CN106920018B - 一种终端的运营策略选取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种终端的运营策略选取方法及装置，所述方法包括：针对运营平台中提供运营服务的每一终端，获取该终端在第一预设时间段内的抢单数据和接单数据；根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态；根据所述运行状态，选择与所述运行状态对应的运营策略，由于此时确定的终端的运行状态具有多种情况，而不是只有流失状态一种，因此可根据具体的运行状态采取相应的激励措施，从而控制终端的流失，使用尽可能小的代价取得更好的效果，从而保证打车平台的运力充足。

Description

一种终端的运营策略选取方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机处理技术领域，特别涉及一种终端的运营策略选取方法及装置。

背景技术

打车平台作为沟通乘客终端和司机终端的平台，乘客终端通过在打车平台上发送打车请求，进而打车平台根据打车请求生成订单，以发送司机终端，实现司机终端接收乘客终端发送的订单。

为此，打车平台需要定期维护司机终端的数量，保证乘客终端发出订单之后能够及时有司机终端响应。现有技术中的一种方案是，人为确定司机终端在预设时间段内没有接单数据，进而确定该司机终端已从平台流失，介于此，打车平台选择相应的挽回策略，例如发红包、补贴等，希望司机终端尽可能再回到平台。

然而，司机终端的数量是有限的，挽回一个流失的司机终端的成本往往会比拉一个新的司机终端高很多，因此增加了运营成本。

故，需要一种更加合理的运营策略选取方法，利用尽可能小的代价取得更好的效果，从而保证打车平台的运力充足。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种终端的运营策略选取方法和装置。

第一方面，本发明提供一种终端的运营策略选取方法，包括：

针对运营平台中提供运营服务的每一终端，获取该终端在第一预设时间段内的抢单数据和接单数据；

根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态；

根据所述运行状态，选择与所述运行状态对应的运营策略。

优选的，根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态，包括：

根据所述抢单数据、接单数据，获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度；其中，所述第一预设时间段划分为N个粒度，N为大于2的自然数；

若每一粒度对应的参与度均为零，则确定所述运行状态为流失状态。

进一步地，所述方法还包括：

若每一粒度对应的参与度至少部分不为零，则根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，获取所述终端在当前时刻的特征向量；

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态。

优选的，根据所述抢单数据、接单数据，获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度，包括：

根据所述抢单数据、接单数据，通过公式一获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度θ：

θ＝α*accept+strive 公式一

其中，α＝strive_总/accept_总，strive_总为运营平台中提供运营服务的所有终端在第一预设时间段内的抢单数据，accept_总为所述所有终端在第一预设时间段内的接单数据，accept为所述所有终端中的一个终端在第一预设时间段内的一个粒度中的接单数据，strive为所述的终端在第一预设时间段内的所述的一个粒度中的抢单数据。

优选的，根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，获取所述终端在当前时刻的特征向量，包括：

根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，通过公式二获取所述终端在第i时刻的特征向量f_i：

f_i＝(θ₀,θ₁,θ₂,...,θ_k) 公式二

其中，θ₀为第一预设时间段内的第一粒度对应的参与度，θ₁为第一预设时间段内的第二粒度对应的参与度，θ₂为第一预设时间段内的第三粒度对应的参与度，θ_k为第一预设时间段内的第k+1粒度对应的参与度。

优选的，根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态，包括：

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，通过公式三确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态：

公式三

其中，f_j为终端在第j时刻的特征向量，p_i为预先定义的运行状态模式向量，k＝N-1，N为所述第一预设时间段划分的粒度数，N为大于2的自然数。

第二方面，本发明提供了一种终端的运营策略选取装置，包括：

获取单元，针对运营平台中提供运营服务的每一终端，获取该终端在第一预设时间段内的抢单数据和接单数据；

运行状态确定单元，根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态；

运营策略选择单元，根据所述运行状态，选择与所述运行状态对应的运营策略。

优选的，运行状态确定单元，用于：

根据所述抢单数据、接单数据，获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度；其中，所述第一预设时间段划分为N个粒度，N为大于2的自然数；

若每一粒度对应的参与度均为零，则确定所述运行状态为流失状态。

进一步地，所述装置还包括特征向量计算单元，用于：

若每一粒度对应的参与度至少部分不为零，则根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，获取所述终端在当前时刻的特征向量；

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态。

优选的，所述运行状态确定单元，还用于：

根据所述抢单数据、接单数据，通过公式一获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度θ：

θ＝α*accept+strive 公式一

其中，α＝strive_总/accept_总，strive_总为运营平台中提供运营服务的所有终端在第一预设时间段内的抢单数据，accept_总为所述所有终端在第一预设时间段内的接单数据，accept为所述所有终端中的一个终端在第一预设时间段内的一个粒度中的接单数据，strive为所述的终端在第一预设时间段内的所述的一个粒度中的抢单数据。

