汽车服务信息推送方法和装置与流程

本发明涉及互联网技术领域，具体而言，本发明涉及一种汽车服务信息推送方法和装置。

背景技术：

当前数字营销已经成为企业推广品牌、促进销售的主要方式之一。近年来，随着大数据技术和应用的快速发展，数字营销的运作模式，从预算分配到投放调整，再到投放后的效果评估，都发生了深刻的变化。

大数据对数字营销的最重要的影响之一，在于其能够综合多种来源数据，对用户的大数据进行整合分析，通过标签的形式对用户的自然属性、兴趣爱好、购买能力、消费意向进行准确描述，并以此为基础实现用户和市场的精确洞察、实现信息的个性化推送、实现广告的精准投放和程序化购买。

事实上，在汽车数字营销领域中，综合用户的大数据来识别用户处于购车决策过程中的哪个阶段，有利于实现按照用户需求向其推送个性化的服务信息，从而大幅度提升用户体验。

然而，现有尚未有形式化的购车阶段分类体系；而且，针对个体用户所处购车阶段的判定识别，目前一般采取用户调研或人工判断的方法，识别效率低，无法适用于程序化购买以及个性化推荐等应用场景。

因此，有必要提供一种方法，能够自动识别用户所处的购车决策阶段，以实现自动、高效地向用户推送用户所需的汽车服务信息，提升用户体验。

技术实现要素：

针对上述现有技术存在的缺陷，本发明提供了一种汽车服务信息推送方法和装置，能够实现对用户所处的购车决策阶段的自动化识别，且自动、 高效地向用户推送用户所需的汽车服务信息，提升用户体验。

本发明提供了一种汽车服务信息推送方法，包括：

针对访问过汽车相关网站的用户，获取其浏览行为数据和销售线索数据；

基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定所述用户所处的购车决策阶段；

向所述用户推送与其所处的购车决策阶段相应的汽车服务信息。

较佳地，所述基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定所述用户所处的购车决策阶段，包括：

若销售线索数据中存在下单时间超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度，则确定用户处于已购车阶段；

其中，所述平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

较佳地，所述基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定所述用户所处的购车决策阶段，包括：

若从用户的浏览行为数据中统计出的用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数超过设定的浏览次数，则确定用户处于已购车阶段。

较佳地，所述基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定所述用户所处的购车决策阶段，包括：

若销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对其中至少一条销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度，则确定用户处于预购车阶段；

其中，所述平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

较佳地，所述基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定所述用户所处的购车决策阶段，包括：

若销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索， 且用户对该销售线索关联的车型的关注度未超过所述平均关注度，则确定用户处于意向阶段。

较佳地，所述基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定所述用户所处的购车决策阶段，包括：

若从浏览行为数据中统计出用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数超过设定的服务次数，则确定用户处于意向阶段；

其中，所述售前服务包括：线上选车服务、车型比对服务、报价服务。

较佳地，所述基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定所述用户所处的购车决策阶段，还包括：

若从浏览行为数据中统计出用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数超过设定的访问个数，则确定用户处于意向阶段。

较佳地，所述用户对销售线索关联的车型的关注度通过如下方法得到：

针对该销售线索所关联的车型，从浏览行为数据中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的页面浏览量，并作为用户对该车型的关注度。

根据本发明的另一方面，还提供了一种汽车服务信息推送装置，包括：

用户数据获取模块，用于针对访问过汽车相关网站的用户，获取其浏览行为数据和销售线索数据；

购车阶段判定模块，用于基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定所述用户所处的购车决策阶段；

服务信息推送模块，用于向所述用户推送与所述购车阶段判定模块判定的购车决策阶段相应的汽车服务信息。

较佳地，所述购车阶段判定模块具体用于若销售线索数据中存在下单时间超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度，则确定用户处于已购车阶段；

其中，所述平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

较佳地，所述购车阶段判定模块具体用于若从用户的浏览行为数据中 统计出的用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数超过设定的浏览次数，则确定用户处于已购车阶段。

较佳地，所述购车阶段判定模块具体用于若销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对其中至少一条销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度，则确定用户处于预购车阶段；

