于工作流的另一端。卖方装置50连接到卖方装置接口55，其过滤直到卖方装置预选择60。其被进一步过滤到提供者装置实时情况65，然后由提供者选择服务器36接收。提供者选择服务器然后通过当前条件监视器38、然后再次利用存在于提供者层次数据库44中的存储数据来进一步细化其信息。
适应性价格管理服务器70接收从上述工作流得到的所有信息。适应性价格管理服务器70促进了适应性价格接口80，该信息然后流经网络的适应性价格指标功能85。然后适应性价格指标功能提供适应性价格值90，然后其被发送到提供者装置50，作为邀请来确定其自己的关于也被发送的服务细节的值。
然后提示提供者装置50选择它显示的适应性价格值的值。在一些实施例中，替代选项是非选择，由此工作流将结束。如果做出选择，则适应性价格接口80接收该选择。该适应性价格接口随后将值以及服务的相应提供者装置属性一起发送到请求装置，以选择提供者装置。
然后，由请求装置选择的提供者装置将收到表明它们的确定的值已被接受的提示。之后，将向他们提供完整的服务细节，且它们将执行服务请求。
针对多种服务类型实现上述系统的实施例。例如，在包括所有形式的私人和公共交通工具的乘车共享平台的实施例中，服务细节是旅行的接收点和目的地点以及任何乘客需求。在快递服务的实施例中，服务细节是接送点以及要递送的包裹的细节。
在航空公司航班销售的实施例中，服务细节包括旅行类别、目的地和相关日期。在婴儿看护服务的实施例中，服务细节包括孩子的年龄、家庭地址和需要该服务的时间。在清洁服务的实施例中，服务细节包括房产的大小以及要照顾的任何特定事项。在文案、证明和/或编辑服务的实施例中，服务细节包括主题文本的单词数量以及所需要的时间。在装饰服务的实施例中，服务细节包括要装饰的房间/住所的大小以及需要用于的事件类型。在唱片骑师服务的实施例中，服务细节包括场地和需要该服务的时间。在电气服务的实施例中，服务细节包括要执行的维护工作。在差事服务的实施例中，服务细节包括要执行的差事和其被执行所处时间范围。在美发沙龙服务的实施例中，服务细节包括当前的头发类型和要执行的服务概述。在杂物服务的实施例中，服务细节包括要执行的工作。在私人/团体度假套餐的实施例中，服务细节包括游览目的地以及时间范围、特定景点、游览的优选时间以及其他相关细节。在酒店、旅馆、服务式公寓、寄宿房、共享房屋、共享办公室或类似的实施例中，服务细节包括人数和停留时间。在保险市场的实施例中，服务细节包括与所寻求的保险(房屋保险、财产保险、汽车保险、旅行保险、船舶保险、人寿保险、房东和房客保险、商业保险、大篷车保险、公共责任保险、宠物保险、摩托车和踏板车保险、自行车保险、体育保险、农业保险、个人物品保险、洪水保险、贷方抵押保险(LMI)和消费者信用保险(CCI))有关的任何数量的查询。在草坪割草服务的实施例中，服务细节包括草的长度和草坪的大小。在美化服务的实施例中，服务细节包括要执行的期望工作。在按摩服务的实施例中，服务细节包括要进行的按摩的类型以及所需的时间。在搬家服务的实施例中，服务细节包括房屋/家庭物品的大小，以及离开和入住的住所之间的距离。在油漆服务的实施例中，服务细节包括要油漆的墙壁(一个或多个)的大小、颜色和油漆类型。在私人厨师服务的实施例中，服务细节包括要烹饪的食物、客人的数量和会场地点。在害虫控制服务的实施例中，服务细节包括要喷洒的住所/办公室的大小以及当前要解决的问题。在宠物护理服务的实施例中，服务细节包括宠物的类型、大小和要进行的治疗。在摄影服务的实施例中，服务细节包括需要服务的事件和需要服务的时间。在植物维护服务的实施例中，服务细节包括植物类型和要服务的植物的数量。在管道服务的实施例中，服务细节包括服务位置以及要处理的管道维护问题。在泳池清洁服务的实施例中，服务细节包括要服务的泳池的大小和当前状态。在私人调查服务的实施例中，服务细节包括要调查的人(一个或多个)的位置、要调查的问题以及其所需的时间量。在建筑物/财产检查服务的实施例中，服务细节包括财产的大小以及任何已知的问题/关注点。在安全服务的实施例中，服务细节包括给定事件上的人数、事件位置以及其需要该服务的时间。在长者护理服务的实施例中，服务细节包括长者的疾病、居住地点以及需要服务的时间量。在劳务出租服务的实施例中，服务细节包括需要执行的工作以及需要服务的时间量。在喷雾晒黑服务的实施例中，服务细节包括服务位置和需要该服务的人数。在私教服务的实施例中，服务细节包括需要服务的人的教育水平，需要教的科目以及需要服务的时间。注意上面的服务细节是为了给每个实施例提供上下文，并且不限制客户对设备的请求的服务细节。