优选的，所述特征向量计算单元，还用于：

根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，通过公式二获取所述终端在第i时刻的特征向量f_i：

f_i＝(θ₀,θ₁,θ₂,...,θ_k) 公式二

其中，θ₀为第一预设时间段内的第一粒度对应的参与度，θ₁为第一预设时间段内的第二粒度对应的参与度，θ₂为第一预设时间段内的第三粒度对应的参与度，θ_k为第一预设时间段内的第k+1粒度对应的参与度。

优选的，所述特征向量计算单元，还用于：

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，通过公式三确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态：

公式三

其中，f_j为终端在第j时刻的特征向量，p_i为预先定义的运行状态模式向量，k＝N-1，N为所述第一预设时间段划分的粒度数，N为大于2的自然数。

由上述技术方案可知，本发明根据第一预设时间段内运营平台中提供运营服务的每一终端的抢单数据和接单数据，确定其中一个终端在当前时刻的运行状态，并根据所述终端在当前时刻的运行状态，选择与所述运行状态对应的运用策略，由于此时确定的终端的运行状态具有多种情况，而不是只有流失状态一种，因此可根据具体的运行状态采取相应的激励措施，从而控制终端的流失，使用尽可能小的代价取得更好的效果，从而保证打车平台的运力充足。

附图说明

图1为本公开一实施例提供的一种终端的运营策略选取方法的流程图；

图2为本公开一种实施例提供的一种终端的运营策略选取方法的流程图；

图3为典型运行状态示意图；

图4为非典型运行状态的映射关系示示意图；

图5为按照本公开提供的一个终端的运行状态示意图；

图6为本公开一实施例提供的一种终端的运营策略选取装置原理框图。

具体实施方式

下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清除、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

以下对本公开实施例中提及的部分词语进行举例说明。

本公开实施例中提及的用户设备(User Equipment，简称UE)是指呼叫服务方，如交通工具叫车服务中的乘客，所使用的移动终端或个人计算机(Personal Computer，简称PC)等设备。例如智能手机、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、车载电脑(carputer)、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备(如Google Glass、Oculus Rift、Hololens、Gear VR)等。

本公开实施例中提及的终端为提供服务方，如交通工具叫车服务中的司机，所使用的用于接单的移动终端或PC端等设备。诸如上述呼叫服务方所使用各设备。本实施例中，为了区别乘客和司机，分别采用用户设备UE和终端来分别表示乘客和司机所持的移动终端等设备。

图1为本公开一实施例提供的一种终端的运营策略选取方法的流程图。

如图1所示，本实施例的一种终端的运营策略选取方法，包括：

S1：针对运营平台中提供运营服务的每一终端，获取该终端在第一预设时间段内的抢单数据和接单数据；

所述第一预设时间段可为4周、5周或两个月等。

S2：根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态；

S3：根据所述运行状态，选择与所述运行状态对应的运营策略。所述的运营策略可为推送功能、小额红包、平台预警、电话回访等。

其中，根据对历史数据的分析可知，所述运行状态一般可包括成长状态、稳定状态、衰退状态和流失状态四个运行状态。

图2为本公开一种实施例提供的一种终端的运营策略选取方法的流程图。

参照图2，本实施例中，所述步骤S2，具体包括如下步骤：

S21：根据所述抢单数据、接单数据，获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度；其中，所述第一预设时间段划分为N个粒度，N为大于2的自然数；

针对将一个预设时间段划分成N个相等的粒度的划分方式，按照如下方式定义成长状态、稳定状态和衰退状态：

所述成长状态，指随着时间的增加，对应粒度的参与度呈上升趋势；需要说明的是，成长期包括前预设数量的粒度的参与度为零的情况，所述预设数量可根据预设时间段划分的粒度总数确定，例如，一共有4个粒度，前一个、两个或三个粒度的参与度为零的情况，该种情况也可以叫做新生状态；也包括每个粒度的参与度都不为零的情况。

所述粒度数除上述的4个粒度外，还可以为5个、6个等。

所述稳定状态，指随着时间的增加，对应粒度的参与度持平稳波动趋势，比如在一预设范围内波动。

所述衰退状态，指随着时间的增加，对应粒度的参与度呈下降趋势；需要说明的是，衰退期包括后面预设数量的粒度的参与度为零的情况，所述预设数量可根据预设时间段划分的粒度总数确定，例如，一共有4个粒度，后一个、两个或三个粒度的参与度为零的情况；也包括每个粒度的参与度都不为零的情况。

