WO2019019596A1 - 断点名单的处理方法、装置、服务器及介质 - Google Patents

断点名单的处理方法、装置、服务器及介质 Download PDF

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WO2019019596A1
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target
score
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徐光飞
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平安科技（深圳）有限公司
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08—Insurance

Definitions

  • the present application belongs to the technical field of automobile insurance sales, and in particular, to a method, a device, a server and a medium for processing a breakpoint list.
  • the auto insurance sales website generally collects a list of users' breakpoints in order to dig out potential sales customers.
  • the breakpoint list refers to the data that the user performs browsing and other related operations on the auto insurance sales website, and the transaction is not completed.
  • the owner wants to know the auto insurance quotation, enters the name, license plate, mobile phone and other information on the auto insurance sales website for quotation, but does not carry out subsequent insurance operations.
  • the back-end system collects similar data, which is called a breakpoint list.
  • the subsequent list of breakpoints is provided to the sales agent for follow-up, so that the users in the breakpoint list can be insured for auto insurance.
  • the collected breakpoint list has a large amount of data, a large number of attributes and high quality.
  • the embodiment of the present application provides a method, a device, a server, and a medium for processing a breakpoint list, so as to solve the problem that a business conversion rate of a sales agent is low.
  • a first aspect of the embodiment of the present application provides a method for processing a breakpoint list, including:
  • each target breakpoint list includes more than one list attribute
  • each of the target breakpoint lists separately: determining a list score of the one target breakpoint list according to each attribute score calculated under a target breakpoint list;
  • Each of the target breakpoint lists is sequentially assigned to the sales agent according to the respective list scores of the respective target breakpoint lists from high to low.
  • a second aspect of the embodiments of the present application provides a processing device for a breakpoint list, including:
  • a target list obtaining module configured to obtain each target breakpoint list to be allocated to a sales agent, and each target breakpoint list includes one or more list attributes;
  • An attribute score calculation module configured to calculate an attribute score corresponding to each list attribute of each of the target breakpoint lists, where the attribute score of the list attribute is occupied by the list attribute in a historical breakpoint list of successful sales The size of the scale is positively correlated;
  • a list score calculation module configured to separately perform each of the target breakpoint lists: determining a list score of the one target breakpoint list according to each attribute score calculated under a target breakpoint list;
  • the breakpoint list allocation module is configured to sequentially allocate each of the target breakpoint lists to the sales agent according to the respective list scores of the respective target breakpoint lists.
  • a third aspect of an embodiment of the present application provides a server including a memory and a processor, the memory storing computer readable instructions executable on the processor, the processor executing the computer readable The steps of the method for processing the breakpoint list as described in the first aspect.
  • a fourth aspect of the embodiments of the present application provides a computer readable storage medium storing computer readable instructions, the computer readable instructions being executed by a processor to implement the first aspect as described in the first aspect The steps of the processing method of the breakpoint list.
  • each target breakpoint list to be allocated to a sales agent is obtained, and each target breakpoint list includes one or more list attributes; and then, each list attribute of each target breakpoint list is calculated. Attribute score, the attribute score of the list attribute is positively correlated with the proportion of the list attribute in the historical breakpoint list of the sales success; and then, each of the target breakpoint lists is respectively executed: according to one Each attribute score calculated under the target breakpoint list determines a list score of the one target breakpoint list; and finally, each of the target breakpoint lists is ranked according to each of the target breakpoint lists corresponding to the list score from high to low. Assigned to sales agents in turn.
  • the list attributes of the list of breakpoints can be scored separately, and the scores of the list of each breakpoint list are determined according to the scores of each list attribute after the score, so that the scores of the list of breakpoints are distinguished according to the scores of the lists, and the list is scored.
  • the higher the value the better the list of breakpoints.
  • the scores are assigned from high to low according to the list, that is, the quality breakpoint list is preferentially assigned. In this way, the salesperson's current breakpoint list is the highest quality breakpoint list in the same batch, which can improve the business conversion rate of the sales agent.
  • FIG. 1 is a flowchart of an embodiment of a method for processing a breakpoint list according to an embodiment of the present application
  • step 102 is a schematic flowchart of step 102 of a method for processing a breakpoint list in an application scenario according to an embodiment of the present application
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of step 102 of a method for processing a breakpoint list in another application scenario according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 4 is a schematic flowchart of a method for processing a breakpoint list in step 102 of a method for presetting a preset attribute score in another application scenario;
  • FIG. 5 is a structural diagram of an embodiment of a processing device for a breakpoint list according to an embodiment of the present application
  • FIG. 6 is a schematic diagram of a server according to an embodiment of the present application.
  • an embodiment of a method for processing a breakpoint list in the embodiment of the present application includes:
  • the system collects the operation information of the users and generates a list of each breakpoint.
  • the quality of these breakpoint lists needs to be evaluated, so that the more quality breakpoint lists are assigned to the sales agents as soon as possible. This is because when the number of visitors to the auto insurance sales website is huge, the data of the breakpoint list collected by the system in real time is very large, and the processing capacity or task capacity of the sales agent is limited. Therefore, providing high-quality breakpoint lists to sales agents for processing can effectively increase the business conversion rate of sales agents to these breakpoint lists and improve the performance of auto insurance sales.
  • a good list of breakpoints usually has the characteristics of complete attributes, such as the user name of the user recorded on the first breakpoint list, and the user name and phone number of the second breakpoint list. number.
  • the list attribute of the second breakpoint list can help the sales agent to sell more smoothly and complete the business conversion, so the second breakpoint list is better than the first breakpoint list.
  • the target breakpoint list may include one, two or more of the list attributes listed below; for example, the list attribute is a phone number, a license plate number, a frame number, an engine number, a quoted price, and a Insured, renewed or new car insurance.