其中，所述平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

较佳地，所述购车阶段判定模块具体用于若销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度未超过所述平均关注度，则确定用户处于意向阶段。

较佳地，所述购车阶段判定模块具体用于若从浏览行为数据中统计出用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数超过设定的服务次数，则确定用户处于意向阶段；

其中，所述售前服务包括：线上选车服务、车型比对服务、报价服务。

较佳地，所述购车阶段判定模块具体用于若从浏览行为数据中统计出用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数超过设定的访问个数，则确定用户处于意向阶段。

较佳地，所述购车阶段判定模块还用于针对该销售线索所关联的车型，从浏览行为数据中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的页面浏览量，并作为用户对该车型的关注度。

本发明的技术方案中，从拥车状态和购车状态两个维度，建立汽车用户购车阶段分类体系；并针对分类体系中的每个阶段设置有对应的判定规则。这样，基于用户的浏览行为数据和销售线索数据，可以按照预设的判定规则，自动化识别用户所处的购车决策阶段，相比现有用户调查或人为判断的方法，提高了购车阶段的识别效率。

进一步地，本发明的技术方案中，在确定出用户所处的购车决策阶段之后，可以向用户推送与其所处的购车决策阶段相应的汽车服务信息，以此实现自动、高效地向用户推送用户所需的汽车服务信息，提升用户体验。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面 的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例的汽车用户购车阶段分类体系示意图；

图2为本发明实施例的汽车服务信息推送方法的流程示意图；

图3为本发明实施例的汽车服务信息推送装置的内部结构示意图；

图4为本发明实施例的汽车用户所处的购车决策阶段判定方法的流程示意图；

图5为本发明实施例的已购车阶段的判定流程示意图；

图6为本发明实施例的预购车阶段的判定流程示意图；

图7为本发明实施例的意向阶段的判定流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语 (包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，进行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(Personal Communications Service，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(Global Positioning System，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。

本发明的发明人发现，在汽车数字营销过程中，用户在线上的浏览行为数据和其它维度数据(比如，用户针对购车、试驾、汽车活动等提交的订单数据)，能够很好地反映该用户的购车兴趣和购车意向等。

因此，本发明的发明人考虑，可以基于用户的浏览行为数据和销售线索数据，建立汽车用户购车阶段分类体系，针对每个阶段设置对应的判定规则；这样，后续可以通过预设的判定规则，自动化识别用户处于购车决策过程中的哪个阶段，相比现有用户调查或人为判断的方法，提高了购车 阶段的识别效率。而且，后续汽车厂商还可以根据识别出的用户所处的购车阶段进行消费者洞察、营销策略制定、广告精准投放以及营销效果评估等。

进一步地，本发明的发明人考虑，在确定出用户所处的购车决策阶段之后，可以向用户推送与其所处的购车决策阶段相应的汽车服务信息，以此实现自动、高效地向用户推送用户所需的汽车服务信息，提升用户体验。

下面结合附图具体说明本发明实施例的技术方案。

本发明实施例中，在进行汽车服务信息推送之前，可以预先建立汽车用户购车阶段分类体系，确定出汽车用户购车决策过程中包括哪些阶段；之后，针对每个阶段，设置相应的判定规则。

本发明的发明人发现，实际应用中，用于描述消费者行为模式和决策过程的模型目前有AIDMA(Attention-Interest-Desire-Memory-Action，注意-兴趣-欲望-记忆-行动)法则、AISAS(Attention-Interest-Search-Action-Share，注意-兴趣-搜索-行动-分享)法则以及ISMAS(Interest-Search-mouth-Action-Share，兴趣-搜索-口碑-行动-分享)法则等。

其中，AIDMA法则表示消费决策过程包括如下五个阶段：引起注意、产生兴趣、培养欲望、形成记忆、购买行动。AISAS法则表示消费决策过程包括如下五个阶段：引起注意、产生兴趣、进行搜集、购买行动、人人分享。而ISMAS法则表示消费决策过程包括如下五个阶段：产生兴趣、进行搜索、口碑、购买行动、人人分享。

