專利名稱：一種客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本申請涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法和裝置。
背景技術(shù)：
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)運(yùn)作越來越多地依賴互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)?？蛻粼谑褂没ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的過程中非常關(guān)注使用效果，客戶是否愿意為相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)付費(fèi)，與使用該產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生的使用效果有關(guān)，因此，通過提高使用效果，可以提升客戶使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的積極性。在客戶使用互聯(lián)網(wǎng)的過程中，產(chǎn)生的使用效果與客戶的操作水平是密切相關(guān)的。 由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展時(shí)間較短，網(wǎng)站操作人員的技術(shù)和知識(shí)背景良莠不齊，導(dǎo)致客戶在使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)的操作水平千差萬別，使得客戶操作水平成為影響客戶體驗(yàn)效果的重要因素。為了提升客戶使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的積極性，可以根據(jù)使用效果對客戶操作行為進(jìn)行診斷，以確定需要改進(jìn)的客戶操作行為，從而提高使用效果。現(xiàn)有技術(shù)中，可以使用數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法確定需要改進(jìn)的客戶操作行為。其中，數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的過程。特征選擇的基本任務(wù)是如何從多個(gè)特征中確定最有效的特征，即如何將高維特征空間壓縮到低維特征空間，從而為數(shù)據(jù)挖掘消除數(shù)據(jù)噪聲。傳統(tǒng)的特征選擇方法是基于線性模型的逐步回歸的方法，該方法能夠找到影響客戶使用效果的客戶操作行為。在實(shí)現(xiàn)本申請的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在如下問題由于現(xiàn)有技術(shù)使用基于線性模型的逐步回歸的方法確定影響客戶使用效果的客戶操作行為，對于不同的客戶而言，同一類型的客戶操作行為對客戶使用效果的影響程度可能是一樣的，而在實(shí)際操作中，不同客戶的操作習(xí)慣會(huì)帶來不同的使用效果，而通過上述方法確定的影響客戶使用效果的客戶操作行為有可能是一樣的，無法分析得到客戶的實(shí)際操作情況，無法滿足實(shí)際應(yīng)用的需要；此外，現(xiàn)有技術(shù)根據(jù)所有的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，數(shù)據(jù)量和運(yùn)算量較大，會(huì)占用大量的系統(tǒng)資源，且耗費(fèi)時(shí)間較長。

發(fā)明內(nèi)容
本申請的目的在于提供一種客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法和裝置，通過改進(jìn)分析方式提高了客戶操作數(shù)據(jù)的分析效率和準(zhǔn)確率，為此，本申請采用如下技術(shù)方案本申請實(shí)施例提供了一種客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法，包括獲取使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系；根據(jù)所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，以及客戶行為數(shù)據(jù)與所述客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，獲取將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量；
根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為。其中，所述根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立所述映射關(guān)系之前，還包括根據(jù)客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)和使用效果數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)挖掘模型確定影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)；所述根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立所述映射關(guān)系，具體為根據(jù)確定出的影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立映射關(guān)系。其中，所述根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立所述映射關(guān)系，包括根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立線性模型或非線性模型，通過建立的模型確定所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。其中，所述根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為，包括當(dāng)所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)時(shí)，將所述變化量對應(yīng)的客戶操作行為作為需要改進(jìn)的客戶操作行為。