对象的分类方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种对象的分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着计算机领域的发展，出现了一种基于用户行为轨迹识别的客流系统。该客流系统可以应用于门店或者商铺(目标区域)客流量统计的场景中，基于用户(对象)的到访时序，将属于同一批次的单个用户自动划分至一个批次。
3.但是，门店一般存在多种功能，例如，销售、售后等等，相关技术中的客流系统仅仅实现简单的人头数计算或者简单人次流量计数，并没有对这些统计数据进行分析，导致无法确定用户到访目标区域的意向，也无法为目标区域的销售业务提供支撑。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对用户到访目标区域的意向进行精准统计的对象的分类方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种对象的分类方法。所述方法包括：
6.基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定所述目标区域内各子区域；
7.根据目标对象在所述目标区域内的轨迹数据以及所述目标对象在所述各子区域的停留时长信息，确定所述目标对象的行为特征，所述目标对象是到访所述目标区域的对象；
8.根据所述目标区域对应的目标决策树模型以及所述目标对象的行为特征，对所述目标对象进行划分，确定所述目标对象的到访目的类型。
9.在其中一个实施例中，在所述基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定所述目标区域内各子区域的步骤之前，所述方法还包括：
10.确定所述目标区域的销售类型；
11.根据预设的销售类型和划分策略的对应关系，确定所述目标区域的销售类型对应的预设区域划分策略。
12.在其中一个实施例中，所述根据目标对象在所述目标区域内的轨迹数据以及所述目标对象在所述各子区域的停留时长信息，确定所述目标对象的行为特征，包括：
13.在所述目标对象在所述目标区域内的轨迹数据中，提取所述目标对象的轨迹特征；
14.根据所述目标对象在所述各子区域的停留时长信息，确定所述目标对象的停留时长特征；
15.将所述轨迹特征以及所述停留时长特征作为所述目标对象的行为特征。
16.在其中一个实施例中，所述目标区域的销售类型包括汽车销售类型，所述目标对
象的到访目的类型包括维修的保有对象、提车对象、当日新增订单对象、销售展厅潜客；
17.所述根据所述目标区域对应的目标决策树模型以及所述目标对象的行为特征，对所述目标对象进行划分，确定所述目标对象的到访目的类型，包括：
18.如果所述目标对象的行为特征满足保有对象条件，则确定所述目标对象的到访目的类型为维修的保有对象；
19.如果所述目标对象的行为特征满足提车对象条件，则确定所述目标对象的到访目的类型为提车对象；
20.如果所述目标对象的行为特征满足当日新增订单对象条件，则确定所述目标对象的到访目的类型为当日新增订单对象；
21.如果所述目标对象的行为特征满足销售展厅潜客条件，则确定所述目标对象的到访目的类型为销售展厅潜客。
22.在其中一个实施例中，所述目标对象的行为特征包括接待子区域停留时长、售后子区域停留时长，所述如果所述目标对象的行为特征满足保有对象条件，则确定所述目标对象的到访目的类型为维修的保有对象，包括：
23.在所述目标对象的接待子区域停留时长大于第一时长阈值或者所述目标对象的售后子区域停留时长大于第二时长阈值的情况下，确定所述目标对象的到访目的类型为维修的保有对象如果，则确定所述目标对象的到访目的类型为维修的保有对象类型。
24.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
25.对多个所述目标对象的到访目的类型进行统计，得到各所述到访目的类型对应的对象数据；
26.基于各所述到访目的类型对应的对象数据确定所述目标区域的调整策略，并基于所述调整策略，对所述目标区域的销售策略进行调整。
27.第二方面，本技术还提供了一种对象的分类装置。所述装置包括：
28.划分模块，用于基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定所述目标区域内各划分子区域；
29.第一确定模块，用于根据目标对象在所述目标区域内的轨迹数据以及所述目标对象在所述各子区域的停留时长信息，确定所述目标对象的行为特征，所述目标对象是到访所述目标区域的对象；