现在参考图2描述客户、卖方和应用平台服务器之间的交互。图2示出了客户装置210，卖方装置220、222、224、226和网络应用平台服务器240。客户装置210和卖方装置220、222、224、226通过网络230与网络服务器240通信。网络230可以是无线网络，例如移动通信网络；有线网络，例如LAN或任何其他类型的通信网络。在一些实施例中，客户装置210或卖方装置220、222、224、226可以与服务器240共同定位。
平台服务器240提供功能以接收来自客户210的服务请求，并将客户请求信息与定价选项一起提供给许多卖方。与所计算出的卖方以每个给定价格取得客户请求的可能性一起，定价选项被提供给每个卖方。根据特定情况(包括客户信息、卖方信息、实时市场指标以及客户和/或卖方的先前行为)为每个卖方独立计算价格和获取客户请求的可能性。
这些计算由位于应用服务器平台240上的引擎250进行。引擎250从数据库260、262、264和266取得与客户、卖方、市场指标和先前行为有关的信息。
在收到客户请求信息、定价选项以及以不同价格取得客户服务请求的可能性时，卖方可以提出以选定的价格提供客户服务请求。要约价格由应用平台服务器240收集，并与有关卖方的信息一起提供给客户210。然后，客户可以接受卖方以所要约的价格提供服务。本发明的实施例提供了基于云的平台，客户和卖方可以通过该平台以针对性的方式进行交互。使与请求和参与方有关的所有属性都已知，以便卖方装置可以确定其认为服务请求具有的值。另外，使得请求装置能够从一组卖方要约中进行选择。
现在参考图3的流程图描述示例实施例的详细描述。在305，在应用平台服务器240处接收到客户请求。客户请求包括限定客户所需的服务的请求信息。根据所需的应用和服务，客户请求可能包含不同的特定信息。例如，在用户希望请求乘车出租车的情况下，客户请求信息将至少包括接取地址、目的地、估计的出行时间和估计的到达接取位置的时间。在其客户请求是用于交易服务的另一示例中，客户请求信息可包括客户位置或需要维护的财产的位置，以及所需服务的描述，例如管道、电气、清洁等。在接收到客户请求之后，平台服务器240以客户得分的形式进行客户状况的评估。使用客户请求信息、系统功能、客户信息和实时市场指标的组合来生成客户得分。客户请求信息如上所述。系统功能包括变量之间的关系，该变量是系统通过机器学习从过去的服务请求中推断出的与将来的服务请求相关的变量，其是广义上的，而不涉及卖方或客户的个人情况。
市场指标包括实时因素，例如一天中的时间，是否在高峰时段期间提出请求，供需比以及卖方的可用性。其他市场指标可包括其他相关因素，例如天气状况(如果与服务相关)。市场指标还包括相关服务的标准定价，称为价目表。标准定价例如对于乘车共享应用而言包括每公里和每分钟的成本。这些成本可能因不同车辆类型而异，例如标准车、出租车、豪华车和SUV。对于清洁应用，价目表可包括每平方米的价格，它可能取决于对特定卖方可用的设备，或者取决于不同财产类型的不同价格。用于其他实施例的价目表可以通过评估相关卖方可支配的资本机制及其用户评级来确定。
参考客户请求信息、系统功能和市场指标中的各个来生成客户得分，并且生成与当前市场中特定需求相关的特定得分。
在315，生成客户得分指标。客户得分指标会为服务生成特定的指标得分，其被使用客户信息而个性化。客户得分指标是客户得分的个性化调整。通过使用特定客户信息调整客户得分来创建客户得分指标。客户信息包括系统拥有或知道的与客户有关的信息。客户信息还包括预选客户标准，例如优选服务提供者或优选服务提供者的类型，以及以前的交易历史，包括以相关价格请求和获取的服务。将此个性化应用到客户得分可使服务的指标得分上移或下移。
客户得分与个性化客户信息的组合用于在特定时间为该特定客户生成针对该特定服务的客户得分指标。
此外，还对潜在的卖方进行了评估。该过程可以与生成客户得分指标的过程并行地进行，或者在该过程之前或之后进行。
在350，从注册卖方的系统数据库中标识潜在卖方池。对于特定实施例，可以基于卖方与所请求服务的位置的接近度来生成卖方池，例如在乘车共享和快递服务的情况下，其将是接取点，且对于其他实施例，例如清洁、管道、电气维护或长者护理服务(除其他外)，它将是将要执行该服务的位置。
对于所标识的各个卖方，在355处计算卖方兼容性得分。基于卖方对客户请求和对客户的兼容性来生成卖方兼容性得分。卖方兼容性得分是使用许多因素生成的，包括：
客户请求信息(如上所述，包括客户信息)；
