專利名稱：一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法及裝置的制作方法
技術領域：
本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術，尤其涉及一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法及裝置。
背景技術：
在互聯(lián)網技術的支持下，人們可以通過互聯(lián)網出售和購買商品。對于一個出售商品的賣家來說，訪問其網站或店鋪的部分訪客的購買意向較高，部分訪客的購買意向一般， 部分訪客的購買意向較低。如果賣家能夠確定訪客的購買意向，或者說，如果賣家能夠獲得反映訪客交易意向程度的訪客交易意向數(shù)據(jù)，那么賣家就能很容易的做出商品交易的決策。所以，訪客的交易意向數(shù)據(jù)能為賣家提供強大的決策支持，獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)對于賣家做出商品交易的決策尤為重要。但是，現(xiàn)有技術僅存在一些統(tǒng)計軟件，能夠收集訪客的相關行為數(shù)據(jù)信息，例如， 訪問次數(shù)、訪問時長、歷史交易數(shù)據(jù)等，并將收集到的這些訪客的數(shù)據(jù)信息傳輸給賣家，供賣家自主根據(jù)以上數(shù)據(jù)信息對訪客的交易意向進行主觀判斷；一般情況下，由于賣家無法有效判斷訪客的交易意向，會設定系統(tǒng)對所有的訪客均進行營銷電子郵件的發(fā)送，嚴重消耗了系統(tǒng)資源，降低了郵件的發(fā)送速度和效率。

發(fā)明內容
有鑒于此，本申請要解決的技術問題是，提供一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法和裝置，能夠確定訪客的交易意向程度，進而減少系統(tǒng)資源的消耗，提高營銷電子郵件的發(fā)送速度和效率。為此，本申請實施例采用如下技術方案本申請實施例提供一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法，包括使用層次分析法建立訪客交易意向數(shù)據(jù)表，所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中記錄有影響訪客交易意向的影響因素指標及對應的交易意向數(shù)據(jù)；獲得一個訪客的所有影響因素指標，并在所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中查找每個影響因素指標對應的交易意向數(shù)據(jù)；將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行運算，得到所述訪客的交易意向數(shù)據(jù)；根據(jù)所述交易意向數(shù)據(jù)進行信息的發(fā)送。還提供一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的裝置，包括數(shù)據(jù)表建立單元，用于使用層次分析法建立訪客交易意向數(shù)據(jù)表，所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中記錄有影響訪客交易意向的影響因素指標及對應的交易意向數(shù)據(jù)；獲得單元，用于獲得一個訪客的所有影響因素指標；查找單元，用于在所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中查找所述訪客的每個影響因素指標對應的交易意向數(shù)據(jù)；運算單元，用于將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行運算，得到所述訪客的交易意向數(shù)據(jù)；
處理單元，用于根據(jù)所述交易意向數(shù)據(jù)進行信息的發(fā)送。對于上述技術方案的技術效果分析如下在本申請實施例中，首先使用層次分析法建立訪客交易意向數(shù)據(jù)表，之后，在所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中查找一個訪客的每個影響因素指標對應的交易意向數(shù)據(jù)，最后，將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行運算，得到這個訪客的交易意向數(shù)據(jù)。由于使用層次分析法建立的訪客交易意向數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)會比較精確，所以，得到的訪客的交易意向數(shù)據(jù)也會比較精確，從而可以比較準確的確定訪客的交易意向的程度；進而，可以依據(jù)訪客的交易意向數(shù)據(jù)對所需發(fā)送營銷信息的訪客進行篩選，有針對性的進行營銷信息的發(fā)送，從而減少了系統(tǒng)資源的消耗，提高了營銷信息的發(fā)送速度和效率。