30.第二确定模块，用于根据所述目标区域对应的目标决策树模型以及所述目标对象的行为特征，对所述目标对象进行划分，确定所述目标对象的到访目的类型。
31.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述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：
32.基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定所述目标区域内各子区域；
33.根据目标对象在所述目标区域内的轨迹数据以及所述目标对象在所述各子区域的停留时长信息，确定所述目标对象的行为特征，所述目标对象是到访所述目标区域的对象；
34.根据所述目标区域对应的目标决策树模型以及所述目标对象的行为特征，对所述目标对象进行划分，确定所述目标对象的到访目的类型。
35.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述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：
36.基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定所述目标区域内各子区域；
37.根据目标对象在所述目标区域内的轨迹数据以及所述目标对象在所述各子区域的停留时长信息，确定所述目标对象的行为特征，所述目标对象是到访所述目标区域的对象；
38.根据所述目标区域对应的目标决策树模型以及所述目标对象的行为特征，对所述目标对象进行划分，确定所述目标对象的到访目的类型。
39.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
40.基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定所述目标区域内各子区域；
41.根据目标对象在所述目标区域内的轨迹数据以及所述目标对象在所述各子区域的停留时长信息，确定所述目标对象的行为特征，所述目标对象是到访所述目标区域的对象；
42.根据所述目标区域对应的目标决策树模型以及所述目标对象的行为特征，对所述目标对象进行划分，确定所述目标对象的到访目的类型。
43.上述对象的分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定目标区域内各子区域；根据到访目标区域的目标对象在目标区域内的轨迹数据以及目标对象在各子区域的停留时长信息，确定目标对象的行为特征；根据目标区域对应的目标决策树模型以及目标对象的行为特征，对目标对象进行划分，确定目标对象的到访目的类型。通过采用本方法，可以基于客流数据确定到访目标区域内的各个目标对象的到访目的类型，这样，可以基于各个到访目的类型的对象数量，实现目标区域的精细化运营。
附图说明
44.图1为一个实施例中对象的分类方法的流程示意图；
45.图2为一个实施例中确定预设区域划分策略步骤的流程示意图；
46.图3为一个实施例中确定目标对象的行为特征步骤的流程示意图；
47.图4为一个实施例中对目标对象进行分类步骤的流程示意图；
48.图5为一个实施例中对目标区域的销售策略进行调整步骤的流程示意图；
49.图6为另一个实施例中对象的分类方法的流程示意图；
50.图7为一个实施例中对象的分类装置的结构框图；
51.图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
52.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。
53.本专利在此基础上，结合业务应用的需求，对“批次”数据按到访目的进行分类，使“批次”数据向数据应用和业务场景转变。
54.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种对象的分类方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现，上述终端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、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等，服务器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。本实施例中，该对象的分类方法包括以下步骤：
