基于客户特征库的实时智能推荐系统技术方案

本实用新型专利技术提出基于客户特征库的实时智能推荐系统，包括客户特征库管理平台、排队机、移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏，其中客户特征库管理平台分别与移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏连接。该系统在统一、高效的客户特征管理平台上，将成果应用在实际的营业厅排队系统中，能识别出客户的类别，提升客户体验。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本技术提出基于客户特征库的实时智能推荐系统，包括客户特征库管理平台、排队机、移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏，其中客户特征库管理平台分别与移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏连接。该系统在统一、高效的客户特征管理平台上，将成果应用在实际的营业厅排队系统中，能识别出客户的类别，提升客户体验。【专利说明】基于客户特征库的实时智能推荐系统
本技术涉及基于客户特征库的实时智能推荐系统。
技术介绍
目前在客户分析管理中，普遍存在定性分析多、定量分析少、决策主观性强、决策科学性有待提高等问题，不利于提高企业管理水平。随着信息化系统的实用化水平提高，目前已经积累了大量反映客户特征的数据，在客户精确营销、客户需求预测、客户服务质量等领域开展了数据分析辅助管理决策的初步探索，取得了一定的成果。开展客户多维度分析，探索客户多维度分析对于客户生命周期管理的促进作用，提高客户生命周期管理量化水平和决策科学性。机器学习和数据挖掘逐渐成为挖掘、利用海量企业数据资产的最主要的技术力量。分类技术在机器学习和数据挖掘领域都占据着极其重要的地位，其主要任务是在预先给定的类别标记集合下，根据其特性内容判定它的类别。国外研究机构针对客户特征管理，一般从客户全生命周期管理角度形成完整的闭环管理理念，把客户管理建成一个完整的闭环过程。采用客户基本属性、行为特征、社交网络关系相结合的策略，结合客户状态分析，积累大量客户信息，动态调整客户营销计划、服务计划，对客户进行定量的评价与决策，从而提高了客户管理流程的效率和准确性。国内的研究还处在起步阶段，目前重点聚焦于客户状态分析评价等方面的研究上。多个行业先后建设客户全生命周期管理评估指标体系。通过综合评价和分析客户获取成本、流失损耗，促进企业客户管理中服务质量、收益、成本三者的平衡和有机统一，提升企业客户管理水平，降低客户全生命周期管理成本。目前各营业厅的排队机系统大多功能简单，不能实时识别高端客户和潜力客户，从而无法为其提供优质服务;也无法获取客户的综合信息，无法对其进行精准营销。
技术实现思路
为解决现有技术所存在的技术问题，本技术提出基于客户特征库的实时智能推荐系统，该系统在统一、高效的客户特征管理平台上，将成果应用在实际的营业厅排队系统中，能识别出客户的类别，提升客户体验。本技术采用以下技术方案来实现:基于客户特征库的实时智能推荐系统，包括客户特征库管理平台、排队机、移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏，其中客户特征库管理平台分别与移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏连接。进一步地，所述实时智能推荐系统还包括与排队机连接的叫号器。由以上技术方案可知，本技术是加深对客户的认识，提高营销工作能力和客户服务水平的有效手段。将营销数据、客户服务数据、配网数据、气象信息、社交网络等多角度多层次的数据进行有机整合，开展大数据分析挖掘，以“标签”的形式，构建多层次、多视角、立体化的客户特征库，实现对客户特征的全面刻画，从而使业务人员能够快速获取客户基本信息、个人偏好、信用风险、行为特性等精细特征，提高客户服务的精细化、差异化程度，提高营销方案设计的针对性和有效性。与现有技术相比，本技术具有如下优点及有益效果:1、系统在客户排队叫号的时候，实时将客户标识码传输到客户特征管理平台，一方面，平台根据客户标识码实时将客户相应的特征及推荐的服务方案返传输到营业厅人员的显示界面或者移动设备上，另一方面，平台返回的结果可以作为坐席分派的一个策略指标，实时指派营业厅服务人员。