所述流失状态，指每一粒度对应的参与度均为零的情况。

本实施例中，所述步骤S21中计算参与度，具体过程如下：

根据所述抢单数据、接单数据，通过公式(1)获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度θ：

θ＝α*accept+strive (1)

其中，α＝strive_总/accept_总，strive_总为运营平台中提供运营服务的所有终端在第一预设时间段内的抢单数据，accept_总为所述所有终端在第一预设时间段内的接单数据，accept为所述所有终端中的一个终端在第一预设时间段内的一个粒度中的接单数据，strive为所述的终端在第一预设时间段内的所述的一个粒度中的抢单数据。其中的α实际就是第一预设时间段内运营平台中提供运营服务的全部终端的平均抢单量和平均接单量之比。

S22、判断每一粒度对应的参与度是否均为零；若是，则执行步骤S23，若每一粒度对应的参与度至少部分不为零，则执行步骤S24；

S23：若每一粒度对应的参与度均为零，则确定所述运行状态为流失状态。

S24：若每一粒度对应的参与度至少部分不为零，则根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，获取所述终端在当前时刻的特征向量；

本实施例中，所述步骤S24中计算特征向量，具体过程如下：

根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，通过公式(2)获取所述终端在第i时刻的特征向量f_i：

f_i＝(θ₀,θ₁,θ₂,...,θ_k) (2)

其中，θ₀为第一预设时间段内的第一粒度对应的参与度，θ₁为第一预设时间段内的第二粒度对应的参与度，θ₂为第一预设时间段内的第三粒度对应的参与度，θ_k为第一预设时间段内的第k+1粒度对应的参与度。

S25：根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态。

本实施例中，所述步骤S25中确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态，具体过程如下：

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，通过公式(3)确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态：

其中，f_j为终端在第j时刻的特征向量，p_i为预先定义的运行状态模式向量，k＝N-1，N为所述第一预设时间段划分的粒度数，N为大于2的自然数。

对于上述的4种运行状态(成长状态、稳定状态、衰退状态和流失状态)，流失状态只要判断各个粒度的参与度均为零即可，但是成长状态、稳定状态和衰退状态由于对应的参与度不一定为图3所示的成长状态、稳定状态和衰退状态的典型状态，也可能是图4所示的非典型状态。图3中横坐标为时间(T)，该时间的单位是周(w)，纵坐标是参与度，图4中的w1-w4表示第1周，第2周，第3周和第4周，纵坐标为参与度。

所以，先根据所述成长状态、稳定状态和衰退状态的典型状态预先定义出成长状态的模式向量、稳定状态的模式向量和衰退状态的模式状态。

设预先定义的成长状态的模式向量为p₁，即p_i＝p₁；预先定义的稳定状态的模式向量为p₂，即p_i＝p₂；预先定义的衰退状态的模式向量为p₃。即p_i＝p₃，则，将已经根据各个粒度的参与度获取的特征向量和p₁、p₂、p₃分别代入公式(3)，分别求根据步骤S24获取的终端的当前时刻的特征向量f_j和p₁、p₂和p₃的相似度，对得出的三个相似度排序，将所述终端的当前时刻的运行状态确定为相似度分值最高的预先定义的运行状态模式向量对应的运行状态。如图4所示的pattern1、pattern2、pattern3，通过上述方式确定为成长状态。

针对本实施例，可以理解的是，一次接单可理解为是终端在打车平台的一次转化，而一次抢单则可理解为终端参与打车平台活动的主要方式之一，所以用抢单数据和接单数据判定终端当前时刻的运行状态。

但是，如果统计每天的抢单数据和接单数据，用此来获取终端的当前时刻的运行状态，则可能由于限行、周末休息等因素的存在产生不稳定的情况，因此本公开采用将一个预设时间段分成几个相等的粒度，根据每一粒度中每一终端的抢单数据和接单数据计算其中任一终端的参与度，再通过各个粒度的参与度获取所述的一终端的当前时刻的运行状态，可减少上述因素产生的波动，使结果更准确。

参照图5，为利用本公开统计的一个终端的连续13w的参与度曲线图，由该图可以看出，随着时间的推移，该终端从新生状态(为前面部分粒度参与度为零的成长状态)、成长状态、稳定状态到流失状态的全过程。当然，有的终端会从新生状态直接到衰退状态，最后到流失状态，还有些终端在流失很长一段时间后再次回到打车平台(即又有参与度)，变成了激活状态(活跃司机)。图5中横坐标为时间(T)，该时间的单位是周(w)，纵坐标是参与度，P1表示新生状态，P2表示成长状态，P3表示稳定状态，P4表示衰退状态，P5表示流失状态。

