基于用户画像的派送方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及物流技术领域，特别是涉及一种基于用户画像的派送方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.随着物流技术的发展，出现了快递派送，快递派送是指快递员对客户的快递件进行派送。
3.传统技术中，快递派送包括直接上门派送和快递柜派送两种派送方式。一般情况下，在这两种派送方式的派送过程中，需要快递员在派送之前电话联络知会客户，再将快递放到指定区域或是投递到快递柜。
4.然而，传统方法存在派送效率低的问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高派送效率的基于用户画像的派送方法、装置、计算机设备和存储介质。
6.一种基于用户画像的派送方法，所述方法包括：
7.获取已被揽收的运单数据；
8.根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点；
9.根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像；
10.当预设用户网点维度画像数据库中存在对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示；
11.当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示。
12.在一个实施例中，根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像之前，还包括：
13.获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据；
14.根据历史寄收件量以及网点行为特征数据，计算待画像用户在各网点的各网点投诉行为指标；
15.获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像；
16.将待画像用户在各网点的网点维度画像更新至预设用户网点维度画像数据库。
17.在一个实施例中，获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像包括：
18.获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，并根据预设标准化函数对各网
点投诉行为指标进行标准化处理；
19.根据网点指标权重以及标准化后的各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像。
20.在一个实施例中，网点行为特征数据包括投诉行为特征数据以及拒收行为特征数据，网点投诉行为指标包括网点历史拒收率、网点历史评价不上门率、网点历史派送未知会率以及网点历史服务投诉类率。
21.在一个实施例中，根据待查询用户获取用户整体维度画像包括：
22.根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像。
23.在一个实施例中，根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像之前，还包括：
24.获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据；
25.根据历史寄收件量得到整体历史寄收件量，并根据网点行为特征数据得到整体行为特征数据；
26.根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画像用户的整体投诉行为指标；
27.获取与各整体投诉行为指标对应的整体指标权重，根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，得到待画像用户的整体维度画像；
28.将整体维度画像更新至预设用户整体维度画像数据库。
29.在一个实施例中，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示包括：
30.根据用户网点维度画像，获取用户网点派送前电话联络分析得分；
31.比对用户网点派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，根据比对结果推送第一电话联络提示。
32.一种基于用户画像的派送装置，所述装置包括：
33.获取模块，用于获取已被揽收的运单数据；
34.处理模块，用于根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点；
35.查询模块，用于根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像；
36.第一推送模块，用于当预设用户网点维度画像数据库中存在对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示；
37.第二推送模块，用于当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示。
38.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
39.获取已被揽收的运单数据；
40.根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点；
41.根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对
应的用户网点维度画像；
42.当预设用户网点维度画像数据库中存在与待查询用户以及收件网点对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示；
43.当预设用户网点维度画像数据库中不存在与待查询用户以及收件网点对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示。
44.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
45.获取已被揽收的运单数据；
46.根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点；
47.根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像；