  • the list attribute is a phone number, a license plate number, a frame number, an engine number, a quoted price, and a Insured, renewed or new car insurance.
  • the above telephone number, license plate number, frame number, and engine number are the contact information and vehicle related information entered by the user on the auto insurance sales website.
  • the above-mentioned "quoted” attribute means that when the user operates on the vehicle sales website, the vehicle sales website has provided the quotation information of a certain automobile insurance according to the operation of the user, for example, the quotation page of the automobile insurance A is displayed.
  • the above-mentioned "insured” list attribute means that the user has completed at least one insurance on the vehicle sales website. Since such users are regarded as "old customers", the list of "insured” is viewed. Do the key attribute information.
  • the above-mentioned “renewal” list attribute refers to the user's renewed related operation on the vehicle sales website or browsed the related page of renewal.
  • new car insurance type list attribute refers to the user browsing the new auto insurance type on the auto insurance sales website. For example, the user has already insured or has visited the auto insurance B. When the user subsequently browses the auto insurance C on the auto insurance sales website, , the list of breakpoints generated this time has the list attribute of “new car insurance”.
  • the target breakpoint list a has three list attributes, namely a1, a2, and a3; the target breakpoint list b has three list attributes, namely b1, b2, and b3; Therefore, it is necessary to separately calculate the attribute scores corresponding to each of a1, a2, a3, b1, b2, and b3.
  • the calculated attribute scores corresponding to a1, a2, and a3 belong to the target breakpoint list a, and the calculated attribute scores corresponding to b1, b2, and b3 belong to the target breakpoint list b.
  • the attribute score corresponding to the calculated list attribute is used for subsequent calculation of the list score of each target breakpoint list, and the list score determines the pros and cons of the target break list, and the list score is higher.
  • the level of the attribute score of the calculated list attribute is required to be positively correlated with the proportion of the list attribute in the historical breakpoint list of the successful sales, that is, the list attribute is successfully sold.
  • Attribute d is of great help to the sales success of the historical breakpoint list; if there are 10 historical breakpoint lists for successful sales, only one breakpoint list has the list attribute e, that is, the historical breakpoint list with 10% sales success has The list attribute e, at this time, can be considered that the list attribute e is less helpful for the sales success of the historical breakpoint list.
  • the list attribute d has a larger proportion in the historical breakpoint list of the sales success than the list attribute e. Accordingly, the attribute attribute corresponding to the list attribute d should be higher than the list attribute e, for example, For example, the attribute attribute corresponding to the list attribute d is 0.9, and the attribute attribute corresponding to the list attribute e is 0.1.
  • the following two methods may be used to calculate the attribute score corresponding to the list attribute. As shown in FIG. 2 and FIG. 3, the two methods have advantages and disadvantages, and may be selected and used according to actual conditions.
  • the first method as shown in FIG. 2, the foregoing step 102 may include:
  • step 201 since each attribute attribute under each target breakpoint list needs to separately calculate the corresponding attribute score, in the calculation, multiple threads may be used, and each thread processes a list attribute calculation. In a thread, the list attribute currently calculating the attribute score is determined as the target list attribute.
  • step 202 it can be understood that, for the collected breakpoint list, after the breakpoint list is assigned to the sales agent, the sales agent will feed back the results of the breakpoint list processing to the system. Therefore, the system can know which breakpoint list in the historical breakpoint list is successfully sold, and which breakpoint list sales fail.
  • step 202 is to count how many breakpoint lists in the 100 historical breakpoint lists have the target list attribute. It can be seen from the above that the first quantity can reflect how much the target list attribute helps the sales success of the breakpoint list. The larger the first quantity, the more helpful the target list attribute is to the successful sale of the break list. Big.
  • step 203 assuming a total of 100 successful historical breakpoint lists on the system, the first number is 40, and the first ratio is 40%.
  • a conversion relationship between the first ratio and the attribute score may be preset on the system.
  • the value of the first ratio may be a 1:1 relationship with the value of the attribute score. That is, when the first ratio is 40%, the attribute score may be 0.4.
  • the conversion relationship between the first ratio and the attribute score is not specifically limited, but the first ratio is required to be positively correlated with the attribute score, that is, the larger the first ratio is, the higher the attribute score is determined; The smaller the first ratio, the lower the determined attribute score.
  • the second method as shown in FIG. 3, the foregoing step 102 may include:
  • the foregoing step 301 is similar to the foregoing step 201, and details are not described herein again.
  • the preset attribute score corresponding to the target list attribute may be pre-stored on the system, and the preset attribute score corresponding to the target list attribute may be directly queried on the system when needed.
  • the preset attribute score corresponding to the target list attribute may be preset by the following steps:
  • the system can periodically perform a second number of statistics, such as monthly, weekly, or daily statistics.
  • the process of counting the second quantity is similar to the process of counting the first quantity in the above step 202, and details are not described herein again.
  • After calculating the second quantity of the target list attribute calculating a second proportion of the second number of breakpoint lists in the historical breakpoint list, and then determining, according to the second ratio, the target list attribute Corresponding preset attribute score.
  • the conversion relationship between the second ratio and the preset attribute score is not specifically limited, but the second ratio is required to be positively correlated with the preset attribute score, that is, the larger the second ratio is determined.
  • the system can calculate and store the corresponding preset attribute scores for different target list attributes periodically, and when needed, the query system can obtain the preset attribute score corresponding to the target list attribute.
  • the queried preset attribute score is determined as an attribute score corresponding to the target list attribute.
  • the advantage of the first method is that the real-time performance is strong. Since the attribute scores corresponding to each target list attribute are calculated in real time according to the historical breakpoint list data of the sales success on the system, the calculated attribute score corresponding to the target list attribute is calculated. More accurate and more real-time, but the disadvantage is that the consumption of system computing resources is large; the advantage of the second method is that the consumption of system computing resources is small, and the system only needs to periodically pre-review the data according to the historical list of successful sales.