圖1為本申請實施例應用的網絡環(huán)境示意圖；圖2為本申請實施例的獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法流程示意圖；圖3為圖2中的步驟21的實現(xiàn)流程示意圖；圖4為圖3中的步驟212的實現(xiàn)流程示意圖；圖5為圖3中的步驟213的實現(xiàn)流程示意圖；圖6為本申請實施例的獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)裝置結構示意圖。
具體實施例方式現(xiàn)有技術中僅存在一些統(tǒng)計軟件，能夠收集訪客的相關行為數(shù)據(jù)信息，例如，訪問次數(shù)、訪問時長、歷史交易數(shù)據(jù)等，并將收集到的這些訪客的數(shù)據(jù)信息傳輸給賣家，供賣家自主根據(jù)以上數(shù)據(jù)信息對訪客的交易意向進行主觀判斷；一般情況下，由于賣家無法有效判斷訪客的交易意向，會設定系統(tǒng)對所有的訪客均進行營銷信息的發(fā)送，如發(fā)送營銷電子郵件，嚴重消耗了系統(tǒng)資源，降低了郵件的發(fā)送速度和效率。實際上，在系統(tǒng)發(fā)送的營銷電子郵件中，僅有有限的一部分電子郵件由于接收到該郵件的賣家具有交易意向，而產生了效果，其他的電子郵件則并不能產生發(fā)送效果。有鑒于此，本申請中對于每個訪客，查找該訪客的每個影響因素指標對應的交易意向數(shù)據(jù)，最后，將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行運算，得到這個訪客的交易意向數(shù)據(jù)， 從而系統(tǒng)根據(jù)交易意向數(shù)據(jù)對所需發(fā)送營銷信息的訪客進行篩選，從而有針對性的進行營銷信息的發(fā)送，以減少系統(tǒng)資源的消耗，提高營銷信息的發(fā)送速度和效率。當然本申請向訪客發(fā)送的信息并不限于營銷信息，可以包括任何需要通知到訪客的信息，如邀請訪客參加某一活動的通知信息或提醒訪客注意事項的消息等。以下，結合附圖詳細說明本申請實施例的獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法及裝置的實現(xiàn)。為使本領域技術人員更加清楚的理解本申請實施例，首先介紹本申請實施例所應用的網絡環(huán)境。如圖1所示，賣家客戶端102和買家客戶端103通過第三方服務器101進行商品交易。在本申請實施例中，主要由第三方服務器101或者賣家客戶端102獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)。例如，可以由第三方服務器101使用本申請實施例提供的獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法及裝置，來獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)，之后，由第三方服務器101將獲得的訪客交易意向數(shù)據(jù)提供給賣家客戶端102。再例如，可以由賣家客戶端102直接使用本申請實施例提供的獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法及裝置，來獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)。在本申請實施例中，買家即為訪客。在本申請實施例中，訪客交易意向數(shù)據(jù)是反映訪客的交易意向程度的數(shù)據(jù)。下面結合圖2，對本申請實施例的一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法進行說明。如圖2所示，這種方法包括步驟21 使用層次分析法建立訪客交易意向數(shù)據(jù)表，所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中記錄有影響訪客交易意向的影響因素指標及對應的交易意向數(shù)據(jù)。層次分析法(AHP，Analytic Hierarchy Process)是對定性問題進行定量分析的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策方法。它的特點是把復雜問題中的各種因素通過劃分為相互聯(lián)系的有序層次，使之條理化，根據(jù)對一定客觀現(xiàn)實的主觀判斷結構(主要是兩兩比較)把專家意見和分析者的客觀判斷結果直接而有效地結合起來，將一層次元素兩兩比較的重要性進行定量描述。而后，利用數(shù)學方法計算反映每一層次元素的相對重要性次序的權值，通過所有層次之間的總排序計算所有元素的相對權重并進行排序。