卖方信息，包括卖方的先前行为，以及包括卖方偏好的预选的卖方标准；
系统功能(如上所述)；
市场指标(如上所述)。
卖方信息可能包括卖方的先前表现、客户提供的评级、先前的卖方行为以及其他实时的卖方相关信息。例如，某些卖方可能更喜欢仅在预定时间段(例如24小时或一周)内提供一定数量的服务。在某些情况下，可以考虑由卖方提供的服务数量，例如，在预定时间段内未获得服务担保的卖方与在该相同时间段内已获取多项服务的卖方相比，得分优先更高。
在360处，比较多个卖方的卖方兼容性得分。由于卖方兼容性得分特定于卖方、客户服务请求、卖方与客户的兼容性以及实时卖方情况，因此卖方兼容性得分对于每个卖方是特定的。
卖方兼容性得分的比较评估了每个卖方以相同价格点获取服务的可能性。例如，具有较高卖方兼容性得分的卖方表示如果该卖方愿意以与具有较低兼容性得分的卖方相同的价格提供服务，则该卖方更有可能获取该服务。卖方兼容性得分的比较以及在360处这些得分的收集表现出了了适应性的卖方定价指标方法。
在370处，在适应性价格管理服务器370处将包括针对不同卖方的各种得分的适应性卖方定价指标与客户得分指标组合。适应性价格管理服务器为每个卖方生成每个卖方以不同的价格获取客户服务请求的可能性的函数关系。适应性价格管理服务器将客户得分指标应用于每个卖方兼容性得分，以便确定每个卖方以各种价格获取服务的可能性。
如上所述，适应性价格管理服务器的工作基础是，如果所有卖方都愿意以相同的价格获取工作，则具有最高卖方兼容性得分的卖方最有可能获取服务。适应性价格管理服务器为每个卖方确定以不同价格获取服务的可能性。要注意，传输到卖方池中的每个的客户参考价将有所不同(基于诸如到达接取地点的估计时间，车型等因素)，但是该概念的基本基础仍然是如果传输到总池的客户参考价相等，则具有最高卖方兼容性得分的卖方将最有可能获取服务请求。对每个卖方整理不同的价格和可能性。
在375，服务器将客户服务请求的细节以及各种客户请求参考价以及卖方被选择以各个客户请求参考价提供服务的可能性发送给每个卖方。价格和可能性可以以多种不同方式呈现给卖方。在一个实施例中，对于每个卖方，传送三个价格以及以三个价格中的每个价格获取服务的相应可能性。在另外的实施例中，该应用可以允许卖方提供用于提供服务的不同的建议价格。在这样的实施例中，服务器可以使用从工作流中先前的构件中提取的信息来产生与建议的价格相关的可能性，并将其提供给卖方以供考虑。在后一个实施例的轻微变型中，卖方可以提议价格的空间可以包括服务器推荐、并且存在于例如70-99％的获取范围可能性中的价格，卖方可以根据他们的偏好提高或降低该价格，且这将导致可能性相应地增加或降低。
可以提供围绕客户请求的有限信息，例如服务的一般位置(出于地理位置隐私的原因)或提供的服务类型。可以根据服务请求类型和在通知卖方时公开此类信息的需要而提供更具体的信息，以便可以放心地选择反映服务参数的价格。
卖方能够通过选择他们提供来执行服务的价格来以对客户的要约回应服务器。不选择价格将构成拒绝服务请求。在380处接受来自卖方的要约。
在一些实施例中，从卖方接收的要约或未选择要约价格被存储在与卖方相关联的数据库中。存储此信息以监视卖方的行为，并用于在以后的交易中考虑。在385处，这通过随后使用所选择的要约价格/在确定下一个服务请求的卖方兼容性得分时未选择而说明，从而创建了持续的反馈循环。
在390，要约被发送给客户以供考虑和接受。在实施例中，也可以将与卖方有关的信息提供给发出请求的客户。客户可以选择卖方之一以相应的价格继续进行，以使卖方进行服务。
在一些实施例中，从客户选择的价格或未选择要约价格被存储在与客户相关联的数据库中。存储此信息以监视客户行为，并在以后的交易中考虑使用。在395，这通过随后在确定下一个服务请求的客户兼容性得分时使用选择的/未选择的要约价格的使用来证明，从而创建了持续的反馈循环。
乘车共享应用
现在再次参考图3，描述其中应用平台服务器促进与乘车共享有关的定价指标的乘车共享应用的具体实现。在该实施例中，客户请求乘车到特定位置。卖方是注册以便在应用平台服务器内提供乘车共享服务的驾驶员。在该实施例中，客户和卖方两者都向乘车共享应用注册，这由平台服务器促进。
在305，注册客户在装置上打开乘车共享应用以请求行程。通常，乘车共享应用会加载到客户装置上。客户请求包括客户请求信息，包括许多参数，包括：
客户装置地理位置；
客户ID，包括要从数据库中引用的数据。这可能是一个特定的装置ID。
接取点；
目的地；
乘客人数是否超过4：如果>4，则只有SUV；如果少于4，则是所有车型，或按预先选择的类型(如下所述)；
