一种车辆用户标签管理方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数据挖掘相关技术领域，特别是一种车辆用户标签管理方法及系统。
【背景技术】
[0002]互联网+给我们带来了大数据的灵感，SGMS聚焦于如何挖掘大数据背后的商业价值，不仅投资大数据还要让大数据变现。大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户上网行为、消费习惯等重要商业信息提供了足够的数据基础。伴随着企业对目标客户了解的逐步深入，一个概念悄然而生:目标受众画像即User Profile。
[0003]目标受众画像的建立主要在于标签体系的建立与标签(ID)的关联，然而，由于数据标签之间有着间接或直接的关联关系，寻找他们之间的关联关系非常复杂，特别是当涉及到多账号的情况下，现有的标签关联方案并不能建立精确的标签关联，从而导致目标受众画像的建立并不准确。
【发明内容】
[0004]基于此，有必要针对现有技术对标签的关联关系建立不准确的技术问题，提供一种车辆用户标签管理方法及系统。
[0005]本发明提供一种车辆用户标签管理方法，包括:
[0006]初始标签构建步骤，包括:获取关于车辆用户的至少一个用户标识，根据每个用户标识为所述车辆用户构建至少一个初始标签，所述用户标识包括用于标识用户身份的个人标识和用于标识用户所关联车辆的车辆标识；
[0007]标签串联步骤，包括:将根据同一用户标识构建的初始标签与该用户标识关联保存；
[0008]最终标签生成步骤，包括:响应于包括构建条件的标签请求，基于所述构建条件生成最终标签，所述最终标签包括所有符合所述构建条件的用户标识所关联的初始标签。
[0009]本发明提供一种车辆用户标签管理系统，包括:
[0010]初始标签构建模块，用于:获取关于车辆用户的至少一个用户标识，根据每个用户标识为所述车辆用户构建至少一个初始标签，所述用户标识包括用于标识用户身份的个人标识和用于标识用户所关联车辆的车辆标识；
[0011]标签串联模块，用于:将根据同一用户标识构建的初始标签与该用户标识关联保存；
[0012]最终标签生成模块，用于:响应于包括构建条件的标签请求，基于所述构建条件生成最终标签，所述最终标签包括所有符合所述构建条件的用户标识所关联的初始标签。
[0013]本发明所公开的车辆用户标签管理方法及系统，通过用户标识将构建标签并将标签串联，所生成的最终标签与用户标识紧密关联，从而获得准确清楚的标签关联关系。
【附图说明】
[0014]图1为本发明一种车辆用户标签管理方法的工作流程图；
[0015]图2为本发明一种车辆用户标签管理系统的结构模块图；
[0016]图3为本发明最佳实施例的系统结构框图。
【具体实施方式】
[0017]下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
[0018]如图1所示为本发明一种车辆用户标签管理方法的工作流程图，包括:
[0019]步骤S101，包括:获取关于车辆用户的至少一个用户标识，根据每个用户标识为所述车辆用户构建至少一个初始标签，所述用户标识包括用于标识用户身份的个人标识和用于标识用户所关联车辆的车辆标识；
[0020]步骤S102，包括:将根据同一用户标识构建的初始标签与该用户标识关联保存；
[0021]步骤S103，包括:响应于包括构建条件的标签请求，基于所述构建条件生成最终标签，所述最终标签包括所有符合所述构建条件的用户标识所关联的初始标签。
[0022]步骤S101中所获取的用户标识指示了用户的身份以及用户所关联车辆，通过根据个人标识和车辆标识构建初始标签，从而将用户与车辆通过标签进行归类。标签指的是一种类型标识，根据个人标识和车辆标识构建初始标签，即描述该用户和其拥有的车辆所属类型。用户所关联车辆指的是用户所拥有的车辆或者用户进行试驾的车辆等。
[0023]步骤S102将初始标签与用户标识关联，以便在步骤S103中能够找出符合构建条件的用户标识所关联的初始标签，从而构建最终标签。
[0024]由于最终标签包括对符合条件的用户标识所关联的初始标签，因此本发明所公开的车辆用户标签管理方法及系统所生成的最终标签与用户标识紧密关联，从而获得准确清楚的标签关联关系。