例如，某人準備選購一臺電冰箱，他對市場上的6種不同類型的電冰箱進行了解后，在決定買哪一款式時，往往不是直接進行比較，因為存在許多不可比的因素，而是選取一些中間指標進行考察，例如電冰箱的容量、制冷級別、價格、型式、耗電量、外界信譽、售后服務等。然后再考慮各種型號冰箱在上述各中間指標下的優(yōu)劣排序。借助這種排序，最終作出選購決策。在決策時，由于6種電冰箱對于每個中間指標的優(yōu)劣排序一般是不一致的， 因此，決策者首先要對這7個中間指標的重要度作一個估計，給出一種排序，然后把6種冰箱分別對每一個中間標準的排序權重找出來，最后把這些信息數(shù)據(jù)綜合，得到針對總目標即購買電冰箱的排序權重。有了這個權重向量，決策就很容易了。層次分析法的實現(xiàn)步驟一般包括(1)通過對系統(tǒng)的深刻認識，確定該系統(tǒng)的總目標，弄清規(guī)劃決策所涉及的范圍、 所要采取的措施方案和政策、實現(xiàn)目標的準則、策略和各種約束條件等，廣泛地收集信息。(2)建立一個多層次的遞階結構，按目標的不同、實現(xiàn)功能的差異，將系統(tǒng)分為幾個等級層次。(3)確定以上遞階結構中相鄰層次元素間相關程度。通過構造兩比較判斷矩陣及矩陣運算的數(shù)學方法，確定對于上一層次的某個元素而言，本層次中與其相關元素的重要性排序一相對權值。(4)計算各層元素對系統(tǒng)目標的合成權重，進行總排序，以確定遞階結構圖中最底層各個元素的總目標中的重要程度。(5)根據(jù)分析計算結果，考慮相應的決策。基于上述描述，可以按照圖3所示的方法實現(xiàn)步驟21。如圖3所示，實現(xiàn)步驟21 的流程如下步驟211 設置多級影響因素指標，除最后一級影響因素指標外，每一級影響因素指標都包括至少一個相鄰下一級的影響因素指標。也就是說，存在多個影響訪客交易意向的影響因素指標，將這些指標進行分級處理，最高的一個級別至少具有一個影響因素指標，除最后一級影響因素指標外，每一級影響因素指標都包括至少一個相鄰下一級的影響因素指標。例如，假設訪客的身份是第一級影響因素指標，作為其相鄰下一級(即第二級)影響因素指標可以分別是注冊年數(shù)和誠信通指數(shù)(誠信通指數(shù)是阿里巴巴在誠信通會員的 “誠信通檔案”基礎上推出的一套評分系統(tǒng)，目前由A&V認證，證書及榮譽，會員評價，經驗值等構成)，反過來說，訪客的身份就是注冊年數(shù)和誠信通指數(shù)的相鄰上級影響因素指標。作為注冊年數(shù)的相鄰下一級(即第三級)影響因素指標可以分別是注冊0年、注冊1年、注冊 2年、注冊3年、注冊4年、注冊5年以上等，反過來說，注冊年數(shù)是非注冊、注冊1年、注冊2 年、注冊3年、注冊4年、注冊5年以上的相鄰上級影響因素指標。作為誠信通指數(shù)的相鄰下一級(即第三級)影響因素指標可以分別是0、小于20、不小于20且小于50、不小于50 且小于70、不小于70且小于90、不小于90等，反過來說，誠信通指數(shù)是0、小于20、不小于 20且小于50、不小于50且小于70、不小于70且小于90、不小于90的相鄰上級影響因素指標。步驟212 計算每一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中的權重。如圖4所示，實現(xiàn)步驟212的流程如下步驟2121 對于任何一級的影響因素指標，建立兩兩比較矩陣，所述兩兩比較矩陣中的每一個值均為兩個同級影響因素指標相互比較后所得到的值。優(yōu)選的，兩兩比較矩陣中的每一個值均為兩個同級影響因素指標的重要程度相互比較后所得到的值。優(yōu)選的， 可以使用1-9標度法建立兩兩矩陣，即，使用1-9中的9個數(shù)字或其倒數(shù)來標明所得到的值。例如，可以預先設置表1中的標度原則來標明所得到的值；進而，通過預設如表Ia所示的兩兩同級影響因素指標之間的重要程度信息，根據(jù)重要程度信息從表1中查找得到對應的標度值，從而確定兩指標之間的標度值。
權利要求
1.一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，包括使用層次分析法建立訪客交易意向數(shù)據(jù)表，所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中記錄有影響訪客交易意向的影響因素指標及對應的交易意向數(shù)據(jù)；獲得一個訪客的所有影響因素指標，并在所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中查找每個影響因素指標對應的交易意向數(shù)據(jù)；將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行運算，得到所述訪客的交易意向數(shù)據(jù)；根據(jù)所述交易意向數(shù)據(jù)進行信息的發(fā)送。