55.步骤102，基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定目标区域内各子区域。
56.具体地，预设区域划分策略用于对目标区域进行各个子区域的划分，该预设区域划分策略可以是根据目标区域的类型确定的。目标区域可以是位于不同位置的不同类型的销售店铺，不同位置的销售店铺例如可以是位于商场内的汽车销售店铺(汽车商超店)，也可以是为位于商场外的汽车销售店铺(4s店)，不同类型的销售店铺可以是汽车销售店铺，也可以是美妆销售店铺，还可以是电子产品销售店铺(如xx之家)等等。目标区域可以是承载多种功能的店铺，目标区域内的各子区域可以是店铺中分别承载不同功能的子区域，例如，前台接待子区域、销售开放洽谈子区域、销售洽谈子区域、销售休息子区域、服务顾问接待子区域、售后休息子区域、网约车业务接待子区域、金融子区域、收银子区域、销售收银子区域、售后收银子区域、上牌子区域、保险子区域、交车子区域、二手车评估子区域、二手车展示子区域、试乘试驾登记子区域、精品展示子区域、选装洽谈子区域、盥洗子区域等。
57.这样，终端基于预设区域划分策略可以对目标区域进行划分，得到目标区域内包含的多个子区域，并为各个子区域进行标识，得到各个子区域的标识信息。
58.在一个示例中，目标区域可以是位于商场外的汽车销售店铺(4s店)，这样，终端可以根据目标区域对应的预设区域划分策略以及目标区域承载的各个功能，对目标区域进行划分，得到目标区域内包含的各个子区域，并确定各个子区域的标识信息。终端还可以确定连通各个子区域的门的标识信息，例如可以包括销售展厅正门、销售展厅次门、服务顾问接待台通向售后车间的门、销售展厅通往售后区的门、通向洗手间的门、通向员工区的门、通向办公区的门等。
59.步骤104，根据目标对象在目标区域内的轨迹数据以及目标对象在各子区域的停留时长信息，确定目标对象的行为特征。
60.其中，目标对象是到访目标区域的对象，目标对象在目标区域内的轨迹数据可以是目标对象在到达目标区域后，在目标区域内的各个子区域内移动的轨迹数据，该轨迹数据可以包括移动轨迹信息以及移动时间信息。
61.具体地，终端可以获取预设时间段内的目标对象在目标区域内的轨迹数据，以及一并获取在预设时间段内，目标对象分别在各子区域的停留时长信息。这样，终端可以基于停留时长信息以及轨迹数据包含的移动轨迹信息以及移动时间信息，确定目标对象的多个行为特征。在一个示例中，预设时间段可以是24小时，本领域技术人员可以根据实际应用场景确定预设时间段的具体值，本技术对此并不作任何限定。
62.步骤106，根据目标区域对应的目标决策树模型以及目标对象的行为特征，对目标对象进行划分，确定目标对象的到访目的类型。
63.其中，决策树模型用于确定目标对象到访目标区域的到访目的类型，该决策树模型可以包含目标区域的多种到访目类型对应的条件。
64.具体地，终端可以根据目标区域的类型，确定该目标区域对应的决策树模型。这样，终端可以获取目标对象的行为特征，并基于目标决策树模型，在多种到访目类型对应的条件中，确定目标对象的行为特征所满足的目标条件，基于该目标条件确定该目标对象的不同的到访目的类型。
65.上述对象的分类方法中，基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定目标区域内各子区域；根据到访目标区域的目标对象在目标区域内的轨迹数据以及目标对象在各子区域的停留时长信息，确定目标对象的行为特征；根据目标区域对应的目标决策树模型以及目标对象的行为特征，对目标对象进行划分，确定目标对象的到访目的类型。通过采用本方法，可以基于客流数据确定到访目标区域内的各个目标对象的到访目的类型，这样，可以基于各个到访目的类型的对象数量，实现目标区域的精细化运营。
66.在一个实施例中，如图2所示，在基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定目标区域内各子区域的步骤之前，该方法还包括：
67.步骤202，确定目标区域的销售类型。
68.具体地，目标区域的销售对象信息可以是目标区域内进行售卖的对象信息，例如，可以是电子设备、美妆产品、汽车、食品以及服饰等等。目标区域的地理位置特征可以是目标区域的坐落位置对应的特征，例如，可以位于商场内或者可以是位于商场外等等。终端可以获取目标区域的销售对象信息以及目标区域的地理位置特征，基于该销售对象信息以及地理位置特征，确定目标区域的销售类型。
69.步骤204，根据预设的销售类型和划分策略的对应关系，确定目标区域的销售类型对应的预设区域划分策略。
