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申请/专利权人：聚臻一品(厦门)科技有限公司;海丝(厦门)电子商务知识产权运营中心有限公司

摘要：本发明公开了一种购物管理的数据监控系统及方法，涉及快递物流技术领域，本发明包括：物流配送信息获取模块、用户信息获取模块、用户信息分析模块和联系顺序分析模块，本发明依据各用户的历史送货习惯和当前网购的货物特性，对送货信息不完整的各用户进行分析，从而智能预测用户送货方式和送货上门时间点，并通过短信确认，从而初步筛选各待联系用户，减少快递员的联系压力，并且计算各拨打时间段的各待联系用户的排序参考值，从而将各待联系用户进行排序，减少快递员联系不上各待联系用户的情况发生率，避免出现用户暂时无法接听，但是快递员却不断拨打的问题，从而提高用户的满意度。

主权项：1.一种购物管理的数据监控系统，其特征在于，包括：物流配送信息获取模块，用于统计目标区域当天待派送快递的各用户，从云数据库获取各用户的送货方式选择状态，其中送货方式选择状态包括选择送货方式和未选择送货方式，其中选择送货方式包括送货上门、放置代收点，并判断各用户是否选择送货时间段，从而将各用户筛选为各放置代收点用户、各明确用户、各不定用户和各待定用户；所述将各用户筛选为各放置代收点用户、各明确用户、各不定用户和各待定用户，其具体筛选方法为：若某用户的选择送货方式为放置代收点，则将该用户标记为放置代收点用户，从而得到各放置代收点用户，若某用户的选择送货方式为送货上门，且选择对应送货时间段，则将该用户标记为明确用户，从而得到各明确用户，若某用户的选择送货方式为送货上门，且未选择对应送货时间段，则将该用户标记为不定用户，从而得到各不定用户，若某用户的选择送货方式为未选择送货方式，则将该用户标记为待定用户，从而得到各待定用户；用户信息获取模块，用于从云数据库获取各用户的各历史拨打时间点和各历史接听时间点、各不定用户的各历史送货时间点、各明确用户的历史送货上门次数和更改送货上门时间段次数；用户信息分析模块，用于从云数据库获取各送货上门时间段和各拨打时间段，计算各明确用户的送货时间段准确性，评估各不定用户的各拨打时间段的接听概率系数，并计算各不定用户的各送货上门时间段的允许送货上门概率系数，从而筛选得到各不定用户的预测接听时间段，并评估得到各不定用户的预测送货时间段，分析各待定用户的预测送货方式，若某待定用户的预测送货方式为送货上门，则分析该待定用户的预测接听时间段和预测送货时间段，并分析各明确用户的预测接听时间段；所述计算各明确用户的送货时间段准确性，其具体计算方法为：根据各明确用户的更改送货上门时间段次数，并统计各明确用户的历史送货上门次数，其中x为各明确用户的编号，，y为大于2的正整数，计算各明确用户的送货时间段准确性；所述评估各不定用户的各拨打时间段的接听概率系数，其具体评估方法为：依据各用户的各历史拨打时间点和各历史接听时间点，提取得到各不定用户的各历史拨打时间点和各历史接听时间点；统计得到各不定用户的各拨打时间段所属各历史接听时间点和各历史拨打时间点、各送货上门时间段所属各历史送货时间点；统计各不定用户的各拨打时间段所属历史接听时间点的数量，统计各不定用户的各拨打时间段所属历史拨打时间点的数量，其中i为各不定用户的编号，，j为大于2的正整数，n为不定用户的各拨打时间段的编号，，m为大于2的正整数，计算各不定用户的各拨打时间段的接听概率系数；所述计算各不定用户的各送货上门时间段的允许送货上门概率系数，其具体计算方法为：依据各不定用户的各送货上门时间段所属各历史送货时间点，统计各不定用户的各送货上门时间段所属历史送货时间点的数量，其中r为不定用户的各送货上门时间段的编号，，s为大于2的正整数，计算各不定用户的各送货上门时间段的允许送货上门概