一种营销活动结果预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种营销活动结果预测方法及装置，涉及人工智能技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取银行客户的基本信息和银行客户参与营销活动的交流行为信息；基于预设营销活动结果预测模型对所述基本信息和所述交流行为信息进行预测，得到反映所述银行客户是否会购买营销活动产品的营销活动预测结果。所述装置执行上述方法。本发明专利技术实施例提供的营销活动结果预测方法及装置，能够准确预测营销活动结果，并通过改进BP神经网络，优化了模型运算效率。优化了模型运算效率。优化了模型运算效率。

【技术实现步骤摘要】
一种营销活动结果预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种营销活动结果预测方法及装置。

技术介绍

[0002]银行为了更好的开展业务，通过组织营销活动开发并维护客户显得尤为重要。为了提高营销活动效果，尽可能的减少营销活动成本，就需要对客户是否会购买营销活动产品进行预测，对于会购买营销活动产品的一类客户，以及不会购买营销活动产品的另一类客户，后续可以采用不同的营销策略进行客户服务。然而现有对客户是否会购买营销活动产品进行预测的方法如下：
[0003]1、基于定性的分类法，也就是根据决策者的经验对客户进行类别划分，划分结果粗糙，准确率低，导致耗费较高的营销成本，但收益低。
[0004]2、基于定量的分析方法，其中BP神经网络是一种非常受青睐的分类方法。但是由于它是建立在梯度下降算法的基础上的，所以它具有学习时间长、收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种营销活动结果预测方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种营销活动结果预测方法，其特征在于，包括：获取银行客户的基本信息和银行客户参与营销活动的交流行为信息；基于预设营销活动结果预测模型对所述基本信息和所述交流行为信息进行预测，得到反映所述银行客户是否会购买营销活动产品的营销活动预测结果；其中，所述预设营销活动结果预测模型根据营销活动结果预测样本数据训练BP神经网络得到，所述BP神经网络的初始权值和初始阈值为基于遗传算法得到优化染色体。2.根据权利要求1所述的营销活动结果预测方法，其特征在于，根据营销活动结果预测样本数据训练BP神经网络得到所述预设营销活动结果预测模型，包括：根据所述营销活动结果预测样本数据确定染色体评价函数，并根据所述染色体评价函数计算得到两个要交叉的个体中较大的个体的适应度值、群体的平均适应度值、群体中最大的适应度值和要变异的个体的适应度值；根据最大交叉概率、所述两个要交叉的个体中较大的个体的适应度值、所述群体的平均适应度值和所述群体中最大的适应度值，确定交叉算子；以及根据最大变异概率、所述要变异的个体的适应度值、所述群体的平均适应度值和所述群体中最大的适应度值确定变异算子；对每个染色体进行选择操作、基于所述交叉算子对每个染色体进行交叉操作，以及基于所述变异算子对每个染色体进行变异操作，若确定达到预设收敛条件，则将此时的染色体作为所述BP神经网络的初始权值和初始阈值。3.根据权利要求2所述的营销活动结果预测方法，其特征在于，所述根据所述营销活动结果预测样本数据确定染色体评价函数，包括：对所述营销活动结果预测样本数据进行数据预处理，得到预测营销活动结果的关键特征指标；根据关键特征指标数量确定BP神经网络参数，并通过染色体表达所述BP神经网络参数，得到初始化种群；根据所述初始化种群确定染色体评价函数。4.根据权利要求3所述的营销活动结果预测方法，其特征在于，所述对所述营销活动结果预测样本数据进行数据预处理，得到预测营销活动结果的关键特征指标，包括：对所述营销活动结果预测样本数据进行数值化处理；利用主成分分析法从数值化处理后的营销活动结果预测样本数据提取所述关键特征指标。5.根据权利要求2所述的营销活动结果预测方法，其特征在于，所述根据最大交叉概率、所述两个要交叉的个体中较大的个体的适应度值、所述群体的平均适应度值和所述群体中最大的适应度值，确定交叉算子，包括：若确定所述两个要交叉的个体中较大的个体的...

【专利技术属性】
技术研发人员：任恺琦，于圣文，方浣尘，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：