可选地，请求的车型(标准、出租车、SUV、豪华型)；
可选地，客户是否优选到达接取点预计时间最短的乘车，不管到达时间(但不超过服务器预定义的最大等待时间)的以最便宜的价格的乘车，或在将来的某个时间进行的预订乘车。
在另外的实施例中，可以提供附加信息。
客户请求信息通过通信网络发送到应用平台服务器。如上所述，通信网络可以是有线网络或无线网络。在另外的实施例中，客户装置和输入可以与应用平台服务器在物理上共同定位。
应用平台服务器使用特定的客户ID来标识发出请求的客户。另外，如果客户已登录到应用，则可以通过其他标识协议来标识客户。表1包含了本示例的特定客户信息。
现在，我们描述计算客户得分的过程。
Figure BDA0002472843130000131
表1：从客户装置收到的行程细节。
在315处，系统标识来自客户的请求并取得相关的市场指标信息。从应用平台服务器内的数据库中从服务器取得市场指标信息。市场指标数据包括与当前市场状况有关的信息。市场指标数据包括与该当前时间点的市场有关的特定信息。表2中显示了市场指标数据，该市场指标数据包括：
请求时间5.45pm，确认该时间目前处于高峰，天气情况晴朗，确认五个卖方在客户接取地点的4公里半径范围内，所有五个卖方都是出租车这一事实且因此应适当考虑此类服务的市场计量价格，以及在该客户附近的另外两个客户已请求乘车的事实。
市场指标参数 当前情况 客户得分贡献
时间 5.45pm 0
天气 晴朗 0
高峰时间？ 是 +100
本地卖方数量 5
本地请求客户数量 2
本地供应/需求 供过于求 -20
表2：市场指标
车型 每公里价格 固定成本 客户得分贡献
标准 $3 $4 0
出租车 $4 $5 +40
SUV $6 $8 +80
豪华车 $7 $8 +100
表3：用于乘车共享应用的价目表
系统还取得价目表。该价目表包含针对不同类型车辆的标准收费。表3中显示了本示例的价目表。
价目表用于确定每辆特定汽车的标准票价。
应用平台服务器使用来自客户请求信息、系统功能和市场指标的信息来生成客户得分。客户请求信息、系统功能和市场指标的每个成分都有助于客户得分。表1、2和3显示了每个成分对总客户得分的贡献。
现在描述客户得分的计算。在本实施例中，客户得分最初设置为1000，并且与初始得分结合提供每个贡献成分来生成客户得分。客户得分本质上是代表当前行程的得分。客户得分的计算方式如下：
客户得分＝1000
客户请求信息/市场指标
＝0(北悉尼米勒街100号-接取)+
＝20(悉尼国际机场–目的地)+
＝40(13.2km–距离)+
＝0(无偏好-车型)+
＝0(1–乘客人数)+
＝20(尽快/最便宜–接取时间)+
＝0(5.45pm–时间)+
＝0(晴天–天气)+
＝100(是–高峰时间？)+
＝-20(本地供应/需求)
＝1160(总计)
客户得分是在当前市场条件下与当前行程相关的得分，且其具有1160的值。
现在，我们描述计算客户得分指标的过程：
在315，通过客户得分和客户信息的组合来计算客户得分指标。客户信息包括与客户有关的其他信息，例如客户偏好和客户的先前行为。表4包括客户信息以及客户信息对客户得分的贡献因子。
Figure BDA0002472843130000151
表4：客户信息
客户信息的每个成分都与客户得分相结合，以生成客户得分指标。
卖方定价指标的计算
该系统还生成适应性卖方定价指标，其将信息传输到适应性价格管理服务器，该服务器随后生成特定卖方被选择以特定价格点提供所请求服务的可能性。这些步骤可以在生成适应性客户指标之前、之后或同时执行。
最初，标识出位于客户接取处的预定距离内的注册驾驶员。进行此标识来作为确定市场指标的一部分，以便确定本地供求。对于每个已标识的驾驶员，将从驾驶员数据库中取得卖方信息。卖方信息包括预选的卖方标准，包括卖方偏好和驾驶员的先前行为。与驾驶员有关的更多信息包括与驾驶员有关的信息以及驾驶员工作负荷的任何相关限制。
为了有效地锁定提供者装置，将向驾驶员提示预选偏好。这样的预选不是强制性的。这样的偏好将由系统以其针对每个单独的提供者装置的方式进行评估。这些预选包括但不限于：
1.在每个给定的乘车发布中要行驶的优选距离范围(例如10-30公里)
2.每次给定班次要行驶的优选距离(例如240公里)
3.每个给定班次的优选工作小时数(每天不能超过服务器预定工作小时数)
4.每个给定班次获得的优选总收入(不能超过服务器预定每日费率)
