一种对行业客户进行评价的方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种对行业客户进行评价的方法及系统，该方法包括：定期获取具有特定行业数据的客户信息，所述客户信息包括客户的多维特征数据；比较不同时期的所述客户信息的数量，若比较结果超出阈值，则提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果进行评价；若比较结果未超出阈值，则继续获取所述客户信息，并比较不同时期的所述客户信息的数量。与传统的采用人工系统确定商品供应商及采购商品相比，本发明更加及时、准确，并且依据客观的网络数据进行分析，分析方法和系统更加科学、合理。
【专利说明】一种对行业客户进行评价的方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及电子商务领域，特别是涉及一种对行业客户进行评价的方法及系统。【背景技术】
[0002]由于近年来，电子商务逐渐成为互联网经济发展的主要潮流，依托于互联网等信息技术的电子商务应用，目前在全世界范围内以惊人的速度普及与发展。事实上，电子商务正逐渐成为整个社会经济活动中的一个越来越重要的组成部分。随着电子商务的普及与发展，人们对传统的商业行为是否能够在网络上重现越来越关注。
[0003]作为电子商务中介的网络交易平台需要将商品供应商(包括商品制造商、销售商等)的商品展示给用户。交易平台的经营模式主要有两种:一种是交易平台仅作为中介，将商品供应商的商品展示到交易平台上，由用户与商品供应商直接进行交易，例如淘宝、阿里巴巴等；另一种是交易平台从商品供应商处采购商品，商品销售的风险转嫁到交易平台，由交易平台与用户进行交易，例如京东商城等。
[0004]在后一种模式下，由于交易平台需要承担商品采购过量、商品囤积销售不出去、商品销售量猛增但供货量不足等风险，因此，交易平台在采购商品的时候需要充分了解行业的动向和各种可能遇到经营风险，才能维持交易平台的运营。特别是随着电子商务的不断发展，网购平台上的大金额商品也越来越多，比如用于工厂的暖通设备、机电设备等，交易平台面临的风险就更大。因此，有必要对行业数据充分掌握和分析，以利于控制经营风险。
[0005]目前，交易平台确定商品供应商以及采购商品均是通过人工系统，费时、费力，并且主观因素影响较大。
【发明内容】
[0006]鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种对行业客户进行评价的方法及系统，用于解决现有技术中对网络交易中的行业数据进行分析的问题。
[0007]为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种对行业客户进行评价的方法，该方法包括以下步骤:
[0008]定期获取具有特定行业数据的客户信息，所述客户信息包括客户的多维特征数据；
[0009]比较不同时期的所述客户信息的数量，若比较结果超出阈值，则提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果进行评价；若比较结果未超出阈值，则继续获取所述客户信息，并比较不同时期的所述客户信息的数量。
[0010]相应地，本发明还提供了一种对行业客户进行评价的系统，包括:
[0011 ] 信息获取模块，用于定期获取具有特定行业数据的客户信息，所述客户信息包括客户的多维特征数据；
[0012]比较模块，用于比较不同时期的所述客户信息的数量；[0013]判断模块，用于若比较结果超出阈值，则提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果进行评价；若比较结果未超出阈值，则继续获取所述客户信息，并比较不同时期的所述客户信息的数量。
[0014]优选地，所述比较模块进一步包括:ID比较单元，用于比较不同时期的客户ID的数量。
[0015]优选地，所述客户的多维特征数据包括客户的受资助数据、盈利数据和生产成本变化数据。
[0016]如上所述，本发明的对行业客户进行评价的方法及系统，具有以下有益效果:
[0017]本发明通过定期获取某个行业的客户信息，先比较客户ID的数量，若客户ID数量超过阈值，则针对该行业进一步分析，具体做法是:提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果评价所述行业客户ID数量的增长或减少的原因，从而为交易平台在确定商品供应商以及采购商品的过程中提供有力的数据支持。
[0018]与传统的采用人工系统确定商品供应商及采购商品相比，本发明更加及时、准确，并且依据客观的网络数据进行分析，分析方法和系统更加科学、合理。
【专利附图】
【附图说明】
[0019]图1显示为本发明的对行业客户进行评价的方法示意图。
[0020]图2显示为本发明的对行业客户进行评价的系统示意图。
【具体实施方式】
[0021]以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的【具体实施方式】加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
[0022]本发明可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