70.具体地，预设的销售类型和划分策略的对应关系可以是根据实际应用场景预先配置的对应关系，用于为不同的销售类型对应的区域配置不同的子区域划分策略。在一个示例中，终端可以基于在确定目标区域的销售类型是电子设备的情况下，在预设的销售类型与划分策略的对应关系中，提取该电子设备对应的预设区域划分策略。
71.例如，电子设备对应的预设区域划分策略中可以包括多个功能区：电子设备展示区、电子设备体验区、收银区、电子设备配件展示区、售后维修区、休息区等等。这样，终端可以按照电子设备对应的预设区域划分策略，对目标区域内各个功能区进行划分，以及对各个功能区进行命名。
72.本实施例中，可以实现对不同的目标区域中各个子区域的名称的统一映射，实现通用。
73.在一个实施例中，如图3所示，步骤“根据目标对象在目标区域内的轨迹数据以及目标对象在各子区域的停留时长信息，确定目标对象的行为特征”的具体处理过程，包括：
74.步骤302，在目标对象在目标区域内的轨迹数据中，提取目标对象的轨迹特征。
75.其中，轨迹数据包括目标对象在目标区域内的移动路线信息。
76.具体地，如果确定到访目标区域的对象为非工作人员，终端可以确定该对象为目标对象。这样，终端可以获取目标对象在进入目标区域后，在目标区域进行移动的移动路线信息。该移动路线信息包括目标对象的移动的位置点集合以及移动至每一个位置点对应的
时间信息。这样，终端可以基于上述移动位置点集合以及移动至每一个位置点对应的时间信息，确定该目标对象一个或者多个的轨迹特征。
77.在一个示例中，在目标区域的销售类型是汽车的情况下，该轨迹特征可以包括看车时长、进车时长、被接待时长、被接待看车时长等等；在目标对象与目标汽车的距离小于预设距离阈值的情况下，终端可以确定目标对象在看车。这样，终端可以基于目标对象的移动位置点对应的坐标信息以及目标汽车的位置点对应的坐标信息，计算目标对象与目标汽车的距离，并统计目标对象与目标汽车的距离小于预设距离阈值对应的第一位置点，并基于多个第一位置点的时间信息，统计得到目标对象的看车时长。
78.在一种可能的实现方式中，在目标对象与目标汽车的距离为目标值的情况下，终端可以确定目标对象已经进入目标汽车内部，例如，目标值可以是零。终端可以基于目标对象的移动位置点对应的坐标信息以及目标汽车的位置点对应的坐标信息，计算目标对象与目标汽车的距离，并统计目标对象与目标汽车的距离为目标值对应的第二位置点，并基于第二目标位置点的时间信息，统计得到目标对象的进车时长。
79.同样地，在目标对象与第一对象的距离小于预设距离阈值的情况下，终端可以确定目标对象被第一对象接待。这样，终端可以基于目标对象的移动位置点对应的坐标信息以及第一对象的移动位置点对应的坐标信息，计算目标对象与第一对象的距离，并统计目标对象与第一对象的距离小于预设距离阈值对应的第一三位置点，并基于多个第三位置点的时间信息，统计得到目标对象被第一对象进行接待行为的时长，例如，第一对象可以是目标区域内的工作人员。被接待看车时长的计算过程与进车市场的计算过程类似，在此不再赘述。
80.可选地，该轨迹特征还可以包括进入目标区域后进入收银子区域的时长、被工作人员接待后多少分钟内进入收银子区域、目标对象进入目标区域的门类型以及目标对象的离开目标区域的门类型。
81.步骤304，根据目标对象在各子区域的停留时长信息，确定目标对象的停留时长特征。
82.具体地，终端可以获取目标对象在各个子区域的停留时长，确定该目标对象的多个停留时长特征，例如，该停留时长特征可以包括销售前台区停留时长、销售开放洽谈区停留时长、销售洽谈室停留时长、销售休息区停留时长、服务顾问接待台停留时长、售后休息区停留时长、网约车业务接待区停留时长、金融区停留时长、收银区停留时长、销售收银区停留时长、售后收银区停留时长、上牌区停留时长、保险区停留时长、交车区停留时长、二手车评估区停留时长、二手车展示区停留时长、试乘试驾登记区停留时长、精品展示区停留时长、选装洽谈区停留时长、洗手间停留时长。
83.步骤306，将轨迹特征以及停留时长特征作为目标对象的行为特征。
84.本实施例中，可以基于对象在目标区域内的轨迹数据以及停留时长信息，确定目标对象的全面且多样的行为特征，可以为目标对象到访目标区域的到访目的的分析过程提供精准的数据支撑。
85.在一个实施例中，目标区域的销售类型包括汽车销售类型，目标对象的到访目的类型包括维修的保有对象、提车对象、当日新增订单对象、销售展厅潜客。
86.具体地，维修的保有对象表示目标对象为已经购买汽车的用户，且到访目的为对
