一种基于物联网大数据的车险精准推送方法与流程

本发明涉及大数据广告应用技术领域，尤其涉及一种基于物联网大数据的车险精准推送方法。

背景技术：

物联网就是物物相连的互联网，物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网最显著的效益，就是它能极大地扩展我们监控并测量真实世界中发生的事情和能力。大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。物联网在物物相连的过程中，会产生海量的数据，总结物联网中的各类数据及特性或者抽象其通用性的目的是为了更好的选择不同的物联网技术进行快速、有效的实施。基于以上技术，现在市场上出现了一种大数据精准营销的推销方式，其核心思想即是分析物联网多产生的数据，并根据分析结果，找出最适宜的推销对象，从而实现精准营销。

现有技术中的车险推销方式，一般有以下几种：

1）线下推广，采用发传单、贴广告的方式，在线下直接寻找潜在客户。这种推销方式需要消耗大量的人力、物力，而成效却很小。

2）与4s店或修车厂合作，直接对应车主。这种推销方式需要让利给4s店或修车厂，因此利润被摊薄。

3）与大集团进行合作，让利于客户，从而获得大量的客户源。同样的，由于让利给客户，所以利润被稀释。

基于上述推销方式所存在的缺点，现在需要一种可以在线上精准推销的方式来降低推销成本，同时提高推销的成功率。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有技术中车险推销的方式存在诸多缺点，需要一种线上推销的问题，而提出的一种基于物联网大数据的车险精准推送方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于物联网大数据的车险精准推送方法，该方法包括，

s1：基础数据采集，通过信息采集模块从物联网中获取用户基础数据和车险基础数据；

s2：用户数据分析，通过信息分析模块对s1中获得的用户基础数据进行分析，取得用户基础信息，并对用户的属性添加用户标签，所述用户基础信息至少包括用户位置信息；

s3：数据挖掘，从s2的用户基础信息中提取用户位置信息，并对用户位置周边的他人出险信息进行数据挖掘，同时对用户位置周边的环境信息进行挖掘，并对用户的属性添加他人出险标签和环境标签；

s4：车险数据分析，通过信息分析模块对s1中获得的车险数据进行分析，取得车险基础信息，并对车险的属性添加车险标签；

s5：将s2和s3中的用户标签、他人出险标签和环境标签与s4中的车险标签进行比对，确定用户标签、他人出险标签和环境标签与车险标签之间的关联度；

s6：确定s5中关联度超过设定值的车险标签，并通过车险推送模块将对应的车险信息推送给用户。

优选的，所述用户基础信息还包括用户消费信息、用户出行信息、用户车辆信息和用户车险信息；所述用户位置信息包括家庭住址、公司地址以及家庭住址和公司地址附近的商圈，用于分析用户的地理位置；所述用户消费信息，包括线上消费信息和线下消费信息，用于分析用户的消费行为和消费习惯；所述用户出行信息，用于分析用户的出行路线；所述用户车险信息，用于分析用户车险的投保状况以及出险信息。

优选的，所述用户出行信息包括驾驶路径和驾驶时长。

优选的，所述用户车辆信息包括与用户车险信息相匹配的车辆年检信息，车辆保养信息，车辆维修信息，用于分析用户的车辆状况，判定车辆容易出现的故障。

优选的，所述环境标签至少包括与用户位置相匹配的环境天气信息、环境路况信息和环境地势信息，用于分析用户周边车辆容易受到的环境影响。

优选的，所述他人出险标签至少包括与用户位置相匹配的其他车辆的出险信息，用于分析用户周边其他车辆出险频次较高的险种。

优选的，所述用户标签至少包括用户消费标签、用户出行标签、用户车险标签、用户位置标签和用户车辆标签。

优选的，所述车险标签至少包括价格、保护范围、保险公司和车险保额。

与现有技术相比，本发明提供了一种基于物联网大数据的车险精准推送方法，具备以下有益效果：

1、该基于物联网大数据的车险精准推送方法，通过对用户基础信息的收集，可以得到用户位置信息、用户消费信息、用户出行信息、用户车辆信息和用户车险信息，用于分析用户的地理位置，用户的消费行为和消费习惯，用户的出行路线，用户车险的投保状况以及出险信息，以及与用户车险信息相匹配的车辆年检信息、车辆保养信息和车辆维修信息，用于分析用户的车辆状况，判定其容易出现的故障，以及与用户位置相匹配的环境天气信息、环境路况信息、环境地势信息，用于分析用户周边车辆容易受到的环境影响，以及与用户位置相匹配的周边他人出险信息，用于分析用户周边他人车辆出险频次较高的险种，通过对以上信息进行分析，可以对用户进行画像，并对用户进行添加标签，包括用户消费标签、用户出行标签、用户车险标签、用户位置标签和用户车辆标签，以及他人出险标签和环境标签，然后与车险标签，即车险的价格、保护范围、保险公司和车险保额进行对比分析，确定用户标签、他人出险标签和环境标签与车险标签之间的关联度，确定其中关联度超过设定值的车险标签，并通过车险推送模块将对应的车险信息推送给用户并推送给用户，从而达到车险精准推送的技术效果，以上推送方法，全程都在线上操作，减轻了保险公司的运营成本，提高了车险推送的成功率，进而提高了利润。