然而，上述AIDMA法则、AISAS法则、ISMAS法则，主要用于指导营销方案和传播策略，难以直接应用于汽车数字营销的实践。

因此，本发明的发明人考虑，可以面向汽车数字营销的实际需求，提出汽车用户购车阶段分类体系，通过用户“拥车状态”、以及“购车状态”两个维度标签对购车决策过程各阶段进行了界定。

具体地，如图1所示，本发明提供的汽车用户购车阶段分类体系中可以在用户的“拥车状态”这一维度上设置：已购车阶段、未购车阶段；进一步地，可以在用户的“购车状态”这一维度上设置：预购车阶段、意向阶段、兴趣阶段。

其中，已购车阶段表示用户当前处于有车状态，而未购车阶段表示用户暂为购车，处于无车状态。预购车阶段表示用户当前处于已作出购车决策，并进入实际的购车操作阶段；意向阶段表示用户已有较为明确的购车意向，处于询价、比较阶段；兴趣阶段表示用户当前处于兴趣浏览阶段。

本发明实施例中，完成汽车用户购车决策过程中的各个阶段的划分设置之后，可以针对每个阶段，设置相应的判定规则。

具体地，可以设置拥车状态判定规则，用于判定用户处于已购车阶段还是未购车阶段。进一步地，还可以设置购车状态判定规则，用于判定用户处于预购车阶段、意向阶段、兴趣阶段中的哪一个阶段。

基于上述设置的判定规则，本发明提供了一种汽车服务信息推送方法，其具体流程如图2所示，可以包括如下步骤：

S201：针对访问过汽车相关网站的用户，获取其浏览行为数据和销售线索数据。

实际应用中，对于访问过汽车相关网站的用户，该用户线上的浏览行为数据往往被记录到相应网站的Web(网页)日志中，而销售线索往往保存在相应的在线事务处理关系数据库中。

其中，浏览行为数据中主要包括：用户ID(Identity，身份标识)，访问网址、关联车型、访问时间等。而销售线索指的是用户针对购车、试驾、汽车相关活动等提交的订单数据，主要包括：用户ID、关联车型、购车地点、下单时间等。

实际应用中，可以通过Flume(水槽)程序获取用户的浏览行为数据，通过Sqoop(获取)程序获取用户的销售线索数据。其中，获取的浏览行为数据是指在当前统计时间之前，在汽车相关网站的Web日志中记录的用户的浏览行为数据；获取的销售线索数据是指在当前统计时间之前，在汽车相关网站的在线事务处理关系数据库中保存的用户的销售线索。

进一步地，为了便于后续对获取的浏览行为数据和销售线索数据的处理，本发明实施例中，可以通过Flume程序和Sqoop程序将各自获取的用户的浏览行为数据和销售线索数据导入大数据平台Hadoop系统的Hive库中，并构建用户行为表和销售线索表。其中，用户行为表可存储用户的 浏览行为数据，而销售线索表可存储用户的销售线索数据。

S202：基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定用户所处的购车决策阶段。

本发明实施例中，在通过步骤S201获取用户的浏览行为数据和销售线索数据之后，可以基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，按照预设的判定规则来确定用户所处的购车决策阶段。

一方面，可以基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，按照预设的拥车状态判定规则，来确定用户的拥车状态。

另一方面，可以基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，按照预设的购车状态判定规则，来确定用户的购车状态。

本发明的方案中，关于拥车状态的识别，可以通过如下方案来进行。

当用户的销售线索数据和浏览行为数据满足如下任一拥车状态判定规则时，可以判定用户处于已购车阶段：

销售线索数据中存在下单时间超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度；

从用户的浏览行为数据中统计出的用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数超过设定的浏览次数。

具体地，可以根据用户的销售线索数据中各销售线索的下单时间，确定出下单时间超过第一设定时间段的销售线索。其中，第一设定时间段由本领域技术人员根据实际经验进行设定，例如，可以设定为3个月。也就是说，可以从销售线索数据中确定出到当前统计时间为止，下单超过3个月的销售线索。

同时，对于销售线索数据中的每条销售线索，可以针对该销售线索所关联的车型，从浏览行为数据中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的pv(page view，页面浏览量)，并作为用户对该车型的关注度。

其中，第二设定时间段由本领域技术人员根据实际经验进行设定，例如，可以设定为3个月。这样，可以将用户在提交销售线索前的3个月内对该销售线索所关联的车型的相关网页的pv，确定为用户对该销售线索 的关注度。

