本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法及装置。
背景技术：
房产o2o行业中，客户自进入链家享受服务以来，都会存在着不同的生命周期，如何有效的把控客户的生命周期，促进每一个客户进入链家平台后的都能够享受到最合适的经纪人的最优质的服务，是一个需要解决的命题。
目前分配客源为人工随机分配，分配的效率低，会导致客源资源未被及时利用，造成客源的浪费和流失。此外，线下作业对客户资源分配方法不统一，分配的准确率低，现有技术无法实现客户资源的充分利用，使得客户在平台的成交率不高。
技术实现要素：
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法及装置，本发明能够自动为客户分配匹配度较高的经纪人，使得客户享受到较好服务，缩短客户找房成本，同时使得客户资源得到充分利用，提高平台成交率。
为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法，包括：
每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，并按照客户匹配度由高到低的排序对经纪人进行排序；
从待分配池中读取未分配经纪人的第一客户，并获取第一客户所处的门店、商圈和大区；
按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人；
判断所述第一经纪人在接收到所述第一客户之日起预设时间内是否有带看，若是，则重复执行该判断过程，否则将所述第一客户放置待分配池中进行重新分配。
进一步地，所述每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，包括：
每隔预设周期按照如下公式对各经纪人的客户匹配度进行一次计算：
客户匹配度＝(经纪人画像标签值)*40％+(录入客户次数*0.1+客户带看次数*0.1+客户成交次数*0.1+链家网客户录入次数*0.2+链家网客户带看次数*0.2+经纪人线下获客次数*0.2+im聊天次数*0.05+400电话次数*0.05)*60％。
进一步地，所述经纪人画像标签值包括经纪人基础能力值，所述经纪人基础能力值由经纪人基础属性、经纪人作业范围、经纪人房源偏好度、经纪人客源偏好度以及经纪人400/im响应属性确定。
进一步地，所述按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人，包括：
按照客户匹配度由高到低的顺序，获取客户匹配度最高的经纪人，根据先门店分配，后商圈分配，再大区分配的分配条件判断匹配度较高的经纪人是否有权限对所述第一客户进行服务，若是，则根据每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配条件判断所述第一客户是否为该经纪人的有效客户，若是，则判断所述第一客户是否为该经纪人的已有客户，若否，则该经纪人为与所述第一客户匹配的第一经纪人，相应地，将所述第一客户分配给该经纪人；
其中，若根据先门店分配，后商圈分配，再大区分配的分配条件判断匹配度最高的经纪人没有权限对所述第一客户进行服务，则重新选择客户匹配度次之的经纪人，并重复上述权限判断步骤、有效客户判断步骤以及是否为已有客户的判断步骤；
若根据每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配条件判断所述第一客户不为该经纪人的有效客户，则重新选择客户匹配度次之的经纪人，并重复上述权限判断步骤、有效客户判断步骤以及是否为已有客户的判断步骤；
若判断所述第一客户为该经纪人的已有客户，则重新选择客户匹配度次之的经纪人，并重复上述权限判断步骤、有效客户判断步骤以及是否为已有客户的判断步骤。
进一步地，所述方法还包括：
向待分配池中推送未分配经纪人的客户资源；
其中，向待分配池中推送未分配经纪人的客户资源包括：
获取符合落入共享池的客源，并获取所述共享池中各客源的未维护时间；
若所述共享池中的客源的未维护时间大于或等于第一预设天数，则将该客源推送至待分配池；
若所述共享池中的客源的未维护时间等于第二预设天数或第三预设天数，则进行超期提醒，若超期提醒后仍然符合未维护时间大于或等于第一预设天数的条件，则将该客源推送至待分配池；
若所述共享池中的客源的未维护时间小于第三预设天数，则不将该客源推送至待分配池；
所述第一预设天数＞第二预设天数＞第三预设天数，且第一预设天数与第二预设天数之差为1，第二预设天数与第三预设天数之差为1。
第二方面，本发明提供了一种基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配装置，包括：
匹配度计算模块，用于每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，并按照客户匹配度由高到低的排序对经纪人进行排序；
第一获取模块，用于从待分配池中读取未分配经纪人的第一客户，并获取第一客户所处的门店、商圈和大区；
分配模块，用于按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人；
判断模块，用于判断所述第一经纪人在接收到所述第一客户之日起预设时间内是否有带看，若是，则重复执行该判断过程，否则将所述第一客户放置待分配池中进行重新分配。
进一步地，所述匹配度计算模块，具体用于：
每隔预设周期按照如下公式对各经纪人的客户匹配度进行一次计算：
客户匹配度＝(经纪人画像标签值)*40％+(录入客户次数*0.1+客户带看次数*0.1+客户成交次数*0.1+链家网客户录入次数*0.2+链家网客户带看次数*0.2+经纪人线下获客次数*0.2+im聊天次数*0.05+400电话次数*0.05)*60％。
进一步地，所述经纪人画像标签值包括经纪人基础能力值，所述经纪人基础能力值由经纪人基础属性、经纪人作业范围、经纪人房源偏好度、经纪人客源偏好度以及经纪人400/im响应属性确定。
第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法的步骤。