已经购买的汽车进行维修。在维修的保有对象到访目标区域时，存在对新汽车的购买需求，即维修的保有对象的数量与再次购买汽车的行为存在正向相关的关联关系。提车对象表示目标对象到访目标区域的目的是完成交车行为，完成用户购买的车辆所有权的交接，当日新增订单对象表示在当前时间段完成车辆购买行为，即与当日新增订单对象就车辆的特征信息达成一致。销售展厅潜客是指未完成车辆购买行为，但存在车辆购买意愿的对象。
87.相应地，如图4所示，步骤“根据目标区域对应的目标决策树模型以及目标对象的行为特征，对目标对象进行划分，确定目标对象的到访目的类型”的具体处理过程，包括：
88.步骤402，如果目标对象的行为特征满足保有对象条件，则确定目标对象的到访目的类型为维修的保有对象。
89.具体地，保有对象条件可以是目标对象对应的接待子区域停留时长大于第一时长阈值或者目标对象的售后子区域停留时长大于第二时长阈值。这样，在一个示例中，终端可以获取该目标对象的接待子区域停留时长，并将该接待子区域停留时长与第一时长阈值进行比较，得到比较结果，根据得到的比较结果判断该目标对象的行为特征是否满足该保有对象条件。在另一个示例中，终端可以获取该目标对象的售后子区域停留时长，并将该售后子区域停留时长与第二时长阈值进行比较，得到比较结果，根据得到的比较结果判断该目标对象的行为特征是否满足该保有对象条件。在终端根据比较结果确定目标对象的行为特征满足保有对象条件，这样就可以确定目标对象的到访目的类型为维修的保有对象，即，目标对象到访目标区域的目的是维修车辆。
90.其中，接待子区域停留时长表示目标对象在接待子区域的停留时间的长度，接待子区域可以用于目标区域内的承载工作人员接待到访目标区域的顾客；顾客可以在售后子区域，对在目标区域内进行购买的物品进行维修，第一时长阈值可以是2分钟，第二时长阈值可以是15分钟，本公开对此不作限定。
91.步骤404，如果目标对象的行为特征满足提车对象条件，则确定目标对象的到访目的类型为提车对象。
92.具体地，提车对象条件可以是目标对象的被接待时长大于或者等于第三时长阈值，且目标对象在目标子区域的停留时长大于或者等于第四时长阈值。这样，如果终端确定目标对象目标对象的被接待时长大于或者等于第三时长阈值，且在目标子区域的停留时长大于或者等于第四时长阈值，则终端可以确定目标对象的行为特征满足提车对象条件，然后，终端可以确定目标对象到访目标区域的到访目的类型是提车对象。
93.其中，目标子区域可以包括上牌子区域、金融子区域以及保险子区域中的任意一种。目标对象的行为特征中的被接待时长可以通过以下过程确定：终端可以获取目标区域内各工作人员在目标区域内的第一轨迹数据，以及获取目标对象在目标区域内的第二轨迹数据，这样，针对每一第一轨迹数据，终端可以计算第一轨迹数据与第二轨迹数据的距离，在距离小于预设距离阈值的情况下，终端可以确定目标对象正在被目标区域内的工作人员接待，这样，终端可以统计距离小于预设距离阈值的时长，作为目标对象的被接待时长，第三时长阈值可以是3分钟，第四时长阈值可以是2分钟，本公开对此不作限定。
94.在一个示例中，终端可以获取目标对象的多种行为特征，如果目标对象的多种行为特征不满足保有对象条件，且目标对象的被接待时长大于或者等于第三时长阈值以及目标对象的目标子区域的停留时长大于或者等于第四时长阈值，终端可以确定该目标对象的
行为特征满足提车对象条件。
95.在一种可能的实现方式中，如果目标对象的多种行为特征不满足保有对象条件，且目标对象的被接待时长大于或者等于第三时长阈值以及目标对象的上牌子区域的停留时长、金融子区域的停留时长以及保险子区域的停留时长均小于第四时长阈值，那么终端可以获取该目标对象的收银子区域的停留时长，将该目标对象的收银子区域的停留时长与第五时长阈值进行比较。在收银子区域的停留时长大于或者等于第五时长阈值的情况下，终端可以在多种行为特征中提取，目标对象进入目标区域的时间与进入目标区域内的收银子区域的时间的目标间隔时长。如果该目标间隔时长小于或者等于第六时长阈值，则终端可以确定该目标对象满足预设的提车对象条件。
96.其中，第五时长阈值可以是0.5分钟，第六时长阈值可以是15分钟，本公开对此不作限定。
97.步骤406，如果目标对象的行为特征满足当日新增订单对象条件，则确定目标对象的到访目的类型为当日新增订单对象。
98.具体地，当日新增订单对象条件可以包括，目标对象的行为特征不满足保有对象条件以及提车对象条件，且目标对象的看车时长大于或者等于于第七时长阈值。终端在确定目标对象的行为特征不满足保有对象条件以及提车对象条件的情况下，终端可以在目标对象的多种行为特征中提取看车时长的行为特征，并将该目标对象的看车时长与第七时长阈值进行比较。在该目标对象的看车时长大于或者等于第七时长阈值的情况下，终端可以确定该目标对象的行为特征满足该当日新增订单对象条件。这样，终端可以确定目标对象的到访为当日新增订单对象。其中，第七时长阈值可以是2分钟，本公开对此不作限定。
