基于服务网点压力和路网信息的服务网点推荐方法与流程

本发明涉及一种基于服务网点压力和路网信息的服务网点推荐方法。

背景技术

随着营销业务的不断发展，诸如电力营业厅、银行、移动大厅等办理业务类的营业厅对营销可视化、科学化、智能化的要求越来越高。

长期以来，由于信息的不畅通，普遍存在着某个营销服务网点聚集了大量排队办理业务的客户，而周边部分营销服务网点却显得较为闲置的问题。

这种问题的存在，既是对营销服务资源的浪费，也极大影响了客户的服务体验。

另外，当前的地图导航功能，都是以已知出发地点到已知终点间的最优路径规划。基于当前的导航功能，即便为用户找到了最短或者最优路径，用户达到服务网点后，也可能因为现场办理同类业务的人员太多，导致长时间的等待，增加了客户的服务获取时间成本。

基于上述技术问题，研究如何根据用户要办理的业务类型，主动帮用户推荐到达时间与等待时间综合用时最少的营销服务网点，成为本领域研究的关键点与难点。

技术实现要素：

本发明的目的在于提出一种基于服务网点压力和路网信息的服务网点推荐方法，以便在对服务网点压力和路网信息进行综合分析的基础上，结合客户位置信息推荐服务网点。

本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：

基于服务网点压力和路网信息的服务网点推荐方法，包括如下步骤：

s1.根据用户的当前位置，获取该当前位置一定范围内的服务网点；

s2.根据用户在当前位置的时刻，计算出用户到达各个服务网点的路程时间和到达时刻；

s3.根据步骤s2中计算出的到达时刻，并结合各个服务网点的历史数据信息，计算出用户到达每个服务网点办理业务时的排队等待人数以及所需的等待时间；

其中，服务网点的历史数据信息包括服务网点办理业务信息和办理业务人数；

s4.根据步骤s2得到的路程时间和步骤s3得到的等待时间，计算出用户从当前位置到达各个服务网点并完成业务办理所需的总时间；按照总时间的长短向用户推荐服务网点。

上述技术方案中，根据用户所处位置，推荐一定范围内的服务网点，通过同时计算用户到达每个服务网点的路程时间，以及在每个服务网点办理业务的等待时间，得出用户从所处位置到办理完成业务所需的总时间，按照总时间的长短向用户推荐服务网点。

此种服务网点推荐方式，可以避免出现用户所处位置一定范围内的服务网点，有的服务网点聚集了大量排队人员，而有的服务网点比较空闲的问题，提高了服务网点的效率。

优选地，步骤s1中，服务网点的获取手段包括语音或移动终端软件定位。

上述技术方案中，给出了具体的服务网点获取方式，其中移动终端软件定位可以由用户自行操作；语音获取方式，可以由客户通过电话向客服人员打电话询问。

优选地，步骤s1中，利用定位软件的定位功能获取用户的当前位置；

根据当前位置坐标和服务网点坐标，调用地图api获取当前位置一定范围的服务网点。

优选地，步骤s2中，用户达到服务网点的路程时间和到达时刻是通过地图api得到的。

优选地，服务网点的历史数据信息需要定期更新，更新周期为一天。

上述技术方案，可以保证服务网点历史数据信息的有效性和及时性，保证计算结果准确。

优选地，步骤s3中，排队等待人数以及所需的等待时间的计算过程如下：

s3.1.根据服务网点的历史数据信息，计算出用户办理业务当日的人流量；

s3.2.根据当日的人流量、营业时间和到达时刻所处的时段确定该时段内的人流量；

s3.3.确定好到达时刻在所处时段中的位置，并计算出该时段的起始时刻到所述到达时刻时经过的时间占时段的百分比；

s3.4.将步骤s3.2和步骤s3.3中的结果相乘，得到该时段内办理业务完成的人员数量；

s3.5.将步骤s3.2中的结果减去步骤s3.4中的结果，得到到达时刻的总排队人数；

s3.6.将客户所选业务类型占总业务类型的百分比与步骤s3.5中的总排队人数相乘，得到客户所选业务类型的排队等待人数；

s3.7.将步骤s3.6计算得到的排队等待人数除以服务网点的窗口数，再乘以办理完成一次客户所选业务需要的时间，得到客户办理所选业务所需的等待时间。

上述技术方案中，排队等待人数以及所需的等待时间均是由服务网点的历史数据信息得到，该种方式的优点在于，即便无法接入到各个服务网点的实时操作系统中，也可以根据各个服务网点提供的历史数据信息，准确得到排队等待人数和等待时间。