  • the preset attribute scores corresponding to the respective list attributes are calculated and stored.
  • the query can be performed on the system, and no real-time calculation is needed, so the consumption of the computing resource is small, but the disadvantage is that the attribute score corresponding to the determined target list attribute is real-time. Poor sex, there may be problems with low accuracy.
  • step 102 when step 102 is executed, the first method or the second method may be selected according to actual conditions.
  • the target breakpoint list contains list attributes such as phone number, license plate number, frame number, engine number, quoted price, insured, renewed insurance, or new auto insurance type
  • specific list The attribute score corresponding to the attribute can be determined accordingly as follows:
  • the attribute value corresponding to the "phone number" list attribute may be 1;
  • the attribute score corresponding to the list attribute of "the license plate number" may be 0.8;
  • the attribute attribute corresponding to the list attribute of “car three items” may be 0.4.
  • the attribute score corresponding to the list attribute of “quoted” may be 0.7;
  • the attribute score corresponding to the list attribute of “insured” may be 0.8;
  • the attribute attribute corresponding to the list attribute of “Renewal” may be 0.6;
  • the attribute score corresponding to the list attribute of the “new auto insurance type” may be 0.4.
  • the list score of a target breakpoint list is determined by the attribute score corresponding to each list attribute under the target breakpoint list. Therefore, the step of determining the list score is performed separately for each of the target breakpoint lists: determining a list score of the one target breakpoint list according to each attribute score calculated under a target breakpoint list.
  • the manner of determining the list score in the foregoing step 103 includes at least the following four types, and any one of the list scores may be selected according to actual conditions.
  • All the target breakpoint lists are sequentially allocated to the sales agents according to the respective list scores of the respective target breakpoint lists from high to low.
  • the overall business conversion rate of the agent should be assigned to the sales agent in turn according to the list score from high to low, so that the list of breakpoints currently received by the sales agent is the highest quality in the same batch.
  • the list of breakpoints which in turn can effectively increase the business conversion rate of sales agents.
  • each target breakpoint list to be allocated to a sales agent is obtained, and each target breakpoint list includes one or more list attributes; and then, each list attribute of each target breakpoint list is calculated.
  • An attribute score the level of the attribute score of the list attribute is positively correlated with the proportion of the list attribute in the historical breakpoint list of the sales success; and then, each of the target breakpoint lists is respectively executed: according to a target
  • Each attribute score calculated under the breakpoint list determines a list score of the one target breakpoint list; finally, each of the target breakpoint lists is sequentially ranked according to each of the target breakpoint lists Assigned to sales agents.
  • the list attributes of the list of breakpoints can be scored separately, and the scores of the list of each breakpoint list are determined according to the scores of each list attribute after the score, so that the scores of the list of breakpoints are distinguished according to the scores of the lists, and the list is scored.
  • the higher the value the better the list of breakpoints.
  • the scores are assigned from high to low according to the list, that is, the quality breakpoint list is preferentially assigned. In this way, the salesperson's current breakpoint list is the highest quality breakpoint list in the same batch, which can improve the business conversion rate of the sales agent.
  • the above mainly describes a method for processing a breakpoint list, and a processing device for a breakpoint list will be described in detail below.
  • FIG. 5 is a structural diagram showing an embodiment of a processing device for a breakpoint list in the embodiment of the present application.
  • a processing device for a breakpoint list includes:
  • the target list obtaining module 501 is configured to obtain each target breakpoint list to be allocated to the sales agent, and each target breakpoint list includes one or more list attributes;
  • the attribute score calculation module 502 is configured to calculate an attribute score corresponding to each list attribute of each of the target breakpoint lists, where the attribute score of the list attribute is in a historical breakpoint list of the list of successful sales The proportion of the proportion is positively correlated;
  • the list score calculation module 503 is configured to separately perform each of the target breakpoint lists: determining a list score of the one target breakpoint list according to each attribute score calculated under a target breakpoint list;
  • the breakpoint list allocation module 504 is configured to sequentially allocate each of the target breakpoint lists to the sales agent according to the list score corresponding to each of the target breakpoint lists.
  • the attribute score calculation module may include:
  • a first attribute determining unit configured to determine a target list attribute that currently needs to calculate an attribute score
  • a first quantity statistics unit configured to count a first number of breakpoint lists having the target list attribute in the historical breakpoint list of the sales success
  • a first ratio calculation unit configured to calculate a first proportion of the first number of breakpoint lists in the historical breakpoint list
  • the first score determining unit is configured to determine an attribute score corresponding to the target list attribute according to the first ratio, and the larger the first ratio, the higher the determined attribute score.
  • the attribute score calculation module may include:
  • a second attribute determining unit configured to determine a target list attribute that currently needs to calculate an attribute score
  • a score query unit configured to query a preset attribute score corresponding to the target list attribute
  • a second score determining unit configured to determine the preset attribute score as an attribute score corresponding to the target list attribute
  • the preset attribute score corresponding to the target list attribute may be preset by the following module:
  • a second quantity statistic module configured to periodically count the second number of the breakpoint list having the target list attribute in the historical breakpoint list of the sales success
  • a second ratio calculation module configured to calculate a second proportion of the second number of breakpoint lists in the historical breakpoint list
  • the preset score determining module is configured to determine a preset attribute score corresponding to the target list attribute according to the second ratio, and the second ratio is larger, the determined preset attribute score is higher.
