本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)適配，具體涉及一種結(jié)合客戶畫像的業(yè)務(wù)適配度智能分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，企業(yè)在客戶管理和營(yíng)銷方面的需求不斷增加，傳統(tǒng)的客戶管理方式通常依賴于簡(jiǎn)單的客戶分層和基礎(chǔ)的市場(chǎng)營(yíng)銷策略，往往無(wú)法精確識(shí)別客戶需求的細(xì)微差異，因此無(wú)法為客戶提供個(gè)性化的服務(wù)，與此同時(shí)隨著客戶信息來(lái)源日益多元化，企業(yè)獲取的客戶數(shù)據(jù)種類繁多，如客戶基本信息、行為數(shù)據(jù)、社交互動(dòng)、購(gòu)買歷史等，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著豐富的潛在價(jià)值，如何有效地從這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有意義的信息，并結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析，成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

2、公開號(hào)為cn117391788a的中國(guó)發(fā)明專利中公開了一種業(yè)務(wù)推薦方法，包括：獲取申請(qǐng)信息，并在申請(qǐng)信息中提取客戶特征以及產(chǎn)品特征，其中，申請(qǐng)信息包括結(jié)構(gòu)化類型信息以及非結(jié)構(gòu)化類型信息，非結(jié)構(gòu)化信息包括文本信息以及圖像信息；根據(jù)客戶特征確定客戶評(píng)估信息，根據(jù)產(chǎn)品特征確定產(chǎn)品評(píng)估信息，并在預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)倉(cāng)庫(kù)中，根據(jù)客戶評(píng)估信息以及產(chǎn)品評(píng)估信息確定目標(biāo)業(yè)務(wù)，并生成與目標(biāo)業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的推薦信息；同時(shí)從客戶以及產(chǎn)品兩個(gè)角度進(jìn)行評(píng)估，從不同側(cè)面構(gòu)建客戶與產(chǎn)品的全景圖，能夠精準(zhǔn)匹配客戶需求，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦；并考慮了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，能夠發(fā)掘出更豐富的潛在特征，提高業(yè)務(wù)推薦的精準(zhǔn)度；

3、客戶畫像技術(shù)作為一種基于數(shù)據(jù)的客戶分析方法，近年來(lái)得到了廣泛應(yīng)用，通過(guò)多維度的數(shù)據(jù)整合和分析，能夠幫助企業(yè)構(gòu)建動(dòng)態(tài)的客戶模型，識(shí)別客戶的興趣、需求和購(gòu)買潛力，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦，現(xiàn)有的客戶畫像應(yīng)用主要集中在市場(chǎng)營(yíng)銷上，對(duì)于如何評(píng)估客戶與業(yè)務(wù)之間的適配度、如何根據(jù)客戶的動(dòng)態(tài)需求進(jìn)行業(yè)務(wù)優(yōu)化，仍缺乏有效的智能分析方法，尤其是在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中，如何將客戶畫像與具體業(yè)務(wù)需求進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，指導(dǎo)企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品、服務(wù)和營(yíng)銷策略，以更好地滿足客戶的個(gè)性化需求，成為一項(xiàng)亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的是針對(duì)背景技術(shù)中存在的問題，提出一種結(jié)合客戶畫像的業(yè)務(wù)適配度智能分析方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案：一種結(jié)合客戶畫像的業(yè)務(wù)適配度智能分析方法，包括以下具體實(shí)施步驟：

3、s1、采集客戶數(shù)據(jù)，并為客戶數(shù)據(jù)生成標(biāo)識(shí)標(biāo)簽；

4、s2、驗(yàn)證客戶數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，并基于客戶數(shù)據(jù)，生成唯一客戶標(biāo)識(shí)，使用tf-idf模型提取興趣標(biāo)簽并計(jì)算權(quán)重，構(gòu)建客戶-興趣標(biāo)簽矩陣生成客戶畫像，同時(shí)從客戶數(shù)據(jù)中獲取購(gòu)買行為和忠誠(chéng)度評(píng)分，計(jì)算客戶間相似度，生成最終客戶畫像，構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系<唯一客戶標(biāo)識(shí)，客戶畫像>；