5.优选目的地点(多个地点，例如、家、最喜欢的午餐目的地、朋友的房子、家人的房子、需要执行差事的地方以及所需的其他任何位置类型)
还将从系统中取得卖方的实时情况作为卖方信息的一部分。将评估和确定以下属性：
1.请求装置的目的地是不是提供者装置优选的：如果是，则卖方兼容性得分的权重会更高。如果不是，则不分配更高的权重。
2.在过去4个小时中，两次行程之间的累积平均空闲时间>20分钟(或不同的服务器预定义参数)：如果是，则“卖方兼容性得分”的权重会更高。如果不是，则不分配更高的权重。
3.该给定班次中提供者装置行进的距离：如果在每天给定班次中>30km/小时，则将分配更高的卖方兼容性得分，如果没有，则不会分配额外的积分。举例来说，如果卖方预先选择240公里在8小时的班次中驾驶，而剩余3个小时，该班次仅行驶140公里(剩余100公里)，则卖方兼容性得分将权重较高。如果不是，则不分配更高的权重。
4.提供者装置已输入(如上所述)的预选优选乘车距离：如果特定行程位于此预选参数之内，则卖方兼容性得分将权重更高。如果不是，则不分配更高的权重。
5.提供者装置的车型：1豪华，1SUV，1出租车，将显示在请求装置上(除非>4位乘客，在这种情况下，只有SUV，或者除非已由请求装置预先选择车型，如上所述)的几种标准车型。优质的车型以及任何预选的车型将吸引更高的卖方兼容性得分。如果这不适用，则不会分配更高的权重。
6.双向评级：与积极性评级低于75％的卖方相比，积极性评级高于75％的卖方关于卖方兼容性得分权重将更高。
同样，为每个卖方信息分配对卖方兼容性得分的特定贡献。
除卖方信息外，还取得客户请求信息，并将其用于贡献卖方兼容性得分。系统功能也与市场指标一起被取得，并且也贡献于得分。
组合客户请求信息，卖方信息，系统功能和市场指标，以计算每个特定驾驶员的卖方兼容性得分。
卖方兼容性得分的计算：
以下描述描述了如何生成卖方兼容性得分。卖方兼容性得分的产生的重要部分是卖方与特定客户请求信息的兼容性。例如，如上所述，客户请求的距离在驾驶员的优选距离范围内的驾驶员可以获得比行程距离超出优选距离范围的驾驶员更大的权重。针对女性客户的行程请求，与男性驾驶员相比，女性驾驶员可以被提供更大的卖方兼容性权重。
表4针对四个不同驾驶员(驾驶员1至4)包括对卖方兼容性得分的贡献因素。每个人都有不同的偏好和当前状态。
Figure BDA0002472843130000171
Figure BDA0002472843130000181
表5：卖方兼容性得分贡献
一旦对每个驾驶员计算出每个驾驶员对卖方得分的贡献，就可以将可用的卖方兼容性得分整理为适应性卖方定价指标。
在370处，将卖方兼容性得分与客户得分指标组合以促进适应性价格管理服务器，以便其可以产生每个卖方被选择来以各种价格点提供客户请求的可能性。适应性卖方定价指标提供了可用卖方的比较，以促进适应性定价管理服务器。卖方兼容性得分越高，卖方与客户和客户请求的兼容性就越高。在所有卖方都要约以相同价格提供服务的情况下，由于驾驶员与客户以及客户服务请求之间的高度相对兼容性，兼容性得分最高的卖方最有可能获取客户请求。
应用平台服务器执行适应性定价算法，以计算选择每个驾驶员以不同价格点提供服务的可能性。为每个驾驶员确定以不同价格获取客户请求的可能性的功能关系。
Figure BDA0002472843130000191
表6：驾驶员1到4以不同价格获取客户请求的可能性。
表6显示了每个驾驶员取得乘车的可能性，该可能性是由与驾驶员1-4相关的适应性价格管理服务器计算得出的。如表中所示，为每个驾驶员标识了以不同价格点获取客户请求的百分比可能性。
在表5中，驾驶员4的最低卖方兼容性得分为900。驾驶员3具有1010的较高卖方兼容性得分。驾驶员2具有1170的较高卖方兼容性得分。驾驶员1具有1430的最高卖方兼容性得分。如上所述，卖方兼容性得分表明驾驶员与特定客户以及客户请求的兼容性。更高的驾驶员兼容性得分表明该驾驶员被选择以各个特定价格提供服务的可能性很高。
如表6中所示。在价格为$80的情况下，驾驶员1的获取工作的机会为35％，驾驶员2也具有30％的获取工作的可能性，驾驶员3具有23％的获取工作的机会，且驾驶员4具有18％的获取工作的机会。通常，这些较低的百分比表示对于该特定客户和该特定乘车而言，价格点被认为相对较高。同样，不同驾驶员的可能性百分比之间的差异表明那些驾驶员对客户的兼容性。这些百分比表明，即使在高价格点时，客户也有35％的机会会选择驾驶员1，因为它具有相对较高的兼容性。驾驶员4的低兼容性以及相对较高的价格点导致驾驶员4以80美元获取客户请求的可能性低至18％。