第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法的步骤。
由上述技术方案可知，本发明提供的基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法，每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，并按照客户匹配度由高到低的排序对经纪人进行排序；之后从待分配池中读取未分配经纪人的第一客户，并获取第一客户所处的门店、商圈和大区；接着按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人；最后判断所述第一经纪人在接收到所述第一客户之日起预设时间内是否有带看，若是，则重复执行该判断过程，否则将所述第一客户放置待分配池中进行重新分配。可见，本发明能够自动为客户分配匹配度较高且合适的经纪人，使得客户享受到较好服务，缩短客户找房成本，同时使得客户资源得到充分利用，提高平台成交率。此外，本发明能够实现客源动态调配，一次分配时表现得不好的经纪人，能够再次实现自动分配，直到客户达到成交状态。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法的流程图；
图2是经纪人画像结构；
图3是经纪人分配流程示意图；
图4是本发明另一实施例提供的基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配装置的结构示意图；
图5是本发明又一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明一实施例提供了一种基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法，参见图1，该方法包括如下步骤：
步骤101：每隔预设周期(如一周)按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，并按照客户匹配度由高到低的排序对经纪人进行排序。
步骤102：从待分配池中读取未分配经纪人的第一客户，并获取第一客户所处的门店、商圈和大区。
步骤103：按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人。
步骤104：判断所述第一经纪人在接收到所述第一客户之日起预设时间内是否有带看，若是，则重复执行该判断过程，否则将所述第一客户放置待分配池中进行重新分配。
由上面描述可知，本实施例提供的基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法，每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，并按照客户匹配度由高到低的排序对经纪人进行排序；之后从待分配池中读取未分配经纪人的第一客户，并获取第一客户所处的门店、商圈和大区；接着按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人；最后判断所述第一经纪人在接收到所述第一客户之日起预设时间内是否有带看，若是，则重复执行该判断过程，否则将所述第一客户放置待分配池中进行重新分配。可见，本发明能够自动为客户分配匹配度较高且合适的经纪人，使得客户享受到较好服务，缩短客户找房成本，同时使得客户资源得到充分利用，提高平台成交率。此外，本发明能够实现客源动态调配，一次分配时表现得不好的经纪人，能够再次实现自动分配，直到客户达到成交状态。
在一种优选实施方式中，上述步骤101中每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，具体包括：
每隔预设周期按照如下公式对各经纪人的客户匹配度进行一次计算：
客户匹配度＝(经纪人画像标签值)*40％+(录入客户次数*0.1+客户带看次数*0.1+客户成交次数*0.1+链家网客户录入次数*0.2+链家网客户带看次数*0.2+经纪人线下获客次数*0.2+im聊天次数*0.05+400电话次数*0.05)*60％。
参见图2所示的经纪人画像结构，从经纪人画像中提取有关“经纪人能力值”的标签数值。可以理解的是，所述经纪人画像标签值包括经纪人基础能力值，所述经纪人基础能力值由经纪人基础属性、经纪人作业范围、经纪人房源偏好度、经纪人客源偏好度以及经纪人400/im响应属性确定。
在计算客户匹配度时，除了考虑经纪人基础能力以外，还考虑了经纪人的客源转化能力，并将(经纪人基础能力)**40％+(经纪人的客源转化能力)*60％。作为最终的客户匹配度结果。
其中，经纪人的客源转化能力由这些指标体现：录入客户次数、客户带看次数、客户成交次数、链家网客户录入次数、链家网客户带看次数、经纪人线下获客次数、im聊天次数和400电话次数。
在一种优选实施方式中，上述步骤103中所述按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人，具体包括：
参见图3，按照客户匹配度由高到低的顺序，获取客户匹配度最高的经纪人，根据先门店分配，后商圈分配，再大区分配的分配条件判断匹配度较高的经纪人是否有权限对所述第一客户进行服务，若是，则根据每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配条件判断所述第一客户是否为该经纪人的有效客户，若是，则判断所述第一客户是否为该经纪人的已有客户，若否，则该经纪人为与所述第一客户匹配的第一经纪人，相应地，将所述第一客户分配给该经纪人；
其中，若根据先门店分配，后商圈分配，再大区分配的分配条件判断匹配度最高的经纪人没有权限对所述第一客户进行服务，则重新选择客户匹配度次之的经纪人，并重复上述权限判断步骤、有效客户判断步骤以及是否为已有客户的判断步骤；
若根据每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配条件判断所述第一客户不为该经纪人的有效客户，则重新选择客户匹配度次之的经纪人，并重复上述权限判断步骤、有效客户判断步骤以及是否为已有客户的判断步骤；