5、s3、收集客戶需求數(shù)據(jù)，生成唯一客戶標(biāo)識(shí)，并構(gòu)建多維度業(yè)務(wù)需求模型，利用特征工程將需求轉(zhuǎn)化為量化指標(biāo)，使用加權(quán)評(píng)分模型量化客戶的業(yè)務(wù)需求，最終輸出需求評(píng)分向量，構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系<唯一客戶標(biāo)識(shí)，需求評(píng)分向量>；

6、s4、依據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系<唯一客戶標(biāo)識(shí)，客戶畫像>和關(guān)聯(lián)關(guān)系<唯一客戶標(biāo)識(shí)，需求評(píng)分向量>，將客戶的畫像向量和需求評(píng)分向量進(jìn)行匹配，評(píng)估客戶對(duì)特定業(yè)務(wù)需求的適配度，并據(jù)此得到適配度評(píng)分；

7、s5、基于適配度評(píng)分，通過(guò)智能推薦算法生成個(gè)性化推薦，得到推薦優(yōu)先級(jí)，生成推薦列表，并據(jù)此進(jìn)行個(gè)性化推薦；

8、s6、構(gòu)建自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理和模型更新流程，利用批處理系統(tǒng)和流數(shù)據(jù)處理框架實(shí)時(shí)處理和更新客戶行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)和客戶的反饋數(shù)據(jù)，進(jìn)而更新用戶畫像、適配度評(píng)分和智能推薦算法。

9、優(yōu)選的，最終客戶畫像的生成過(guò)程如下：

10、s21、使用tf-idf模型進(jìn)行文本分析，自動(dòng)提取主題詞，計(jì)算客戶在文本數(shù)據(jù)中對(duì)不同關(guān)鍵詞的權(quán)重，將權(quán)重高的關(guān)鍵詞作為興趣標(biāo)簽；

11、s22、構(gòu)建客戶-興趣標(biāo)簽矩陣，通過(guò)tf-idf加權(quán)方法生成興趣偏好向量：

12、；

13、；

14、式中，ii表示客戶i的興趣偏好向量，包含客戶對(duì)各類興趣標(biāo)簽的偏好程度；tj表示興趣標(biāo)簽j，即客戶可能的興趣點(diǎn)；wij表示客戶i對(duì)興趣標(biāo)簽j的興趣權(quán)重；tfij表示客戶i在興趣標(biāo)簽j上的行為頻次；n表示客戶總數(shù)；dfj表示包含興趣標(biāo)簽j的客戶數(shù)量，即對(duì)興趣標(biāo)簽j表現(xiàn)出興趣的客戶數(shù)量；

15、s23、從客戶數(shù)據(jù)中抓取客戶的最近購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買頻次和消費(fèi)金額，構(gòu)建rfm模型，生成購(gòu)買能力向量pi=[ri，fi，mi]；

16、其中，pi表示客戶i的購(gòu)買能力向量；ri表示客戶i的最近購(gòu)買時(shí)間，即最近一次消費(fèi)與當(dāng)前時(shí)間的間隔天數(shù)；fi表示客戶i在給定時(shí)間段內(nèi)的購(gòu)買頻次；mi表示客戶i在給定時(shí)間段內(nèi)的消費(fèi)金額；

17、s24、從客戶數(shù)據(jù)中抓取客戶復(fù)購(gòu)次數(shù)、總購(gòu)買次數(shù)、客戶滿意度和客戶的推薦行為次數(shù)，計(jì)算忠誠(chéng)度評(píng)分li：

