[发明专利]针对指定楼盘进行意向客户推荐的方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供一种针对指定楼盘进行意向客户推荐的方法、装置以及存储介质，通过获取待推荐客户的第一特征信息；确定第一特征信息中各特征值分别所属的标签类型，基于标签类型与分值之间的对应关系，得到各特征值分别对应的第一分值；对各第一分值进行加权求和，以计算得到待推荐客户对指定楼盘的推荐指数；在判断推荐指数达到推荐指数阈值时，将未成交客户作为指定楼盘的意向客户推荐给该指定楼盘。本发明结合客户的本身特征与客户的购买和行为特征等，把有需求意向的客户推荐给相应的楼盘，以此来提高客户和楼盘匹配度，既方便了客户，又能提高成交额。

技术领域

本发明涉及房地产拓客技术领域，尤其涉及一种针对指定楼盘进行意向客户推荐的方法、装置及存储介质。

背景技术

房地产行业面临着越来越多的瓶颈，库存量增加，客户定位困难等问题不断突显。因此，挖掘客户需求，精准定位客户并实施精准营销，是提高营销效率，化解库存压力，以及实现客户需求价值的关键。当前房屋销售竞争大，客户定位困难，如何将意向客户推荐给指定楼盘显得更加迫切。

发明内容

本发明提供的针对指定楼盘进行意向客户推荐的方法、装置及存储介质，主要解决的技术问题是：如何针对指定楼盘进行精确的意向客户推荐。

为解决上述技术问题，本发明提供一种针对指定楼盘进行意向客户推荐的方法，包括：

获取待推荐客户的第一特征信息，包括客户年龄、偏爱户型、贷款方式、购买总金额、首付金额、偏爱楼盘与指定楼盘的距离、以及常居地址与所述指定楼盘的距离；

确定所述第一特征信息中各特征值分别所属的标签类型，基于标签类型与分值之间的对应关系，得到各所述特征值分别对应的第一分值；其中所述标签类型与分值之间的对应关系，是基于对所述指定楼盘所有成交客户第二特征信息中各特征的标签类型进行统计分析得到，且标签类型占比越高，对应分值越大；所述第二特征信息包括客户年龄、偏爱户型、贷款方式、购买总金额、首付金额、偏爱楼盘与所述指定楼盘的距离、以及常居地址与所述指定楼盘的距离；

对各所述第一分值进行加权求和，以计算得到所述待推荐客户对所述指定楼盘的推荐指数；其中利用所述第二特征信息中相应特征的熵权值，作为所述第一分值的权重；所述相应特征的熵权值是基于所述第二特征信息中各特征的信息熵计算得到的；

判断所述推荐指数是否达到推荐指数阈值，如是，将所述未成交客户作为所述指定楼盘的意向客户推荐给所述指定楼盘。

可选的，所述相应特征的熵权值是基于所述第二特征信息中各特征的信息熵计算得到的，包括：

按照如下公式(1)计算得到第i个特征x_i的熵权值w_i：

其中，所述H(x_i)为第i个特征x_i的信息熵；所述n为所述第二特征信息中的特征个数；所述第i个特征x_i的信息熵H(x_i)，是基于特征x_i所划分的标签个数k，以及各所述所划分标签的占比计算得到的。

可选的，所述第i个特征x_i的信息熵H(x_i)，是基于特征x_i所划分的标签个数k，以及各所述所划分标签的占比计算得到的，包括：

按照如下公式(2)计算得到所述特征x_i的信息熵H(x_i)：

其中，p_ij为所述特征x_i的第j类标签占所述特征x_i全部标签的比值。

可选的，所述推荐指数阈值是通过对各所述成交客户的推荐指数进行筛选的。