48.当预设用户网点维度画像数据库中存在与待查询用户以及收件网点对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示；
49.当预设用户网点维度画像数据库中不存在与待查询用户以及收件网点对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示。
50.上述基于用户画像的派送方法、装置、计算机设备和存储介质，通过在进行派送时，根据已被揽收的运单数据确定待查询用户和收件网点，根据待查询用户以及收件网点，查询预设用户网点维度画像数据库，当查询到用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示，当未查询到用户网点维度画像时，获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示，整个过程，能够根据用户网点维度画像以及用户整体维度画像确定用户是否需要派送前电话联络，从而可以针对性的采取不同的派送方式，提高派送效率，同时，也可以给客户提供更好的服务，提高客户体验，减少客户的投诉。
附图说明
51.图1为一个实施例中基于用户画像的派送方法的应用环境图；
52.图2为一个实施例中基于用户画像的派送方法的流程示意图；
53.图3为一个实施例中基于用户画像的派送方法的应用场景图；
54.图4为一个实施例中基于用户画像的派送装置的结构框图；
55.图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
56.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
57.本技术提供的基于用户画像的派送方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。服务器104获取已被揽收的运单数据，根据运
单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点，根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像，当预设用户网点维度画像数据库中存在对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示至终端102，当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示至终端102。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
58.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于用户画像的派送方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
59.步骤202，获取已被揽收的运单数据。
60.其中，已被揽收的运单数据是指已经被快递员揽收的、等待派送的运单的数据。
61.具体的，当快递员通过自身终端确认揽收运单之后，服务器会获取已被揽收的运单数据，已被揽收的运单数据是与快递员对应的。
62.步骤204，根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点。
63.其中，待查询用户是指运单的收件人。收件网点是指要派送到达的目的网点。
64.具体的，服务器会从运单数据中的收件人信息中识别出收件人标识，根据收件人标识确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息查询预设地址-网点对应信息，确定收件网点。其中，收件人标识具体可以是收件人姓名、收件人电话号码等，通过识别出的收件人姓名和收件人电话号码可以唯一确定待查询用户。预设地址-网点对应信息是指地址和网点之间的对应关系，即各地址分别归属于哪个网点。
65.步骤206，根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像。
66.其中，预设用户网点维度画像数据库是指存储有用户在各网点的用户网点维度画像的数据库。进一步的，只有用户满足网点维度画像预设条件时，在用户网点维度画像数据库中才会存在用户网点维度画像。网点维度画像预设条件具体可以是用户在两个网点及以上发生过投诉行为。用户网点维度画像是指用户在目的网点的画像，用于表征用户是否需要在派送前电话联络。比如，用户网点维度画像具体可以是指用户在该网点的派送前电话联络分数。
67.具体的，服务器先会根据收件网点，从预设用户网点维度画像数据库中获取与收件网点对应的所有用户网点维度画像，再根据待查询用户对所有用户网点维度画像进行查询，查找是否存在与待查询用户以及收件网点对应的用户网点维度画像。
68.步骤208，当预设用户网点维度画像数据库中存在与待查询用户以及收件网点对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示。
69.其中，第一电话联络提示是指提示快递员是否要正在派送前进行电话联络的提示。比如，第一电话联络提示具体可以是需要电话联络。又比如，第一电话联络提示具体可以是不需要电话联络。
70.具体的，当预设用户网点维度画像数据库中存在对应的用户网点维度画像时，服
务器会根据该用户网点维度画像获取用户网点派送前电话联络分析得分，根据用户网点派送前电话联络分析得分得到第一电话联络提示，推送第一电话联络提示至快递员的终端，以使快递员了解是否需要在派送前电话联络用户。
71.步骤210，当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示。
72.其中，用户整体维度画像用于从整体上表征用户在各网点的画像，当用户不存在与收件网点对应的用户网点维度画像时，可通过用户整体维度画像确定用户是否需要在派送前电话联络。比如，用户整体维度画像具体可以是指用户的派送前电话联络分数，该分数与网点无关，可以适用于各网点。第二电话联络提示是指提示快递员是否要正在派送前进行电话联络的提示。比如，第二电话联络提示具体可以是需要电话联络。又比如，第二电话联络提示具体可以是不需要电话联络。
