一种客户流失的预警方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种客户流失的预警方法、装置、设备及介质。该方法包括：预先获取目标客户的订单数据，该订单数据为客户在第一时段内发布订单的订单行为数据以及所发布的订单是否享有订单优惠权限。通过预先训练的第一模型对目标客户的订单数据进行特征识别，得到该目标客户在具备订单优惠权限时会发布订单的预测概率。根据模型输出的预测概率确定目标客户的流失级别，并针对不同级别的流失客户实施级别对应的预警策略，由此提高对流失客户的维护效果。的维护效果。的维护效果。

【技术实现步骤摘要】
一种客户流失的预警方法、装置、设备及介质


[0001]本申请实施例涉及数据分析
，具体涉及一种客户流失的预警方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]网约车因其可预约性与便捷性被愈来愈多的用户所选用。随着网约车平台的数量增多，客户市场的竞争也愈发激烈。因客户个体存在差异，当客户在某网约车平台注册后长期不在该网约车平台内打车，即表征客户成为该网约车平台的流失客户。
[0003]如何提高客户的留存率和活跃程度对于网约车平台的企业发展至关重要。目前针对客户的流失预警方案较为单一，多通过对客户的订单数据进行统计分析，以根据分析结果确定客户是否存在流失可能。进而针对可能流失的客户进行及时维护以缓解客户的流失。然而上述方案忽略了客户自身的业务需求，针对不同需求的客户群体采用同样的维护策略，维护效果较差。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种客户流失的预警方法、装置、设备及介质，用于对客户的流失级别进行预测，针对不同级别的流失客户实施级别对应的预警策略，由此提高对流失客户的维护效果。
>[0005]为达到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客户流失的预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标客户的订单数据；其中，所述订单数据包括目标客户在第一时段内发布订单的订单行为数据，以及所述订单是否享有订单优惠权限；将目标客户的订单数据输入第一模型，通过所述第一模型对所述订单数据进行特征识别，得到所述目标客户在具备订单优惠权限时发布订单的第一预测概率；其中，所述第一模型是通过标有正负样本类型的第一训练样本训练得到的，所述第一训练样本为第一客户在第二时段内的订单数据，所述第一客户为订单发布平台内的流失客户；根据所述第一预测概率确定所述目标客户的流失级别，并根据所述流失级别进行目标客户流失预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下述方式确定所述第一训练样本的正负样本类型：将所述第一客户划分为第一训练组和第二训练组；为所述第一训练组下发订单优惠权限，监测所述第一训练组和所述第二训练组在所述第二时段内是否存在订单结算行为；将所述第一训练组和所述第二训练组中，存在订单结算行为的订单数据作为正样本类型的第一训练样本；并将未存在订单结算行为的订单数据作为负样本类型的第一训练样本。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一客户是通过已训练的第二模型确定的；所述第二模型是通过标有正负样本类型的第二训练样本训练得到的；其中，所述第二训练样本为第二客户在第三时段内的订单行为数据；所述第二客户是所述订单发布平台在第四时段内存在订单结算行为的客户；所述第二训练样本的正负样本类型是根据所述第二客户在所述第三时段内是否存在订单结算行为确定的，所述第三时段的起始时间是根据所述第四时段确定的。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过下述方式确定所述第二训练样本的正负样本类型：根据所述第二客户在第五时段内的订单结算数量确定所述第二客户的预设客户类别；根据所述预设客户类别确定所述第二客户对应第三时段的时长；将所述第二客户在所述第三时段内存在所述订单结算行为的订单行为数据作为正样本类型的第二训练样本；并将未存在订单结算行为的订单行为数据作为负样本类型的第二训练样本。5.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓林，
申请(专利权)人：南京领行科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：