其中，所述根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為之后，還包括根據(jù)確定的客戶操作行為查詢指導(dǎo)方案信息庫，獲取與該客戶操作行為匹配的指導(dǎo)方案。其中，所述客戶行為數(shù)據(jù)為大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)的使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)，或者大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)的多個(gè)使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)的平均值。本申請實(shí)施例還提供了一種客戶操作數(shù)據(jù)的分析裝置，包括建立模塊，用于獲取使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系；獲取模塊，用于根據(jù)所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，以及客戶行為數(shù)據(jù)與所述客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，獲取將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量；行為確定模塊，用于根據(jù)所述獲取模塊獲取的使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為。其中，所述的裝置，還包括效果確定模塊，用于根據(jù)客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)和使用效果數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)挖掘模型確定影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)；所述建立模塊，具體用于根據(jù)所述效果確定模塊確定的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。其中，所述建立模塊，具體用于根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立線性模型或非線性模型，通過建立的模型確定所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。其中，所述行為確定模塊，具體用于在所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)時(shí)，將所述變化量對應(yīng)的客戶操作行為作為需要改進(jìn)的客戶操作行為。
其中，所述的裝置，還包括查詢模塊，用于根據(jù)所述行為確定模塊確定的客戶操作行為查詢指導(dǎo)方案信息庫，獲取與該客戶操作行為匹配的指導(dǎo)方案。本申請的實(shí)施例包括以下優(yōu)點(diǎn)，因?yàn)楦鶕?jù)將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后使用效果數(shù)據(jù)的變化量確定需要改進(jìn)的客戶操作行為，可以針對不同客戶的特點(diǎn)分析得到客戶操作行為出現(xiàn)的問題，由于分析過程中使用的數(shù)據(jù)是作為基準(zhǔn)的客戶行為數(shù)據(jù)，而不是所有的客戶操作數(shù)據(jù)，因而減少了分析過程中的數(shù)據(jù)量和運(yùn)算量，節(jié)省了系統(tǒng)資源，縮短了運(yùn)算時(shí)間，提高了分析效率和準(zhǔn)確率。當(dāng)然，實(shí)施本申請的實(shí)施例的任一商品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。


圖1為本申請實(shí)施例中的客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法流程圖；圖2為本申請實(shí)施例中的客戶操作數(shù)據(jù)的分析裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式本申請實(shí)施例提供的技術(shù)方案中，可以根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系；根據(jù)該映射關(guān)系以及客戶行為數(shù)據(jù)與客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，獲取將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后使用效果數(shù)據(jù)的變化量，并根據(jù)該變化量確定需要改進(jìn)的客戶操作行為，自動(dòng)分析出客戶操作中存在的問題，并給出相應(yīng)的改進(jìn)建議。其中，客戶使用互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)發(fā)布信息，客戶發(fā)布信息的互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)即為客戶站點(diǎn)。 客戶操作是指客戶對客戶站點(diǎn)中的信息的處理操作，如發(fā)布、修改和刪除等行為?？蛻粽军c(diǎn)中的信息包括客戶信息和商品信息等，其中，客戶信息包含用于描述客戶的文字信息，如客戶的簡要介紹和聯(lián)系方式等；商品信息包含用于描述商品規(guī)格的文字信息和圖片信息，該文字信息可以包括標(biāo)題部分和正文部分?？蛻舨僮鲾?shù)據(jù)是對客戶操作的量化，包括預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)容戶操作的次數(shù)以及系統(tǒng)對客戶信息和商品信息的評(píng)分，其中，客戶信息和商品信息的評(píng)分分別用于反映客戶信息和商品信息的完善程度。系統(tǒng)可以參照預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)客戶信息和商品信息，分別得到對客戶信息和商品信息的評(píng)分。其中，與客戶信息對應(yīng)的預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)可以包括客戶信息的字?jǐn)?shù)、客戶信息是否包含客戶的聯(lián)系方式等內(nèi)容，客戶信息的字?jǐn)?shù)越多，聯(lián)系方式越完整，系統(tǒng)對客戶信息的評(píng)分越高。