优选地，步骤s3.1中，办理业务当日的人流量确定方法为：

s3.1.1.根据服务网点的历史数据信息，确定每个月的业务高峰期和非高峰期，其中，业务高峰期的天数与业务非高峰期的天数之和为该月的总营业天数；

s3.1.2.判断用户办理业务当日是否处于该月的业务高峰期内：若处于业务高峰期内，则执行步骤s3.1.3，若处于业务非高峰期内，则执行步骤s3.1.4；

s3.1.3.业务高峰期在该月的业务总量占比乘以该月的办理业务人数，得到业务高峰期内办理业务人员的总数量，再除以业务高峰期的天数，得到用户办理业务当日的人流量；

然后，转到步骤s3.1.5；

s3.1.4.业务非高峰期在该月的业务总量占比乘以该月的办理业务人数，得到业务非高峰期内办理业务人员的总数量，再除以业务非高峰期的天数，得到用户办理业务当日的人流量；

s3.1.5.计算结束，输出办理业务当日的人流量。

上述技术方案，可以根据提供的历史数据信息，方便的得到办理业务当日的人流量。

优选地，步骤s3.2中，用户办理业务所处时段内的人流量的确定方法为：

s3.2.1.根据服务网点的历史数据信息，确定每天的业务高峰时段和非高峰时段，其中，业务高峰时段所占小时的数量与业务非高峰时段所占小时的数量之和为该天的营业时间；

s3.2.2.判断用户办理业务时段是否处于业务高峰时段内：若处于业务高峰时段内，则执行步骤s3.2.3，若处于业务非高峰时段内，则执行步骤s3.1.4；

s3.2.3.业务高峰时段在该天的业务总量占比乘以办理业务当日的人流量，得到业务高峰时段内办理业务人员的总数量，再除以业务高峰时段所占小时的数量，得到用户办理业务所处时段的人流量；然后，转到步骤s3.2.5；

s3.2.4.业务非高峰时段在该天的业务总量占比乘以办理业务当日的人流量，得到业务非高峰时段内办理业务人员的总数量，再除以业务非高峰时段所占小时的数量，得到用户办理业务所处时段的人流量；

s3.2.5.计算结束，输出用户办理业务所处时段的人流量。

上述技术方案，可以根据提供的历史数据信息，方便的得到办理业务所处时段的人流量。

优选地，步骤s4中，按照总时间由短向长依次向客户推荐服务网点。

优选地，服务网点包括电力营业厅、银行或移动大厅。

本发明具有如下优点：

本发明为方便客户办理业务，进一步提高服务质量，创新营销服务模式，提供了一种基于服务网点压力和路网信息的服务网点推荐方法，该推荐方法通过采集营业厅信息和获取用户位置信息，给用户提供了综合路程和办理业务等候时间的最优方案，提升了用户体验，解决了传统路径导航不能提供营业厅等候时间的问题，给用户一个最优的选择。本发明方法除了可以应用到电力营业厅，还能应用到诸如银行、移动大厅等办理业务类的营业厅。

附图说明

图1为本发明中基于服务网点压力和路网信息的服务网点推荐方法的流程框图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：

