CN112446563A - 名单分配系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供了一种名单分配系统及方法。该系统包括：服务器，用于根据名单中待分配的用户的特征数据，确定待分配的用户的质量等级；计算待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；根据每个销售坐席已分配的用户的数量，确定每个销售坐席的平衡度；根据平衡度和等级差距，确定将待分配的用户分配给每个销售坐席的分配权重；根据分配权重，将待分配的用户分配给销售坐席。该系统根据分配权重对待分配用户在销售坐席间进行合理分配，实现用户在分配时匹配度与数量差的动态调整。

Description

名单分配系统和方法
技术领域
本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种名单分配系统和方法。
背景技术
现代网络教育是通过计算机网络进行的一种教育学习活动，学生与教师、学生与教育组织之间主要采取多种媒体方式进行系统教学和通信联系的教育形式，通过音频、视频(直播或录像)以及包括实时和非实时在内的计算机技术进行课程传送的教育。比如，学生可以通过电视广播、互联网、辅导专线等多种不同渠道进行学习。
在现代网络教育中，潜在学员通过浏览相关选课平台，在选课平台中留下相关的学员数据、需求数据，选课平台将这些潜在学员随机的分配给相关专职人员，由其根据潜在学员的学员数据、需求数据等，对潜在学员进行引导，以使潜在学员转化为正式学员。但是，如何对基于大数据获取的数据进行有效分配，以提高潜在学员转化为正式学员的转化率已成为亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例所解决的技术问题之一在于提供一种名单分配系统和方法，通过对用户的特征数据在资源供给方之间进行合理分配，动态控制特征数据在用户之间分配时的匹配与均衡。
为达上述目的及其他相关目的，本申请实施例提供一种名单分配系统，包括：服务器，用于根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；计算所述待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；根据每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；根据所述平衡度和等级差距，确定将各所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述服务器还用于：比较所述平衡度与松弛度的大小；若所述平衡度大于或等于所述松弛度，则确定所述销售坐席的分配权重为0；若所述平衡度小于所述松弛度，则根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述服务器包括：用户等级确定单元，用于根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；等级差计算单元，用于计算所述待分配的用户的质量等级与每个所述销售坐席的销售等级的等级差距；平衡度确定单元，用于根据向每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；权重计算单元，用于比较平衡度与松弛度的大小，在所述平衡度大于或等于松弛度时，确定销售坐席的分配权重为0；在所述平衡度小于松弛度时，根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；名单分配单元，用于根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述用户等级确定单元进一步配置为：基于预先构造的需求预估模型，根据所述待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述用户等级确定单元包括：需求概率计算模块，用于根据样本用户的特征数据，计算所述样本用户的样本需求概率，以及根据所述待分配的用户的特征数据，计算所述待分配的用户的当前需求概率；样本等级阈值获取模块，用于根据所述样本需求概率，将所述样本用户划分为若干个质量等级，根据每个等级中所述样本需求概率的极值确定样本等级阈值；等级划分阈值获取模块，用于根据所述样本等级阈值，确定等级划分阈值；用户等级划分模块，用于根据所述等级划分阈值和所述待分配的用户的当前需求概率，确定所述待分配的用户的质量等级。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述等级划分阈值获取模块进一步配置为：对所述样本等级阈值进行平均或指数平滑处理，得到所述等级划分阈值。
可选地，在本申请的任一实施例中，该系统还包括：松弛度确定单元，配置为：按照等级匹配原则，根据每个时间周期内所述销售坐席分配的样本用户的数量，确定所述松弛度。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述松弛度确定单元包括：等级匹配模块，用于按照等级匹配原则，每天将所述样本用户分配给等级相匹配的所述销售坐席；分配差值获取模块，用于根据各时间周期向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量，确定各时间周期所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的分配量差值，其中，所述分配量差值为各时间周期内向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的最大值与最小值的差；松弛度计算模块，用于对各时间周期的所述分配量差值进行加权平均，得到所述松弛度。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述松弛度确定单元进一步配置为：根据向所述销售坐席已分配的用户的数量，对所述松弛度进行实时调整。