18、；

19、式中，li表示客戶i的忠誠(chéng)度評(píng)分；rei表示客戶i在給定時(shí)間段內(nèi)多次購(gòu)買的比例，即復(fù)購(gòu)次數(shù)/總購(gòu)買次數(shù)；ei表示評(píng)價(jià)得分，即客戶i的滿意度平均值；ni表示推薦行為得分，即客戶的推薦行為次數(shù)；α、β、γ表示權(quán)重系數(shù)，即表示復(fù)購(gòu)率、評(píng)價(jià)得分和推薦行為對(duì)忠誠(chéng)度的影響；

20、s25、使用余弦相似度計(jì)算客戶之間的相似度，尋找與客戶i相似的其他客戶的興趣偏好，若客戶i與客戶j的相似度較高，可將客戶j的標(biāo)簽權(quán)重用于更新客戶i的興趣偏好向量，得到調(diào)整目標(biāo)客戶的興趣偏好i'i：

21、；

22、；

23、式中，表示客戶i更新后的興趣偏好向量；λ表示更新系數(shù)，即用于控制興趣偏好更新的程度；s(i)表示與客戶i相似的客戶集合；sim(i,j)表示客戶i與客戶j之間的相似度；rik和rjk分別表示客戶i和客戶j對(duì)興趣標(biāo)簽k的評(píng)分；n表示興趣標(biāo)簽總數(shù)；

24、s26、輸出畫像向量ci=[bi，i'i，pi，li]，即得到最終客戶i的客戶畫像ci=[bi，i'i，pi，li]；

25、其中，bi表示客戶i的基本屬性。

26、優(yōu)選的，關(guān)聯(lián)關(guān)系<唯一客戶標(biāo)識(shí)，需求評(píng)分向量>的構(gòu)建過(guò)程如下：

27、s31、收集業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)；

28、s32、基于收集的業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)，提取客戶的身份證號(hào)碼，生成唯一客戶標(biāo)識(shí)id；

29、s33、構(gòu)建多維度的業(yè)務(wù)需求模型，通過(guò)特征工程將需求轉(zhuǎn)化為可量化的指標(biāo)：將客戶需求分為不同類別，每一類需求會(huì)根據(jù)客戶行為的強(qiáng)度進(jìn)行量化，使用加權(quán)評(píng)分模型來(lái)量化客戶的業(yè)務(wù)需求；

30、每個(gè)維度的需求評(píng)分向量如下：

31、；

32、式中，di表示任一客戶i的業(yè)務(wù)需求評(píng)分向量，即該用戶在不同業(yè)務(wù)需求維度下的需求強(qiáng)度；wj表示業(yè)務(wù)需求j的權(quán)重，即反映不同需求類型的相對(duì)重要性；dij表示客戶i在需求維度j下的需求評(píng)分；

33、s34、構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系<唯一客戶標(biāo)識(shí)idi，任一客戶i的業(yè)務(wù)需求評(píng)分向量di>；

34、其中，idi表示任一客戶i的唯一客戶標(biāo)識(shí)。

35、優(yōu)選的，適配度評(píng)分的生成過(guò)程如下：

36、s41、依據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系<唯一客戶標(biāo)識(shí)，客戶畫像>和關(guān)聯(lián)關(guān)系<唯一客戶標(biāo)識(shí)，需求評(píng)分向量>，將任一客戶i的畫像向量ci和需求評(píng)分向量di進(jìn)行匹配；

37、s42、基于客戶的畫像向量和需求評(píng)分向量，計(jì)算兩者的相似度：

38、；

39、式中，ci表示客戶i的畫像向量；di表示客戶i的業(yè)務(wù)需求評(píng)分向量；||ci||表示客戶i的畫像向量的模長(zhǎng)；||di||表示客戶i的業(yè)務(wù)需求評(píng)分向量的模長(zhǎng)；