73.具体的，当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，服务器会根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像，根据该用户整体维度画像获取用户整体派送前电话联络分析得分，比对用户整体派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，根据比对结果得到第二电话联络提示，推送第二电话联络提示至快递员的终端，以使快递员了解是否需要在派送前电话联络用户。进一步的，当用户整体派送前电话联络分析得分大于等于预设电话联络提示阈值时，可以得到第二电话联络提示为需要电话联络。当用户整体派送前电话联络分析得分小于预设电话联络提示阈值时，可以得到第二电话联络提示为不需要电话联络。
74.上述基于用户画像的派送方法，通过在进行派送时，根据已被揽收的运单数据确定待查询用户和收件网点，根据待查询用户以及收件网点，查询预设用户网点维度画像数据库，当查询到用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示，当未查询到用户网点维度画像时，获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示，整个过程，能够根据用户网点维度画像以及用户整体维度画像确定用户是否需要派送前电话联络，从而可以针对性的采取不同的派送方式，提高派送效率，同时，也可以给客户提供更好的服务，提高客户体验，减少客户的投诉。
75.在一个实施例中，根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像之前，还包括：
76.获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据；
77.根据历史寄收件量以及网点行为特征数据，计算待画像用户在各网点的各网点投诉行为指标；
78.获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像；
79.将待画像用户在各网点的网点维度画像更新至预设用户网点维度画像数据库。
80.其中，待画像用户是指需要进行画像的用户。比如，待画像用户具体可以是指需要进行画像的所有收件人。网点行为特征数据用于表征收件人在网点的行为特征。比如，网点行为特征数据具体可以是指投诉行为特征数据。又比如，网点行为特征数据具体可以是指拒收行为特征数据。网点投诉行为指标用于表征用户在网点的投诉情况。比如，网点投诉行为指标具体可以是网点历史拒收率。又比如，网点投诉行为指标具体可以是网点历史评价
不上门率。再比如，网点投诉行为指标具体可以是网点历史派送未知会率。又比如，网点投诉行为指标具体可以是网点历史服务投诉类率。又比如，网点投诉行为指标具体可以是网点历史拒收率、网点历史评价不上门率、网点历史派送未知会率以及网点历史服务投诉类率的任意组合。网点指标权重用于表征各网点投诉行为指标的重要程度。比如，网点指标权重具体可以是用于表征各网点投诉行为指标的百分数。
81.具体的，服务器会先获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据，再根据历史寄收件量以及网点行为特征数据，分别计算待画像用户在各网点的各网点投诉行为指标，再获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，计算待画像用户在各网点的网点维度画像，最后将待画像用户在各网点的网点维度画像更新至预设用户网点维度画像数据库。
82.本实施例中，通过根据历史寄收件量以及网点行为特征数据，计算待画像用户在各网点的各网点投诉行为指标，获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像，能够实现对待画像用户在各网点的网点维度画像的获取。
83.在一个实施例中，获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像包括：
84.获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，并根据预设标准化函数对各网点投诉行为指标进行标准化处理；
85.根据网点指标权重以及标准化后的各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像。
86.其中，由于各网点投诉行为指标的数据分布差异较大，无法直接进行比较，所以要对各网点投诉行为指标进行标准化处理，通过标准化处理，能够将各网点投诉行为指标映射于同一数据分布水平上。
87.具体的，服务器会获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，并根据预设标准化函数对各网点投诉行为指标进行标准化处理，根据网点指标权重以及标准化后的各网点投诉行为指标，计算得到待画像用户在各网点的网点维度画像。其中，预设标准化函数可按照需要自行设置。
88.举例说明，预设标准化函数具体可以是修正的sigmoid标准化函数，公式为：其中，median为中位数函数，xi表示用户i的网点投诉行为指标，x
[xi》0]
表示在该网点所有历史发生过该投诉行为的用户的网点投诉行为指标，即x
[xi》0]
＝[x1,...,xi,...xn]，其中xi》0，10表示将分数标准化至0-10这个区间内。rsigmoid标准化函数通过使用数据的中位数，获取数据在整个数据分布中的相对位置，根据相对位置进行sigmoid标准化映射至0-1，且50％数据小于等于0.5，50％数据大于0.5，从而可以消除不同数据分布间的位移偏差，使得不同的网点投诉行为指标分布映射至同一水平中，可直接进行比较。这里乘10是为了将对应指标的分数映射至0-10，且可放大数据之间的差异，从而更好的差异化数据。进一步的，标准化后的映射倍数(即本方案中的10)也可以根据实际业务需求进行相应的调整，可以为按需设置的任意数值。
[0089]
本实施例中，通过获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，并根据预设标准化函数对各网点投诉行为指标进行标准化处理，根据网点指标权重以及标准化后的各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像，能够实现对待画像用户在各网点的网点维度画像的获取。
[0090]
在一个实施例中，网点行为特征数据包括投诉行为特征数据以及拒收行为特征数据，网点投诉行为指标包括网点历史拒收率、网点历史评价不上门率、网点历史派送未知会率以及网点历史服务投诉类率。
[0091]