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，使用層次分析法建立訪客交易意向數(shù)據(jù)表包括設置多級影響因素指標，除最后一級影響因素指標外，每一級影響因素指標都包括至少一個相鄰下一級的影響因素指標；計算每一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中的權重； 將最后一級的所有影響因素指標對應的權重折算為分值；建立一個記錄有最后一級的所有影響因素指標及對應的分值的訪客交易意向數(shù)據(jù)表。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，計算每一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中的權重包括對于任何一級的影響因素指標，建立兩兩比較矩陣，所述兩兩比較矩陣中的每一個值均為兩個同級影響因素指標相互比較后所得到的值；對兩兩比較矩陣中的每一個列向量進行歸一化處理，兩兩比較矩陣中的值均為歸一化的值；使用特征向量和積法，得到同一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中所占的百分比。
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述兩兩比較矩陣中的每一個值均為兩個同級影響因素指標的重要程度相互比較后所得到的值。
5.如權利要求2所述的方法，其特征在于，將最后一級的所有影響因素指標對應的權重都折算為分值包括為同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級影響因素指標中權重最大的影響因素指標設置一個百分制基準值；根據(jù)所述基準值、權重最大的影響因素指標的權重以及同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級其他影響因素指標對應的權重，得到同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級其他影響因素指標對應的百分制數(shù)值；根據(jù)最后一級的每個影響因素指標對應的百分制數(shù)值以及相鄰上級的所屬影響因素指標對應的權重，得到最后一級的每個影響因素指標對應的分值。
6.如權利要求2所述的方法，其特征在于，獲得一個訪客的所有影響因素指標具體為 獲得一個訪客的所有最后一級的影響因素指標；在所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中查找每個影響因素指標對應的交易意向數(shù)據(jù)具體為在所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中查找每個最后一級的影響因素指標對應的分值。
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行運算、得到所述訪客的交易意向數(shù)據(jù)具體為將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行相加或相乘運算，得到所述訪客的交易意向數(shù)據(jù)。
8.如權利要求1-7任意一項所述的方法，其特征在于，所有的影響因素指標分為多級影響因素指標，第一級影響因素指標分別為訪客的身份、訪客的行為和訪客的供求。
9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，訪客的身份包括的第二級影響因素指標分別為訪客的注冊年數(shù)和訪客的誠信通指數(shù)；訪客的行為包括的第二級影響因素指標分別為訪客的訪問次數(shù)、訪客的訪問頁面數(shù)、 訪客的停留時長、訪客查看的頁面類型、訪客的聯(lián)系邀請和訪客的歷史成交；訪客的供求包括的第二級影響因素指標分別為買賣類目匹配度、買賣關鍵詞匹配和買賣地區(qū)匹配度。
10.如權利要求9所述的方法，其特征在于，訪客的注冊年數(shù)包括的第三級影響因素指標分別為非注冊、注冊1年、注冊2年、注冊3年、注冊4年和注冊5年以上；訪客的誠信通指數(shù)包括的第三級影響因素指標分別為非誠信通、小于20、不小于20且小于50、不小于50且小于70、不小于70且小于90和90以上；訪客的訪問次數(shù)包括的第三級影響因素指標分別為訪問1次、訪問2次、訪問3次、訪問4次和訪問5次以上；訪客的訪問頁面數(shù)包括的第三級影響因素指標分別為1個、2個、3個、4個和5個以上； 訪客的停留時長包括的第三級影響因素指標分別為小于10秒、不小于10秒且小于30 秒、不小于30秒且小于60秒、不小于60秒且小于180秒和180秒以上；訪客查看的頁面類型包括的第三級影響因素指標分別為首頁、產品介紹類、公司介紹類和聯(lián)系方式類；訪客的聯(lián)系邀請包括的第三級影響因素指標分別為主動邀請、接受邀請和無反應； 訪客的歷史成交包括的第三級影響因素指標分別為無成交、成交1次、成交2次和成交 3次以上；買賣類目匹配度包括的第三級影響因素指標為將訪客身份關注類目與賣家身份關注類目逐個匹配，將所有匹配上類目對應的歸一化后的min(訪客身份關注類目偏好度，賣家身份關注類目偏好度)進行累加；買賣關鍵詞匹配包括的第三級影響因素指標為將訪客身份關注關鍵詞與賣家身份關注關鍵詞逐個匹配，將所有匹配上關鍵詞對應的歸一化后的min(訪客身份關注關鍵詞偏好度，賣家身份關注關鍵詞偏好度)進行累加；買賣地區(qū)匹配度包括的第三級影響因素指標為將訪客身份關注地區(qū)與賣家身份關注地區(qū)逐個匹配，將所有匹配上地區(qū)對應的歸一化后的min (訪客身份關注地區(qū)偏好度，賣家身份關注地區(qū)偏好度)進行累加。