與商品信息對應(yīng)的預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)可以包括標(biāo)題的長度、文字信息的字?jǐn)?shù)、圖片的數(shù)量和大小等內(nèi)容，文字信息的字?jǐn)?shù)越多，圖片數(shù)量越多，系統(tǒng)對商品信息的評(píng)分越高。使用效果數(shù)據(jù)是對客戶使用的互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)的使用效果的量化，包括由于客戶在互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)發(fā)布信息而對該互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)產(chǎn)生影響的各項(xiàng)指標(biāo)，可以是對客戶站點(diǎn)的曝光、點(diǎn)擊、反饋和交易等情況產(chǎn)生影響的指標(biāo)，可以包括客戶站點(diǎn)上發(fā)布的商品信息和客戶信息 (包括客戶的聯(lián)系方式等)被查看的次數(shù)、客戶站點(diǎn)的點(diǎn)擊率，客戶站點(diǎn)接收到的反饋信息的次數(shù)，以及在客戶站點(diǎn)上完成的交易次數(shù)等信息?？蛻粜袨閿?shù)據(jù)為用作比較基準(zhǔn)的客戶操作數(shù)據(jù)，可以是滿足預(yù)設(shè)條件的使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)，可以是大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)的使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)，也可以是大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)的多個(gè)使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)的平均值。下面將結(jié)合本申請中的附圖，對本申請中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本申請的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本申請中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本申請保護(hù)的范圍。如圖1所示，為本申請實(shí)施例中的客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法流程圖，包括以下步驟步驟101，根據(jù)客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)和使用效果數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)挖掘模型確定影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)。其中，客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)用于表示客戶是否繼續(xù)使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，S卩，是否繼續(xù)使用互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)發(fā)布信息。由于客戶站點(diǎn)對應(yīng)的使用效果數(shù)據(jù)與客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)存在對應(yīng)關(guān)系，可以根據(jù)該對應(yīng)關(guān)系，使用特征選擇算法確定影響客戶續(xù)簽與否的使用效果數(shù)據(jù)。具體地，在確定影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)的過程中，使用的特征選擇算法可以是logistic逐步回歸算法，該算法中的因變量為客戶是否續(xù)簽，即“是”或“否”，為二分類變量；自變量為使用效果數(shù)據(jù)，可以包括客戶的聯(lián)系方式被查看的次數(shù)、客戶站點(diǎn)的點(diǎn)擊率，客戶站點(diǎn)接收到的反饋信息的次數(shù)，以及在客戶站點(diǎn)上完成的交易次數(shù)等信息。通過 logistic逐步回歸算法，可以確定出一種或多種影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)。針對每一種確定的使用效果數(shù)據(jù)，可以執(zhí)行步驟102至步驟105。步驟102，獲取使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立客戶操作數(shù)據(jù)與使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。具體地，可以根據(jù)客戶以往的客戶操作數(shù)據(jù)與對應(yīng)的使用效果數(shù)據(jù)，確定影響使用效果的客戶操作，以及該客戶操作對使用效果的影響程度。由于影響使用效果的客戶操作行為的類型可以為一種或多種，因此可以針對每種客戶操作，建立使用效果數(shù)據(jù)與客戶操作數(shù)據(jù)的線性模型，根據(jù)線性回歸得到客戶操作對使用效果的影響程度。假設(shè)使用效果數(shù)據(jù)為y，客戶操作數(shù)據(jù)分別為X1, X2……Xn，針對各種類型的客戶操作數(shù)據(jù)建立的線性模型可以為y B1X^b1y a2x2+b2......y ^ anxn+bn.......................[1]在建立線性模型的過程中，可以僅考慮在統(tǒng)計(jì)意義上對應(yīng)％ > 0的客戶操作數(shù)據(jù) Xi,即能夠影響到使用效果數(shù)據(jù)y的行為。上述公式中的線性模型系數(shù)a1;a2……Xn為各項(xiàng)客戶操作行為對使用效果的影響程度。不同的客戶通過各自的客戶站點(diǎn)發(fā)布商品信息，由于商品類型的不同，對應(yīng)的客戶也具有不同的特征。其中，客戶的特征用于表示客戶通過客戶站點(diǎn)發(fā)布商品信息時(shí)的行為屬性，可以包括在客戶站點(diǎn)上發(fā)布的商品的類型，客戶發(fā)布、修改和刪除商品信息的頻率等信息。對于具有不同特征的客戶而言，客戶操作行為對使用效果的影響也是不同的，例如，當(dāng)客戶站點(diǎn)上發(fā)布的商品為高科技產(chǎn)品，且該產(chǎn)品的更新?lián)Q代速度較快時(shí)，客戶發(fā)布商品信息越頻繁，客戶站點(diǎn)的點(diǎn)擊率越高，即，客戶發(fā)布商品信息的頻率是影響使用效果的最