可选地，在本申请的任一实施例中，该系统还包括：销售等级确定单元，配置为：根据所述销售坐席的销售业绩，确定所述销售坐席的销售等级。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述销售等级确定单元包括：工作指数计算模块，用于根据所述销售坐席的销售业绩，计算所述销售坐席的工作能力指数；销售等级获取模块，用于根据所述工作能力指数，确定所述销售坐席的销售等级。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述销售等级确定单元还包括：销售等级调整模块，配置为：根据所述工作能力指数，对所述销售坐席的销售等级进行调整。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述服务器还用于根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述分配权重最大的所述销售坐席。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述服务器进一步用于根据等级匹配原则，确定与所述待分配的用户的质量等级相匹配的销售等级的候选销售坐席，以根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述候选销售坐席中的销售坐席。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述特征数据包括：所述用户的自身属性信息、注册信息、浏览访问信息、体验课信息中的至少一种。
本申请实施例还提供一种名单分配方法，包括：根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；计算所述待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；根据向每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
可选地，在本申请的任一实施例中，该方法还包括：比较所述平衡度与松弛度的大小；若所述平衡度大于或等于所述松弛度，则确定所述销售坐席的分配权重为0；若所述平衡度小于所述松弛度，则根据所述平衡度和等级差距，确定将各所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级包括：根据样本用户的特征数据，计算所述样本用户的样本需求概率；以及根据所述待分配的用户的特征数据，计算所述待分配的用户的当前需求概率；根据所述样本需求概率，将所述样本用户划分为若干个质量等级，根据每个等级中所述样本需求概率的极值确定样本等级阈值；根据所述样本等级阈值，确定等级划分阈值；根据所述等级划分阈值和所述待分配的用户的当前需求概率，确定所述待分配的用户的质量等级。
可选地，在本申请的任一实施例中，还包括：按照等级匹配原则，根据所述销售坐席在每个时间周期内分配的样本用户的数量，确定所述松弛度。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述按照等级匹配原则，根据所述销售坐席在每个时间周期内分配的样本用户的数量，确定所述松弛度包括：按照等级匹配原则，将样本用户分配给等级相匹配的所述销售坐席；根据向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量，确定各时间周期所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的分配量差值，其中，所述分配量差值为向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的最大值与最小值的差；对各时间周期所述分配量差值进行加权平均，得到所述松弛度。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述按照等级匹配原则，根据所述销售坐席在每个时间周期内分配的样本用户的数量，确定所述松弛度还包括：根据向所述销售坐席已分配的用户的数量，对所述松弛度进行实时调整。
可选地，在本申请的任一实施例中，所述根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席包括：根据所述分配权重，将待分配的用户分配给所述分配权重最大的所述销售坐席。
由上可知，本申请实施例所提供的名单分配系统及方法，由服务器根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定待分配的用户的质量等级；计算待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；根据向每个销售坐席已分配的用户的数量，确定每个销售坐席的平衡度；根据平衡度和等级差距，确定将待分配的用户分配给每个销售坐席的分配权重；根据分配权重，将待分配的用户分配给销售坐席。根据平衡度和等级差距计算分配权重，而后在销售坐席之间分配名单中的用户，在分配匹配度以及分配数量上进行合理权衡，实现用户在分配时的匹配度与数量差的动态调整。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请实施例的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1为根据本申请第一实施例所示的名单分配系统的结构示意图；
图2为根据本申请第二实施例所示的服务器的结构示意图；
图3为根据本申请第三实施例所示的用户等级确定单元的结构示意图；
图4为根据本申请第四实施例所示的松弛度确定单元的结构示意图；
图5为根据本申请第五实施例所示的销售等级确定单元的结构示意图；
图6为根据本申请第六实施例所示的名单分配方法的流程图；
图7为根据本申请第七实施例所示的确定用户等级的流程示意图；
图8为根据本申请第八实施例所示的确定松弛度的流程示意图；
图9为根据本申请第九实施例所示的确定销售坐席等级的流程示意图；
图10为根据本申请第十实施例所示的名单分配设备的结构示意图；
图11为根据本申请第十一实施例所示的名单分配设备的硬件结构。
具体实施方式
实施本发明实施例的任一技术方案必不一定需要同时达到以上的所有优点。
为了使本领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明实施例保护的范围。
下面结合本发明实施例附图进一步说明本发明实施例具体实现。
本申请实施例提供的一种名单分配系统和方法，以应用到网络课程销售过程为例进行说明。潜在的学员名单在销售坐席之间可分配，潜在学员名单中包含有潜在学员的相关数据，如姓名、性别、联系方式、年龄、年级等。为此，在网络课程销售这种特定的应用场景中，待分配的用户是指可能有购课需求的潜在学员，销售坐席是指网络课程的销售人员；用户的质量等级用于表征潜在学员通过购买网络课程转化为正式学员的可能性大小；销售坐席的销售等级用于表征销售坐席引导潜在学员购买网络课程，将潜在学员转化为正式学员的销售能力强弱。