  • the list score calculation module may include:
  • a first list score calculation unit configured to calculate a sum of respective attribute scores calculated under a target breakpoint list as a list score of the one target breakpoint list
  • the accumulating unit is configured to linearly accumulate each attribute score calculated under a target breakpoint list to obtain a first accumulated value
  • a second list score calculation unit configured to calculate a mean value of each of the list attributes of the first target breakpoint list as the list score of the one target breakpoint list
  • a third list score calculation unit configured to calculate a variance of the one target breakpoint list according to each attribute score calculated under a target breakpoint list, as a list score of the one target breakpoint list;
  • a fourth list score calculation unit configured to calculate a standard deviation of the one target breakpoint list according to each attribute score calculated under a target breakpoint list, as a list score of the one target breakpoint list.
  • target breakpoint list may include one, two or more of the list attributes listed below;
  • the list attributes are phone number, license plate number, frame number, engine number, quoted price, insured, renewed insurance or new auto insurance.
  • FIG. 6 is a schematic diagram of a server according to an embodiment of the present application.
  • the server 6 of this embodiment includes a processor 60 and a memory 61 in which computer readable instructions 62 executable on the processor 60, such as a breakpoint list, are stored.
  • the procedure for processing methods The processor 60 executes the computer readable instructions 62 to implement the steps in the method for processing the various breakpoint lists described above, such as steps 101 through 104 shown in FIG.
  • the processor 60 when executing the computer readable instructions 62, implements the functions of the various modules/units in the various apparatus embodiments described above, such as the functions of the modules 501 through 504 shown in FIG.
  • the computer readable instructions 62 may be partitioned into one or more modules/units that are stored in the memory 61 and executed by the processor 60, To complete this application.
  • the one or more modules/units may be a series of computer readable instruction segments capable of performing a particular function, the instruction segments being used to describe the execution of the computer readable instructions 62 in the server 6.
  • the server 6 can be a computing device such as a local server or a cloud server.
  • the server may include, but is not limited to, a processor 60, a memory 61. It will be understood by those skilled in the art that FIG. 6 is merely an example of the server 6, and does not constitute a limitation to the server 6, and may include more or less components than those illustrated, or some components may be combined, or different components, such as
  • the server may also include an input and output device, a network access device, a bus, and the like.
  • the processor 60 can be a central processing unit (Central Processing Unit, CPU), can also be other general-purpose processors, digital signal processors (DSP), application specific integrated circuits (Application Specific Integrated Circuit (ASIC), Field-Programmable Gate Array (FPGA) or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic device, discrete hardware components, etc.
  • the general purpose processor may be a microprocessor or the processor or any conventional processor or the like.
  • the memory 61 may be an internal storage unit of the server 6, such as a hard disk or a memory of the server 6.
  • the memory 61 may also be an external storage device of the server 6, such as a plug-in hard disk equipped on the server 6, a smart memory card (SMC), and a Secure Digital (SD) card. Flash card, etc.
  • the memory 61 may also include both an internal storage unit of the server 6 and an external storage device.
  • the memory 61 is for storing the computer readable instructions and other programs and data required by the server.
  • the memory 61 can also be used to temporarily store data that has been output or is about to be output.
  • each functional unit in each embodiment of the present application may be integrated into one processing unit, or each unit may exist physically separately, or two or more units may be integrated into one unit.
  • the above integrated unit can be implemented in the form of hardware or in the form of a software functional unit.