在60美元的价格上，驾驶员1获取工作的百分比可能性为55％，驾驶员2有48％的可能性，驾驶员3有40％的可能性，而驾驶员4有36％的百分比可能性。通常较高的百分比表示$60的价格更受客户接受，但仅对兼容性得分较高的驾驶员有意义。尽管60美元的价格较低，但由于兼容性得分较低，客户选择驾驶员4的可能性仍然较低，为36％。但是，由于驾驶员1与客户和客户请求之间的高度兼容性，因此对于驾驶员1，$60的较低价格对于客户而言可能相对更可接受。
在$40处，所有驾驶员的可能性百分比再次增加。驾驶员1获取乘车的百分比可能性为85％，驾驶员2获取乘车的百分比可能性为60％，驾驶员3获取乘车的百分比可能性为53％，而驾驶员4获取乘车的百分比可能性为46％。再次，随着乘车成本的降低，所有驾驶员获取乘车的可能性都增加了。与先前的价格点一致，随着驾驶员的兼容性得分的提高，获得乘车的相对可能性也随之增加。
最终，在$20的价格上，获取乘车的百分比可能性再次增加。在$20的价格上，驾驶员1获取乘车的可能性为94％，驾驶员2获取乘车的可能性为77％，驾驶员3获取乘车的可能性为66％，而驾驶员4获取乘车的可能性为61％。
为每个驾驶员生成的功能算法涵盖了所有价格，但是表6仅示出了特定价格。
不同价格的百分比可能性会传输给每个驾驶员。在当前示例中，三个价格与以每个价格获取乘车的相关可能性一起传输给每个驾驶员。在另外的实施例中，可以向每个驾驶员呈现更少或更多的价格和可能性。价格和可能性以及基本行程细节会显示给驾驶员。在本示例中，基本行程细节传输给卖方。在此阶段，行程的特定细节不会发送给卖方。然而，在另外的实施例中，可以根据服务类型和卖方在选择合适的价格点时告知自己所需的信息，来传送较不具体或更具体的细节。
在另一个实施例中，或者在上述实施例的基础上，可以向驾驶员提供输入他们认为该乘车值得的价格的选项。输入的任何价格将由定价算法计算，以分配将获取该乘车的可能性。在默认情况下，服务器将显示获取可能性范围—例如70-99％—内的价格。驾驶员可能会提高或降低此价格，并且获取的可能性将相应地更新。
在以上实施例中，从卖方接收的要约随后被存储在与卖方相关联的数据库中。存储此信息以监视卖方的行为，并在用于在以后的交易中考虑。在385处，这通过随后在确定下一个服务请求的卖方兼容性得分时选择的要约价格的使用来例示，这创建了持续的反馈循环。由于上面列出的要约价格是卖方首先收到的，因此上面未包括“卖方兼容性得分”的此属性。该属性将与上述属性以类似的方式工作，其正数或负数会影响总得分。
在上述实施例中，客户在$40的价格上选择驾驶员1，且然后该选择随后被存储在与客户相关的数据库中。存储此信息以监视客户行为，并用于在以后的交易中考虑。在395，这通过随后在确定下一个服务请求的客户得分时选择的要约价格的使用来例示，这创建了持续的反馈循环。上面未包括“客户得分”的此属性，因为上面概述的服务请求是客户请求的第一个服务请求。该属性将与上述属性以类似的方式工作，其正数或负数会影响总得分。
图4是行程细节的呈现和提供给驾驶员(在这种情况下为驾驶员1)的可能性的示例说明。在图4的示例中，细节在通信装置400上呈现。行程细节410包括在北悉尼的近似接取点，驾驶员到达接取点所需的大概时间，客户请求的目的地以及乘车距离和预计乘车时间的计算。基于该信息，向驾驶员提供与所请求的行程有关的重要细节。在另外的实施例中，可以包括附加的和/或不同的服务请求细节。获取行程的百分比可能性以及不同的价格点也会显示给驾驶员。
在图4的示例中，向驾驶员1呈现了$20，$40和$60的价格，以及获取工作的分别94％，85％和55％的相对百分比机会。驾驶员选择是否他愿意要约该工作的任何呈现出的价格。
图4的实施例还包括计时器430。计时器430在将行程细节呈现给驾驶员时启动。然后，执行客户请求的要约价格被发送回应用平台服务器。
另外的实施例包括驾驶员的另一选择选项，其包括提供与所呈现的价格不同的价格的机会。在这些实施例中，驾驶员输入价格。针对该特定工作将价格输入与该驾驶员相关的功能算法中，并计算出相关的百分比可能性且将其呈现给驾驶员。该算法可以与行程细节和选择价格一起上传到驾驶员装置，并在该装置上进行计算，或者可将价格发送回应用平台服务器进行计算，并将百分比返回并显示给驾驶员装置。例如，在本示例中，如果驾驶员2选择了$34的价格，则相关百分比可以是62％。在此实施例的微小变化中，卖方可以提出价格的空间可以包括服务器推荐的、并且存在于例如为70-99％的获取可能性范围中的价格，卖方可以根据他们的偏好提高或降低该价格，且这将导致可能性相应地增加或减少。