实际应用中，若销售线索数据中存在多个关联同一车型的销售线索，则可以确定出下单时间最早的销售线索；从浏览行为数据中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的pv。

本发明实施例中，若销售线索数据中存在下单时间超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度，则确定用户处于已购车阶段。

其中，平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

进一步地，本发明实施例中，还可以根据用户对于后市场内容的浏览行为来识别用户的拥车状态。具体地，可以从用户的浏览行为数据中统计出的用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数。其中，后市场内容相关网页主要是指汽车养护、汽车改装等相关网页。第三设定时间段由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

这样，可以将用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页次数与设定的浏览次数进行比对。若从用户的浏览行为数据中统计出的用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数超过预先设定的浏览次数n_拥车，则可以确定用户处于已购车阶段。其中，设定的浏览次数n_拥车由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，n_拥车的取值可以设定为100次。实际应用中，n_拥车的取值可以根据实际情况进行调整。

实际应用中，为了提高识别的准确度，还可以针对下单时间超过第一设定时间段的销售线索，若在提交销售线索后的第三设定时间段内用户浏览后市场内容相关网页的次数超过设定的浏览次数，也可以确定用户处于已购车阶段。

实际应用中，在满足如下情况时，可以确定用户处于未购车阶段：

销售线索数据中不存在下单时间超过第一设定时间段的销售线索；

销售线索数据中存在下单时间超过第一设定时间段的销售线索，但用户对该销售线索关联的车型的关注度不高于平均关注度；

从用户的浏览行为数据中统计出的用户在第三设定时间段内浏览后 市场内容相关网页的次数不超过设定的浏览次数；

从用户的浏览行为数据中统计出的用户在提交销售线索后的第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数不超过设定的浏览次数。

本发明的方案中，关于用户在“购车状态”这一维度下的各个阶段的识别将在后续详细介绍。

本发明的方案中，在通过步骤S202确定用户所处的购车决策阶段之后，可以将用户所处的购车决策阶段存储于预先生成的用户购车阶段状态表。这样，后续通过访问该用户购车阶段状态表即可获得用户所处的购车决策阶段。

S203：向用户推送与其所处的购车决策阶段相应的汽车服务信息。

本发明的发明人考虑到，对于处于不同的购车决策阶段的用户，其所需的汽车服务信息往往是不同的。例如，对于已购车的用户，其所需的汽车服务信息往往是汽车养护、汽车改装等服务信息；而对于未购车的用户，其所需的汽车服务信息往往是汽车性能、车型、价格比对等服务信息。因此，本发明实施例中，在识别出用户所处的购车决策阶段之后，可以查找出与该购车决策阶段相应的汽车服务信息，并向用户推送，以此实现自动、高效地向用户推送用户所需的汽车服务信息，提升用户体验。

关于上述提及的用户在“购车状态”这一维度下的各个阶段的识别，可以通过如下方案来进行。

当用户的销售线索数据和浏览行为数据满足如下购车状态判定规则时，可以判定用户处于预购车阶段：

销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对其中至少一条销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度。

进一步地，当用户的销售线索数据和浏览行为数据满足如下任一购车状态判定规则时，可以判定用户处于意向阶段：

销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度未超过平均关注度；

从浏览行为数据中统计出用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数超过设定的服务次数；

从浏览行为数据中统计出用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数超过设定的访问个数。

进一步地，根据用户的销售线索数据和浏览行为数据，按照预设的购车状态判定规则，确定用户不处于预购车阶段和意向阶段中任一阶段时，可以确定用户处于“购车状态”这一维度下的兴趣阶段。

具体地，本发明实施例中，可以根据用户的销售线索数据中各销售线索的下单时间，确定出下单时间未超过第一设定时间段的销售线索。其中，第一设定时间段由本领域技术人员根据实际经验进行设定，例如，可以设定为3个月。也就是说，可以从销售线索数据中确定出到当前统计时间为止，下单未超过3个月的销售线索。

同时，对于销售线索数据中的每条销售线索，可以针对该销售线索所关联的车型，从浏览行为数据中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的pv，并作为用户对该车型的关注度。