图1为根据本申请第一实施例所示的名单分配系统的结构示意图；如图1所示，该名单分配系统包括：服务器10，用于根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；计算所述待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；根据每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
该实施例中，待分配的用户的质量等级根据待分配的用户的相关数据信息可以得到。比如，在网络课程的销售过程中，通过某个潜在学员(待分配的用户)的特征数据，评估该潜在学员购买网络课程、转化为正式学员的可能性大小，以对该潜在学员进行质量等级划分。在此，特征数据可以包括潜在学员对课程候选网站的点击次数、点击内容等，从而利用大数据能够获取到该潜在学员的购买能力、购买欲望等。如果根据获取的潜在学员的特征数据得知，该潜在学员购买网络课程、转化为正式学员的可能性很高，那么该潜在学员为优质学员，可以具有一个较高的质量等级；相反的，该潜在学员购买网络课程、转化为正式学员的可能性较低，那么该潜在学员划分为劣质学员，将其归为较低的质量等级。
销售坐席的销售等级表征了一个销售坐席的销售能力。具体到网络课程的销售中，销售坐席的销售等级是对其销售网络课程、引导潜在学员购买网络课程、将潜在学员转化为正式学员的销售能力的直接证明。根据销售坐席销售网络课程的业绩，将不同的销售坐席划分为不同的销售等级，销售业绩好的，销售等级就高；销售业绩差的，销售等级相应的也低。
为避免混乱，将用户在销售坐席间进行分配时，优选将一个用户分配给一个销售坐席。通常情况下，在多个销售坐席之间对待分配的用户进行分配的过程中，通过计算各销售坐席的分配权重，根据分配权重，将待分配的用户分配给相应的销售坐席，这样能够使用户在销售坐席间得到合理的分配。在此，需要说明的是，分配权重表征了将待分配的用户分配给各销售坐席的可能性，分配权重大，说明将待分配的用户分配给销售坐席的可能性就大；分配权重小，说明将待分配的用户分配给销售坐席的可能性就小。
在本发明的一个实施例中，名单分配系统还包括终端20，用于接收并展示向所述销售坐席分配的用户的特征数据。
进一步的，所述服务器10用于根据等级匹配原则，确定与所述待分配的用户的质量等级相匹配的销售等级的候选销售坐席，以根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述候选销售坐席中的销售坐席。
该实施例中，为了使每一个待分配用户都能够得以合理分配，在分配过程中，通过分析待分配用户的质量等级与销售坐席的销售等级之间的等级差距，将质量等级高的待分配用户与销售等级高的销售坐席进行匹配，质量等级低的待分配用户与销售等级低的销售坐席进行匹配，使得每一个待分配用户都能够最大程度的在销售坐席间进行合理分配。
具体的，根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述分配权重最大的所述销售坐席。
该实施例中，待分配的用户分配给每个销售坐席的分配权重根据待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级之间的等级差距，以及每个销售坐席的平衡度计算得到。可选地，根据下述公式(1)计算待分配的用户分配给各销售坐席的分配权重。
Figure BDA0002180960280000071
其中，Li表示分配到第i个销售坐席的分配权重；balancei表示第i个销售坐席的平衡度；
Figure BDA0002180960280000072
表示第i个待分配的用户的质量等级与第i个销售坐席的销售等级之间的等级差距，该等级差距为绝对差值。
在此，销售坐席的平衡度balancei根据下述公式(2)计算，
balancei＝max(assigni+1-min(assign)，0) (2)
其中，assigni表示第i个销售坐席已分配的用户的数量；min(assign)表示各销售坐席之间已分配的用户的数量的最小值。平衡度balancei在0和(assigni+1-min(assign))之间取最大值，表征平衡度不会为负值。在此，平衡度balancei越小，说明各销售坐席之间用户的分配数量越均衡；平衡度balancei越大，说明各销售坐席之间用户的分配数量差距越大。
销售坐席的销售等级与用户的质量等级之间的等级差距
Figure BDA0002180960280000073
通过下述公式(3)计算得到。
rankdiffi＝|ranklpi-rankstui| (3)
其中，ranklpi表示销售坐席的销售等级，rankstui表示用户的质量等级。在此，等级差距
Figure BDA0002180960280000081
越小，销售坐席与用户之间的等级越匹配；等级差距
Figure BDA0002180960280000082
越大，说明销售坐席与用户之间的等级越小匹配。
具体的，所述服务器10还用于：比较所述平衡度与松弛度的大小，其中，所述松弛度用于表征向不同的所述销售坐席分配的用户的数量的最大差值；若所述平衡度大于或等于所述松弛度，则确定所述销售坐席的分配权重为0；若所述平衡度小于所述松弛度，则根据所述平衡度和等级差距，确定将各所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重。
该实施例中，在计算分配权重时，若设定平衡度balancei小于松弛度(松弛度定义为σ)，即通过控制balancei＜σ以控制不同销售坐席之间分配的用户的数量差，使得每一天销售坐席的销售等级与待分配的用户的质量等级之间能够得到合理的匹配，同时，使得每个销售坐席分配的用户的数量差在合理可控的范围内。比如，在网络课程的销售过程中，销售坐席的销售等级与潜在学员的质量等级之间得到合理的匹配，那么将潜在学员转化为正式学员的可能性就会大大增加。
在确定将待分配的用户分配给每个销售坐席的分配权重时，若平衡度balancei大于或等于松弛度，即balancei≥σ说明该销售坐席已分配的用户数量超出将待分配的用户在销售坐席间进行平均分配时的数量，此时待分配的用户不再分配给该销售坐席，将待分配的用户分配给该销售坐席的权重设定为0。
在此，需要说明的是，松弛度σ越大，在平衡度balancei小于松弛度σ时，允许在不同销售坐席之间分配的用户的数量差就越大。松弛度σ越小，在平衡度balancei小于松弛度σ时，允许在不同销售坐席之间分配的用户的数量差就越小。比如说，在网络课程销售时，设定松弛度σ为5，那么允许的每个销售坐席之间潜在学员的分配数量差值不能大于5，以此保证在每个销售坐席之间潜在学员的分配数量均匀，不会出现不同销售坐席之间潜在学员的分配数量差距较大的情形。