在收到来自各个卖方的多个要约后，这些要约由应用平台服务器整理并呈现给客户。客户可以接受其中一项要约。应用平台服务器通知每个驾驶员是否他们已经获取了该乘车。然后为成功的驾驶员提供完整的接取和行程细节。
本发明的实施例创建了一种生态系统，其中卖方装置通过确保他们正在接受的请求装置发布可适配其工作/生活平衡。因此，通过使用在卖方作出执行乘车的要约之前使得卖方了解的乘车发布属性，通过卖方确定的乘车发布的值与卖方的实时情况之间的实际关系来实现确定性。还可以使客户确定他们作出的每次乘车请求的费用，以及与这样的乘车请求相关的汽车和驾驶员的费用。
可以使得卖方为每个乘车发布选择一个值。与未指定卖方的情况相比，该值将较小，因为它在其指定的预定偏好之内，并且他们会知悉他们将会获得乘车发布的可能性。在此之后，将向请求装置提供乘车发布，该乘车发布通常比其他情况下更具成本效益。
从而为客户提供在其他情况下不存在的选择。这是通过向请求装置呈现提供者装置通过选择值确定的表达对该工作兴趣的每个提供者的评估来完成的。因此，为请求装置和提供者装置类似地提供实际选择，而不是像在当前市场中那样仅关于二者之一来呈现。
对于本领域技术人员将清楚的是，本发明的实施例可以应用于多个应用和服务行业。
在所附权利要求和本发明的先前描述中，除非上下文由于表达语言或必要的暗示而另外要求的情况，否则词语“包括”或诸如“包括了”或“包括有”的变体以包括性含义使用，即，在本发明的各种实施例中指定所陈述的特征的存在但不排除其他特征的存在或增加。
将理解的是，如果在本文中引用了任何现有技术出版物，则该引用并不意味着承认该出版物构成了在澳大利亚或任何其他国家的本领域公知常识的一部分。

Claims (28)

1.一种用于向卖方通知客户请求的方法，包括以下步骤：
接收针对服务的客户请求，该客户请求包括至少一个客户请求标准；
取得客户信息；
标识适合提供所述客户请求的至少一个卖方；
取得至少一个卖方的卖方信息；
对于所述至少一个卖方中的每一个，确定卖方兼容性得分，所述卖方兼容性得分取决于所述卖方对所述客户请求的兼容性；
其中，对于已标识的卖方中的至少一个，使用所述卖方兼容性得分、客户请求信息和取得的客户信息，生成适应性卖方定价指标来估计所述卖方被选择以至少一个客户请求参考价来提供客户请求的可能性；和，
向至少一个卖方提供客户请求、至少一个客户请求参考价、以及所述卖方被选择以客户请求参考价提供客户请求的可能性。
2.根据权利要求1的方法，包括以下的进一步步骤：生成客户得分，所述客户得分是使用客户信息和所述客户请求标准中的至少一个来产生的；且其中生成适应性定价算法的步骤是使用所述客户得分指标来执行的。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，客户信息包括以下至少之一：
与所述客户相关联的预选客户标准、包括客户偏好的预选客户标准、以及客户的先前行为。
4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其中，卖方信息包括以下至少之一：
与所述卖方关联的预选卖方标准、包括卖方偏好的预选卖方标准、以及所述卖方的先前行为。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其包括以下的进一步步骤：确定实时市场指标。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述实时市场指标包括以下中的至少一个：在客户请求时的供应与需求之间的比较、客户请求的地理位置和至少一个标准参考价。
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其中，生成客户得分的步骤使用以下至少之一：
系统生成的功能；和
市场指标。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中使用以下至少一项来确定所述卖方兼容性得分：
客户请求信息；
系统生成的功能；
市场指标；以及
卖方信息。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，根据针对所述客户请求的多个卖方兼容性得分的比较来执行生成所述适应性卖方定价指标的步骤。
