申请/专利权人：长城汽车股份有限公司

申请日：2023-08-09

公开（公告）日：2023-11-10

公开（公告）号：CN117035824A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06F18/214;G06F18/241;G06N20/00

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2023.12.08#发明专利申请公布后的撤回;2023.11.10#公开

摘要：本发明公开了一种潜在购车客户的意向等级分类方法，本发明通过训练模型，基于在计算潜客购车意向等级分数的时候考虑到了客户预计购车时间、客户是否看过竞品车型、客户的意向车型是否明确、客户是否试乘试驾这四个维度，在较大程度上克服了在实际沟通过程中部分客户没有说出准确的计划购车时间等信息而带来的干扰和考虑的影响因素比较单一的不足，从而提升了划分潜客意向等级的准确性，有利于提升4S店的销售业绩。

主权项：1.一种潜在购车客户的意向等级分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建意向等级分类模型历史样本数据对应的标签：S11:基于客户预计购车时间、客户是否看过竞品车型、客户的意向车型是否明确、客户是否试乘试驾这四项，以总分100分为例，运用专家打分法来确定这四个维度分别对应的分数权重，在这里假设客户预计购车时间间隔当前时间的月份数对应的总分为A1客户预计购车时间越久，可以认为这一项的分数越低，而且用户在间隔最近一次到店事件未买车的时间超过3个月，客户流失的可能性已经非常大，所以其对应的分数计算方式可用A1*33+x来代替，其中x代表月份数,客户是否看过竞品车型对应的总分为A2看过竞品车型分数为A2,没看过分数为0，客户的意向车型是否明确对应的总分为A3有明确的意向车型分数为A3,没有明确的意向车型分数为0，客户是否试乘试驾对应的总分为A4进行了试乘试驾分数为A4,没有试乘试驾分数为0；S12:根据S11所述，通过将这四个维度对应分数求和可得到用户的购车意向等级分数，将购车意向等级分数B2,100]定义为意向等级为高，[B1,B2]定义为意向等级为中，[0,B1定义为意向等级为低，其中B1、B2的合适取值的确定：划分标准为根据历史用户购车数据，划分为意向等级为高的用户实际购车的比例远大于划分为意向等级为中的用户实际购车的比例远大于划分为意向等级为低的用户实际购车的比例；S2:结合4S店维护的用户画像数据，提取相应的带标签的历史样本数据，进行模型训练和测试，运用的机器学习所包含的特征有：用户年龄、用户性别、学历、地域、驾龄、用户收入、用户预算、是否首购、是否增购换购、入店次数、试乘试驾次数、试乘试驾车型数、看过的竞品车型数、试乘试驾车型的平均售价、平均每次试乘试驾体验的功能应用数量、平均每次试乘试驾体验的功能应用时长、平均每次试乘试驾的体验完成度；S3:构建意向等级分类模型：运用模型，对前述样本数据进行训练集和测试集的划分，然后通过网格搜索对上述模型进行超参数调优，构建较优的潜在购车客户意向等级分类模型；S4:模型的作用：获取到包括上述特征的新的样本数据，采用构建好的意向等级分类模型进行预测，若输出为2，则认为客户的购车意向等级为高；若输出为1，则认为客户的购车意向等级为中；若输出为0，则认为客户的购车意向等级为低。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长城汽车股份有限公司 一种潜在购车客户的意向等级分类方法

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