99.步骤408，如果目标对象的行为特征满足销售展厅潜客条件，则确定目标对象的到访目的类型为销售展厅潜客。
100.具体地，销售展厅潜客条件可以包括，目标对象的行为特征不满足保有对象条件、提车对象条件以及当日新增订单对象条件，且目标对象存在看车行为。这样，终端在确定目标不满足保有对象条件、提车对象条件以及当日新增订单对象条件的情况下，可以在目标对象的多种行为特征中查询，如果终端查询到目标对象存在看车行为，那么可以确定目标对象满足销售展厅潜客条件。也就是说，终端可以确定目标对象到访目标区域的到访目的类型可以是销售展厅潜客。
101.在一个示例中，终端在确定目标对象不满足保有对象条件、提车对象条件以及当日新增订单对象条件的情况下，可以在目标对象的多种行为特征中查询，如果终端查询到目标对象不存在看车行为，且被接待时长大于或者等于第八时长阈值的情况下，终端可以确定目标对象满足销售展厅潜客条件。也就是说，终端可以确定目标对象到访目标区域的到访目的类型可以是销售展厅潜客，其中，第八时长阈值可以是1分钟。
102.本实施例中，通过对目标对象的多种行为特征的逐一分析，可以基于到访目的对多个到访目标区域的目标对象进行分类，实现客流系统统计的目标对象的到访人数与实际的业务场景的结合。
103.在一个实施例中，目标对象的行为特征包括接待子区域停留时长、售后子区域停留时长。
104.相应地，步骤“如果目标对象的行为特征满足保有对象条件，则确定目标对象的到
访目的类型为维修的保有对象”的具体处理过程，包括：
105.在目标对象的接待子区域停留时长大于第一时长阈值或者目标对象的售后子区域停留时长大于第二时长阈值的情况下，确定目标对象的到访目的类型为维修的保有对象如果，则确定目标对象的到访目的类型为维修的保有对象类型。
106.具体地，保有对象条件可以是目标对象对应的接待子区域停留时长大于第一时长阈值或者目标对象的售后子区域停留时长大于第二时长阈值。这样，在一个示例中，终端可以获取该目标对象的接待子区域停留时长，并将该接待子区域停留时长与第一时长阈值进行比较，得到比较结果，根据得到的比较结果判断该目标对象的行为特征是否满足该保有对象条件。在另一个示例中，终端可以获取该目标对象的售后子区域停留时长，并将该售后子区域停留时长与第二时长阈值进行比较，得到比较结果，根据得到的比较结果判断该目标对象的行为特征是否满足该保有对象条件。在终端根据比较结果确定目标对象的行为特征满足保有对象条件，这样就可以确定目标对象的到访目的类型为维修的保有对象，即，目标对象到访目标区域的目的是维修车辆。
107.其中，接待子区域停留时长表示目标对象在接待子区域的停留时间的长度，接待子区域可以用于目标区域内的承载工作人员接待到访目标区域的顾客；顾客可以在售后子区域，对在目标区域内进行购买的物品进行维修。
108.本实施例中，通过目标对象的接待子区域停留时长以及售后子区域停留时长的具体分析，可以对目标对象的到访目的类型是否为维修的保有对象进行准确的判断，实现对目标对象的不同到访目的的准确分类。
109.在一个实施例中，如图5所示，该对象的分类方法还包括：
110.步骤502，对多个目标对象的到访目的类型进行统计，得到各到访目的类型对应的对象数据。
111.其中，到访目的类型对应的对象数据是对到访目的相同的多个目标对象进行特征提取后得到的数据。例如可以是该种对象在进行购买行为的行为特征或者是对目标区域内不同的销售对象的偏好程度等等。
112.具体地，终端可以获取在预设时间段内到访目标区域的多个目标对象的行为特征，并根据各目标对象的行为特征分别确定各目标对象分别对应的到访目标区域的到访目的类型。这样，终端可以基于到访目的类型，对在预设时间段内到访目标区域的多个目标对象进行分类统计，得到各个到访目的类型对应的目标的对象的数量。终端还可以对到访目的相同的目标对象进行画像分析，确定该种类型的目标对象对于不同接待行为的偏好程度等等。
113.步骤504，基于各到访目的类型对应的对象数据确定目标区域的调整策略，并基于调整策略，对目标区域的销售策略进行调整。
114.具体地，终端可以根据各到访目的类型对应的对象数据确定目标区域的调整策略，并根据调整策略，对目标区域的销售策略进行调整，以使可以提高目标区域内的销售对象的购买率(成交率)。
115.在一个示例中，终端对到访目的相同的目标对象进行画像分析，可以确定存在购买需求的目标对象的特征，例如可以是被接待特征以及销售对象的摆放特征，这样，终端可以基于该特征生成目标区域的调整策略，以使工作人员可以基于该调整策略，对目标区域