  • the integrated unit if implemented in the form of a software functional unit and sold or used as a standalone product, may be stored in a computer readable storage medium.
  • a computer readable storage medium A number of instructions are included to cause a computer device (which may be a personal computer, server, or network device, etc.) to perform all or part of the steps of the methods described in various embodiments of the present application.
  • the foregoing storage medium includes: a U disk, a mobile hard disk, a read-only memory (ROM), a random access memory (RAM), a magnetic disk, or an optical disk, and the like, which can store program codes. .

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Abstract

本方案提供了一种断点名单的处理方法、装置、服务器及介质，适用于车险销售技术领域，该方法包括：获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。本方案用于解决销售坐席难以区分断点名单的优劣，导致销售坐席的业务转化率偏低的问题。

Description

断点名单的处理方法、装置、服务器及介质
本申请要求于2017年07月24日提交中国专利局、申请号为201710605626.9、发明名称为“断点名单的处理方法、存储介质和服务器”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请属于车险销售技术领域，尤其涉及一种断点名单的处理方法、装置、服务器及介质。
 背景技术
目前，车险销售网站上一般会收集用户的断点名单，以求从中挖掘出潜在的销售客户。断点名单是指用户在车险销售网站上进行浏览等相关操作，且最终未完成交易的数据。例如车主想知道车险报价，在车险销售网站上录入姓名、车牌、手机等信息进行报价，但并未进行后续的投保操作。后台系统会将类似的数据采集出来，称之为断点名单，后续将这些断点名单提供给销售坐席进行跟进，以促成断点名单中的用户进行车险投保。
然而，这些收集来的断点名单数据量大、属性繁多且质量高低不一，在销售坐席跟进过程中，难以区分这些断点名单的优劣，导致销售坐席的业务转化率偏低。
 技术问题
有鉴于此，本申请实施例提供了一种断点名单的处理方法、装置、服务器及介质，以解决销售坐席的业务转化率较低的问题。
 技术解决方案
本申请实施例的第一方面提供了一种断点名单的处理方法，包括：
获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；
计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；
对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；
按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。
本申请实施例的第二方面提供了一种断点名单的处理装置，包括：
目标名单获取模块，用于获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；
属性得分计算模块，用于计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；
名单得分计算模块，用于对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；
断点名单分配模块，用于按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。
本申请实施例的第三方面提供了一种服务器，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时如第一方面所述的断点名单的处理方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如第一方面所述的断点名单的处理方法的步骤。
 有益效果
本申请实施例中，首先，获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；然后，计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；接着，对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；最后，按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。这样，可以分别对这些断点名单的名单属性进行打分，并根据打分后各个名单属性的得分确定出各个断点名单的名单得分，从而根据这些名单得分区分这些断点名单的优劣，名单得分越高则说明该断点名单越优质，在分配至销售坐席时，按照名单得分从高到低分配，也即优先分配优质的断点名单。这样可以无需销售坐席人为区分断点名单的优劣，使得销售坐席当前接收到的断点名单均为同一批次中当前最优质的断点名单，进而可以提高销售坐席的业务转化率。
 附图说明
图1为本申请实施例中一种断点名单的处理方法一个实施例流程图；
图2为本申请实施例中一种断点名单的处理方法步骤102在一个应用场景下的流程示意图；
图3为本申请实施例中一种断点名单的处理方法步骤102在另一个应用场景下的流程示意图；
图4为本申请实施例中一种断点名单的处理方法步骤102在另一个应用场景下预先设置预设属性得分的流程示意图；
图5为本申请实施例中一种断点名单的处理装置一个实施例结构图；
图6为本申请一实施例提供的服务器的示意图。
 本发明的实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
请参阅图1，本申请实施例中一种断点名单的处理方法一个实施例包括：
101、获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；
本实施例中，当用户在车险销售网站上进行相关操作之后，最后又没有完成投保的，系统会将这些用户的操作信息收集起来，生成各个断点名单。在将这些断点名单分配至销售坐席之前，需要对这些断点名单的质量进行评估，尽可能使越优质的断点名单越先分配给销售坐席。这是因为，当车险销售网站的访客量巨大时，系统实时收集到的断点名单的数据非常巨大，而销售坐席的处理量或者任务容量是有限的。因此，将优质的断点名单提供给销售坐席进行处理，可以有效地提高销售坐席对这些断点名单的业务转化率，提升车险销售的业绩。
可以理解的是，一般来说，一个优质的断点名单通常具有属性完整的特点，比如第一个断点名单上记录有用户的用户名，第二个断点名单记录有用户的用户名和电话号码。显然，第二个断点名单的名单属性可以帮助销售坐席更顺利地进行销售、完成业务转化，因此第二个断点名单比第一个断点名单要优质。
具体地，所述目标断点名单可以包括以下列举的名单属性中的一个、两个或多个；比如，所述名单属性为电话号码、车牌号、车架号、发动机号、已报价、已投保、续保或新车险险种。
上述的电话号码、车牌号、车架号、发动机号为用户在车险销售网站上录入的联系方式和车辆相关信息。上述的“已报价”这一名单属性是指用户在车辆销售网站上操作时，车辆销售网站已根据用户的操作提供了某个车险的报价信息，例如展示了车险A的报价页面。上述的“已投保”这一名单属性是指用户在车辆销售网站上已经完成过至少一次的投保，由于这类用户算是“老客户”的一种，因此将“已投保”这一名单属性看做重点的属性信息。上述的“续保”这一名单属性是指用户在车辆销售网站上进行了续保相关操作或者浏览了续保相关的页面。上述的“新车险险种”这一名单属性是指用户在车险销售网站上浏览了新的车险险种，比如，用户已投保或者已浏览过车险B，当用户后续浏览车险销售网站上的车险C时，则本次生成的断点名单中具有“新车险险种”这一名单属性。
102、计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；
在确定出目标断点名单之后，需要对各个目标断点名单中每个目标断点名单下各自的名单属性分别计算属性得分。例如，共两个目标断点名单，目标断点名单a下具有三个名单属性，分别为a1、a2和a3；目标断点名单b下具有三个名单属性，分别为b1、b2和b3；因此，需要分别计算a1、a2、a3、b1、b2和b3各自对应的属性得分。计算得到的a1、a2和a3对应的属性得分属于目标断点名单a，计算得到的b1、b2和b3对应的属性得分属于目标断点名单b。
本实施例中，计算出的名单属性对应的属性得分是用于后续计算各个目标断点名单的名单得分的，而名单得分的高低决定了该目标断点名单的优劣，名单得分越高，则认为目标断点名单越优质。为此，对于各个名单属性对应的属性得分，要求越有用的名单属性，相应计算得到的属性得分应该越高。
因此，在本实施例中，要求计算出的名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关，也即该名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例越大，则其对应的属性得分越高；反之，该名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例越小，则其对应的属性得分越低。可以理解的是，若销售成功的历史断点名单共10个，其中9个断点名单均具有名单属性d，也即90%销售成功的历史断点名单具有该名单属性d，可以认为该名单属性d对历史断点名单的销售成功具有较大帮助；若销售成功的历史断点名单共10个，只有1个断点名单具有名单属性e，也即10%销售成功的历史断点名单具有该名单属性e，此时可以认为该名单属性e对历史断点名单的销售成功帮助较小。毫无疑问，名单属性d相比名单属性e在销售成功的历史断点名单中所占比例更大，相应地，名单属性d对应的属性得分相比名单属性e的也应该更高，比如可以为：名单属性d对应的属性得分为0.9，名单属性e对应的属性得分为0.1。
