[發明專利]客戶資源分配方法、裝置、存儲介質和終端

在審

• 申請號: 201910040792.8
• 申請日: 2019-01-16
• 公開（公告）號: CN109785000A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 林國勝
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/06;G06Q40/08
• 代理公司: 深圳市立智方成知識產權代理事務所(普通合伙) 44468
• 代理人: 王增鑫

本發明提供一種客戶資源分配方法、裝置、存儲介質和終端，所述客戶資源分配方法包括：獲取用戶的特征值；將所述特征值輸入聚類模型，得到用戶所屬的潛在客戶類型；其中，所述聚類模型用于表征所述特征值與所述潛在客戶類型的關聯關系；根據所述潛在客戶類型，將用戶推送至對應的業務部門。本發明通過聚類模型可快速地將大量用戶區分為若干種潛在客戶類型，以將不同類型的潛在客戶推送至匹配的業務部門，從而提高各業務部門精準營銷的效率。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體而言，本發明涉及一種客戶資源分配方法、裝置、存儲介質和終端。

背景技術

現有的銀行、證券等金融機構一方面存在市場開發人員不足、營銷資源與客戶資源不足等的問題，從而導致客戶資源不足，業務渠道狹窄，難以擴大市場占有率；另一方面，這些機構中又存有大量個人或企業的客戶信息資料，以及通過部分業務入口或營業廳收集到的大量準客戶信息資料，這些信息中存在非常多的潛在保險業務客戶、理財業務客戶、教育基金業務等客戶，但目前這些信息資料并沒有被有效利用，存在較大的浪費。

發明內容

本發明針對現有方式的缺點，提出一種客戶資源分配方法、裝置、存儲介質和終端，用以解決現有技術中金融機構的客戶信息資料未有效利用的問題。

本發明提出的客戶資源分配方法，包括：

獲取用戶的特征值；

將所述特征值輸入聚類模型，得到用戶所屬的潛在客戶類型；其中，所述聚類模型用于表征所述特征值與所述潛在客戶類型的關聯關系；

根據所述潛在客戶類型，將用戶推送至對應的業務部門。

進一步地，所述根據所述潛在客戶類型，將用戶推送至對應的業務部門，包括：

獲取用戶所屬的潛在客戶類型中在預置時段內購買量最大的理財產品或保險產品；

根據所述理財產品或保險產品的關聯的部門類型，將用戶推送至對應的業務部門。

進一步地，所述根據所述潛在客戶類型，將用戶推送至對應的業務部門，包括：

獲取用戶在預設時間段內的收入流水總額和/或當前的存款余額，根據所述收入流水總額和/或當前的存款余額匹配對應的理財產品；

根據所述潛在客戶類型和所述理財產品，將用戶推送至對應的業務部門。

進一步地，所述根據所述潛在客戶類型和所述理財產品，將用戶推送至對應的業務部門，包括：

獲取所述業務部門的營業網點地址和/或所述業務部門中業務人員的聯系地址；

根據用戶的常住地址，將用戶推送至最接近所述常住地址的業務部門對應的營業網點或對應的業務人員。

進一步地，所述特征值包括財務特征值，所述財務特征值包括用戶財產信息、用戶理財產品購買記錄、用戶理財產品咨詢記錄、關聯人員理財產品購買記錄中的一種或多種；所述聚類模型通過以下方法得到：

獲取樣本用戶的財務特征值；

預設k個聚類，根據聚類算法和所述樣本用戶的財務特征值，將每個樣本用戶劃分至對應的k個聚類中，k為預置值；所述聚類模型包括每個聚類的中心值，每個聚類對應一個潛在客戶類型，每個樣本用戶的財務特征值與其所屬的聚類的中心值方差最小。

進一步地，所述特征值包括家庭信息特征值，所述家庭信息特征值包括用戶性別、用戶年齡，用戶愛好、用戶聯系地址、用戶家庭成員信息中的一種或多種；所述聚類模型通過以下方法得到：

獲取樣本用戶的家庭特征值；