40、s43、結(jié)合客戶畫像向量和需求評(píng)分向量的相似度來(lái)生成適配度評(píng)分ai：

41、；

42、；

43、式中，ai表示客戶i的適配度評(píng)分，即客戶i與特定業(yè)務(wù)需求的匹配度；和表示調(diào)整系數(shù)，分別控制相似度計(jì)算和其他因素對(duì)適配度評(píng)分的貢獻(xiàn)；表示一個(gè)附加函數(shù)，用來(lái)增強(qiáng)適配度評(píng)分；表示客戶i對(duì)某類產(chǎn)品的歷史購(gòu)買頻次；表示加權(quán)系數(shù)，用于調(diào)節(jié)歷史行為對(duì)適配度評(píng)分的影響；表示客戶i在給定時(shí)間內(nèi)的互動(dòng)行為數(shù)；表示加權(quán)系數(shù)，用于控制活躍度對(duì)適配度評(píng)分的貢獻(xiàn)；表示加權(quán)系數(shù)，用于調(diào)節(jié)時(shí)間衰減的強(qiáng)度；表示隨著時(shí)間的推移，客戶對(duì)某一需求的適配度逐漸衰減；表示衰減因子，控制時(shí)間距離對(duì)適配度評(píng)分的影響程度；ti表示客戶i上次與某類業(yè)務(wù)需求相關(guān)的交互距離當(dāng)前的天數(shù)。

44、優(yōu)選的，推薦列表的生成過(guò)程如下：

45、s51、將客戶的適配度評(píng)分與其他業(yè)務(wù)指標(biāo)結(jié)合，得出推薦優(yōu)先級(jí)：

46、；

47、；

48、；

49、式中，pij表示客戶i對(duì)產(chǎn)品j的推薦優(yōu)先級(jí)，即該產(chǎn)品對(duì)客戶i的推薦權(quán)重；ai表示客戶i的適配度評(píng)分；sj表示產(chǎn)品j的適配度評(píng)分，即該產(chǎn)品本身的需求強(qiáng)度或質(zhì)量評(píng)分；qj表示產(chǎn)品j的業(yè)務(wù)相關(guān)性；hj表示產(chǎn)品j的時(shí)效性得到，即反映產(chǎn)品是否符合當(dāng)前市場(chǎng)的時(shí)效性需求；、、表示調(diào)整系數(shù)，用來(lái)平衡各個(gè)因素在推薦優(yōu)先級(jí)中的影響；、表示各個(gè)因素的權(quán)重，即不同因素對(duì)產(chǎn)品適配度評(píng)分的貢獻(xiàn)；表示產(chǎn)品j的市場(chǎng)需求強(qiáng)度；表示產(chǎn)品的質(zhì)量評(píng)分；

50、s52、將推薦優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序，將優(yōu)先級(jí)高的產(chǎn)品將排在前面，得到客戶的推薦列表：

51、；

52、式中，listi表示客戶i的推薦列表；pij表示客戶i對(duì)產(chǎn)品j的推薦優(yōu)先級(jí)。

53、優(yōu)選的，為客戶數(shù)據(jù)生成標(biāo)識(shí)標(biāo)簽的生成過(guò)程如下：

54、s61、選取隨機(jī)數(shù)k∈[1，p-1]，計(jì)算輔助編碼因子fc=k×g，并將輔助編碼因子fc在橢圓曲線e上的坐標(biāo)定義為( x， y)；

55、其中，g為定義在有限域gf(q)上的橢圓曲線e的一個(gè)基點(diǎn)，基點(diǎn)g的階為p；

56、s62、計(jì)算檢驗(yàn)指標(biāo)ind：；

57、若ind=0，則重新執(zhí)行s61~s62；

58、其中，h為安全抗碰撞的散列函數(shù)；r為初始化階段生成的隨機(jī)數(shù)，r∈(0，p-1)；cdata為客戶數(shù)據(jù)的二進(jìn)制編碼形式；