[0025]在其中一个实施例中，还包括:标签执行步骤，所述标签执行步骤，包括:为每个最终标签关联相应的推送动作，向所述最终标签所包括的初始标签所关联的用户执行最终标签关联的推送动作。
[0026]步骤S103中所获取的最终标签，可以直接进行显示，以便分析，也可以采用本实施例的方式进行推送。一个最终标签会包括至少一个初始标签，可以为包含不同初始标签的最终标签关联不同的推送动作，推送动作指的是采用例如短信、邮件等方式推送广告信息，或者推送应用等。
[0027]本实施例根据不同的最终标签执行推送动作，使得推送效果更为精确。
[0028]在其中一个实施例中，所述初始标签包括静态初始标签和动态初始标签；
[0029]所述静态初始标签包括:与用户个人相关的人口属性标签以及与用户所关联车辆相关的车辆属性标签；
[0030]所述动态初始标签包括:与用户进行线上行为相关的线上行为标签以及与用户进行线下行为相关的线下行为标签。
[0031]静态标签一般不会变化，人口属性标签包括:性别、年龄、年龄段、星座、学历、常住省份等，而车辆标签包括:车辆类型、车辆颜色等。
[0032]动态标签则会根据用户的线上行为或线下行为发生改变，线上行为指的是用户的网络行为，而线下行为则指的是用户的非网络行为。线上行为标签包括:视频观看偏好、图片浏览偏好、文章浏览偏好等，线下行为标签包括:用户到4S店或者维修站进行车辆试驾、车辆保养、零配件购买、维修、索赔。
[0033]对于静态标签由于不会经常变化，所以不需要进行经常更新，而动态标签则需要进行经常更新，同时由于静态标签与动态标签的不同，其对分析信息的重要程度也不一致，本实施例将其进行区分，便于精确的分析和推送。
[0034]在其中一个实施例中，所述静态标签基于用户标识构建，所述动态标签基于用户标识、获取用户信息的接触点、用户的行为类型和用户的RFM模型构建。
[0035]静态标签基于用户标识构建，如性别、生日、行业、职业等。
[0036]人口属性标签参考马斯洛基本原理进行分类，将人类需求像阶梯一样从低到高按层次分为五种，分别是:生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。
[0037]静态标签还包括兴趣标签，兴趣标签参考霍兰德职业兴趣模型分类。霍兰德职业兴趣模型依照兴趣将人格分成现实型、研究型、艺术型、社会型、企业型和常规型六种类型。
[0038]动态标签基于用户标识+接触点+行为类型+RFM模型构建。
[0039]用户标识:整理了用户标识的ID，如车辆识别码(VIN)、电话号码(PHONE)、身份证号码(RID)、Cookie等，其中Cookie是指某些网站为了辨别用户身份、进行sess1n跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密)，其定义规范为RFC6265。
[0040]接触点:为车主在线上、线下与汽车的所有接触点。如官网、4S店、维修站、客户支持中心等。
[0041]行为类型:包括车主在售前、售中和售后时期的所有行为。如官网点击、电话咨询、试乘试驾、车辆保养、零配件购买、维修、索赔等。
[0042]RFM 模型:指的是 Recency、Frequency 和 Monetary，其中:Recency:客户最近一次消费(行为类型)的时间有多远，Frequency:客户在最近一段时间消费(行为类型)的次数，Monetary:客户在最近一段时间消费(行为类型)的金额。
[0043]在其中一个实施例中:
[0044]所述用户标识包括:身份证号码、车辆识别码、手机号码或Cookie号；
[0045]所述初始标签包括:
[0046]基于身份证号码构建的车主标签；
[0047]基于车辆识别码构建的车辆配置标签、销售标签、售后维修标签、售后索赔标签；
[0048]基于手机号码构建的售前线下标签、电话沟通标签；
[0049]基于Cookie号构建的网上点击偏好标签。
[0050]如图2所示为本发明一种车辆用户标签管理系统的结构模块图，包括:
[0051]初始标签构建模块201，用于:获取关于车辆用户的至少一个用户标识，根据每个用户标识为所述车辆用户构建至少一个初始标签，所述用户标识包括用于标识用户身份的个人标识和用于标识用户所关联车辆的车辆标识；
[0052]标签串联模块202，用于:将根据同一用户标识构建的初始标签与该用户标识关联保存；
[0053]最终标签生成模块203，用于:响应于包括构建条件的标签请求，