将松弛度调整为一个较大的值，放松对平衡度的约束，表明在根据分配权重对待分配的用户进行分配时，允许各销售坐席之间具有较大的分配数量差值，优先将待分配的用户分配给等级最为匹配的销售坐席；将松弛度调整为一个较小的值，加强对平衡度的约束，表明在根据分配权重对待分配的用户进行分配时，允许各销售坐席之间具有较小的分配数量差值，优先将待分配的用户分配给分配数量较少的销售坐席。如此，既保证将待分配的用户分配给匹配的销售坐席，同时保证了各销售坐席间分配的用户的数量上的均衡。
图2为根据本申请第二实施例所示的服务器的结构示意图；如图2所示，所述服务器10包括：用户等级确定单元201，用于根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；等级差计算单元202，用于计算所述待分配的用户的质量等级与每个所述销售坐席的销售等级的等级差距；平衡度确定单元203，用于根据向每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；权重计算单元204，用于比较平衡度与松弛度的大小，在所述平衡度大于或等于松弛度时，确定销售坐席的分配权重为0；在所述平衡度小于松弛度时，根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；名单分配单元205，用于根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
图3为根据本申请第三实施例所示的用户等级确定单元的结构示意图；所述用户等级确定单元进一步配置为：基于预先构造的需求预估模型，根据所述待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级。
如图3所示，所述用户等级确定单元包括：需求概率计算模块301，用于根据样本用户的特征数据，计算所述样本用户的样本需求概率；以及根据所述待分配的用户的特征数据，计算所述待分配的用户的当前需求概率；样本等级阈值获取模块302，用于根据所述样本需求概率，将所述样本用户划分为若干个质量等级，根据每个等级中所述样本需求概率的极值确定样本等级阈值；等级划分阈值获取模块303，用于根据所述样本等级阈值，确定等级划分阈值；用户等级划分模块304，用于根据所述等级划分阈值和所述待分配的用户的当前需求概率，确定所述待分配的用户的质量等级。
需要说明的是，对样本用户进行质量等级的划分时，可以对样本用户进行均匀划分，也可以按比例对样本用户进行划分，当然，还可以采用其它的划分方法，在此并不以此为限。
该实施例中，通过预先训练好的需求预估模型，根据样本用户的样本特征数据，计算样本用户的样本需求概率，按照样本需求概率的高低，将所有样本用户按数量均匀划分为若干个质量等级，根据每个等级中的样本需求概率的极值确定该等级的样本等级阈值。实际上，在概率区间[0，1]中，对样本用户划分为若干等级，将两个相邻等级的样本需求概率的共同极值点作为等级划分的区间端点。比如，在网络教育的课程销售中，将过去一段时间内所有潜在学员作为样本用户，按照这些潜在学员样本转化为正式学员的转化率，对这些潜在学员样本的样本需求概率进行预估。假设有9个潜在学员样本，每个潜在学员样本预估的样本需求概率分别为：0.1、0.25、0.35、0.38、0.5、0.7、0.9、0.8、0.8。将这9个潜在学员样本按照需求概率高低、人数平均均匀划分为3个等级，在概率区间[0，1]中，需求概率为0.1、0.25、0.35的三个潜在学员样本就划分为第一等级；需求概率为0.38、0.5、0.7的三个潜在学员样本划分为第二等级；需求概率为0.8、0.8、0.9的三个潜在学员样本划分为第三等级，即将需求概率在[0，0.38)之间的潜在学员样本划分为第一等级；需求概率在[0.38，0.8)之间的潜在学员样本划分为第二等级；需求概率在[0.8，1]之间的潜在学员样本划分为第三等级。第一等级与第二等级的样本需求概率共同的极值点为概率为0.38的极值点，第二等级与第三等级的样本需求概率共同的极值点为概率为0.8的极值点，第一等级的样本等级阈值即为[0，0.38)，第二等级的样本等级阈值即为[0.38，0.8)，第三等级的样本等级阈值即为[0.8，1]，而集合[0、0.38、0.8、1]就规定为等级划分阈值。
然后，通过预先训练好的需求预估模型，根据待分配的用户的特征数据，计算待分配的用户的当前需求概率。比如，在网络教育的课程销售中，通过计算得到待分配的潜在学员的当前需求概率为0.55，那么该待分配的潜在学员的等级就为第二等级。
该实施例中，具体地，通过数据挖掘的方法，采集过去一段时间段内的用户作为训练用户，对这些训练用户进行特征提取，得到这些训练用户的训练特征数据。然后根据提取到的训练特征数据以及训练用户各自对应的需要概率，基于机器学习算法进行需求预估模型的训练，得到需求预估模型。
该实施例中，训练特征数据包括：训练用户的自身属性信息、注册信息、浏览访问信息、体验课信息等。其中，训练用户自身属性信息包括：年级、性别、所在地区、年龄；注册信息包括：注册渠道、注册设备、注册热点、注册来源；浏览访问信息包括：学科点击次数、年级访问次数、课程访问次数、版本方位次数、大纲访问次数；体验课信息包括：约课次数、约课完成情况、互动次数、答疑次数。需要说明的是，样本用户的样本特征数据与训练特征数据类似，在此不再赘述。
具体的，采用线性回归算法/Lasso算法(最小绝对收缩和选择算法)/SVR算法/CART算法/GBDT算法/XGBoost/神经网络算法，对所述训练特征数据进行异常值填充/特征相似度校验/特征归一化/特征组合/特征降维/特征清洗处理，得到所述需求预估模型。
具体的，所述等级划分阈值获取模块303进一步配置为：对所述样本等级阈值进行平均或指数平滑处理，得到所述等级划分阈值。比如，通过对样本等级阈值进行平均以及一次指数平滑值等方法，得到第m天的等级划分阈值，以对第m天的待分配的用户进行等级划分，在此，m为自然数。根据计算出来的等级划分阈值，结合待分配的用户的当前需求概率，使得对待分配的用户的质量等级划分更加均匀，以使待分配的用户各等级之间人数最多的等级与人数最少的等级之间的数量差最小，保证向各个等级的销售坐席分配的用户的数量均衡。
比如，对前m-2天的样本等级阈值进行平均以及一次指数平滑值处理，得到第m-1天的等级划分阈值；对前m-3天的样本等级阈值进行处理，得到第m-2天的等级划分阈值……，对第m天来说，第m-1天的等级划分阈值、第m-2天的等级划分阈值……分别为第m-2天的样本等级阈值、第m-3天的样本等级阈值……。然后对第m-1天、第m-2天、第m-3天……的样本等级阈值进行平均以及一次指数平滑值处理，作为第m天的等级划分阈值，以使对第m天的待分配的用户的质量等级进行划分时，各等级之间的人数比较均衡。当然，针对第m天的等级划分阈值，也可以直接采用第m-1天的样本等级阈值。本发明一种实施例中，通过对多个历史时间周期(时间周期为天)的样本等级阈值进行平均或一次指数平滑值等方法处理，来获得当前时间周期的等级划分阈值，能提高等级划分阈值的准确性以及合理性。