其中，投诉行为特征数据包括历史派件未知会量、历史服务投诉类量、历史cx评价不上门量等等。其中的历史服务投诉类具体包括：肢体冲突、言语不当、素质形象差、不上门、不揽收、无理要求、伪造记录等投诉行为。历史派件未知会量、历史服务投诉类量可以直接从客服端获取，当用户有投诉行为产生时，客服端会记录并处理，客服端具体可以是指客服人员使用的终端。历史cx评价不上门量来源于cx端。拒收行为特征数据具体可以是指历史拒收量。进一步的，投诉行为特征数据以及拒收行为特征数据都可以是指预设历史维度内的数据，即在本实施例中，可以通过预设历史维度，对一定时间内的历史数据进行分析。比如，预设历史维度具体可以是六个月，即对六个月内的历史数据进行分析。
[0092]
其中，网点历史拒收率是指用户在该网点的历史拒收件量与历史收件量的比值。网点历史评价不上门率是指用户在该网点的历史cx评价不上门量与历史寄收件量的比值。网点历史派送未知会率是指用户在该网点的历史派件未知会量与历史寄收件量的比值。网点历史服务投诉类率是指用户在该网点的历史服务投诉类量与历史寄收件量的比值。
[0093]
在一个实施例中，根据待查询用户获取用户整体维度画像包括：
[0094]
根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像。
[0095]
具体的，预设用户整体维度画像数据库是指存储有用户整体维度画像的数据库。服务器根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，就可以得到用户整体维度画像。其中，与预设用户网点维度画像数据库不同，各用户在预设用户整体维度画像数据库中都存在对应的用户整体维度画像。
[0096]
本实施例中，通过根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像，能够实现对用户整体维度画像的获取。
[0097]
在一个实施例中，根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像之前，还包括：
[0098]
获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据；
[0099]
根据历史寄收件量得到整体历史寄收件量，并根据网点行为特征数据得到整体行为特征数据；
[0100]
根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画像用户的整体投诉行为指标；
[0101]
获取与各整体投诉行为指标对应的整体指标权重，根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，得到待画像用户的整体维度画像；
[0102]
将整体维度画像更新至预设用户整体维度画像数据库。
[0103]
其中，整体历史寄收件量是历史寄收件量的统计值，可以通过统计历史寄收件量得到。整体行为特征数据是指网点行为特征数据的统计值，用于表征收件人整体上在收件
中的行为特征，可以通过将相同类型的网点行为特征数据分别进行统计得到。比如，整体行为特征数据具体可以包括整体投诉行为特征数据以及整体拒收行为特征数据，整体投诉行为特征数据包括整体历史派件未知会量、整体历史服务投诉类量、整体历史cx评价不上门量等等。整体拒收行为特征数据具体可以是指整体历史拒收量。整体投诉行为指标用于表征用户整体上在收件过程中的投诉情况。比如，整体投诉行为指标具体可以是网点历史拒收率。又比如，整体投诉行为指标具体可以是网点历史评价不上门率。再比如，整体投诉行为指标具体可以是网点历史派送未知会率。又比如，整体投诉行为指标具体可以是网点历史服务投诉类率。又比如，整体投诉行为指标具体可以是整体历史拒收率、整体历史评价不上门率、整体历史派送未知会率以及整体历史服务投诉类率的任意组合。整体指标权重用于表征各整体投诉行为指标的重要程度。比如，整体指标权重具体可以是用于表征各整体投诉行为指标的百分数。
[0104]
具体的，服务器会先获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据，通过统计历史寄收件量得到整体历史寄收件量，并通过统计网点行为特征数据得到整体行为特征数据，再根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画像用户的整体投诉行为指标，获取与各整体投诉行为指标对应的整体指标权重，最后根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，计算得到待画像用户的整体维度画像，将整体维度画像更新至预设用户整体维度画像数据库。
[0105]
具体的，根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画像用户的整体投诉行为指标时，整体历史拒收率可通过计算整体历史拒收件量与整体历史收件量的比值得到。整体历史评价不上门率可通过计算整体历史cx评价不上门量与整体历史寄收件量的比值得到。整体历史派送未知会率可通过计算整体历史派件未知会量与整体历史寄收件量的比值得到。整体历史服务投诉类率可通过计算整体历史服务投诉类量与历史寄收件量的比值得到。
[0106]
具体的，根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，计算得到待画像用户的整体维度画像包括：对各整体投诉行为指标进行标准化处理，根据标准化处理后的各整体投诉行为指标和整体指标权重，计算得到待画像用户的整体维度画像。其中，对各整体投诉行为指标进行标准化处理的方式与对各网点投诉行为指标进行标准化处理的方式可以相同，均为采用sigmoid标准化函数进行标准化。举例说明，标准化后的各整体投诉行为指标可分别用拒收得分、cx评价不上门得分、派件未知会得分、服务投诉类得分表示，其中的拒收得分为整体历史拒收率的标准化值，cx评价不上门得分为整体历史评价不上门率的标准化值，派件未知会得分为整体历史派送未知会率的标准化值，服务投诉类得分为整体历史服务投诉类率的标准化值，则整体维度画像具体可以为，整体维度画像＝a*拒收得分 b*cx评价不上门得分 c*派件未知会得分 d*服务投诉类得分。其中的a、b、c、d即为整体指标权重，整体指标权重可根据实际业务需要进行相应调整。举例说明，由于拒收客户较多，而其他投诉行为客户较少，且拒收概率比其他投诉行为概率更大，因此，为了权衡不同的投诉行为指标，放大其他投诉行为的影响，我们对拒收得分设置较低的权重。其中，网点维度画像的计算方式与整体维度画像相同。
[0107]
本实施例中，通过根据历史寄收件量得到整体历史寄收件量，并根据网点行为特征数据得到整体行为特征数据，根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画