结合图1所示，基于服务网点压力和路网信息的服务网点推荐方法，包括如下步骤：

s1.根据用户的当前位置，获取该当前位置一定范围内的服务网点。

其中，服务网点的获取方式有多种，例如：

可以通过移动终端软件定位的方式获得，常见的定位软件包括高德地图、百度地图、搜狗地图或google地图等等。

当然，如果上网不方便的话，还可以通过语音方式获取，即：

用户打电话给客服人员，由客服人员询问用户的位置，然后推荐一定范围内的服务网点。

当然，还可以通过短信、微信或qq等短消息通讯方式获取，此处不再一一赘述。

无论上述哪种获取方式，最终需要利用定位软件的定位功能获取用户的当前位置。

根据当前位置坐标和服务网点坐标，调用地图api获取当前位置一定范围的服务网点。

s2.根据用户在当前位置的时刻，计算出用户到达各个服务网点的路程时间和到达时刻。具体的，用户达到服务网点的路程时间和到达时刻是通过地图api得到的。

其中，路程时间是指用户由当前位置到达服务网点所需要的时间。用户例如可以通过步行、骑行或公交车、驾车等方式到达，不同的交通工具对应不同的路程时间。

另外，本发明中的到达时刻，是指用户到达服务网点时的时刻，该到达时刻可以经由用户在当前位置的时刻加上路程时间推算得到。

s3.根据步骤s2中计算出的到达时刻，并结合各个服务网点的历史数据信息，计算出用户到达每个服务网点办理业务时的排队等待人数以及所需的等待时间。

其中，服务网点的历史数据信息包括服务网点办理业务信息和办理业务人数。

网点办理业务信息包括业务种类、每个业务种类所占总业务类型的百分比、窗口数量、每个月的业务高峰期及其天数、非高峰期及其天数、业务高峰期在该月的业务总量占比、业务非高峰期在该月的业务总量占比、营业时间、高峰时段及其所占小时的数量、非高峰时段及其所占小时的数量、高峰时段在当天的业务总量占比以及非高峰时段在当天的业务总量占比等信息，这些信息均可以由服务网点的后台数据库进行提供。

为了保证数据的实时有效，需要每天对服务网点办理业务信息和办理业务人数的数据进行分析，预测下一周或一个月日业务量的趋势，使得计算结果更为准确。

下面对排队等待人数以及所需的等待时间的计算过程进行详细说明：

s3.1.根据服务网点的历史数据信息，计算出用户办理业务当日的人流量。

具体的，办理业务当日的人流量确定方法为：

s3.1.1.根据服务网点的历史数据信息，确定每个月的业务高峰期和非高峰期，其中，业务高峰期的天数与业务非高峰期的天数之和为该月的总营业天数；

s3.1.2.判断用户办理业务当日是否处于该月的业务高峰期内：若处于业务高峰期内，则执行步骤s3.1.3，若处于业务非高峰期内，则执行步骤s3.1.4；

s3.1.3.业务高峰期在该月的业务总量占比乘以该月的办理业务人数，得到业务高峰期内办理业务人员的总数量，再除以业务高峰期的天数，得到用户办理业务当日的人流量；

然后，转到步骤s3.1.5；

s3.1.4.业务非高峰期在该月的业务总量占比乘以该月的办理业务人数，得到业务非高峰期内办理业务人员的总数量，再除以业务非高峰期的天数，得到用户办理业务当日的人流量；

s3.1.5.计算结束，输出办理业务当日的人流量。

上述技术方案，可以根据提供的历史数据信息，方便的得到办理业务当日的人流量。

s3.2.根据当日的人流量、营业时间和到达时刻所处的时段确定该时段内的人流量。

具体的，用户办理业务所处时段的人流量确定方法为：

s3.2.1.根据服务网点的历史数据信息，确定每天的业务高峰时段和非高峰时段，其中，业务高峰时段所占小时的数量与业务非高峰时段所占小时的数量之和为该天的营业时间；

s3.2.2.判断用户办理业务时段是否处于业务高峰时段内：若处于业务高峰时段内，则执行步骤s3.2.3，若处于业务非高峰时段内，则执行步骤s3.1.4；

s3.2.3.业务高峰时段在该天的业务总量占比乘以办理业务当日的人流量，得到业务高峰时段内办理业务人员的总数量，再除以业务高峰时段所占小时的数量，得到用户办理业务所处时段的人流量；然后，转到步骤s3.2.5；

s3.2.4.业务非高峰时段在该天的业务总量占比乘以办理业务当日的人流量，得到业务非高峰时段内办理业务人员的总数量，再除以业务非高峰时段所占小时的数量，得到用户办理业务所处时段的人流量；

