[發明專利]客戶異動的處理方法、裝置及服務器

在審

• 申請號: 202211550327.7
• 申請日: 2022-12-05
• 公開（公告）號: CN115879978A
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 彭莉;田鷗
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/0201
• 分類號: G06Q30/0201;G06Q40/02;G06F18/214;G06F18/24
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 張文娥

1.一種客戶異動的處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取歷史時間段內包含多個客戶畫像的數據集；其中，所述客戶畫像為基于所述歷史時間段內對歷史貼現客戶數據進行統計分析得到的，且，所述客戶畫像包含客戶信息，以及所述客戶信息關聯的至少一個維度下的交易信息的數據；

將所述數據集輸入至預先訓練好的預測模型，通過所述預測模型根據所述數據集中的客戶畫像輸出每個所述客戶的異動標簽；

根據所述異動標簽確定多個所述客戶中的異動客戶群；

按照預先設置的分類指標對所述異動客戶群進行特征分類，生成多個客戶等級對應的子客戶群，以便于對每個所述子客戶群匹配營銷策略。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取預先建立的客戶營銷策略表，其中，所述客戶營銷策略表記錄有客戶等級與營銷策略的對應關系；

基于所述客戶營銷策略表為每個所述客戶等級對應的子客戶群匹配營銷策略。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預測模型為基于LightGBM分類方法建立的存量票據客戶異動預測模型；

通過所述預測模型根據所述數據集中的客戶畫像輸出每個所述客戶的異動標簽的步驟，包括：

通過所述預測模型根據所述數據集中的客戶畫像輸出每個所述客戶的異動概率；

根據所述異動概率確定每個所述客戶的異動標簽。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述異動概率確定每個所述客戶的異動標簽的步驟，包括：

判斷所述異動概率是否大于預設的概率閾值；

如果是，將所述客戶的異動標簽標記為第一標簽；

如果否，將所述客戶的異動標簽標記為第二標簽。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述異動標簽確定多個所述客戶中的異動客戶群的步驟，包括：

提取所述異動標簽為所述第一標簽對應的目標客戶，生成包含所述目標客戶的異動客戶群。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，按照預先設置的分類指標對所述異動客戶群進行特征分類，生成多個客戶等級對應的子客戶群的步驟，包括：

按照預先設置的分類指標對所述異動客戶群進行k-means聚類分析，生成多個客戶等級對應的子客戶群。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述分類指標包括RFM模型對應的指標；

所述客戶等級為基于客戶重要程度設置的多個客戶等級；

按照預先設置的分類指標對所述異動客戶群進行k-means聚類分析，生成多個客戶等級對應的子客戶群的步驟，包括：

按照所述RFM模型對應的指標對所述異動客戶群進行k-means聚類分析，生成不同客戶重要程度對應的多個子客戶群。

8.一種客戶異動的處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取歷史時間段內包含多個客戶畫像的數據集；其中，所述客戶畫像為基于所述歷史時間段內對歷史貼現客戶數據進行統計分析得到的，且，所述客戶畫像包含客戶信息，以及所述客戶信息關聯的至少一個維度下的交易信息的數據；

預測模塊，用于將所述數據集輸入至預先訓練好的預測模型，通過所述預測模型根據所述數據集中的客戶畫像輸出每個所述客戶的異動標簽；

確定模塊，用于根據所述異動標簽確定多個所述客戶中的異動客戶群；

分類模塊，用于按照預先設置的分類指標對所述異動客戶群進行特征分類，生成多個客戶等級對應的子客戶群，以便于對每個所述子客戶群匹配營銷策略。

9.一種服務器，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述權利要求1-7任一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執行上述權利要求1-7任一項所述的方法的步驟。