10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，如果卖方在接收所述客户请求时位于以下中的至少一种，则所述卖方是合适的卖方：距客户预定距离，或距所述客户请求中定义的服务位置的预定距离。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，选择卖方的可能性是百分比可能性。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括以下的进一步步骤：从至少一个卖方接收至少一个要约价格，所述要约价格包括由所述卖方选择的客户请求参考价，所述卖方将以该客户请求参考价提供客户请求。
13.根据权利要求12所述的方法，包括以下步骤：将至少一个要约价格和与所述要约价格相关联的卖方信息发送给所述客户。
14.一种用于向至少一个卖方通知针对服务的客户请求的方法，包括以下步骤：接收针对服务的客户请求；对于至少一个卖方，生成所述卖方被选择以至少一个客户请求参考价提供所述客户请求的可能性；以及向所述卖方通知客户请求和以至少一个客户请求参考价获得所述客户请求的可能性。
15.一种用于向卖方通知客户请求的设备，包括：
接收器，用于接收针对服务的客户请求，该客户请求包括至少一个客户请求标准；
处理器，用于：
从数据库中取得客户信息；
标识适合提供客户请求的至少一个卖方；
取得至少一个卖方的卖方信息；
对于所述至少一个卖方中的每个卖方，确定卖方兼容性得分，所述卖方兼容性得分取决于所述卖方对客户请求的兼容性；
其中，对于至少一个已标识的卖方，使用卖方兼容性得分、客户请求信息和取得的客户信息，生成适应性卖方定价指标来估计所述卖方被选择以至少一个客户请求参考价提供所述客户请求的可能性；和，
向所述至少一个卖方提供所述客户请求、至少一个客户请求参考价、以及所述卖方被选择来以所述客户请求参考价提供所述客户请求的可能性。
16.根据权利要求15所述的设备，所述处理器进一步生成客户得分，所述客户得分是使用客户信息和客户请求标准中的至少一个来产生的，且其中，生成适应性定价算法的步骤是使用所述客户得分指标来执行的。
17.根据权利要求15或16所述的设备，其中，客户信息包括以下至少之一：
与所述客户相关联的预选客户标准、包括客户偏好的预选客户标准、以及客户的先前行为。
18.根据权利要求15、16或17所述的设备，其中，卖方信息包括以下至少之一：
与所述卖方关联的预选卖方标准、包括卖方偏好的预选卖方标准、以及所述卖方的先前行为。
19.根据权利要求15至18中的任一项所述的设备，所述处理器还确定实时市场指标。
20.根据权利要求19所述的设备，其中，实时市场指标包括以下各项中的至少一项：所述客户请求时的供应与需求之间的比较；所述客户请求的地理位置；以及至少一个标准参考价。
21.根据权利要求16至20中的任一项所述的设备，其中，所述处理器使用以下至少之一来生成客户得分：
系统产生的兼容性；和
市场指标。
22.根据权利要求15至21中任一项所述的设备，其中，使用以下至少一项来确定所述卖方兼容性得分：
客户请求信息；
系统生成的功能；
市场指标；和
卖方信息。
23.根据权利要求15至22中的任一项所述的设备，其中，生成所述适应性卖方定价指标的步骤是根据针对所述客户请求的多个卖方兼容性得分的比较来进行的。
24.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中，如果卖方在接收所述客户请求时位于以下中的至少一种，则所述卖方是合适的卖方：距客户预定距离，或距所述客户请求中定义的服务位置的预定距离。
25.根据权利要求15至24中任一项所述的设备，其中，选择所述卖方的可能性是百分比可能性。
26.根据权利要求15至25中的任一项所述的设备，其中，所述接收器从所述至少一个卖方接收至少一个要约价格，所述要约价格包括由所述卖方选择的客户请求参考价，所述卖方将以该客户请求参考价提供所述客户请求。
27.根据权利要求26所述的设备，其进一步包括传送器，所述传送器将至少一个要约价格和与所述要约价格相关联的卖方信息发送给所述客户。
28.一种用于向至少一个卖方通知针对服务的客户请求的设备，包括：接收器，用于接收针对服务的客户请求；处理器，针对至少一个卖方，产生所述卖方被选择以至少一个客户请求参考价提供所述客户请求的可能性；以及传送器，用于向所述卖方通知客户请求以及以所述至少一个客户请求参考价获得所述客户请求的可能性。
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