[发明专利]提升用户发单意愿的方法、装置和服务器

说明书

本发明提供了一种提升用户发单意愿的方法、装置、服务器和计算机可读介质，涉及互联网技术领域。其中，该方法包括接收用户发送的行程信息；该信息包括行程起点和行程终点；获取行程信息对应的特征数据；特征数据包括用户的行程特征子数据，和/或，行程信息对应的区域特征子数据；根据特征数据确定用户的发单概率；如果发单概率低于预设的概率阈值，生成行程信息对应的预估价的下调信息；向用户下发携带有下调信息的预估价提示信息，以提升用户的发单意愿。本发明根据用户的发单概率下调行程订单的价格，对发单意愿较低的用户进行降价，鼓励其发单，可以提高代驾平台的订单数量，从而有利于提高代驾平台的用户活跃度、市场占有率和平台盈利。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种提升用户发单意愿的方法、装置和服务器。

背景技术

随着代驾平台的应用普及，越来越多的用户选择在出行时通过代驾平台叫车，司机可以通过代驾平台接单，从而为有用车需求的用户提供服务。

在叫车过程中，用户通常会先向平台发送行程信息，该行程信息包括行程的起点、终点等；平台收到行程信息后，会向用户提供一个估算价格；如果该估算价格对该用户来说过高，往往会降低用户的发单意愿；该用户可能会取消下发订单，转而采用其他较为低价的代驾平台下单，或者采用其他方式到达目的地；如果这样的用户过多，就不太利于代驾平台的用户活跃度和市场竞争力，进而影响平台的盈利。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种提升用户发单意愿的方法、装置和服务器，以对发单意愿较低的用户进行降价，鼓励其发单，提高代驾平台的订单数量。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种提升用户发单意愿的方法，该方法应用于服务器，该方法包括：接收用户发送的行程信息；其中，行程信息包括行程起点和行程终点；获取行程信息对应的特征数据；特征数据包括用户的行程特征子数据，和/或，行程信息对应的区域特征子数据；根据特征数据确定用户的发单概率；如果发单概率低于预设的概率阈值，生成行程信息对应的预估价的下调信息；向用户下发携带有下调信息的预估价提示信息，以提升用户的发单意愿。

在本发明较佳的实施例中，上述接收用户发送的行程信息的步骤之后，还包括：根据预设的估价规则确定行程信息对应的预估价。

在本发明较佳的实施例中，上述根据预设的估价规则确定行程信息对应的预估价的步骤，包括：根据行程起点和行程终点，生成至少一条推荐路线；根据推荐路线的行程长度和预设的单位行程价格，确定行程信息对应的预估价。

在本发明较佳的实施例中，上述根据推荐路线的行程长度和预设的单位行程价格，确定行程信息对应的预估价的步骤，包括：如果推荐路线为多条，根据每条推荐路线的行程长度计算平均行程长度；根据平均行程长度和预设的单位行程价格，确定行程信息对应的预估价。

在本发明较佳的实施例中，上述用户的行程特征子数据包括行程信息是否包含小费、用户的历史订单的价格和历史订单的发单概率中的一种或多种；上述区域特征子数据包括：行程起点、行程终点、用户当前所在位置的天气状况、当前所在位置对应的代驾司机的数量、当前所在位置与代驾司机的距离、行程起点和行程终点对应区域的历史订单的价格和历史订单的发单概率中的一种或多种。

在本发明较佳的实施例中，上述根据特征数据确定用户的发单概率的步骤，包括：将特征数据输入预先建立的概率预测模型中，输出特征数据对应的用户的发单概率；概率预测模型通过机器学习方式训练得到。

在本发明较佳的实施例中，上述概率预测模型具体通过下述方式训练获得：采集样本数据集；样本数据集包括设定数量的样本特征数据和每个样本特征数据对应的发单概率；建立基础模型结构；基础模型结构包括梯度提升决策树GBDT模型、神经网络模型、随机森林模型和逻辑回归模型中的一种；通过样本数据集对基础模型结构进行训练，得到概率预测模型。