【技术实现步骤摘要】
加油站客户流失预测方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及数据分析及预测
，特别是涉及加油站客户流失预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
现代企业之间的激烈竞争，迫使服务商必须想方设法赢得客户的信赖。企业想要长期稳定的发展，必须能够拥有长期稳定的客源。对于企业来说发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，将会对商家造成损失，所以对客户流失的预测显得尤为重要。预测哪些客户有可能成为流失客户，可以在客户流失之前采用相应策略挽留客户，并且可以针对客户流失的原因进行分析，寻找先行指标来提升留存率，完善服务或产品。随着汽车保有量的增长，汽车加油服务也更多的受到人们的重视。各加油服务商希望对客户流失情况进行预测，以制定相应的应对机制。因此如何对加油站客户流失进行预测，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种加油站客户流失预测方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对加油站客户流失进行预测。具体技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种加油站客户流失预测方法，所述方法包...
【技术保护点】
1.一种加油站客户流失预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取预先确定的待预测目标车辆的车辆属性信息、所述目标车辆在指定时段内的消费信息及所述目标车辆的关系圈，其中，所述目标车辆的关系圈表征与所述目标车辆存在同行关系的各车辆；/n通过训练后的算法模型，对所述目标车辆的车辆属性信息、指定时段内的消费信息及所述目标车辆的关系圈进行分析，得到所述目标车辆是否为流失客户的预测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种加油站客户流失预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预先确定的待预测目标车辆的车辆属性信息、所述目标车辆在指定时段内的消费信息及所述目标车辆的关系圈，其中，所述目标车辆的关系圈表征与所述目标车辆存在同行关系的各车辆；
通过训练后的算法模型，对所述目标车辆的车辆属性信息、指定时段内的消费信息及所述目标车辆的关系圈进行分析，得到所述目标车辆是否为流失客户的预测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取当前加油的车辆的车辆图像及消费信息，其中，所述消费信息包括加油地点、加油数量及加油时间点；
对所述车辆图像进行分析，确定所述车辆的车牌信息及车辆属性信息；
以所述车辆的车牌信息为所述车辆的识别标识，将所述车辆的车牌信息、车辆属性信息及消费信息关联存储。
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：
按照各所述车辆的加油时间点及加油地点，当两个车辆的同行加油次数大于预设次数阈值时，建立所述两个车辆的同行关系，其中，所述同行加油次数为在同一加油地点加油时加油时间点差值小于预设加油时间间隔的次数；
按照所述车辆的同行关系，确定所述车辆的关系圈。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
按照所述车辆的加油时间点，形成所述车辆的加油时间点序列；
在所述车辆的加油时间点序列满足预设的流失规则时，判定所述车辆为流失客户。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述车辆的加油时间点序列满足预设的流失规则时，判定所述车辆为流失客户，包括：
在所述车辆最后一次加油的加油时间点距离当前时间的差值大于预设流失时间阈值时，判定所述车辆为流失客户。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述车辆的加油时间点序列满足预设的流失规则时，判定所述车辆为流失客户，包括：
针对每个加油时间点序列，对该加油时间点序列进行差分处理，得到加油间隔序列；
在所述车辆的加油间隔序列的各加油间隔的平均值大于预设时间间隔阈值时，判定所述车辆为流失客户；
在所述车辆的加油间隔序列的加油间隔曲线的斜率大于预设斜率阈值时，判定所述车辆为流失客户。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练算法模型的步骤包括：
通过流失客户的车辆属性信息、指定时段内的消费信息及关系圈对当前算法模型进行训练。
8.一种加油站客户流失预测装置，其特征在于，所述装置包括：
第一信息获取模块，用于获取预先确定的待预测目标车辆的车辆属性信息、所述目标车辆在指定时段内的消费信息及所述目标车辆的关系圈，其中，所述目标车辆的关系圈表征与所述目标车辆存在同行关系的各车辆；
流失客户...
【专利技术属性】
技术研发人员：林志宏，姜伟浩，浦世亮，闫春，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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