本申请涉及计算机，尤其涉及一种线索分级模型的质量评估方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术：
1、在当今的产品销售场景中，产品经销商为了解决销售线索的线索质量参差不齐的问题，往往会通过线索分级模型确定销售线索的线索评级。其中，不同线索评级可体现销售线索的重要程度，从而使得销售人员针对不同线索评级的销售线索采取相应的销售跟进策略。在此之前，往往需要对线索分级模型进行模型质量评估以确定线索分级模型是否能够准确对销售线索进行线索评级。
2、在现有技术中，一种是根据同一店铺在采用线索分级模型前后的经营指标来判断线索分级模型是否符合模型质量要求，另一种是采用线索分级模型的店铺与未采用线索分级的店铺的经营指标来判断线索分级模型是否符合质量要求。对于前者而言，由于店铺的经营指标会随时间、季节等外部因素的变化而变化，同一店铺在不同的时间受到的外部因素的影响并不能，因而无法准确对线索分级模型进行模型质量评估。对于后者而言，由于不同店铺经营状况、位置以及销售人员的素质等因素影响，同样无法准确对线索分级模型进行模型质量评估。因此，如何对线索分级模型的模型质量进行准确评估成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种线索分级模型的质量评估方法、装置、设备以及存储介质，可准确对线索分级模型的模型质量评估，适用性高。
2、一方面，本申请实施例提供一种线索分级模型的质量评估方法，该方法包括：
3、确定至少一个初始销售线索集合，每个上述初始销售线索集合包括与一个店铺相关联的多条销售线索；
4、将每个上述初始销售线索集合内的销售线索划分为对照组线索和实验组线索，基于线索分级模型确定每个上述实验组线索的线索评级、以及基于预设分级方式确定每个上述对照组线索的线索评级；
5、基于每个上述初始销售线索集合内实验组线索和对照组线索的线索跟进结果，确定对应店铺的实验组经营指标和对照组经营指标；其中，每个上述初始销售线索集合内的每条销售线索的线索跟进结果，是由对应店铺内的销售人员根据对应线索评级对该销售线索进行跟进后得到的；
6、基于每个店铺对应的实验组经营指标和对照组经营指标，对上述线索分级模型进行模型质量评估。
7、另一方面，本申请实施例提供了一种线索分级模型的质量评估装置，该装置包括：
8、线索确定模块，用于确定至少一个初始销售线索集合，每个上述初始销售线索集合包括与一个店铺相关联的多条销售线索；
9、线索评级模块，用于将每个上述初始销售线索集合内的销售线索划分为对照组线索和实验组线索，基于线索分级模型确定每个上述实验组线索的线索评级、以及基于预设分级方式确定每个上述对照组线索的线索评级；
10、线索处理模块，用于基于每个上述初始销售线索集合内实验组线索和对照组线索的线索跟进结果，确定对应店铺的实验组经营指标和对照组经营指标；其中，每个上述初始销售线索集合内的每条销售线索的线索跟进结果，是由对应店铺内的销售人员根据对应线索评级对该销售线索进行跟进后得到的；
11、质量评估模型，用于基于每个店铺对应的实验组经营指标和对照组经营指标，对上述线索分级模型进行模型质量评估。
12、另一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，该处理器和存储器相互连接；
13、上述存储器用于存储计算机程序；
14、上述处理器被配置用于在调用上述计算机程序时，执行本申请实施例提供的线索分级模型的质量评估方法。
15、另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行以实现本申请实施例提供的线索分级模型的质量评估方法。
16、另一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的线索分级模型的质量评估方法。
17、在本申请实施例中，通过将每个店铺关联的多条销售线索划分为对照组线索和实验组线索，从而可根据每个店铺的销售人员针对实验组线索和对照组线索的线索跟进结果，确定出每个店铺对应的实验组经营指标和对照组经营指标。基于此方式，销售人员对实验组线索和对照组线索的跟进结果不会受店铺以外的外部因素(如季节、位置)等影响，并且每个店铺均存在实验组线索和对照组线索，因此可极大降低店铺自身因素(如店铺经营状态)对对实验组经营指标和对照组经营指标的影响。进一步地，基于每个店铺的实验组经营指标和对照组经营指标，可准确对线索分级模型的模型质量进行准确评估，适用性高。
1.一种线索分级模型的质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每条销售线索对应一个销售对象，且包括至少以下一项线索信息：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对于每个所述初始销售线索集合，将该初始销售线索集合内的销售线索划分为对照组线索和实验组线索，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于每个所述子销售线索集合，将该子销售线索集合内的所有销售线索均确定为对照组线索或者实验组线索，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每条所述实验组线索，基于线索分级模型确定该实验组线索的线索评级，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每条所述对照组线索，基于预设分级方式确定该对照组线索的线索评级，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实验组经营指标包括实验组到店率，所述实验组到店率用于表征在预设时间段内实验组线索对应的销售对象到访对应店铺的比例；所述对照组线索指标包括对照组到店率，所述对照组到店率用于表征在所述预设时间段内对照组线索对应的销售对象到访对应店铺的比例。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于每个店铺对应的实验组经营指标和对照组经营指标，对所述线索分级模型进行模型质量评估，包括：
9.根据权利要求1或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，任意一条实验组线索的线索评级为所述预设等级范围内的一个预设线索等级，并且不同预设线索等级对应不同的线索跟进策略。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
12.一种线索分级模型的质量评估装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接；
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至11任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一项所述的方法。