7重要的因素；當(dāng)客戶站點(diǎn)上發(fā)布的商品為制作精密的產(chǎn)品時(shí)，商品信息包含的圖片數(shù)量越多，客戶站點(diǎn)的點(diǎn)擊率越高，即，商品信息中的圖片數(shù)量是影響使用效果的最重要的因素?；谏鲜鲈颍梢酝ㄟ^針對客戶特征的非線性回歸確定客戶操作數(shù)據(jù)與使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，以區(qū)分不同特征的客戶對應(yīng)的客戶操作行為對使用效果的影響， 更精確地把握客戶操作行為中出現(xiàn)的問題。假設(shè)使用效果數(shù)據(jù)為y，客戶操作數(shù)據(jù)分別為 X1, X2......χη，針對各種類型的客戶操作數(shù)據(jù)建立的非線性模型可以為y ^1X12 + ZJ1X1 + C1y κ, α2χ^ + b2x2 + C2......y~anx2n+bnxn+cn........................[2]在建立非線性模型的過程中，可以僅考慮在統(tǒng)計(jì)意義上對應(yīng)ai > 0的客戶操作數(shù)
據(jù)Xi,即能夠影響到使用效果數(shù)據(jù)y的行為。上述公式中的非線性模型系數(shù)ai，a2......an
以及b2……bn為各項(xiàng)客戶操作行為對使用效果的影響程度。步驟103，根據(jù)客戶操作數(shù)據(jù)與使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，以及客戶行為數(shù)據(jù)與客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，獲取將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后使用效果數(shù)據(jù)的
變化量。具體地，可以將所有客戶對應(yīng)的使用效果數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，選擇大于預(yù)設(shè)門限或者滿足預(yù)設(shè)排序條件(例如，在前10%的范圍內(nèi))的使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)作為客戶行為數(shù)據(jù)，或者對滿足上述條件的多個(gè)使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)取平均，將得到的平均值作為客戶行為數(shù)據(jù)。上述客戶行為數(shù)據(jù)可以記為巧……瓦，根據(jù)客戶行為數(shù)據(jù)與指定客戶的客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，可以確定客戶操作對使用效果的影響。例如，某一指定客戶的客戶操作數(shù)據(jù)與客戶行為數(shù)據(jù)之間的差值分別為Ax1 = max(0, χ, - X1)Ax2 = max(0,x2 -x2)......Axn = max(0,xn -xn)........................[3]相應(yīng)地，對于公式[1]所示的線性模型，將上述客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后，使用效果數(shù)據(jù)的變化量分別為Δ Y1 = B1 Δ X1Δ y2 = a2 Δ χ2......Ayn = anAxn........................[4]步驟104，根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為。具體地，可以針對各種客戶操作數(shù)據(jù)，對使用效果數(shù)據(jù)的變化量進(jìn)行排序，選擇大于預(yù)設(shè)門限或者滿足預(yù)設(shè)排序條件(例如，在前10%)的客戶操作數(shù)據(jù)，并將對應(yīng)的客戶操作行為作為需要改進(jìn)的客戶操作行為。步驟105，根據(jù)確定的客戶操作行為查詢指導(dǎo)方案信息庫，獲取與該客戶操作行為匹配的指導(dǎo)方案。
其中，指導(dǎo)方案信息庫包含需要改進(jìn)的客戶操作行為以及對應(yīng)的指導(dǎo)方案，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)得到。在查詢到匹配的指導(dǎo)方案后，可以將該指導(dǎo)方案顯示給客服人員或者直接發(fā)送給客戶，該指導(dǎo)方案可以包括增加發(fā)布客戶信息或商品信息的次數(shù)，在發(fā)布的商品信息中添加對商品規(guī)格的描述或商品圖片，或者修改商品信息中的標(biāo)題名稱等。在將指導(dǎo)方案發(fā)送給客戶時(shí)，還需要根據(jù)與客戶交互的歷史信息確定向客戶發(fā)送指導(dǎo)方案的方式，通過該方式將指導(dǎo)方案發(fā)送給用戶，發(fā)送指導(dǎo)方案的方式可以包括電子郵件、即時(shí)通信等方式。需要說明的是，本申請實(shí)施例中的步驟101可以為優(yōu)選步驟，在本申請的其他實(shí)施方式中，也可以根據(jù)除客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)之外的其他信息確定使用效果數(shù)據(jù)，或者根據(jù)用戶的需求確定使用效果數(shù)據(jù)，同樣可以在一定程度上達(dá)到分析客戶操作數(shù)據(jù)的目的。此外，本申請實(shí)施例中的步驟105也可以為優(yōu)選步驟，在本申請的其他實(shí)施方式中，也可以通過其他方式獲取與需要改進(jìn)的客戶操作行為匹配的指導(dǎo)方案，例如，根據(jù)需要改進(jìn)的客戶操作行為和預(yù)設(shè)的算法，計(jì)算得到相應(yīng)的指導(dǎo)方案，同樣可以在一定程度上達(dá)到分析客戶操作數(shù)據(jù)的目的。本申請的實(shí)施例包括以下優(yōu)點(diǎn)，因?yàn)楦鶕?jù)將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后使用效果數(shù)據(jù)的變化量確定需要改進(jìn)的客戶操作行為，可以針對不同客戶的特點(diǎn)分析得到客戶操作行為出現(xiàn)的問題，由于分析過程中使用的數(shù)據(jù)是作為基準(zhǔn)的客戶行為數(shù)據(jù)，而不是所有的客戶操作數(shù)據(jù)，因而減少了分析過程中的數(shù)據(jù)量和運(yùn)算量，節(jié)省了系統(tǒng)資源，縮短了運(yùn)算時(shí)間，提高了分析效率和準(zhǔn)確率。