[发明专利]购车线索交易转化的预估方法和预估装置

说明书

本发明提供了一种购车线索交易转化的预估方法和预估装置，该预估方法包括：对用户购车线索数据和用户购车行为数据进行预处理，以构造可用数据；根据所述可用数据进行原始特征的提取，并确定每一特征分类下的原始特征数据的特征分类相关度；根据所述特征分类相关度对所述原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据；根据所述训练特征数据构建预估模型；根据所述预估模型对待预估的用户购车线索数据进行交易转化的预估。本发明的技术方案通过预估模型实现对购车线索交易转化的自动化分类；降低对购车线索交易转化分类所花费的人力和时间成本；同时提高购车线索交易转化的效率和准确率。

技术领域

本发明涉及数据挖掘领域，具体而言，本发明涉及一种购车线索交易转化的预估方法和预估装置。

背景技术

近来，我国汽车销量正在缓慢增长，面对我国车市整体增速缓慢的局面，我国的汽车销售行业竞争也愈演愈烈，在如此激烈的市场竞争环境中，如何针对购车线索精确制定营销方案成为关键。

目前，我国汽车行业中的购车线索数量非常庞大，就近年购车线索数量已经突破几千万条；但是，其中大多数购车线索的利用率都很低；为了提高购车线索的利用率，需靠人工跟踪购车线索并确定该购车线索是否实现了交易转化；但对于大量的购车线索数据，人工跟踪购车线索有很大的不确定性，还会耗费大量的人力和时间的成本，且覆盖率不高。

发明内容

为克服上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，特提出以下技术方案：

本发明的实施例提出了一种购车线索交易转化的预估方法，包括：

对用户购车线索数据和用户购车行为数据进行预处理，以构造可用数据；

根据可用数据进行原始特征的提取，并确定每一特征分类下的原始特征数据的特征分类相关度；

根据特征分类相关度对原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据；

根据训练特征数据构建预估模型；

根据预估模型对待预估的用户购车线索数据进行交易转化的预估。

优选地，预估方法还包括：

根据购车交易业务类型，将用户购车线索数据分类为实现交易转化的用户购车线索数据和未实现交易转化的用户购车线索数据；

其中，根据训练特征数据构建预估模型，包括：

基于对用户购车线索数据的转化分类结果，确定获取到的训练特征数据相应的转化类别；

根据训练特征数据，并结合与训练特征数据相应的转化类别，来构建预估模型。

优选地，根据特征分类相关度对原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据，包括：

选取特征分类相关度大于预定的相关度阈值的每一特征分类下的原始特征数据作为训练特征数据。

优选地，预估方法还包括：

对获取到的训练特征数据进行去重以及数据平衡化处理。

本发明的另一实施例提出了一种购车线索交易转化的预估装置，包括：

数据预处理模块，用于对用户购车线索数据和用户购车行为数据进行预处理，以构造可用数据；

提取模块，用于根据可用数据进行原始特征的提取，并确定每一特征分类下的原始特征数据的特征分类相关度；

选择模块，用于根据特征分类相关度对原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据；

构建模块，用于根据训练特征数据构建预估模型；

预估模块，用于根据预估模型对待预估的用户购车线索数据进行交易转化的预估。