2、在各企业营业厅中，排队机作为接触客户的第一设备，对客户体验度的影响非常重要。本技术基于客户特征库，为营业厅人员提供实时的智能服务推荐，可以为各企业营业厅人员及时对客户提供差异化的服务，特别是提升高端客户和潜力客户的体验度，有效提升市场竞争力。【附图说明】图1是本技术的结构示意图。【具体实施方式】下面将结合实施例及附图对本技术在实时智能推荐应用方面做更具体的描述，但本技术的实施方式不限于此。实施例:客户特征库是加深对客户的认识，提高营销工作能力和客户服务水平的有效手段。将营销数据、客户服务数据、配网数据、气象信息、社交网络等多角度多层次的数据进行有机整合，开展大数据分析挖掘，以“标签”的形式，构建多层次、多视角、立体化的客户特征库，实现对客户特征的全面刻画，从而使业务人员能够快速获取客户基本信息、个人偏好、信用风险、行为特性等精细特征，提高客户服务的精细化、差异化程度，提高营销方案设计的针对性和有效性。参见图1，本技术实时智能推荐系统包括叫号器、排队机、客户特征库管理平台、移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏，其中叫号器、排队机、客户特征库管理平台依次连接，移动设备与客户特征库管理平台连接，多个呼叫器分别与客户特征库管理平台连接，多个窗口显示屏分别与客户特征库管理平台连接。本技术在实现客户信息智能推荐时，流程如下:一、基于客户特征库管理平台构建客户服务类标签体系。(I)识别客户的潜在属性，并提炼成客户基础类标签，例如高收入客户、企业客户、经常投诉等属性标签。(2)利用数据挖掘等技术手段，基于客户费用记录、客户标识信息、客户行为等评估客户价值，评定客户价值“高、潜力、中、低”等级，构成客户价值类标签。在利用数据挖掘技术设计标签的过程中，实施数据探索，分析数据分布特征、缺失值、离群点等数据状况，发现数据问题，并反馈到智能推荐系统，促进数据问题的检查，修正数据，提高数据质量。(3)根据客户行为、客户潜力，结合业务流程及现状，制定客户服务措施，提炼形成客户服务类标签。(4)针对各个特定的客户服务类标签客户，设置相应的服务措施，如:针对高价值标签客户，设置系统要返回客户标识信息及个人偏好及推荐企业目前主要推广的高端服务τ?: 口广PR ο二、开发实时智能推荐接口，根据客户返回相应的推荐服务内容。使用排队机提供的接口，在客户排队取号的时候，实时将客户的标识信息通过实时通知推荐接口，传输到客户特征库管理平台；经过客户特征库管理平台处理后，实时返回相应的推荐服务内容到服务人员的移动设备上去，然后服务人员可以根据客户标识信息及推荐的服务内容，借助叫号器、呼叫器、窗口显示屏对客户进行差异化的服务，提升客户体验度。三、反馈推荐服务，对推荐进行优化。在服务人员完成客户服务之后，可以使用移动设备对推荐的服务进行反馈，通过智能推荐接口返回到客户特征库管理平台，客户特征库管理平台根据反馈的信息，对推荐系统和标签体系不断优化、改造，提升推荐的服务内容品质。上述实施例为本技术的一种实施方式，但本技术的实施方式并不限定与此，从事该领域技术人员在未背离本技术精神和原则下所做的任何修改、替换、改进，均包含在本技术的保护范围内。【主权项】1.基于客户特征库的实时智能推荐系统，包括客户特征库管理平台，其特征在于，还包括排队机、移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏，其中客户特征库管理平台分别与移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏连接。2.根据权利要求1所述的基于客户特征库的实时智能推荐系统，其特征在于，所述实时智能推荐系统还包括与排队机连接的叫号器。【文档编号】G06Q30/02GK20542793本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于客户特征库的实时智能推荐系统，包括客户特征库管理平台，其特征在于，还包括排队机、移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏，其中客户特征库管理平台分别与移动设备、多个呼叫器及多个窗口显示屏连接。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赖招展，姜磊，朱振航，沈广盈，屈吕杰，
申请(专利权)人：广州佰聆数据股份有限公司，
类型：新型
国别省市：广东;44