进一步，为了使用户与销售坐席之间能够更好的进行等级匹配，该系统还包括：松弛度确定单元，配置为：按照等级匹配原则，根据所述销售坐席分配的样本用户的数量，确定所述松弛度。该实施例中，松弛度可以是根据实际情形设定的，也可以是根据样本用户的分配数量计算得到的。
具体的，根据销售坐席在每个时间周期内分配的样本用户的数量，确定所述松弛度。在此，时间周期可以为天，如将销售坐席在过去时间段内每天分配的样本用户的数量作进行统计分析，得到松弛度，以对待分配的用户的等级与销售坐席的等级之间的匹配提供参考。
图4为根据本申请第四实施例所示的松弛度确定单元的结构示意图；如图4所示，所述松弛度确定单元包括：等级匹配模块401，用于按照等级匹配原则，将每天的样本用户分配给等级相匹配的所述销售坐席；分配差值获取模块402，用于根据每天向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量，确定所述销售坐席每天分配的所述样本用户的数量的分配量差值，其中，所述分配量差值为向所述销售坐席每天分配的所述样本用户的数量的最大值与最小值的差；松弛度计算模块403，用于对每天的所述分配量差值进行加权平均，得到所述松弛度。
在此，将销售坐席在过去时间段内每天分配的用户作为样本用户，根据各销售坐席每天分配的等级相匹配的样本用户的数量，计算各销售坐席之间分配的样本用户最多的分配数量与最少的分配数量的差，作为销售坐席之间的分配量差值。对计算出的一段时间(如一个月/半年)内的每天的分配量差值进行加权平均，将计算出的数值作为松弛度。通过对样本用户的统计分析，能够更加合理的指导待分配的用户在销售坐席间的分配。
具体的，所述松弛度确定单元进一步配置为：根据向所述销售坐席已分配的用户的数量，对所述松弛度进行实时调整。
通过对松弛度进行实时调整，不但保证了销售坐席的销售等级与用户的质量等级之间的匹配，而且保证了向每个销售坐席分配的用户的数量不会出现相差很大的极端情况，如向某销售坐席分配很多用户，而其它销售坐席则一个用户也没有分配到。通过对松弛度进行实时调整，与平衡度相配合(balancei＜σ)，实现了对销售坐席的销售等级与用户的质量等级之间的等级匹配、以及向每个销售坐席分配的用户的数量差的动态控制与调整。
比如，网络课程销售过程中，在每天凌晨时分，将松弛度调整为一个较大的值，使得对平衡度的约束变小，在根据分配权重对潜在学员进行分配时，允许各销售坐席之间具有较大的分配数量差值，优先将潜在学员分配给等级最为匹配的销售坐席。在每天下午时分，将松弛度调整为一个较小的值，加强对平衡度的约束，在根据分配权重对潜在学员进行分配时，允许各销售坐席之间具有较小的分配数量差值，优先将潜在学员分配给分配数量较少的销售坐席，这样，既保证将潜在学员分配给最合适的销售坐席，同时保证了各销售坐席之间分配的潜在学员的数量均衡。
进一步，为了使用户与销售坐席之间能够更好的进行等级匹配，该系统还包括：销售等级确定单元，配置为：根据所述销售坐席的销售业绩，确定所述销售坐席的等级。
图5为根据本申请第五实施例所示的销售等级确定单元的结构示意图；如图5所示，所述销售等级确定单元包括：工作指数计算模块501，用于根据所述销售坐席的销售业绩，计算所述销售坐席的工作能力指数；销售等级获取模块502，用于根据所述工作能力指数，确定所述销售坐席的销售等级。
比如，在网络课程的销售过程中，销售人眼的销售业绩表征销售坐席对分配的潜在用户进行引导，使潜在用户购买网络课程，由潜在学员转化为正式学员的能力。将潜在学员转化为正式学员的概率用转化率表示，转化率越高，说明销售坐席的销售业绩越好；转化率越低，说明销售坐席的销售业绩越差。对每个销售坐席在过去一段时间内，将潜在学员转化为正式学员的转化率进行统计分析，按照从高到低对销售坐席的销售业绩进行排序，销售业绩好的销售坐席，认为其销售能力较高，工作能力指数越高；销售业绩差的销售坐席，认为其销售能力较低，工作能力指数越低。在此，需要说明的是，用工作能力指数表征各销售坐席的销售业绩。按照各个销售坐席的工作能力指数，将所有销售坐席均匀划分为若干个销售等级。工作能力指数能力相同或相差不大的销售坐席划分为一个等级，同一等级内的销售坐席认为销售能力相似。
具体的，所述销售等级确定单元还包括：销售等级调整模块503，配置为：根据所述工作能力指数，对所述销售坐席的销售等级进行调整。比如，在网络课程的销售过程中，由于每个销售坐席在每个阶段对潜在用户的转化率是不同，评价其销售业绩的工作能力指数也是完全不同的。根据每个销售坐席的工作能力指数的浮动，对每个销售坐席的等级进行实时动态调整，能够使待分配的用户在分配时更加合理。
该实施例中，在一段时间内，每个销售坐席的销售业绩进行排名，将一个工作能力指数内的最差的几个销售坐席与次一等工作能力指数内最优的几个销售坐席分别进行销售等级互换。比如，在网络课程的销售过程中，同一等级对应的最优的几个销售坐席具有较好销售业绩，则认为其销售能力得到了进步与提升，对该销售坐席的销售等级调高，再对待分配的潜在学员进行分配时，该销售坐席分配到的潜在学员的等级就高，具有更高的概率转化为正式学员。而同一等级内最差的几个销售坐席的销售业绩不佳，认为其销售能力有所下降或退步，对这些销售坐席的销售等级调低，再对待分配的潜在学员进行分配时，该销售坐席分配到的潜在学员的等级就低，转化为正式学员的概率就低。
一种特殊的情形是，在有新的销售坐席录入系统时，由于其过去的销售业绩为零，无法计算其工作能力指数，不能确定其等级。此时，需要在一定时间段内对该新的销售坐席进行潜在学员的随机分配，经过一段时间后，根据该时间段内该新的销售坐席分配的潜在学员转化为正式学员的转化率，评估其销售业绩，计算相应的工作能力指数，确定其销售等级。
图6为根据本申请第六实施例所示的名单分配方法的流程图；如图6所示，该名单分配方法，包括：
步骤S601、根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；
具体的，在步骤S601中，基于预先构造的需求预估模型，根据所述待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级。
具体的，所述特征数据包括：所述用户的自身属性信息、注册信息、浏览访问信息、体验课信息中的至少一种。
步骤S602、计算所述待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；
该名单分配方法中，在步骤S602之前，根据所述销售坐席的销售业绩，确定所述销售坐席的销售等级。
步骤S603、根据向每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；