其中，第二设定时间段由本领域技术人员根据实际经验进行设定，例如，可以设定为3个月。这样，可以将用户在提交销售线索前的3个月内对该销售线索所关联的车型的相关网页的pv，确定为用户对该销售线索的关注度。

本发明实施例中，若销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对其中至少一条销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度，则确定用户处于预购车阶段。其中，平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

进一步地，若销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度未超过平均关注度，则判定用户处于意向阶段。

更优地，本发明实施例中，还可以根据用户对售前服务的使用情况来识别用户的购车状态。具体地，可以从浏览行为数据中统计出用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数。其中，售前服务包括：线上选车服务、车型比对服务、报价服务等。第四设定时间段由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

本发明的方案中，用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数，可以通过用户在第四设定时间段内浏览汽车相关网站的相关频道的访问次数或pv来计算。例如，可以直接将用户在第四设定时间段内浏览汽车相关网站的相关频道的访问次数作为用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数。

这样，后续可以将用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数与设定的服务次数进行比对。若从浏览行为数据中统计出用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数超过设定的服务次数n_意向，则确定用户处于意向阶段。

或者，针对下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，若在提交销售线索后的第四设定时间段内使用售前服务的次数超过设定的服务次数n_意向，也可以确定用户处于意向阶段。

其中，设定的服务次数n_意向由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，n_意向的取值可以设定为100次。实际应用中，n_意向的取值可以根据实际情况进行调整。

进一步地，本发明实施例中，还可以根据用户对汽车经销商的访问情况来识别用户的购车状态。具体地，可以从浏览行为数据中统计出用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数。其中，第五设定时间段由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

本发明实施例中，若从浏览行为数据中统计出用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数超过设定的访问个数，则确定用户处于意向阶段。

或者，针对下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，若在提交销售线索后的第五设定时间段内用户访问的汽车经销商的个数超过设定的访问个数，也可以确定用户处于意向阶段。

其中，设定的访问个数由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，访问个数可以设定为2个。实际应用中，访问个数可以根据实际情况进行调整。

基于上述汽车服务信息推送方法，本发明还提供了一种汽车服务信息 推送装置，如图3所示，包括：用户数据获取模块301、购车阶段判定模块302、服务信息推送模块303。

其中，用户数据获取模块301用于针对访问过汽车相关网站的用户，获取其浏览行为数据和销售线索数据。

购车阶段判定模块302用于基于获取的浏览行为数据和销售线索数据，确定用户所处的购车决策阶段。

具体地，若销售线索数据中存在下单时间超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度，则购车阶段判定模块302确定用户处于已购车阶段。

其中，平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

实际应用中，购车阶段判定模块302可以针对该销售线索所关联的车型，从浏览行为数据中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的页面浏览量，并作为用户对该车型的关注度。

进一步地，若从用户的浏览行为数据中统计出的用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数超过设定的浏览次数，则购车阶段判定模块302确定用户处于已购车阶段。

进一步地，若销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对其中至少一条销售线索关联的车型的关注度高于平均关注度，则购车阶段判定模块302确定用户处于预购车阶段。

进一步地，若销售线索数据中存在下单时间未超过第一设定时间段的销售线索，且用户对该销售线索关联的车型的关注度未超过平均关注度，则购车阶段判定模块302确定用户处于意向阶段。

进一步地，若从浏览行为数据中统计出用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数超过设定的服务次数，则购车阶段判定模块302确定用户处于意向阶段。

其中，售前服务包括：线上选车服务、车型比对服务、报价服务。

进一步地，若从浏览行为数据中统计出用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数超过设定的访问个数，则购车阶段判定模块302确定用 户处于意向阶段。

服务信息推送模块303用于向用户推送与购车阶段判定模块判定的购车决策阶段相应的汽车服务信息。

本发明的技术方案中，汽车服务信息推送装置中的各模块的功能实现可以参考汽车服务信息推送方法中的各个步骤的具体实现，在此不再详述。

基于上述汽车服务信息推送方法和装置，本发明还提供了一种汽车用户所处的购车决策阶段判定方法，其具体流程如图4所示，包括如下步骤：

S401：针对访问过汽车相关网站的用户，获取其浏览行为数据和销售线索数据。

S402：基于获取的浏览行为数据和销售线索数据生成相应的用户行为表、销售线索表。

具体地，可以基于获取的浏览行为数据构建用户行为表；同时，基于获取的销售线索数据，构建销售线索表。其中，用户行为表中可以存储浏览行为数据中的用户ID、访问网址、关联车型、访问时间等；销售线索表中可以存储销售线索数据中的用户ID、关联车型、购车地点、下单时间等。