s3.2.5.计算结束，输出用户办理业务所处时段的人流量。

s3.3.确定好到达时刻在所处时段中的位置，并计算出该时段的起始时刻到所述到达时刻时经过的时间占时段的百分比。

s3.4.将步骤s3.2和步骤s3.3中的结果相乘，得到该时段内办理业务完成的人员数量。

s3.5.将步骤s3.2中的结果减去步骤s3.4中的结果，得到到达时刻的总排队人数。

s3.6.将客户所选业务类型占总业务类型的百分比与步骤s3.5中的总排队人数相乘，得到客户所选业务类型的排队等待人数。

s3.7.将步骤s3.6计算得到的排队等待人数除以服务网点的窗口数，再乘以办理完成一次客户所选业务需要的时间，得到客户办理所选业务所需的等待时间。

上述技术方案中，排队等待人数以及所需的等待时间均是由服务网点的历史数据信息得到，该种方式的优点在于，即便无法接入到各个服务网点的实时操作系统中，也可以根据各个服务网点提供的历史数据信息，准确得到排队等待人数和等待时间。

s4.根据步骤s2得到的路程时间和步骤s3得到的等待时间，计算出用户从当前位置到达各个服务网点并完成业务办理所需的总时间；按照总时间的长短向用户推荐服务网点。

服务网点的具体推荐顺序为：按照总时间由短向长向客户依次进行推荐。另外，服务网点的推荐数量可以有一个，也可以有多个，可根据实际需要确定。

本发明方法，给用户提供了综合路程和办理业务等候时间的最优方案，提升了用户体验，解决了传统路径导航不能提供营业厅等候时间的问题，给用户一个最优的选择。

本发明中的服务网点可以为电力营业厅、银行或移动大厅等办理业务类的营业厅。

下面结合具体实例对本发明方法进行详细说明：

假设根据用户的当前位置，搜索到一定范围内的营业厅有三个，例如a、b、c营业厅。

以到达a营业厅办理业务为例进行说明：

如果用户出发时间为上午09点30整，根据api计算出路程时间为30分钟，那么可以计算出用户预计到达a营业厅的时刻为10:00分。从数据库中可查询出该营业厅营业时间为：上午08:00-12:00，下午14:00-17:00。根据历史数据信息得出该营业厅的高峰时期为每月10日-20日，每日的高峰时段为：上午08:30-11:30，下午14:30-16:30。则根据每月人流量与每月高峰时期人流量占当月总人流量的百分比相乘，得到该营业厅的高峰时期的人流量，再除以高峰时期天数(20日-10日+1天)得到每日人流量。再用高峰时段人流量占当日人流量的百分比与每日人流量相乘得到高峰时段的人流量。根据用户到达营业厅的时刻，可以判断出该时刻在高峰时段内，并且该时刻处于上午08:30-11:30的中间位置即1/2，然后计算出上午、下午高峰时段的总时长为5小时(上午3小时，下午2小时)，那么可以得到上午的人流量为：当日人流量乘以3/5，用该结果乘以1/2(到达时刻所处位置)，可以得到在10点时办理业务完成的人员数量，用上午的人流量减去办理业务完成的人员数量，即10点时的总排队人数。客户所选业务类型占总业务类型的百分比与10点整达到营业厅的总排队人数相乘，得到客户所选业务类型的排队等待人数。再根据排队等待人数与办理业务的单位时间相乘，计算得到该时刻的排队总时间，再除以窗口数，得到办理业务所需的等待时间，等待时间与路程时间相加，就是用户从出发到a营业厅，并办理业务完成时所花费的总时间。

同理，客户到达b、c营业厅办理业务完成所花费的总时间也可按照上述方法计算。通过将得到的总时间对比，选择总时间最短的作为为客户推荐的最优解决方案。

当然，以上说明仅仅为本发明的较佳实施例，本发明并不限于列举上述实施例，应当说明的是，任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的教导下，所做出的所有等同替代、明显变形形式，均落在本说明书的实质范围之内，理应受到本发明的保护。