具体地，本实施例可以采用以下两种方法计算名单属性对应的属性得分，如图2和图3所示，这两种方法各有优劣，具体可以根据实际情况进行选择使用。
第一种方法：如图2所示，上述步骤102可以包括：
201、确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
202、统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第一数量；
203、计算所述第一数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第一比例；
204、根据所述第一比例确定所述目标名单属性对应的属性得分，第一比例越大，则确定出的属性得分越高。
对于步骤201，由于对各个目标断点名单下的各个名单属性需要单独计算各自对应的属性得分，因此在计算时，可以采用多线程，每一个线程处理一个名单属性的计算。在一个线程中，将当前需计算属性得分的名单属性确定为目标名单属性。
对于步骤202，可以理解的是，系统对于收集回来的断点名单，在将断点名单分配给销售坐席之后，销售坐席会将这些断点名单处理后的结果反馈给系统。因此系统可以得知历史断点名单中哪些断点名单销售成功，哪些断点名单销售失败。本实施例中，假设系统上销售成功的历史断点名单共100个，步骤202即为统计这100个历史断点名单中有多少个断点名单具有该目标名单属性。由上述内容可知，第一数量的多少可以反映该目标名单属性对断点名单销售成功的帮助程度有多大，第一数量越大，则表明该目标名单属性对断点名单销售成功的帮助程度越大。
对于步骤203，假设系统上共100个销售成功的历史断点名单，第一数量为40个，则第一比例为40%。
对于步骤204，系统上可以预先设定第一比例与属性得分之间的转换关系。特别地，第一比例的值与属性得分的值之间可以是1:1的关系。也即，第一比例为40%时，则属性得分可以是0.4。本实施例中对于第一比例与属性得分之间的转换关系不作具体限定，但要求第一比例与属性得分之间正相关，即第一比例越大，则确定出的属性得分越高；反之，第一比例越小，则确定出的属性得分越低。
第二种方法：如图3所示，上述步骤102可以包括：
301、确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
302、查询与所述目标名单属性对应的预设属性得分；
303、将所述预设属性得分确定为所述目标名单属性对应的属性得分。
上述步骤301与上述步骤201内容相似，此处不再赘述。
对于步骤302，系统上可以预先存储有这些目标名单属性对应的预设属性得分，在需要时，直接在系统上即可查询到该目标名单属性对应的预设属性得分。
其中，如图4所示，与所述目标名单属性对应的预设属性得分可以通过以下步骤预先设置：
401、定期统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第二数量；
402、计算所述第二数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第二比例；
403、根据所述第二比例确定与所述目标名单属性对应的预设属性得分，第二比例越大，则确定出的预设属性得分越高。
对于步骤401~403，系统可以定期进行第二数量的统计，比如每月、每周或每天统计一次。统计第二数量的过程与上述步骤202统计第一数量的过程相似，此处不再赘述。统计该目标名单属性的第二数量之后，相应计算该第二数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第二比例，然后，根据该第二比例确定与所述目标名单属性对应的预设属性得分。其中，本实施例中对于第二比例与预设属性得分之间的转换关系不作具体限定，但要求第二比例与预设属性得分之间正相关，即第二比例越大，则确定出的预设属性得分越高；反之，第二比例越小，则确定出的预设属性得分越低。可见，系统可以定期针对不同的目标名单属性计算和存储相应的预设属性得分，当需要时，查询系统即可得到该目标名单属性对应的预设属性得分。
对于步骤303，将查询到的所述预设属性得分确定为所述目标名单属性对应的属性得分。
由上述内容可知，第一种方法与第二种方法的对比各有优劣。第一种方法的优点是实时性强，由于每个目标名单属性对应的属性得分均是实时根据系统上的销售成功的历史断点名单数据计算得到，因此计算出的目标名单属性对应的属性得分更准确、实时性更强，但缺点是对系统运算资源的消耗较大；第二种方法的优点是对系统运算资源的消耗较小，系统只需定期根据销售成功的历史断点名单数据预先计算出各个名单属性对应的预设属性得分，并存储起来。当需要获取某个目标名单属性对应的预设属性得分，在系统上查询即可，不需要实时计算，因此对运算资源的消耗较小，但缺点是确定出的目标名单属性对应的属性得分实时性较差，可能存在准确性偏低的问题。
由此可知，执行步骤102时，可以根据实际情况选择使用上述第一种方法或第二种方法。
为便于理解，当目标断点名单中包含电话号码、车牌号、车架号、发动机号、已报价、已投保、续保或新车险险种等名单属性时，在一个应用场景下，具体这些名单属性对应的属性得分可以相应确定如下：
1）若统计得知所有销售成功的断点名单都有完整的电话号码，则“电话号码”这一名单属性对应的属性得分可以是1；
2）若统计得知80%销售成功的断点名单都有完整的车牌号，则“车牌号”这一名单属性对应的属性得分可以是0.8；
3）若统计得知40%销售成功的断点名单都有完整的车三项（车牌号、车架号，发动机号），则“车三项”这一名单属性对应的属性得分可以是0.4；
4）若统计得知70%销售成功的断点名单均为已报价，则“已报价”这一名单属性对应的属性得分可以是0.7；
5）若统计得知80%销售成功的断点名单均为已投保，则“已投保”这一名单属性对应的属性得分可以是0.8；
6）若统计得知60%销售成功的断点名单均为续保，则“续保”这一名单属性对应的属性得分可以是0.6；
7）若统计得知40%销售成功的断点名单均为新车险险种，则“新车险险种”这一名单属性对应的属性得分可以是0.4。
103、对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；
在计算出各个目标断点名单中每个目标断点名单下各个名单属性对应的属性得分之后，需要分别计算各个目标断点名单的名单得分。一个目标断点名单的名单得分由该目标断点名单下各个名单属性对应的属性得分决定。因此需要对各个所述目标断点名单分别执行确定名单得分的步骤：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分。
具体的，上述步骤103中确定名单得分的方式至少包括以下四种，可以根据实际情况选择任意一种进行名单得分的确定。
方式一：计算一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分之和作为所述一个目标断点名单的名单得分。比如，某个目标断点名单下各个属性得分分别为S1、S2、S3、……、Sn，则该目标断点名单的名单得分S 总=S1+S2+S3+……+Sn。
方式二：对一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分进行线性累加，得到第一累加值，然后，计算所述第一累加值对所述一个目标断点名单下各个名单属性的均值作为所述一个目标断点名单的名单得分。比如，某个目标断点名单下各个属性得分分别为S1、S2、S3、……、Sn，则该目标断点名单的第一累加值为S 加=S1+S2+S3+……+Sn。该目标断点名单的名单得分S 均=S 加/n=（S1+S2+S3+……+Sn）/n。
方式三：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的方差，作为所述一个目标断点名单的名单得分。比如，某个目标断点名单下各个属性得分分别为S1、S2、S3、……、Sn，则该目标断点名单的名单得分S 方差 2=(（S1-S 均） 2 + （S2-S 均） 2+ … + （Sn-S 均） 2)/n，其中S 均=（S1+S2+S3+……+Sn）/n。
方式四：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的标准差，作为所述一个目标断点名单的名单得分。比如，某个目标断点名单下各个属性得分分别为S1、S2、S3、……、Sn，则该目标断点名单的名单得分S 标准差=上述S 方差 2的开方。
104、按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。
可以理解的是，在计算得到各个目标断点名单对应的名单得分之后，可知，名单得分越高的目标断点名单越优质，名单得分越低的目标断点名单越劣质，因此，为了提高销售坐席整体的业务转化率，应当按照名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席，从而可以使得销售坐席当前接收到的断点名单均为同一批次中当前最优质的断点名单，进而可以有效地提高销售坐席的业务转化率。
本实施例中，首先，获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；然后，计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；接着，对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；最后，按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。这样，可以分别对这些断点名单的名单属性进行打分，并根据打分后各个名单属性的得分确定出各个断点名单的名单得分，从而根据这些名单得分区分这些断点名单的优劣，名单得分越高则说明该断点名单越优质，在分配至销售坐席时，按照名单得分从高到低分配，也即优先分配优质的断点名单。这样可以无需销售坐席人为区分断点名单的优劣，使得销售坐席当前接收到的断点名单均为同一批次中当前最优质的断点名单，进而可以提高销售坐席的业务转化率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
上面主要描述了一种断点名单的处理方法，下面将对一种断点名单的处理装置进行详细描述。
图5示出了本申请实施例中一种断点名单的处理装置一个实施例结构图。
本实施例中，一种断点名单的处理装置包括：
目标名单获取模块501，用于获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；