步骤S604、根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；
步骤S605、根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席
具体的，在步骤S605中，根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述分配权重最大的所述销售坐席。
在一种实施方式中，该方法还包括：比较所述平衡度与松弛度的大小；若所述平衡度大于或等于所述松弛度，则确定所述销售坐席的分配权重为0；若所述平衡度小于所述松弛度，则根据所述平衡度和等级差距，确定将各所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重。
具体的，按照等级匹配原则，根据所述销售坐席在每个时间周期内分配的样本用户的数量，确定所述松弛度。
该方法实施例流程与上述图2所示第二实施例的流程相似，在此不再一一赘述。
图7为根据本申请第七实施例所示的确定用户等级的流程示意图；如图7所示，确定用户的质量等级的步骤包括：
步骤701、根据样本用户的特征数据，计算所述样本用户的样本需求概率，以及根据所述待分配的用户的特征数据，计算所述待分配的用户的当前需求概率；
步骤702、根据所述样本需求概率，将所述样本用户均匀划分为若干个质量等级，将每个等级中所述样本需求概率的最大值和最小值作为样本等级阈值；
步骤703、根据所述样本等级阈值，确定等级划分阈值；
具体的，在步骤S703中，对所述样本等级阈值进行平均或指数平滑处理，得到所述等级划分阈值。
步骤704、用于根据所述等级划分阈值和所述待分配的用户的当前需求概率，确定所述待分配的用户的质量等级。
该方法实施例流程与上述图3所示第三实施例的流程相似，在此不再一一赘述。
图8为根据本申请第八实施例所示的确定松弛度的流程示意图；如图8所示，确定松弛度的步骤包括：
步骤S801、按照等级匹配原则，每天将所述样本用户分配给等级相匹配的所述销售坐席；
步骤S802、根据每天向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量，确定每天所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的分配量差值，其中，所述分配量差值为每天向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的最大值与最小值的差；
步骤S803、对每天的所述分配量差值进行加权平均，得到所述松弛度。
具体的，该实施例中，还可以根据向所述销售坐席已分配的用户的数量，对所述松弛度进行实时调整。
该方法实施例流程与上述图4所示第四实施例的流程相似，在此不再一一赘述。
图9为根据本申请第九实施例所示的确定销售坐席等级的流程示意图；如图9所示，确定销售坐席的销售等级的步骤包括：
步骤S901、根据所述销售坐席的销售业绩，计算所述销售坐席的工作能力指数；
步骤S902、根据所述工作能力指数，确定所述销售坐席的销售等级。
具体的，还可以根据所述工作能力指数，对所述销售坐席的销售等级进行调整。
该方法实施例流程与上述图5所示第五实施例的流程相似，在此不再一一赘述。
图10为根据本申请第十实施例所示的名单分配设备的结构示意图；该设备可以包括：
一个或多个处理器1001；
计算机可读介质1002，可以配置为存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一实施例中所述的名单分配方法。
图11为根据本申请第十一实施例所示的名单分配设备的硬件结构；如图11所示，该设备的硬件结构可以包括：处理器1101，通信接口1102，计算机可读介质1103和通信总线1104；
其中处理器1101、通信接口1102、计算机可读介质1103通过通信总线1604完成相互间的通信；
可选的，通信接口1102可以为通信模块的接口，如GSM模块的接口；
其中，处理器1101具体可以配置为：根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；计算所述待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；根据向每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度，其中，所述平衡度小于松弛度，所述松弛度用于表征向不同的所述销售坐席分配的用户的数量的最大差值；根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
处理器1101可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
由上可知，本申请实施例所提供的名单分配系统及方法，由服务器10根据名单中待分配的用户的特征数据，确定待分配的用户的质量等级；计算待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；根据向每个销售坐席已分配的用户的数量，确定每个销售坐席的平衡度，其中，平衡度小于松弛度，松弛度用于表征向不同的所述销售坐席分配的用户的数量的最大差值；根据平衡度和等级差距，确定将待分配的用户分配给每个销售坐席的分配权重；根据分配权重，将待分配的用户分配给销售坐席。同时，由终端20接收并展示向销售坐席分配的用户的特征数据。根据平衡度和等级差距计算的分配权重在销售坐席之间对用户进行分配，通过设定平衡度小于松弛度，控制分配给各个销售坐席的用户的数量均衡，实现用户在销售坐席间分配时的匹配度与数量差的动态调整。
在各种实施例中，由参照附图的描述。然而，某些实施例可以在不使用一个或多个这些特定的细节，或结合其它已知的方法和结构。在以下描述中，阐述了很多具体的细节，例如具体的结构，尺寸和工艺等，以提供对本发明的全面理解本发明。在其它实例中，公知的半导体加工工艺和制造技术没有特别详细地描述，以避免模糊本发明中。遍及本说明书“一个实施例”是指特定特征，结构，配置中，或该实施例中所描述的特征被包括在本发明的至少一个实施例中。因此，出现的短语“在一个实施方案中”在本说明书中不同地方本发明不一定指相同的实施例。此外，具体的特征，结构，配置，或特性可以以任何合适的方式组合在一个或多个实施例中。
术语“生成”，“在”，“对”，“在”和“在”由于在用于本文时可以指相对于另一层层的相对位置。一个层“生成”，“在”，或“在”另一个层或者粘合“对”另一层可以直接接触的另一层上或可以有一个或多个插进层。一个层“在”层可以直接接触的层或可以有一个或多个插进层。