像用户的整体投诉行为指标，获取与各整体投诉行为指标对应的整体指标权重，根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，得到待画像用户的整体维度画像，能够实现对整体维度画像的获取。
[0108]
在一个实施例中，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示包括：
[0109]
根据用户网点维度画像，获取用户网点派送前电话联络分析得分；
[0110]
比对用户网点派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，根据比对结果推送第一电话联络提示。
[0111]
其中，用户网点派送前电话联络分析得分用于表征用户需要电话联络的程度。预设电话联络提示阈值可按照需要自行设置。
[0112]
具体的，服务器会根据用户网点维度画像，获取用户网点派送前电话联络分析得分，在用户网点维度画像中包括用户信息以及用户网点派送前电话联络分析得分，通过比对用户网点派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，服务器可根据比对结果得到第一电话联络提示，在得到第一电话联络提示后，服务器会推送第一电话联络提示至快递员的终端，以使快递员了解是否需要在派送前电话联络用户。进一步的，当用户网点派送前电话联络分析得分大于等于预设电话联络提示阈值时，可以得到第一电话联络提示为需要电话联络。当用户网点派送前电话联络分析得分小于预设电话联络提示阈值时，可以得到第一电话联络提示为不需要电话联络。
[0113]
本实施例中，通过根据用户网点维度画像，获取用户网点派送前电话联络分析得分，比对用户网点派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，根据比对结果推送第一电话联络提示，能够实现对第一电话联络提示的推送。
[0114]
如图3所示，本技术还提供一种应用场景，该应用场景应用上述的基于用户画像的派送方法。具体地，该基于用户画像的派送方法在该应用场景的应用如下：
[0115]
在实时计算之前，服务期会利用特征选择构建客户画像，获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据，根据历史寄收件量以及网点行为特征数据，计算待画像用户在各网点的各网点投诉行为指标，获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，并根据预设标准化函数对各网点投诉行为指标进行标准化处理，根据网点指标权重以及标准化后的各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像，将待画像用户在各网点的网点维度画像更新至预设用户网点维度画像数据库，并根据历史寄收件量得到整体历史寄收件量，根据网点行为特征数据得到整体行为特征数据，根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画像用户的整体投诉行为指标，获取与各整体投诉行为指标对应的整体指标权重，根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，得到待画像用户的整体维度画像，将整体维度画像更新至预设用户整体维度画像数据库。其中，网点行为特征数据包括投诉行为特征数据以及拒收行为特征数据，投诉行为特征数据包括派件未知会量、服务投诉类量以及cx评价不上门量，拒收行为特征数据包括历史发生拒收量，网点投诉行为指标包括网点历史拒收率、网点历史评价不上门率、网点历史派送未知会率以及网点历史服务投诉类率。
[0116]
在实时计算时，服务器会获取已被揽收的运单数据，根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点，根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像，当预
设用户网点维度画像数据库中存在对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像，获取用户网点派送前电话联络分析得分，比对用户网点派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，根据比对结果推送第一电话联络提示(即有返回时，将运单号、电话与得分推入kaflka给下游app端，app端对该运单提示派前电联)，当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示(即无返回时，根据电话调取客体整体派前电联得分接口，有返回时，将运单号、电话与得分推入kaflka给下游app端，app端对该运单提示派前电联，无返回时不作处理)。
[0117]
进一步的，服务器还会通过小哥维度的执行率以及客户维度的投诉率对本技术的基于用户画像的派送方法进行评估。其中，执行率是指从小哥角度出发，分析小哥使用派前电联提醒功能的接受与使用情况，执行率为app显示派前电联提醒小哥执行派前电联的运单量与app显示派前电联提醒的运单量的比值。派前电联功能的目的是对经常投诉不上门、派件未知会等的客户进行派前电联，以降低客户的投诉率，因此客户投诉率有效地衡量了派前电联功能的整体效果，投诉率为投诉单量与派件运单总量的比值。派前电联落地前后效果分析比较如表1所示：
[0118]
表1
[0119][0120]
其中，派前电联功能落地前的执行率表示app端的全网电联率(派前电联运单量/派件总运单量)。从表1结果可以看出，派前电联功能提醒能有效地提升客户电联率，向客户提供高质量服务，有效地降低了投诉率。
[0121]
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0122]
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于用户画像的派送装置，包括：获取模块402、处理模块404、查询模块406、第一推送模块408和第二推送模块410，其中：
[0123]
获取模块402，用于获取已被揽收的运单数据；
[0124]
处理模块404，用于根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点；
[0125]
查询模块406，用于根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像；