若判断所述第一客户为该经纪人的已有客户，则重新选择客户匹配度次之的经纪人，并重复上述权限判断步骤、有效客户判断步骤以及是否为已有客户的判断步骤。
在一种优选实施方式中，所述基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法还包括：
向待分配池中推送未分配经纪人的客户资源；
其中，向待分配池中推送未分配经纪人的客户资源包括：
获取符合落入共享池的客源，并获取所述共享池中各客源的未维护时间；
若所述共享池中的客源的未维护时间大于或等于第一预设天数(例如18天)，则将该客源推送至待分配池；
若所述共享池中的客源的未维护时间等于第二预设天数(例如17天)或第三预设天数(例如16天)，则进行超期提醒，若超期提醒后仍然符合未维护时间大于或等于第一预设天数的条件，则将该客源推送至待分配池；
若所述共享池中的客源的未维护时间小于第三预设天数，则不将该客源推送至待分配池；
其中，所述第一预设天数＞第二预设天数＞第三预设天数，且第一预设天数与第二预设天数之差为1，第二预设天数与第三预设天数之差为1。
本发明实施例提供的基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法，搭建了经纪人和客户的匹配模型架构，从能力模型中筛选出核心能力，计算出匹配度，应用到客源分配场景中，帮助自动找出最适合客户的经纪人，缩短找房路径。此外，本发明实施例实现了客源的动态调配，一次分配时表现得不好的经纪人，能够再次实现自动分配，直到客户达到成交状态。本发明实施例提供的基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法，提高了作业效率，节省了平台的人工成本，且提高了平台成交量。
本发明另一实施例提供了一种基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配装置，参见图4，该装置包括：匹配度计算模块21、第一获取模块22、分配模块23和判断模块24，其中：
匹配度计算模块21，用于每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，并按照客户匹配度由高到低的排序对经纪人进行排序；
第一获取模块22，用于从待分配池中读取未分配经纪人的第一客户，并获取第一客户所处的门店、商圈和大区；
分配模块23，用于按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人；
判断模块24，用于判断所述第一经纪人在接收到所述第一客户之日起预设时间内是否有带看，若是，则重复执行该判断过程，否则将所述第一客户放置待分配池中进行重新分配。
在一种优选实施方式中，所述匹配度计算模块21，具体用于：
每隔预设周期按照如下公式对各经纪人的客户匹配度进行一次计算：
客户匹配度＝(经纪人画像标签值)*40％+(录入客户次数*0.1+客户带看次数*0.1+客户成交次数*0.1+链家网客户录入次数*0.2+链家网客户带看次数*0.2+经纪人线下获客次数*0.2+im聊天次数*0.05+400电话次数*0.05)*60％。
可以理解的是，所述经纪人画像标签值包括经纪人基础能力值，所述经纪人基础能力值由经纪人基础属性、经纪人作业范围、经纪人房源偏好度、经纪人客源偏好度以及经纪人400/im响应属性确定。
本发明实施例提供的基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配装置可以用于执行上述实施例所述的基于经纪人画像的二手房客户精准自动分配方法，其工作原理和有益效果类似，此处不再详述。
基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种电子设备，参见图5，所述电子设备具体包括如下内容：处理器701、存储器702、通信接口703和总线704；
其中，所述处理器701、存储器702、通信接口703通过所述总线704完成相互间的通信；所述通信接口703用于实现各建模软件及智能制造装备模块库等相关设备之间的信息传输；
所述处理器701用于调用所述存储器702中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例一中的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
步骤101：每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，并按照客户匹配度由高到低的排序对经纪人进行排序。
步骤102：从待分配池中读取未分配经纪人的第一客户，并获取第一客户所处的门店、商圈和大区。
步骤103：按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人。
步骤104：判断所述第一经纪人在接收到所述第一客户之日起预设时间内是否有带看，若是，则重复执行该判断过程，否则将所述第一客户放置待分配池中进行重新分配。
基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例一的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
步骤101：每隔预设周期按照预设客户匹配度计算策略对各经纪人的客户匹配度进行一次计算，并按照客户匹配度由高到低的排序对经纪人进行排序。
步骤102：从待分配池中读取未分配经纪人的第一客户，并获取第一客户所处的门店、商圈和大区。
步骤103：按照客户匹配度由高到低的顺序，以及先门店分配，后商圈分配，再大区分配、以及每个经纪人不能接受超过预定个数分配客的分配策略为所述第一客户分配第一经纪人。
步骤104：判断所述第一经纪人在接收到所述第一客户之日起预设时间内是否有带看，若是，则重复执行该判断过程，否则将所述第一客户放置待分配池中进行重新分配。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。