内的销售对象的摆放进行调整以及对目标区域内的工作人员对目标对象的接待行为进行调整，以提高目标区域内的销售效率。
116.本实施例中，通过对相同到访目的类型的目标对象进行销售策略的调整，可以针对性进行精准分析和运营，针对性地提升销售效率。
117.以下，结合一个具体示意图6，详细描述上述实施例所提供的对象的分类方法，如图6所示，该方法包括：
118.由于同一功能区在不同店铺中的大小、位置、形状都可能不相同。这样，终端可以基于预设区域划分策略对目标区域进行划分对目标区域进行划分得到各个子区域，各子区域包括前台接待子区域、销售开放洽谈子区域、销售洽谈子区域、销售休息子区域、服务顾问接待子区域、售后休息子区域、网约车业务接待子区域、金融子区域、收银子区域、销售收银子区域、售后收银子区域、上牌子区域、保险子区域、交车子区域、二手车评估子区域、二手车展示子区域、试乘试驾登记子区域、精品展示子区域、选装洽谈子区域、盥洗子区域等。还可以确定连通各个子区域的门的标识信息，例如可以包括销售展厅正门、销售展厅次门、服务顾问接待台通向售后车间的门、销售展厅通往售后区的门、通向洗手间的门、通向员工区的门、通向办公区的门等。
119.终端可以获取预设时间段内的目标对象在目标区域内的轨迹数据，以及一并获取在预设时间段内，目标对象分别在各子区域的停留时长信息。这样，终端可以基于停留时长信息以及轨迹数据包含的移动轨迹信息以及移动时间信息，确定目标对象的多个行为特征。行为特征包括：销售前台区停留时长、销售开放洽谈区停留时长、销售洽谈室停留时长、销售休息区停留时长、服务顾问接待台停留时长、售后休息区停留时长、网约车业务接待区停留时长、金融区停留时长、收银区停留时长、销售收银区停留时长、售后收银区停留时长、上牌区停留时长、保险区停留时长、交车区停留时长、二手车评估区停留时长、二手车展示区停留时长、试乘试驾登记区停留时长、精品展示区停留时长、选装洽谈区停留时长、洗手间停留时长、看车时长、进车时长、被接待时长、销售顾问接待看车时长、进店后多少分钟内去收银区、接待后多少分钟内去收银区、从哪个门进出店等等。
120.这样，在目标对象具有某种特定行为特征的组合(满足某种条件)的情况下，确定该目标对象的到访目的为满足的条件对应的到访目的类型。
121.在一个示例中，可以通过决策树的方式进行批次类型判定：
122.终端可以获取批次中的任一对象(目标对象)在接待子区域的停留时长。如果终端确定该目标对象在接待子区域的停留时长大于或者等于2分钟，则终端可以确定目标对象满足保有对象条件，确定目标对象为维修的保有客户。
123.如果终端确定该目标对象的在接待子区域的停留时长小于2分钟，则获取目标对象的在售后子区域的停留时长，如果终端确定该目标对象在售后子区域的停留时长大于或者等于15分钟，则终端可以确定目标对象满足保有对象条件，确定目标对象为维修的保有客户。如果终端确定该目标对象在售后子区域的停留时长小于15分钟，则终端可以获取目标对象的被接待时长(被目标区域内的销售顾问接待的时长)，如果目标对象的被接待时长大于或者等于3分钟，则终端可以获取目标对象在目标子区域的停留时长，如果在目标子区域内的停留时长大于或者等于2分钟，则可以确定目标对象满足提车对象条件，即目标对象的到访目的类型为提车对象。
124.如果在目标子区域内的停留时长小于2分钟，则终端可以获取目标对象在收银子区域的停留时长，在目标对象在收银子区域的停留时长大于或者等于0.5分钟的情况下，终端可以在多种行为特征中提取目标间隔时长，目标间隔时长表示目标对象进入目标区域的时间与目标对象进入目标区域内的收银子区域的时间的间隔时长。如果该目标间隔时长小于或者等于15分钟，则终端可以确定该目标对象满足预设的提车对象条件，目标对象的到访目的类型是提车。如果该目标间隔时长大于15分钟，且存在看车行为以及看车时长大于或者等于2分钟，则可以确定目标对象满足当日新增订单对象条件。
125.在目标对象在收银子区域的停留时长小于0.5分钟的情况下，如果目标对象存在看车行为，可以确定目标对象的满足销售展厅潜客条件；如果目标对象不存在看车行为，则可以获取该目标对象的被接待时长，如果被接待时长大于或者等于1分钟，则可以确定目标对象的满足销售展厅潜客条件。
126.如果目标对象的被接待时长小于3分钟，但是该目标对象存在看车行为，可以确定目标对象的满足销售展厅潜客条件；如果在此条件下，目标对象不存在看车行为，但是目标对象的被接待时长大于或者等于1分钟，则可以确定该目标对象的满足销售展厅潜客条件。如果目标对象的行为特征是其他种情况，终端均可以确定该目标对象为其他种类对象，即到访目的不明。