S403：创建用户购车阶段状态表。

S404：根据用户行为表、销售线索表、以及预设的判定规则，为用户标记所处的购车决策阶段。

具体地，可以根据用户行为表、销售线索表、以及预设的拥车状态判定规则，判断用户是否处于已购车阶段。也可以根据用户行为表、销售线索表、以及购车状态判定规则，判定用户处于预购车阶段、意向阶段、兴趣阶段中的哪一个阶段。关于如何具体判定将在后续详细说明。

S405：将用户所处的购车决策阶段插入到用户购车阶段状态表中。

这样，后续通过访问该用户购车阶段状态表即可获得用户所处的购车决策阶段。

关于步骤S404中已购车阶段的判定，如图5所示，可以通过如下步骤来实现：

而平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

S501：选出下单时间超过第一设定时间段、且用户对关联车型的关注度高于平均关注度的销售线索，由选出的销售线索中的用户ID构成第一用户ID集合。

具体地，可以从销售线索表中选出下单时间超过第一设定时间段的销售线索。其中，第一设定时间段由本领域技术人员根据实际经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

同时，对于销售线索数据中的每条销售线索，可以针对该销售线索所关联的车型，从存储有浏览行为数据的用户行为表中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的pv，并作为用户对该车型的关注度。将用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值作为平均关注度。

继而，选出下单时间超过第一设定时间段、且用户对关联车型的关注度高于平均关注度的销售线索。由选出的销售线索对应的用户ID构成第一用户ID集合。

S502：从用户行为表中选出在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数超过预先设定的浏览次数的用户ID，由选出的用户ID构成第二用户ID集合。

具体地，可以针对用户行为表中的每一个用户ID，从该用户ID对应的浏览行为数据中统计出的用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数。其中，后市场内容相关网页主要是指汽车养护、汽车改装等相关网页。第三设定时间段由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

针对用户行为表中的每一个用户ID，将用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页次数与设定的浏览次数n_拥车进行比对。其中，设定的浏览次数n_拥车由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，n_拥车的取值可以设定为100次。实际应用中，n_拥车的取值可以根据实际情况进行调整。

若用户在第三设定时间段内浏览后市场内容相关网页的次数超过预 先设定的浏览次数n_拥车，则将该用户ID加入到第二用户ID集合中。

S503：对第一用户ID集合和第二用户ID集合进行合并操作，为合并得到的用户ID集合的每个用户ID，标记已购车阶段。

关于步骤S404中预购车阶段的判定，如图6所示，可以通过如下步骤来实现：

S601：从销售线索表中选出下单时间未超过第一设定时间段的销售线索。

其中，第一设定时间段由本领域技术人员根据实际经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

S602：从存储有浏览行为数据的用户行为表中统计出用户对销售线索表中存储的每条销售线索所关联的车型的关注度和平均关注度。

具体地，对于销售线索数据中的每条销售线索，可以针对该销售线索所关联的车型，从存储有浏览行为数据的用户行为表中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的pv，并作为用户对该车型的关注度。

其中，平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

S603：选出下单时间未超过第一设定时间段、且用户对关联车型的关注度高于平均关注度的销售线索，为选出的销售线索中的用户ID，标记预购车阶段。

关于步骤S404中意向阶段的判定，如图7所示，可以通过如下步骤来实现：

S701：选出下单时间未超过第一设定时间段、且用户对关联车型的关注度未超过平均关注度的销售线索，由选出的销售线索中的用户ID构成第三用户ID集合。

具体地，从存储有销售线索数据的销售线索表中选出下单时间未超过第一设定时间段的销售线索。其中，第一设定时间段由本领域技术人员根据实际经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