[0126]
第一推送模块408，用于当预设用户网点维度画像数据库中存在对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示；
[0127]
第二推送模块410，用于当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示。
[0128]
上述基于用户画像的派送装置，通过在进行派送时，根据已被揽收的运单数据确定待查询用户和收件网点，根据待查询用户以及收件网点，查询预设用户网点维度画像数据库，当查询到用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示，当未查询到用户网点维度画像时，获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示，整个过程，能够根据用户网点维度画像以及用户整体维度画像确定用户是否需要派送前电话联络，从而可以针对性的采取不同的派送方式，提高派送效率，同时，也可以给客户提供更好的服务，提高客户体验，减少客户的投诉。
[0129]
在一个实施例中，基于用户画像的派送装置还包括网点维度画像构建模块，网点维度画像构建模块用于获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据，根据历史寄收件量以及网点行为特征数据，计算待画像用户在各网点的各网点投诉行为指标，获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像，将待画像用户在各网点的网点维度画像更新至预设用户网点维度画像数据库。
[0130]
在一个实施例中，网点维度画像构建模块还用于获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，并根据预设标准化函数对各网点投诉行为指标进行标准化处理，根据网点指标权重以及标准化后的各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像。
[0131]
在一个实施例中，网点行为特征数据包括投诉行为特征数据以及拒收行为特征数据，网点投诉行为指标包括网点历史拒收率、网点历史评价不上门率、网点历史派送未知会率以及网点历史服务投诉类率。
[0132]
在一个实施例中，第二推送模块还用于根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像。
[0133]
在一个实施例中，基于用户画像的派送装置还包括整体维度画像构建模块，整体维度画像构建模块用于获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据，根据历史寄收件量得到整体历史寄收件量，并根据网点行为特征数据得到整体行为特征数据，根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画像用户的整体投诉行为指标，获取与各整体投诉行为指标对应的整体指标权重，根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，得到待画像用户的整体维度画像，将整体维度画像更新至预设用户整体维度画像数据库。
[0134]
在一个实施例中，第一推送模块还用于根据用户网点维度画像，获取用户网点派送前电话联络分析得分，比对用户网点派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，根据比对结果推送第一电话联络提示。
[0135]
关于基于用户画像的派送装置的具体限定可以参见上文中对于基于用户画像的派送方法的限定，在此不再赘述。上述基于用户画像的派送装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执
行以上各个模块对应的操作。
[0136]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储历史寄收件量数据以及网点行为特征数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于用户画像的派送方法。
[0137]
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0138]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0139]
获取已被揽收的运单数据；
[0140]
根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点；
[0141]
根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像；
[0142]
当预设用户网点维度画像数据库中存在对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示；
[0143]
当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示。
[0144]
上述基于用户画像的派送计算机设备，通过在进行派送时，根据已被揽收的运单数据确定待查询用户和收件网点，根据待查询用户以及收件网点，查询预设用户网点维度画像数据库，当查询到用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示，当未查询到用户网点维度画像时，获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示，整个过程，能够根据用户网点维度画像以及用户整体维度画像确定用户是否需要派送前电话联络，从而可以针对性的采取不同的派送方式，提高派送效率，同时，也可以给客户提供更好的服务，提高客户体验，减少客户的投诉。
[0145]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0146]
获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据；
[0147]
根据历史寄收件量以及网点行为特征数据，计算待画像用户在各网点的各网点投诉行为指标；
[0148]
获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像；
[0149]
将待画像用户在各网点的网点维度画像更新至预设用户网点维度画像数据库。