在进行以下具体实施方式之前，陈述在本专利文件全文中所使用的某些词语和短语的定义可能是有益的：用语“包括(include)”和“包括(comprise)”及其变型，意为包括而非限制；用语“或(or)”是包括性的，意为和/或；短语“与…关联(associated with)”和“与之相关(associated therewith)”及其变型可意为包括、被包括在内、“与…相互连接”、包含、被包含在内、“连接至…”或“与…连接”、“联接至…”或“与…联接”、“可与…通信”、“与…配合”、交错、并列、接近于、“被约束到…”或“用…约束”、具有、“具有…的性质”等；以及用语“控制器”意为控制至少一个操作的任何设备、系统或其部件，这种设备可实现在硬件、固件或软件中，或者实现在硬件、固件和软件中的至少两种中的一些组合中。应注意到，与任何特定控制器有关的功能可被局域地或远程地集中或分散。在本专利文件全文中提供对于某些词语和短语的定义，本领域技术人员应理解，在许多情况下(即使不是大多数情况)，这种定义适用于现有技术以及适用于如此限定的词语和短语的将来的使用。
在本公开中，表述“包括(include)”或“可包括(may include)”指代相应功能、操作或元件的存在，而不限制一个或多个附加功能、操作或元件。在本公开中，诸如“包括(include)”和/或“具有(have)”的用语可理解为表示某些特性、数字、步骤、操作、组成元件、元件或其组合，而不可理解为排除一个或多个其它特性、数字、步骤、操作、组成元件、元件或其组合的存在或附加的可能性。
在本公开中，表述“A或B”、“A或/和B中的至少一个”或者“A或/和B的一个或多个”可包括所列项目所有可能的组合。例如，表述“A或B”、“A和B中的至少一个”或者“A或B中的至少一个”可包括：(1)至少一个A，(2)至少一个B，或者(3)至少一个A和至少一个B。
在本公开的各种实施方式中所使用的表述“第一”、“第二”、“所述第一”或“所述第二”可修饰各种部件而与顺序和/或重要性无关，但是这些表述不限制相应部件。以上表述仅用于将元件与其它元件区分开的目的。例如，第一用户设备和第二用户设备表示不同的用户设备，虽然两者均是用户设备。例如，在不背离本公开的范围的前提下，第一元件可称作第二元件，类似地，第二元件可称作第一元件。
当一个元件(例如，第一元件)称为与另一元件(例如，第二元件)“(可操作地或可通信地)联接”或“(可操作地或可通信地)联接至”另一元件(例如，第二元件)或“连接至”另一元件(例如，第二元件)时，应理解为该一个元件直接连接至该另一元件或者该一个元件经由又一个元件(例如，第三元件)间接连接至该另一个元件。相反，可理解，当元件(例如，第一元件)称为“直接连接”或“直接联接”至另一元件(第二元件)时，则没有元件(例如，第三元件)插入在这两者之间。
如本文中使用的表述“配置为”可与以下表述可替换地使用：“适合于”、“具有...的能力”、“设计为”、“适于”、“制造为”或“能够”。用语“配置为”可不必意为在硬件上“专门设计为”。可替代地，在一些情况下，表述“配置为…的设备”可意为该设备与其它设备或部件一起“能够…”。例如，短语“适于(或配置为)执行A、B和C的处理器”可意为仅用于执行相应操作的专用处理器(例如，嵌入式处理器)或可通过执行存储在存储设备中的一个或多个软件程序执行相应操作的通用处理器(例如，中央处理器(CPU)或应用处理器(AP))。
在本公开中所使用的用语仅用于描述特定的实施方式而不旨在限制本公开。除非在上下文中明确另有所指，否则如在本文中所使用的单数形式也可包括复数形式。
除非另有限定，否则本文中使用的全部用语(包括技术用语和科学用语)具有与本公开所属领域的技术人员所通常理解的意思相同的意思。除非在本公开中明确限定，否则如在通常使用的词典中所限定的这种用语可被解释为具有与在相关技术领域的语境中的意思相同的意思，而不应被解释为具有理想化或过于形式的意思。在一些情况下，即使在本公开中限定的用语也不应被解释为排除本公开的实施方式。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，所述计算机可读记录介质包括用于以计算机(例如计算机)可读的形式存储或传送信息的任何机制。例如，机器可读介质包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光存储介质、闪速存储介质、电、光、声或其他形式的传播信号(例如，载波、红外信号、数字信号等)等，该计算机软件产品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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
本领域的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、装置(设备)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。

Claims (21)

1.一种名单分配系统，其特征在于，包括：
服务器，用于根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；计算所述待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；根据每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；根据所述平衡度和等级差距，确定将各所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
2.根据权利要求1所述的名单分配系统，其特征在于，所述服务器还用于：比较所述平衡度与松弛度的大小；
若所述平衡度大于或等于所述松弛度，则确定所述销售坐席的分配权重为0；
若所述平衡度小于所述松弛度，则根据所述平衡度和等级差距，确定将各所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重。
3.根据权利要求2所述的名单分配系统，其特征在于，所述服务器包括：
用户等级确定单元，用于根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；
等级差计算单元，用于计算所述待分配的用户的质量等级与每个所述销售坐席的销售等级的等级差距；
平衡度确定单元，用于根据每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；
权重计算单元，用于比较平衡度与松弛度的大小，在所述平衡度大于或等于松弛度时，确定销售坐席的分配权重为0；在所述平衡度小于松弛度时，根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；