属性得分计算模块502，用于计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；
名单得分计算模块503，用于对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；
断点名单分配模块504，用于按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。
进一步地，所述属性得分计算模块可以包括：
第一属性确定单元，用于确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
第一数量统计单元，用于统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第一数量；
第一比例计算单元，用于计算所述第一数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第一比例；
第一得分确定单元，用于根据所述第一比例确定所述目标名单属性对应的属性得分，第一比例越大，则确定出的属性得分越高。
进一步地，所述属性得分计算模块可以包括：
第二属性确定单元，用于确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
得分查询单元，用于查询与所述目标名单属性对应的预设属性得分；
第二得分确定单元，用于将所述预设属性得分确定为所述目标名单属性对应的属性得分；
与所述目标名单属性对应的预设属性得分可以通过以下模块预先设置：
第二数量统计模块，用于定期统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第二数量；
第二比例计算模块，用于计算所述第二数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第二比例；
预设得分确定模块，用于根据所述第二比例确定与所述目标名单属性对应的预设属性得分，第二比例越大，则确定出的预设属性得分越高。
进一步地，所述名单得分计算模块可以包括：
第一名单得分计算单元，用于计算一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分之和作为所述一个目标断点名单的名单得分；
或
累加单元，用于对一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分进行线性累加，得到第一累加值；
第二名单得分计算单元，用于计算所述第一累加值对所述一个目标断点名单下各个名单属性的均值作为所述一个目标断点名单的名单得分；
或
第三名单得分计算单元，用于根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的方差，作为所述一个目标断点名单的名单得分；
或
第四名单得分计算单元，用于根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的标准差，作为所述一个目标断点名单的名单得分。
进一步地，所述目标断点名单可以包括以下列举的名单属性中的一个、两个或多个；
所述名单属性为电话号码、车牌号、车架号、发动机号、已报价、已投保、续保或新车险险种。
图6是本申请一实施例提供的服务器的示意图。如图6所示，该实施例的服务器6包括：处理器60以及存储器61，所述存储器61中存储有可在所述处理器60上运行的计算机可读指令62，例如执行断点名单的处理方法的程序。所述处理器60执行所述计算机可读指令62时实现上述各个断点名单的处理方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器60执行所述计算机可读指令62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块501至504的功能。
示例性的，所述计算机可读指令62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令62在所述服务器6中的执行过程。
所述服务器6可以是本地服务器、云端服务器等计算设备。所述服务器可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是服务器6的示例，并不构成对服务器6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述服务器还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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。
所述存储器61可以是所述服务器6的内部存储单元，例如服务器6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述服务器6的外部存储设备，例如所述服务器6上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述服务器6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机可读指令以及所述服务器所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
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）执行本申请各个实施例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（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，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，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，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。

Claims (20)

  1. 一种断点名单的处理方法，其特征在于，包括：
    获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；
    计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；
    对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；
    按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。
  2. 如权利要求1所述的断点名单的处理方法，其特征在于，所述计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分包括：
    确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
    统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第一数量；
    计算所述第一数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第一比例；
    根据所述第一比例确定所述目标名单属性对应的属性得分，第一比例越大，则确定出的属性得分越高。
  3. 如权利要求1所述的断点名单的处理方法，其特征在于，所述计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分包括：
    确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
    查询与所述目标名单属性对应的预设属性得分；
    将所述预设属性得分确定为所述目标名单属性对应的属性得分；
    与所述目标名单属性对应的预设属性得分通过以下步骤预先设置：
    定期统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第二数量；
    计算所述第二数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第二比例；
    根据所述第二比例确定与所述目标名单属性对应的预设属性得分，第二比例越大，则确定出的预设属性得分越高。
  4. 如权利要求1所述的断点名单的处理方法，其特征在于，所述根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分包括：
    计算一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分之和作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    对一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分进行线性累加，得到第一累加值；
    计算所述第一累加值对所述一个目标断点名单下各个名单属性的均值作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的方差，作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的标准差，作为所述一个目标断点名单的名单得分。
  5. 如权利要求1-4任一项所述的断点名单的处理方法，其特征在于，所述目标断点名单包括以下列举的名单属性中的一个、两个或多个；
    所述名单属性为电话号码、车牌号、车架号、发动机号、已报价、已投保、续保或新车险险种。
  6. 一种断点名单的处理装置，其特征在于，包括：
    目标名单获取模块，用于获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；
    属性得分计算模块，用于计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；
    名单得分计算模块，用于对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；
    断点名单分配模块，用于按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。