[0150]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0151]
获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，并根据预设标准化函数对各网
点投诉行为指标进行标准化处理；
[0152]
根据网点指标权重以及标准化后的各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像。
[0153]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0154]
根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像。
[0155]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0156]
获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据；
[0157]
根据历史寄收件量得到整体历史寄收件量，并根据网点行为特征数据得到整体行为特征数据；
[0158]
根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画像用户的整体投诉行为指标；
[0159]
获取与各整体投诉行为指标对应的整体指标权重，根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，得到待画像用户的整体维度画像；
[0160]
将整体维度画像更新至预设用户整体维度画像数据库。
[0161]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0162]
根据用户网点维度画像，获取用户网点派送前电话联络分析得分；
[0163]
比对用户网点派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，根据比对结果推送第一电话联络提示。
[0164]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0165]
获取已被揽收的运单数据；
[0166]
根据运单数据中的收件人信息确定待查询用户，并根据运单数据中的收件地址信息确定收件网点；
[0167]
根据待查询用户以及收件网点，通过查询预设用户网点维度画像数据库，获取对应的用户网点维度画像；
[0168]
当预设用户网点维度画像数据库中存在对应的用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示；
[0169]
当预设用户网点维度画像数据库中不存在对应的用户网点维度画像时，根据待查询用户获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示。
[0170]
上述基于用户画像的派送存储介质，通过在进行派送时，根据已被揽收的运单数据确定待查询用户和收件网点，根据待查询用户以及收件网点，查询预设用户网点维度画像数据库，当查询到用户网点维度画像时，根据用户网点维度画像推送第一电话联络提示，当未查询到用户网点维度画像时，获取用户整体维度画像，根据用户整体维度画像推送第二电话联络提示，整个过程，能够根据用户网点维度画像以及用户整体维度画像确定用户是否需要派送前电话联络，从而可以针对性的采取不同的派送方式，提高派送效率，同时，也可以给客户提供更好的服务，提高客户体验，减少客户的投诉。
[0171]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0172]
获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据；
[0173]
根据历史寄收件量以及网点行为特征数据，计算待画像用户在各网点的各网点投
诉行为指标；
[0174]
获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，根据网点指标权重以及各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像；
[0175]
将待画像用户在各网点的网点维度画像更新至预设用户网点维度画像数据库。
[0176]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0177]
获取与各网点投诉行为指标对应的网点指标权重，并根据预设标准化函数对各网点投诉行为指标进行标准化处理；
[0178]
根据网点指标权重以及标准化后的各网点投诉行为指标，得到待画像用户在各网点的网点维度画像。
[0179]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0180]
根据待查询用户，查询预设用户整体维度画像数据库，得到用户整体维度画像。
[0181]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0182]
获取待画像用户在各网点的历史寄收件量以及网点行为特征数据；
[0183]
根据历史寄收件量得到整体历史寄收件量，并根据网点行为特征数据得到整体行为特征数据；
[0184]
根据整体历史寄收件量以及整体行为特征数据，计算待画像用户的整体投诉行为指标；
[0185]
获取与各整体投诉行为指标对应的整体指标权重，根据整体指标权重以及各整体投诉行为指标，得到待画像用户的整体维度画像；
[0186]
将整体维度画像更新至预设用户整体维度画像数据库。
[0187]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0188]
根据用户网点维度画像，获取用户网点派送前电话联络分析得分；
[0189]
比对用户网点派送前电话联络分析得分和预设电话联络提示阈值，根据比对结果推送第一电话联络提示。
[0190]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0191]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0192]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护
范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。