率系数；所述筛选得到各不定用户的预测接听时间段，其具体筛选方法为：从云数据库获取预定义的接听概率系数阈值和允许送货上门概率系数阈值；将各不定用户的各拨打时间段的接听概率系数与预定义的接听概率系数阈值进行比对，若某不定用户的某拨打时间段的接听概率系数大于预定义的接听概率系数阈值，则将该拨打时间段标记为接听时间段，从而得到该不定用户的各接听时间段，统计得到各不定用户的各接听时间段；将各不定用户的各接听时间段依据时间先后顺序进行排序，从而得到各不定用户的排序后各接听时间段，并将各不定用户的第一个接听时间段标记为各不定用户的预测接听时间段；所述评估得到各不定用户的预测送货时间段，其具体评估方法为：将各不定用户的各送货上门时间段的允许送货上门概率系数与预定义的允许送货上门概率系数阈值进行比对，若某不定用户的某送货上门时间段的允许送货上门概率系数大于预定义的允许送货上门概率系数阈值，则将该送货上门时间段标记为该送货时间段，从而得到该不定用户的各送货时间段，统计得到各不定用户的各送货时间段；将各不定用户的各送货时间段与预测接听时间段进行比对，若某不定用户的某送货时间段在预测接听时间段之后或与预测接听时间段一致，则将该送货时间段标记为目标时间段，统计得到该不定用户的各目标时间段，筛选得到各不定用户的各目标时间段，将各不定用户的各目标时间段依据时间先后顺序进行排序，得到各不定用户的排序后各目标时间段，并将各不定用户的第一个目标时间段做为各不定用户的预测送货时间段；所述分析各待定用户的预测送货方式，其具体分析方法为：计算各待定用户的允许送货上门概率系数和允许放置代收点预测系数；将各待定用户的允许送货上门概率系数和允许放置代收点预测系数进行比对，若某待定用户的允许送货上门概率系数大于或等于允许放置代收点预测系数，则将该待定用户的预测送货方式记为送货上门，反之，则将该待定用户的预测送货方式记为放置代收点，从而得到各待定用户的预测送货方式；所述计算各待定用户的允许送货上门概率系数和允许放置代收点预测系数，其具体计算方法为：从云数据库获取各待定用户的各历史送货上门的货物质量、货物金额和货物体积、各历史放置代收点的货物质量、货物金额和货物体积、当前货物质量、当前货物金额和当前货物体积，其中R为各待定用户的编号，，Y为大于2的正整数，J为待定用户的各历史送货上门的编号，，Q为大于2的正整数，N为待定用户的各历史放置代收点的编号，，M为大于2的正整数；计算各待定用户的允许送货上门概率系数，其中Q为待定用户的历史送货上门的数量；计算各待定用户的允许放置代收点预测系数，其中M为待定用户的历史放置代收点的数量；联系顺序分析模块，用于通过短信询问各明确用户、各不定用户和各待定用户，从而统计得到各待联系用户，并得到各接听时间段所属排序后的各待联系用户，获取目标区域当天的快递员，并将各接听时间段所属排序后的各待联系用户发送至快递员；所述得到各接听时间段所属排序后的各待联系用户，其具体方法为：从云数据库获取各待联系用户的联系调参值，其中q为各待联系用户的编号，，p为大于2的正整数；依据得到各不定用户的预测接听时间段的方法，分析得到各待联系用户的预测接听时间段，并依据各拨打时间段，映射得到各拨打时间段的各待联系用户；根据各待定用户的各历史接听时间点和各明确用户的各历史接听时间点，并依据评估各不定用户的各拨打时间段的接听概率系数的方法，计算得到各待定用户的各拨打时间段的接听概率系数、各明确用户的各拨打时间段的接听概率系数，提取得到各拨打时间段的各待联系用户的接听概率系数，计算各拨打时间段的各待联系用户的排序参考值；将各拨打时间段的各待联系用户按照排序参考值从大到小的顺序进行排序，从而得到各接听时间段所属排序后的各待联系用户。

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