  7. 根据权利要求6所述的断点名单的处理装置，其特征在于，所述属性得分计算模块包括：
    第一属性确定单元，用于确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
    第一数量统计单元，用于统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第一数量；
    第一比例计算单元，用于计算所述第一数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第一比例；
    第一得分确定单元，用于根据所述第一比例确定所述目标名单属性对应的属性得分，第一比例越大，则确定出的属性得分越高。
  8. 根据权利要求6所述的断点名单的处理装置，其特征在于，所述属性得分计算模块包括：
    第二属性确定单元，用于确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
    得分查询单元，用于查询与所述目标名单属性对应的预设属性得分；
    第二得分确定单元，用于将所述预设属性得分确定为所述目标名单属性对应的属性得分；
    与所述目标名单属性对应的预设属性得分可以通过以下模块预先设置：
    第二数量统计模块，用于定期统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第二数量；
    第二比例计算模块，用于计算所述第二数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第二比例；
    预设得分确定模块，用于根据所述第二比例确定与所述目标名单属性对应的预设属性得分，第二比例越大，则确定出的预设属性得分越高。
  9. 根据权利要求6所述的断点名单的处理装置，其特征在于，所述名单得分计算模块包括：
    第一名单得分计算单元，用于计算一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分之和作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    累加单元，用于对一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分进行线性累加，得到第一累加值；
    第二名单得分计算单元，用于计算所述第一累加值对所述一个目标断点名单下各个名单属性的均值作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    第三名单得分计算单元，用于根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的方差，作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    第四名单得分计算单元，用于根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的标准差，作为所述一个目标断点名单的名单得分。
  10. 根据权利要求6-9任一项所述的断点名单的处理装置，其特征在于，所述目标断点名单包括以下列举的名单属性中的一个、两个或多个；
    所述名单属性为电话号码、车牌号、车架号、发动机号、已报价、已投保、续保或新车险险种。
  11. 一种服务器，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
    获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；
    计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；
    对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；
    按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。
  12. 根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分包括：
    确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
    统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第一数量；
    计算所述第一数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第一比例；
    根据所述第一比例确定所述目标名单属性对应的属性得分，第一比例越大，则确定出的属性得分越高。
  13. 根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分包括：
    确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
    查询与所述目标名单属性对应的预设属性得分；
    将所述预设属性得分确定为所述目标名单属性对应的属性得分；
    与所述目标名单属性对应的预设属性得分通过以下步骤预先设置：
    定期统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第二数量；
    计算所述第二数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第二比例；
    根据所述第二比例确定与所述目标名单属性对应的预设属性得分，第二比例越大，则确定出的预设属性得分越高。
  14. 根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分包括：
    计算一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分之和作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    对一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分进行线性累加，得到第一累加值；
    计算所述第一累加值对所述一个目标断点名单下各个名单属性的均值作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的方差，作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的标准差，作为所述一个目标断点名单的名单得分。
  15. 根据权利要求11至14任一项所述的服务器，其特征在于，所述目标断点名单包括以下列举的名单属性中的一个、两个或多个；
    所述名单属性为电话号码、车牌号、车架号、发动机号、已报价、已投保、续保或新车险险种。
  16. 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被至少一个处理器执行时实现如下步骤：
    获取待分配给销售坐席的各个目标断点名单，每个目标断点名单包含一个以上的名单属性；
    计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分，所述名单属性的属性得分的高低与所述名单属性在销售成功的历史断点名单中所占比例的大小正相关；
    对各个所述目标断点名单分别执行：根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分；
    按照各个所述目标断点名单各自对应的名单得分从高到低将各个所述目标断点名单依次分配给销售坐席。
  17. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分包括：
    确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
    统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第一数量；
    计算所述第一数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第一比例；
    根据所述第一比例确定所述目标名单属性对应的属性得分，第一比例越大，则确定出的属性得分越高。
  18. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算每个所述目标断点名单的各个名单属性对应的属性得分包括：
    确定当前需计算属性得分的目标名单属性；
    查询与所述目标名单属性对应的预设属性得分；
    将所述预设属性得分确定为所述目标名单属性对应的属性得分；
    与所述目标名单属性对应的预设属性得分通过以下步骤预先设置：
    定期统计销售成功的历史断点名单中具有所述目标名单属性的断点名单的第二数量；
    计算所述第二数量的断点名单在所述历史断点名单中所占的第二比例；
    根据所述第二比例确定与所述目标名单属性对应的预设属性得分，第二比例越大，则确定出的预设属性得分越高。
  19. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分确定所述一个目标断点名单的名单得分包括：
    计算一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分之和作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    对一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分进行线性累加，得到第一累加值；
    计算所述第一累加值对所述一个目标断点名单下各个名单属性的均值作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的方差，作为所述一个目标断点名单的名单得分；
    或
    根据一个目标断点名单下计算得到的各个属性得分计算所述一个目标断点名单的标准差，作为所述一个目标断点名单的名单得分。
  20. 根据权利要求16-19任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述目标断点名单包括以下列举的名单属性中的一个、两个或多个；
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