當(dāng)然，實(shí)施本申請的實(shí)施例的任一產(chǎn)品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)上述實(shí)施方式中提供的客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法，本申請實(shí)施例還提供了應(yīng)用上述客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法的裝置。如圖2所示，為本申請實(shí)施例中的客戶操作數(shù)據(jù)的分析裝置結(jié)構(gòu)示意圖，包括建立模塊210，用于獲取使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立客戶操作數(shù)據(jù)與使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。具體地，上述建立210可以根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立線性模型或非線性模型，通過建立的模型確定所述客戶操作數(shù)據(jù)與使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。獲取模塊220，用于根據(jù)客戶操作數(shù)據(jù)與使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，以及客戶行為數(shù)據(jù)與客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，獲取將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量。行為確定模塊230，用于根據(jù)獲取模塊220獲取的使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為。具體地，上述行為確定模塊230可以在使用效果數(shù)據(jù)的變化量大于預(yù)設(shè)門限和/ 或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)時(shí)，將該變化量對應(yīng)的客戶操作行為作為需要改進(jìn)的客戶操作行為。進(jìn)一步地，上述裝置還包括效果確定模塊240，用于根據(jù)客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)和使用效果數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)挖掘模型確定影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)。相應(yīng)地，上述建立模塊210，具體用于根據(jù)效果確定模塊240確定的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立客戶操作數(shù)據(jù)與使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。查詢模塊250，用于根據(jù)行為確定模塊230確定的客戶操作行為查詢指導(dǎo)方案信息庫，獲取與該客戶操作行為匹配的指導(dǎo)方案。本申請的實(shí)施例包括以下優(yōu)點(diǎn)，因?yàn)楦鶕?jù)將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后使用效果數(shù)據(jù)的變化量確定需要改進(jìn)的客戶操作行為，可以針對不同客戶的特點(diǎn)分析得到客戶操作行為出現(xiàn)的問題，由于分析過程中使用的數(shù)據(jù)是作為基準(zhǔn)的客戶行為數(shù)據(jù)，而不是所有的客戶操作數(shù)據(jù)，因而減少了分析過程中的數(shù)據(jù)量和運(yùn)算量，節(jié)省了系統(tǒng)資源，縮短了運(yùn)算時(shí)間，提高了分析效率和準(zhǔn)確率。當(dāng)然，實(shí)施本申請的實(shí)施例的任一產(chǎn)品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解實(shí)施例中的裝置中的模塊可以按照實(shí)施例描述進(jìn)行分布于實(shí)施例的裝置中，也可以進(jìn)行相應(yīng)變化位于不同于本實(shí)施例的一個(gè)或多個(gè)裝置中。上述實(shí)施例的模塊可以合并為一個(gè)模塊，也可以進(jìn)一步拆分成多個(gè)子模塊。通過以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本申請可借助軟件加必需的通用硬件平臺(tái)的方式來實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過硬件，但很多情況下前者是更佳的實(shí)施方式?；谶@樣的理解，本申請的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)終端設(shè)備(可以是手機(jī)，個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本申請各個(gè)實(shí)施例所述的方法。以上所述僅是本申請的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本申請?jiān)淼那疤嵯?，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視本申請的保護(hù)范圍。
10
權(quán)利要求