实际中，为了更加精确的分配成本，可将终端的运行状态进行更细致的划分，如表1，可每天生成一个新的终端当前时刻的运行状态，比如统计连续三天的终端的运行状态。

表1

表1中，前连续三天是所述当前时刻的前面三天，后连续三天为所述当前时刻以后的未来连续三天；“处于低平稳状态，参与度低于1/3分位数”，是将指距离当前时刻最近的一个粒度的所有终端的参与度按照由小到大进行排序，按照参与度由小到大分为三等分，分别为第一份，第二份和第三份，该终端的参与度在第一份中时，则认为该终端在当前时刻处于低平稳状态；同理，“处于平稳状态，参与度介于1/3到2/3分位数之间”，是指该终端的参与度在所述二份中时，则认为该终端在当前时刻处于中平稳状态；“处于平稳状态，参与度高于2/3分位数”，是指该终端的参与度在所述第三份中时，认为该终端在当前时刻处于高平稳状态。

对不同运行状态的终端选择如下的运营策略：

新生状态终端：推送功能及小额红包；

低平稳状态终端：推送红包、开展线下活动；

轻度衰退状态终端：打车平台预警，推送红包；

中度衰退状态终端：推送红包，随机电话回访；

新流失状态终端：随机电话回访。

上述仅列举了表1中的一部分状态终端对应的运营策略，对于其他状态的终端，可根据实际情况选择运营策略。

所述步骤S24之后，步骤S25之前，所述方法还包括：

对所述终端的特征向量进行归一化处理。归一化处理后的特征向量。以便处理数据。

本实施例提供了一种终端的运营策略选取方法，根据第一预设时间段内运营平台中提供运营服务的每一终端的抢单数据和接单数据，确定其中一个终端在当前时刻的运行状态，并根据所述终端在当前时刻的运行状态，选择与所述运行状态对应的运用策略，由于此时确定的终端的运行状态具有多种情况，而不是只有流失状态一种，因此可根据具体的运行状态采取相应的激励措施，从而控制终端的流失，使用尽可能小的代价取得更好的效果，从而保证打车平台的运力充足。

图6为本公开一实施例提供的一种终端的运营策略选取装置的原理框图。

如图6所示，一种终端的运营策略选取装置，包括：

获取单元61，针对运营平台中提供运营服务的每一终端，获取该终端在第一预设时间段内的抢单数据和接单数据；

运行状态确定单元62，根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态；

运营策略选择单元63，根据所述运行状态，选择与所述运行状态对应的运营策略。

本实施例中，运行状态确定单元62，用于：

根据所述抢单数据、接单数据，获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度；其中，所述第一预设时间段划分为N个粒度，N为大于2的自然数；

若每一粒度对应的参与度均为零，则确定所述运行状态为流失状态。

本实施例中，所述装置还包括特征向量计算单元，用于：

若每一粒度对应的参与度至少部分不为零，则根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，获取所述终端在当前时刻的特征向量；

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态。

本实施例中，所述运行状态确定单元62，还用于：

根据所述抢单数据、接单数据，通过公式(1)获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度θ：

θ＝α*accept+strive (1)

其中，α＝strive_总/accept_总，strive_总为运营平台中提供运营服务的所有终端在第一预设时间段内的抢单数据，accept_总为所述所有终端在第一预设时间段内的接单数据，accept为所述所有终端中的一个终端在第一预设时间段内的一个粒度中的接单数据，strive为所述的终端在第一预设时间段内的所述的一个粒度中的抢单数据。

本实施例中，所述特征向量计算单元，还用于：

根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，通过公式(2)获取所述终端在第i时刻的特征向量f_i：

f_i＝(θ₀,θ₁,θ₂,...,θ_k) (2)

其中，θ₀为第一预设时间段内的第一粒度对应的参与度，θ₁为第一预设时间段内的第二粒度对应的参与度，θ₂为第一预设时间段内的第三粒度对应的参与度，θ_k为第一预设时间段内的第k+1粒度对应的参与度。

本实施例中，所述特征向量计算单元，还用于：

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，通过公式(3)确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态：

其中，f_j为终端在第j时刻的特征向量，p_i为预先定义的运行状态模式向量，k＝N-1，N为所述第一预设时间段划分的粒度数，N为大于2的自然数。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

应当注意的是，在本公开的***的各个部件中，根据其要实现的功能而对其中的部件进行了逻辑划分，但是，本公开不受限于此，可以根据需要对各个部件进行重新划分或者组合，例如，可以将一些部件组合为单个部件，或者可以将一些部件进一步分解为更多的子部件。

