[發明專利]基于RFM和Canopy的金融客戶價值忠誠度細分方法

在審

• 申請號: 201810328423.4
• 申請日: 2018-04-13
• 公開（公告）號: CN108776931A
• 公開（公告）日: 2018-11-09
• 發明（設計）人: 李煒;宋林利;周靜
• 申請（專利權）人: 上海琢學科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06;G06Q40/04;G06Q30/02
• 代理公司: 西安毅聯專利代理有限公司 61225
• 代理人: 楊燕珠

1.基于RFM和Canopy的金融客戶價值忠誠度的細分方法，其特征在于，包括：

基于金融客戶價值忠誠度的原始數據表，開展原始數據探查并梳理客戶絕對價值、相對價值、股票交易偏好、資產分布方面的三級指標體系，

利用RFM進行客戶購買行為的分析，梳理客戶的開戶情況、近一年產品購買行為，以及資金流出流入情況，

合并特征后形成整體輸入，利用canopy算法，分別得到混合型客戶的價值模型聚類結果和交易型客戶的價值模型的聚類結果；

根據忠誠度價值評分標準，對混合型客戶的每個細分群體以及交易型客戶的每個細分群體分別進行價值評分、忠誠度評分；

上述交易客戶：貢獻率非零，僅有股票交易，近一年沒有購買OTC產品和公募基金；

混合客戶：貢獻率非零，既有股票交易，近兩年又購買OTC產品或公募基金。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過日均資產分布、活躍度、盈利、地域、年齡、性別中的一種或多種維度開展原始數據探查。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用RFM進行客戶購買行為分析為：

計算每個客戶最近一次購買產品的時間，并按照由近及遠的順序進行排序，按其數值大小進行等分，并根據等分數值分類計算出R；

計算每個客戶購買的頻率，并按照由高到低的順序進行排序，按其數值大小進行等分，并根據等分數值分類計算出F；

計算每個客戶總購買金額，并按照由高到低的順序進行排序，按其數值大小進行等分，并根據等分數值分類計算出M2。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到混合型客戶的價值模型聚類和交易型客戶的價值模型的聚類實現過程為：

針對上述混合型客戶聚類的輸入、交易型客戶聚類的輸入，分別利用Canopy算法進行聚類；

獲取混合型客戶的價值模型聚類結果和交易型客戶的價值模型的聚類結果。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據忠誠度價值評分過程包括：

梳理混合型客戶的價值相關的評價指標體系和忠誠度相關的評價指標體系；

交易型客戶混合型客戶的價值相關的評價指標體系和忠誠度相關的評價指標體系；

確定混合型客戶的價值評價指標的權重以及忠誠度評價指標的權重；

確定交易型客戶的價值評價指標的權重以及忠誠度評價指標的權重；

計算得到混合型客戶細分群體的價值得分、忠誠度得分和交易型客戶細分群體的價值得分、忠誠度得分。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述的Canopy算法包括：

遍歷給定的點集S，設置兩個閾值：T1、T2且T1>T2；

選擇一個點，計算它與其它Canpoy中心的距離；

如果距離小于T1則將該點加入那個Canopy，如果距離小于T2則該點不會成為某個Canopy的中心；

重復整個過程，直到S為空。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，初始隨機選擇一個點作為Canpoy中心，一個Canopy意味著一個分群，在同一個Canopy中包含的點距離比較小，意味著這些點比較相似；反之，若不同的點分布在不同的Canopy中，則意味著這些點之間差距較大。