127.本发明实施例中的决策过程的解释性强、通俗易懂、可以有侧重的优先区分某一类型的批次、分类过程中条件阈值可根据不同目标区域的要求自行确定，可以提高门店的销量或提升经营管理效率。
128.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及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，如上所述的各实施例所涉及的流程图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。
129.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的对象的分类方法的对象的分类装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个对象的分类装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于对象的分类方法的限定，在此不再赘述。
130.在一个实施例中，如图7所示，提供了一种对象的分类装置700，包括划分模块701、第一确定模块702以及第二确定模块703，其中：
131.划分模块701，用于基于预设区域划分策略对目标区域进行划分，确定目标区域内各划分子区域；
132.第一确定模块702，用于根据目标对象在目标区域内的轨迹数据以及目标对象在各子区域的停留时长信息，确定目标对象的行为特征，目标对象是到访目标区域的对象；
133.第二确定模块703，用于根据目标区域对应的目标决策树模型以及目标对象的行为特征，对目标对象进行划分，确定目标对象的到访目的类型。
134.上述对象的分类装置700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。
135.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8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和内存储器。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目标对象的相关数据。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对象的分类方法。
136.本领域技术人员可以理解，图8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。
137.在一个实施例中，还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上述各方法实施例中的步骤。
138.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，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
139.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
140.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
141.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、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、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。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等。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。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
142.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。
143.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本技术专利范围的限制。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，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。