1.一種客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法，其特征在于，包括獲取使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)， 建立所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系；根據(jù)所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，以及客戶行為數(shù)據(jù)與所述客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，獲取將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量；根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立所述映射關(guān)系之前，還包括根據(jù)客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)和使用效果數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)挖掘模型確定影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)；所述根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立所述映射關(guān)系，具體為根據(jù)確定出的影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立映射關(guān)系。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立所述映射關(guān)系，包括根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立線性模型或非線性模型，通過建立的模型確定所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為，包括當(dāng)所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)時(shí)，將所述變化量對應(yīng)的客戶操作行為作為需要改進(jìn)的客戶操作行為。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為之后，還包括根據(jù)確定的客戶操作行為查詢指導(dǎo)方案信息庫，獲取與該客戶操作行為匹配的指導(dǎo)方案。
6.如權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述客戶行為數(shù)據(jù)為大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)的使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)，或者大于預(yù)設(shè)門限和 /或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)的多個(gè)使用效果數(shù)據(jù)對應(yīng)的客戶操作數(shù)據(jù)的平均值。
7.一種客戶操作數(shù)據(jù)的分析裝置，其特征在于，包括建立模塊，用于獲取使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系；獲取模塊，用于根據(jù)所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，以及客戶行為數(shù)據(jù)與所述客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，獲取將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量；行為確定模塊，用于根據(jù)所述獲取模塊獲取的使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為。
8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括效果確定模塊，用于根據(jù)客戶續(xù)簽數(shù)據(jù)和使用效果數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)挖掘模型確定影響客戶續(xù)簽的使用效果數(shù)據(jù)；所述建立模塊，具體用于根據(jù)所述效果確定模塊確定的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。
9.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述建立模塊，具體用于根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)建立線性模型或非線性模型，通過建立的模型確定所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。
10.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述行為確定模塊，具體用于在所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量大于預(yù)設(shè)門限和/或在預(yù)設(shè)的排序范圍內(nèi)時(shí)，將所述變化量對應(yīng)的客戶操作行為作為需要改進(jìn)的客戶操作行為。
11.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括查詢模塊，用于根據(jù)所述行為確定模塊確定的客戶操作行為查詢指導(dǎo)方案信息庫，獲取與該客戶操作行為匹配的指導(dǎo)方案。
全文摘要
本申請公開了一種客戶操作數(shù)據(jù)的分析方法和裝置，該方法包括獲取使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的使用效果數(shù)據(jù)和客戶操作數(shù)據(jù)，建立所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系；根據(jù)所述客戶操作數(shù)據(jù)與所述使用效果數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，以及客戶行為數(shù)據(jù)與所述客戶操作數(shù)據(jù)之間的差值，獲取將客戶操作數(shù)據(jù)修改為客戶行為數(shù)據(jù)后所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量；根據(jù)所述使用效果數(shù)據(jù)的變化量，確定需要改進(jìn)的客戶操作行為。通過使用本申請，提高了分析客戶操作數(shù)據(jù)的效率和準(zhǔn)確率。
文檔編號(hào)G06Q30/02GK102456201SQ20101051943
公開日2012年5月16日 申請日期2010年10月26日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月26日
發(fā)明者吳志堅(jiān), 朱成永, 肖銓武, 蘇寧軍 申請人:阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司