本公开的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本公开实施例的***中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本公开还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本公开的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本公开进行说明而不是对本公开进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本公开可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

以上实施方式仅适于说明本公开，而并非对本公开的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本公开的范畴，本公开的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种终端的运营策略选取方法，其特征在于，包括：

针对运营平台中提供运营服务的每一终端，获取该终端在第一预设时间段内的抢单数据和接单数据；

根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态；

根据所述运行状态，选择与所述运行状态对应的运营策略；

所述运行状态包括成长状态、稳定状态、衰退状态和流失状态；

根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态，包括：

根据所述抢单数据、接单数据，获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度；其中，所述第一预设时间段划分为N个粒度，N为大于2的自然数；

根据所述抢单数据、接单数据，获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度，包括：

根据所述抢单数据、接单数据，通过公式一获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度θ：

θ＝α*accept+strive 公式一

其中，α＝strive_总/accept_总，strive_总为运营平台中提供运营服务的所有终端在第一预设时间段内的抢单数据，accept_总为所述所有终端在第一预设时间段内的接单数据，accept为所述所有终端中的一个终端在第一预设时间段内的一个粒度中的接单数据，strive为所述的终端在第一预设时间段内的所述的一个粒度中的抢单数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态，还包括：

若每一粒度对应的参与度均为零，则确定所述运行状态为流失状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若每一粒度对应的参与度至少部分不为零，则根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，获取所述终端在当前时刻的特征向量；

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，获取所述终端在当前时刻的特征向量，包括：

根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，通过公式二获取所述终端在第i时刻的特征向量f_i：

f_i＝(θ₀,θ₁,θ₂,...,θ_k)公式二

其中，θ₀为第一预设时间段内的第一粒度对应的参与度，θ₁为第一预设时间段内的第二粒度对应的参与度，θ₂为第一预设时间段内的第三粒度对应的参与度，θ_k为第一预设时间段内的第k+1粒度对应的参与度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态，包括：

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，通过公式三确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态：

其中，f_j为终端在第j时刻的特征向量，p_i为预先定义的运行状态模式向量，k＝N-1，N为所述第一预设时间段划分的粒度数，N为大于2的自然数。

6.一种终端的运营策略选取装置，其特征在于，包括：

获取单元，针对运营平台中提供运营服务的每一终端，获取该终端在第一预设时间段内的抢单数据和接单数据；

运行状态确定单元，根据所述抢单数据和接单数据，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态；

运营策略选择单元，根据所述运行状态，选择与所述运行状态对应的运营策略；

所述运行状态包括成长状态、稳定状态、衰退状态和流失状态；

所述运行状态确定单元用于：

根据所述抢单数据、接单数据，获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度；其中，所述第一预设时间段划分为N个粒度，N为大于2的自然数；

所述运行状态确定单元，还用于：

根据所述抢单数据、接单数据，通过公式一获取所述第一预设时间段内所述终端在每一粒度对应的参与度θ：

θ＝α*accept+strive 公式一

其中，α＝strive_总/accept_总，strive_总为运营平台中提供运营服务的所有终端在第一预设时间段内的抢单数据，accept_总为所述所有终端在第一预设时间段内的接单数据，accept为所述所有终端中的一个终端在第一预设时间段内的一个粒度中的接单数据，strive为所述的终端在第一预设时间段内的所述的一个粒度中的抢单数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，运行状态确定单元，还用于：

若每一粒度对应的参与度均为零，则确定所述运行状态为流失状态。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括特征向量计算单元，用于：

若每一粒度对应的参与度至少部分不为零，则根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，获取所述终端在当前时刻的特征向量；

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征向量计算单元，还用于：

根据所述第一预设时间段内的每一粒度对应的参与度，通过公式二获取所述终端在第i时刻的特征向量f_i：

f_i＝(θ₀,θ₁,θ₂,...,θ_k) 公式二

其中，θ₀为第一预设时间段内的第一粒度对应的参与度，θ₁为第一预设时间段内的第二粒度对应的参与度，θ₂为第一预设时间段内的第三粒度对应的参与度，θ_k为第一预设时间段内的第k+1粒度对应的参与度。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述特征向量计算单元，还用于：

根据所述每一粒度对应的参与度、所述终端在当前时刻的特征向量和预先定义的运行状态模式向量，通过公式三确定所述终端在所述运营平台中的当前时刻的运行状态：

其中，f_j为终端在第j时刻的特征向量，p_i为预先定义的运行状态模式向量，k＝N-1，N为所述第一预设时间段划分的粒度数，N为大于2的自然数。

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