11.一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的裝置，其特征在于，包括數(shù)據(jù)表建立單元，用于使用層次分析法建立訪客交易意向數(shù)據(jù)表，所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中記錄有影響訪客交易意向的影響因素指標及對應的交易意向數(shù)據(jù)； 獲得單元，用于獲得一個訪客的所有影響因素指標；查找單元，用于在所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中查找所述訪客的每個影響因素指標對應的交易意向數(shù)據(jù)；運算單元，用于將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行運算，得到所述訪客的交易意向數(shù)據(jù)；處理單元，用于根據(jù)所述交易意向數(shù)據(jù)進行信息的發(fā)送。
12.根據(jù)權利要求11所述的裝置，其特征在于，數(shù)據(jù)表建立單元包括設置子單元，用于設置多級影響因素指標，除最后一級影響因素指標外，每一級影響因素指標都包括至少一個相鄰下一級的影響因素指標；計算子單元，用于計算每一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中的權重；折算子單元，用于將最后一級的所有影響因素指標對應的權重折算為分值；建立子單元，用于建立一個記錄有最后一級的所有影響因素指標及對應的分值的訪客交易意向數(shù)據(jù)表。
13.根據(jù)權利要求12所述的裝置，其特征在于，計算子單元包括建立子模塊，用于對于任何一級的影響因素指標，建立兩兩比較矩陣，所述兩兩比較矩陣中的每一個值均為兩個同級影響因素指標相互比較后所得到的值；歸一化子模塊，用于對兩兩比較矩陣中的每一個列向量進行歸一化處理，兩兩比較矩陣中的值均為歸一化的值；和積法子模塊，用于使用特征向量和積法，得到同一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中所占的百分比。
14.根據(jù)權利要求12所述的裝置，其特征在于，折算子單元包括設置子模塊，為同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級影響因素指標中權重最大的影響因素指標設置一個百分制基準值；第一計算子模塊，用于根據(jù)所述基準值、權重最大的影響因素指標的權重以及同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級其他影響因素指標對應的權重，得到同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級其他影響因素指標對應的百分制數(shù)值；第二計算子模塊，用于根據(jù)最后一級的每個影響因素指標對應的百分制數(shù)值以及相鄰上級的所屬影響因素指標對應的權重，得到最后一級的每個影響因素指標對應的分值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的方法，包括使用層次分析法建立訪客交易意向數(shù)據(jù)表，所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中記錄有影響訪客交易意向的影響因素指標及對應的交易意向數(shù)據(jù)；獲得一個訪客的所有影響因素指標，并在所述訪客交易意向數(shù)據(jù)表中查找每個影響因素指標對應的交易意向數(shù)據(jù)；將查找到的所有交易意向數(shù)據(jù)進行運算，得到所述訪客的交易意向數(shù)據(jù)。本發(fā)明還公開了一種獲得訪客交易意向數(shù)據(jù)的裝置。由于使用層次分析法建立的訪客交易意向數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)會比較精確，所以，得到的訪客的交易意向數(shù)據(jù)也會比較精確，從而可以比較準確的確定訪客的交易意向的程度。
文檔編號G06F17/30GK102385602SQ20101027365
公開日2012年3月21日 申請日期2010年9月3日 優(yōu)先權日2010年9月3日
發(fā)明者袁懷賓 申請人:阿里巴巴集團控股有限公司