该装置中未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现，本发明实现了车险的线上推送，降低了运营成本，提高了车险的推送成功率和利润率。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于物联网大数据的车险精准推送方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

参照图1，一种基于物联网大数据的车险精准推送方法，该方法包括，

s1：基础数据采集，通过信息采集模块从物联网中获取用户基础数据和车险基础数据；

s2：用户数据分析，通过信息分析模块对s1中获得的用户基础数据进行分析，取得用户基础信息，并对用户的属性添加用户标签，所述用户基础信息至少包括用户位置信息；

s3：数据挖掘，从s2的用户基础信息中提取用户位置信息，并对用户位置周边的他人出险信息进行数据挖掘，同时对用户位置周边的环境信息进行挖掘，并对用户的属性添加他人出险标签和环境标签；

s4：车险数据分析，通过信息分析模块对s1中获得的车险数据进行分析，取得车险基础信息，并对车险的属性添加车险标签；

s5：将s2和s3中的用户标签、他人出险标签和环境标签与s4中的车险标签进行比对，确定用户标签、他人出险标签和环境标签与车险标签之间的关联度；

s6：确定s5中关联度超过设定值的车险标签，并通过车险推送模块将对应的车险信息推送给用户。

用户基础信息还包括用户消费信息、用户出行信息、用户车辆信息和用户车险信息；所述用户位置信息包括家庭住址、公司地址以及家庭住址和公司地址附近的商圈，用于分析用户的地理位置，其中用户位置信息的获取可以通过用户线下支付时留下的信息记录，用户在银行网点存取款留下的信息记录，用户使用共享设备留下的信息记录，用户上网时的ip地址，以及用户使用gps导航或北斗导航留下的信息记录等，通过以上信息的综合分析，可以划定用户的活动范围；用户消费信息，包括线上消费信息和线下消费信息，通过以上信息的分析，可以判定用户的消费习惯和消费能力；用户出行信息可以通过用户使用gps导航或北斗导航留下的信息记录，以及用户使用的共享出行设备的信息记录等来获得，通过以上信息的分析，可以得出用户的出行路线和出行时间，即驾驶路径和驾驶时长；用户车险信息包括用户车险的投保状况和出险信息，可由保险公司的后台数据获取，通过对以上信息的分析，可以得知用户车辆的投保状况以及投保的险种和未投保的险种，以及用户的出险频次。

用户车辆信息包括与用户车险信息相匹配的车辆年检信息、车辆保养信息和车辆维修信息，用于分析用户的车辆状况，判定车辆容易出现的故障，进而对用户进行添加标签，确定其车辆的状况和易出现的故障。

环境标签至少包括与用户位置相匹配的环境天气信息、环境路况信息和环境地势信息，用于分析用户周边车辆容易受到的环境影响，例如暴雨天地势低洼地区的车辆更需要车辆涉水险，还比如，高温天气下，汽车停放在户外易出险自燃现象，需要自燃损失险，还比如，道路处于维修状况下或路况拥挤的情况下，则需要划痕险。

他人出险标签至少包括与用户位置相匹配的其他车辆的出险信息，用于分析用户周边其他车辆出险频次较高的险种，可以得出车辆发生同样事故的频率较高，较适宜该险种。

用户标签至少包括用户消费标签、用户出行标签、用户车险标签、用户位置标签和用户车辆标签。

车险标签包括价格，保护范围，保险公司，车险保额，通过添加以上标签，可以快速的与用户标签、他人出险标签和环境标签进行比较，确定用户标签、他人出险标签和环境标签与车险标签之间的关联度，确定其中关联度超过设定值的车险标签，并通过车险推送模块将对应的车险信息推送给用户并推送给用户，从而达到车险精准推送的技术效果。

本发明中，通过对用户基础信息的收集，可以得到用户位置信息、用户消费信息、用户出行信息、用户车辆信息和用户车险信息，用于分析用户的地理位置，用户的消费行为和消费习惯，用户的出行路线，用户车险的投保状况以及出险信息，以及与用户车险信息相匹配的车辆年检信息、车辆保养信息和车辆维修信息，用于分析用户的车辆状况，判定其容易出现的故障，以及与用户位置相匹配的环境天气信息、环境路况信息、环境地势信息，用于分析用户周边车辆容易受到的环境影响，以及与用户位置相匹配的周边他人出险信息，用于分析用户周边他人车辆出险频次较高的险种，通过对以上信息进行分析，可以对用户进行画像，并对用户进行添加标签，包括用户消费标签、用户出行标签、用户车险标签、用户位置标签和用户车辆标签，以及他人出险标签和环境标签，然后与车险标签，即车险的价格、保护范围、保险公司和车险保额进行对比分析，确定用户标签、他人出险标签和环境标签与车险标签之间的关联度，确定其中关联度超过设定值的车险标签，并通过车险推送模块将对应的车险信息推送给用户并推送给用户，从而达到车险精准推送的技术效果，以上推送方法，全程都在线上操作，减轻了保险公司的运营成本，提高了车险推送的成功率，进而提高了利润。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。