[0023]本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。也可以在分布式计算环境中实践本发明。在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
[0024]请参阅图1，示出了本发明的一种对行业客户进行评价的方法的流程示意图，所述方法可以包括以下步骤:
[0025]步骤S1:定期获取具有特定行业数据的客户信息，所述客户信息包括客户的多维特征数据。
[0026]需要说明的是，所述客户的多维特征数据包括客户的受资助数据、盈利数据和生产成本变化数据。通过分析所述客户的多维特征数据可以获知某个行业客户量变化的内因。所述受资助数据包括客户受政府资助或支持的情况或受其他组织或个人资助或支持的情况，其中，具体受资助的金额即为特征数据。所述盈利数据是指客户所经营的业务的盈利情况，其中，盈利金额即为特征数据。所述生产成本变化数据包括客户生产成本提高或降低的数据，其中，生产成本升高或降低的百分比即为特征数据。上述数据可以通过企业年报、财务报表等资料获取。
[0027]需要说明的是，定期获取具有特定行业数据的客户信息进一步包括:定期通过服务器日志分析系统、通过客户活动日志系统或通过第三方数据接口，或通过以上任意组合的方式获取具有特定行业数据的客户信息。
[0028]服务器日志是服务器上运行的基本服务软件，用于记录软件运行的日志。通过服务器日志分析系统可以获取客户的访问记录。
[0029]客户活动日志是指网站为客户提供服务的应用程序所记录的、客户使用这些服务的日志记录。例如，客户可能会通过网站提供的程序，把其登录IP、登录时间、注册信息、发帖内容、发帖标题等信息记录到日志中。
[0030]第三方数据接口是指除了本地服务器的其他服务器通过接口将其他服务器中的数据发送到本地系统中。
[0031]在实际中，可通过调用接口建立与在线应用程序的连接，由在线应用程序基于接口调用的方式，将相应物品提供方的网络行为数据和属性数据推送至所述调用接口。这里，定期可以理解为每隔一定的时间进行获取，例如，每隔I小时，或I天，或2天等。本领域技术人员可以根据实际需要，灵活运用定期的含义，获取某个行业的客户信息。
[0032]在实际中，也可以通过线下的方式获取某个行业的客户信息。
[0033]优选地，还包括:定期获取所有行业的客户信息；根据预定的行业类目对所述客户信息进行分类，其中，同一类目下的客户信息具有相同或相似的特定行业数据。预定的行业类目包括医药、化学、机械、电子、通信等行业，也可以是这些行业的子领域，如机械行业又分为暖通行业、重工行业等。同一类目下的客户信息具有相同或相似的特定行业数据，例如，暖通行业类目下所有的客户均经营暖通业务，或与暖通相近似的业务。
[0034]步骤S2:比较不同时期的所述客户信息的数量；
[0035]步骤S3:若比较结果超出阈值，则提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果进行评价；若比较结果未超出阈值，则继续获取所述客户信息，并比较不同时期的所述客户信息的数量。
[0036]需要说明的是，比较不同时期的所述客户信息的数量进一步包括:比较不同时期的客户ID的数量。所述的ID可以是客户注册时所使用的ID，也可以是在获取客户信息时对每一个客户赋予一个ID。所述阈值可以由交易平台或其他媒介确定,也可由相关专家确定。比较不同时期的客户ID数量的方法可以为:当前ID数量/前期ID数量，当该比例超过一定量(即超过阈值，包括高于阈值和低于阈值两种情况)时，说明当前该行业涌入的客户数量明显增多或退出的客户数量明显减少。
[0037]在这种情况下，需要对该行业客户涌入或退出数量的变化进行分析。具体地，提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，例如，提取客户的受资助的金额、盈利金额和生产成本升高或降低的百分比。
[0038]若当前ID数量/前期ID数量未超出阈值，则说明该行业中客户的数量变化不大，因此，继续定期获取该行业的客户信息，并将当前的客户信息与前期的客户信息进行比较。
[0039]还需要说明的是，对所述多维特征数据进行聚类分析进一步包括:对所述多维特征数据按照已配置的类目进行聚类，具体地，将具有相同或相近似特征数据的用户聚为一类。聚类是指将具有相似特征的客户聚合在一起形成一个集合，将整体的特征作为集合内元素的特征。例如，如果在特征数据中发现客户A和客户B都具有相同的盈利金额，或者具有相同的受资助的金额，或者生产成本升高或降低的百分比相同，则将A和B聚合成一个集合。将聚类结果以数据表的形式保存在数据库中。进行聚类分析的时候将具有相同或相近似特征数据的用户进行聚类后，形成很多大簇，在本发明实施例中，将距离大簇较近的小簇与大簇合并到一起。
[0040]聚类分析结束后，可以看出哪些类目的客户较多，例如受资助金额较多的客户数量较多，则说明该行业受到政府大力支持，因此，大量的客户涌入，由此可以确定采购措施，例如继续购进商品供应商的商品。若盈利金额较多的客户数量较多，则说明该行业的利润相当可观，因此吸引大量客户涌入，由此可以确定采购措施。也可以综合考虑多个类目的聚类结果，例如，若某一行业虽然受资助金额较多，但盈利金额较低，则需要调整采购措施，例如减少商品的采购量。