同时，可以从存储有浏览行为数据的用户行为表中统计出用户对销售 线索表中存储的每条销售线索所关联的车型的关注度和平均关注度。

具体地，对于销售线索数据中的每条销售线索，可以针对该销售线索所关联的车型，从存储有浏览行为数据的用户行为表中统计出用户在该销售线索提交前的第二设定时间段内对该车型相关网页的pv，并作为用户对该车型的关注度。

其中，平均关注度是指用户对销售线索数据中包含的各销售线索所关联的车型的关注度的平均值。

继而，选出下单时间未超过第一设定时间段、且用户对关联车型的关注度未超过平均关注度的销售线索，由选出的销售线索中的用户ID构成第三用户ID集合

S702：从存储有浏览行为数据的用户行为表中选出在第四设定时间段内使用售前服务的次数超过设定的服务次数的用户ID，由选出的用户ID构成第四用户ID集合。

具体地，可以针对用户行为表中的每一个用户ID，从该用户ID对应的浏览行为数据中统计出的用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数。其中，售前服务包括：线上选车服务、车型比对服务、报价服务。第四设定时间段由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

针对用户行为表中的每一个用户ID，将用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数与设定的服务次数n_意向进行比对。其中，设定的服务次数n_意向由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，n_意向的取值可以设定为100次。实际应用中，n_意向的取值可以根据实际情况进行调整。

若用户在第四设定时间段内使用售前服务的次数超过设定的服务次数，则将该用户ID加入到第四用户ID集合中。

S703：从存储有浏览行为数据的用户行为表中选出用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数超过设定的访问个数的用户ID，由选出的用户ID构成第五用户ID集合。

具体地，可以针对用户行为表中的每一个用户ID，从该用户ID对应的浏览行为数据中统计出的用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的 个数。其中，第五设定时间段由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，可以设定为3个月。

继而，针对用户行为表中的每一个用户ID，将用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数与设定的访问个数进行比对。其中，设定的访问个数由本领域技术人员根据经验进行设定，例如，访问个数可以设定为2个。实际应用中，访问个数可以根据实际情况进行调整。

若用户在第五设定时间段内访问汽车经销商的个数超过设定的访问个数，则将该用户ID加入到第五用户ID集合中。

S704：对第三用户ID集合、第四用户ID集合和第五用户ID集合进行合并操作，为合并得到的用户ID集合的每个用户ID，标记意向阶段。

关于步骤S404中用户处于兴趣阶段的判定，可以通过如下方法来实现：

获取用户行为表中所有用户的用户ID，从所有用的用户ID中除去标记为预购车阶段的用户ID，以及标记为意向阶段的用户ID，为余下的用户ID，标记兴趣阶段。

本发明的技术方案中，从拥车状态和购车状态两个维度，建立汽车用户购车阶段分类体系；并针对分类体系中的每个阶段设置有对应的判定规则。这样，后续可以通过预设的判定规则，自动化识别用户处于购车决策过程中的哪个阶段，相比现有用户调查或人为判断的方法，提高了购车阶段的识别效率。

进一步地，本发明的技术方案中，在确定出用户所处的购车决策阶段之后，可以向用户推送与其所处的购车决策阶段相应的汽车服务信息，以此实现自动、高效地向用户推送用户所需的汽车服务信息，提升用户体验。

本技术领域技术人员可以理解，本发明包括涉及用于执行本申请中所述操作中的一项或多项的设备。这些设备可以为所需的目的而专门设计和制造，或者也可以包括通用计算机中的已知设备。这些设备具有存储在其内的计算机程序，这些计算机程序选择性地激活或重构。这样的计算机程序可以被存储在设备(例如，计算机)可读介质中或者存储在适于存储电子指令并分别耦联到总线的任何类型的介质中，所述计算机可读介质包括 但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随即存储器)、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，可读介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。

本技术领域技术人员可以理解，可以用计算机程序指令来实现这些结构图和/或框图和/或流图中的每个框以及这些结构图和/或框图和/或流图中的框的组合。本技术领域技术人员可以理解，可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专业计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来实现，从而通过计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来执行本发明公开的结构图和/或框图和/或流图的框或多个框中指定的方案。

本技术领域技术人员可以理解，本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本发明中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。