名单分配单元，用于根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
4.根据权利要求3所述的名单分配系统，其特征在于，所述用户等级确定单元进一步配置为：基于预先构造的需求预估模型，根据所述待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级。
5.根据权利要求3所述的名单分配系统，其特征在于，所述用户等级确定单元包括：
需求概率计算模块，用于根据样本用户的特征数据，计算所述样本用户的样本需求概率；以及根据所述待分配的用户的特征数据，计算所述待分配的用户的当前需求概率；
样本等级阈值获取模块，用于根据所述样本需求概率，将所述样本用户划分为若干个质量等级，根据每个质量等级中所述样本需求概率的极值确定样本等级阈值；
等级划分阈值获取模块，用于根据所述样本等级阈值，确定等级划分阈值；
用户等级划分模块，用于根据所述等级划分阈值和所述待分配的用户的当前需求概率，确定所述待分配的用户的质量等级。
6.根据权利要求5所述的名单分配系统，其特征在于，所述等级划分阈值获取模块进一步配置为：对所述样本等级阈值进行平均或指数平滑处理，得到所述等级划分阈值。
7.根据权利要求3所述的名单分配系统，其特征在于，该系统还包括：松弛度确定单元，配置为：按照等级匹配原则，根据所述销售坐席在每个时间周期内分配的样本用户的数量，确定所述松弛度。
8.根据权利要求7所述的名单分配系统，其特征在于，所述松弛度确定单元包括：
等级匹配模块，用于按照等级匹配原则，将样本用户分配给等级相匹配的所述销售坐席；
分配差值获取模块，用于根据向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量，确定各时间周期所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的分配量差值，其中，所述分配量差值为向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的最大值与最小值的差；
松弛度计算模块，用于对各时间周期的所述分配量差值进行加权平均，得到所述松弛度。
9.根据权利要求8所述的名单分配系统，其特征在于，所述松弛度确定单元还配置为：根据向所述销售坐席已分配的用户的数量，对所述松弛度进行实时调整。
10.根据权利要求3所述的名单分配系统，其特征在于，该系统还包括：销售等级确定单元，配置为：根据所述销售坐席的销售业绩，确定所述销售坐席的销售等级。
11.根据权利要求10所述的名单分配系统，其特征在于，所述销售等级确定单元包括：
工作指数计算模块，用于根据所述销售坐席的销售业绩，计算所述销售坐席的工作能力指数；
销售等级获取模块，用于根据所述工作能力指数，确定所述销售坐席的销售等级。
12.根据权利要求11所述的名单分配系统，其特征在于，所述销售等级确定单元还包括：销售等级调整模块，配置为：根据所述工作能力指数，对所述销售坐席的销售等级进行调整。
13.根据权利要求1所述的名单分配系统，其特征在于，所述服务器还用于根据所述分配权重，将待分配的用户分配给所述分配权重最大的所述销售坐席。
14.根据权利要求1-13任一所述的名单分配系统，其特征在于，所述服务器进一步用于根据等级匹配原则，确定与所述待分配的用户的质量等级相匹配的销售等级的候选销售坐席，以根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述候选销售坐席中的销售坐席。
15.一种名单分配方法，其特征在于，包括：
根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级；
计算所述待分配的用户的质量等级与预存的多个销售坐席的销售等级的等级差距；
根据向每个所述销售坐席已分配的用户的数量，确定每个所述销售坐席的平衡度；
根据所述平衡度和等级差距，确定将所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重；
根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席。
16.根据权利要求15所述的名单分配方法，其特征在于，所述方法还包括：
比较所述平衡度与松弛度的大小；
若所述平衡度大于或等于所述松弛度，则确定所述销售坐席的分配权重为0；
若所述平衡度小于所述松弛度，则根据所述平衡度和等级差距，确定将各所述待分配的用户分配给每个所述销售坐席的分配权重。
17.根据权利要求15所述的名单分配方法，其特征在于，所述根据所述名单中待分配的用户的特征数据，确定所述待分配的用户的质量等级包括：
根据样本用户的特征数据，计算所述样本用户的样本需求概率；以及根据所述待分配的用户的特征数据，计算所述待分配的用户的当前需求概率；
根据所述样本需求概率，将所述样本用户划分为若干个质量等级，根据每个质量等级中所述样本需求概率的极值确定样本等级阈值；
根据所述样本等级阈值，确定等级划分阈值；
根据所述等级划分阈值和所述待分配的用户的当前需求概率，确定所述待分配的用户的质量等级。
18.根据权利要求16所述的名单分配方法，其特征在于，还包括：按照等级匹配原则，根据所述销售坐席在每个时间周期内分配的样本用户的数量，确定所述松弛度。
19.根据权利要求18所述的名单分配方法，其特征在于，所述按照等级匹配原则，根据所述销售坐席在每个时间周期内分配的每天的样本用户的数量，确定所述松弛度包括：
按照等级匹配原则，将样本用户分配给等级相匹配的所述销售坐席；
根据向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量，确定各时间周期所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的分配量差值，其中，所述分配量差值为向所述销售坐席分配的所述样本用户的数量的最大值与最小值的差；
对各时间周期的所述分配量差值进行加权平均，得到所述松弛度。
20.根据权利要求18所述的名单分配方法，其特征在于，所述按照等级匹配原则，根据所述销售坐席在每个时间周期内分配的样本用户的数量，确定所述松弛度还包括：根据向所述销售坐席已分配的用户的数量，对所述松弛度进行实时调整。
21.根据权利要求15-20任一所述的名单分配方法，其特征在于，所述根据所述分配权重，将所述待分配的用户分配给所述销售坐席包括：根据所述分配权重，将待分配的用户分配给所述分配权重最大的所述销售坐席。
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