[0041]请参阅图2，示出了本发明的一种对行业客户进行评价的系统示意图，该系统A200包括:
[0042]信息获取模块A201，用于定期获取具有特定行业数据的客户信息，所述客户信息包括客户的多维特征数据；
[0043]比较模块A202，用于比较不同时期的所述客户信息的数量；
[0044]判断模块A206，用于若比较结果超出阈值，则提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果进行评价；若比较结果未超出阈值，则继续获取所述客户信息，并比较不同时期的所述客户信息的数量。
[0045]优选地，所述比较模块A202进一步包括:ID比较单元A2021，用于比较不同时期的客户ID的数量。
[0046]优选地，所述客户的多维特征数据包括客户的受资助数据、盈利数据和生产成本变化数据。
[0047]优选地，所述判断模块A205还包括:聚类分析单元A2051，用于对所述多维特征数据按照已配置的类目进行聚类。
[0048]优选地，还包括:
[0049]定期获取模块A203，用于定期获取所有行业的客户信息；
[0050]分类模块A204，用于根据预定的行业类目对所述客户信息进行分类，其中，同一类目下的客户信息具有相同或相似的特定行业数据。
[0051]需要说明的是，系统实施例请参考方法实施例的说明，在此不再赘述。
[0052]综上所述，本发明的对行业客户进行评价的方法及系统，具有以下有益效果:
[0053]本发明通过定期获取某个行业的客户信息，先比较客户ID的数量，若客户ID数量超过阈值，则针对该行业进一步分析，具体做法是:提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果评价所述行业客户ID数量的增长或减少的原因，从而为交易平台在确定商品供应商以及采购商品的过程中提供有力的数据支持。
[0054]与传统的采用人工系统确定商品供应商及采购商品相比,本发明更加及时、准确，并且依据客观的网络数据进行分析，分析方法和系统更加科学、合理。
[0055]所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
[0056]上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属【技术领域】中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
【权利要求】
1.一种对行业客户进行评价的方法，其特征在于，所述方法至少包括: 定期获取具有特定行业数据的客户信息，所述客户信息包括客户的多维特征数据； 比较不同时期的所述客户信息的数量； 若比较结果超出阈值，则提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果进行评价；若比较结果未超出阈值，则继续获取所述客户信息，并比较不同时期的所述客户信息的数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，比较不同时期的所述客户信息的数量进一步包括:比较不同时期的客户ID的数量。
3.根据权利要求1所述的，其特征在于:所述客户的多维特征数据包括客户的受资助数据、盈利数据和生产成本变化数据。
4.根据权利要求1所述的，其特征在于，定期获取具有特定行业数据的客户信息进一步包括:定期通过服务器日志分析系统、通过客户活动日志系统或通过第三方数据接口，或通过以上任意组合的方式获取具有特定行业数据的客户信息。
5.根据权利要求1所述的，其特征在于，对所述多维特征数据进行聚类分析进一步包括:对所述多维特征数据按照已配置的类目进行聚类。
6.根据权利要求5所述的，其特征在于，对所述多维特征数据按照已配置的类目进行聚类进一步包括:将具有相同或相近似特征数据的用户聚为一类。
7.根据权利要求1所述的，其特征在于，还包括: 定期获取所有行业的客户信息； 根据预定的行业类目对所述客户信息进行分类，其中，同一类目下的客户信息具有相同或相似的特定行业数据。
8.一种对行业客户进行评价的系统，其特征在于，包括: 信息获取模块，用于定期获取具有特定行业数据的客户信息，所述客户信息包括客户的多维特征数据； 比较模块，用于比较不同时期的所述客户信息的数量； 判断模块，用于若比较结果超出阈值，则提取所述客户信息的多维特征数据，并对所述多维特征数据进行聚类分析，根据所述聚类分析结果进行评价；若比较结果未超出阈值，则继续获取所述客户信息，并比较不同时期的所述客户信息的数量。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述比较模块进一步包括:ID比较单元，用于比较不同时期的客户ID的数量。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于:所述客户的多维特征数据包括客户的受资助数据、盈利数据和生产成本变化数据。
【文档编号】G06F17/30GK103886488SQ201410143368
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年4月10日 优先权日:2013年9月30日
【发明者】张小力 申请人:上海本家空调系统有限公司