59、s63、生成標(biāo)識(shí)標(biāo)簽(ind， x)。

60、優(yōu)選的，驗(yàn)證客戶數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性的驗(yàn)證過(guò)程如下：

61、s71、檢驗(yàn)ind是否在區(qū)間[1，p-1]，若ind∈[1，p-1]，則繼續(xù)執(zhí)行s72，反之則報(bào)錯(cuò)，發(fā)出安全示警；

62、s72、計(jì)算檢驗(yàn)因子af=(ind)-1×h(cdata)?mod?p；

63、s73、計(jì)算橢圓曲線上的點(diǎn)：( x'， y')=af×ef；

64、若 x'= x，則客戶畫像生成模塊接收到的客戶數(shù)據(jù)cdata具有準(zhǔn)確性；

65、其中，ef為初始化階段生成的數(shù)據(jù)解封因子，ef=r×g；r為初始化階段生成的隨機(jī)數(shù)，r∈(0，p-1)。

66、本發(fā)明的技術(shù)方案：一種結(jié)合客戶畫像的業(yè)務(wù)適配度智能分析系統(tǒng)，其用于執(zhí)行權(quán)利要求上述一種結(jié)合客戶畫像的業(yè)務(wù)適配度智能分析方法，包括：

67、客戶數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集來(lái)自各類渠道的客戶數(shù)據(jù)，涵蓋客戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和反饋數(shù)據(jù)；

68、客戶畫像生成模塊，用于分析采集到的客戶數(shù)據(jù)，生成客戶的客戶畫像；

69、業(yè)務(wù)需求建模模塊，用于收集業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)，構(gòu)建業(yè)務(wù)需求模型，生成需求評(píng)分向量；

70、適配度分析模塊，用于根據(jù)客戶畫像和需求評(píng)分向量，評(píng)估客戶與各類業(yè)務(wù)的適配度，并生成適配度評(píng)分；

71、推薦與決策模塊，用于基于適配度評(píng)分，為企業(yè)提供優(yōu)化業(yè)務(wù)、推薦產(chǎn)品、調(diào)整策略的決策支持；

72、反饋與優(yōu)化模塊，用于通過(guò)客戶反饋和市場(chǎng)變化，持續(xù)優(yōu)化用戶畫像、適配度評(píng)分和智能推薦算法。

73、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的上述技術(shù)方案具有如下有益的技術(shù)效果：

74、本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種結(jié)合客戶畫像的業(yè)務(wù)適配度智能分析方法及系統(tǒng)，通過(guò)精準(zhǔn)客戶畫像與業(yè)務(wù)需求匹配，提升個(gè)性化推薦精度，優(yōu)化業(yè)務(wù)決策，增強(qiáng)客戶忠誠(chéng)度，實(shí)時(shí)調(diào)整推薦策略，擴(kuò)大跨渠道推薦，提升資源利用效率和客戶滿意度，從而實(shí)現(xiàn)更高效的企業(yè)運(yùn)營(yíng)和客戶服務(wù)：

75、（1）個(gè)性化推薦精度提升：通過(guò)結(jié)合多維度的客戶數(shù)據(jù)，并生成準(zhǔn)確的客戶畫像，使得業(yè)務(wù)需求與客戶需求的匹配度更高，從而能夠提供更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦，客戶的需求得到更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和理解，提高了推薦的相關(guān)性和適配度；

76、（2）業(yè)務(wù)決策優(yōu)化：通過(guò)適配度分析模塊，能夠量化客戶對(duì)特定業(yè)務(wù)需求的適配度，為企業(yè)提供依據(jù)，優(yōu)化產(chǎn)品推薦、營(yíng)銷策略和服務(wù)方案，幫助企業(yè)根據(jù)客戶的實(shí)際需求和行為提供定制化的服務(wù)，提高運(yùn)營(yíng)效率和客戶滿意度；

77、（3）客戶忠誠(chéng)度提升：通過(guò)客戶忠誠(chéng)度評(píng)分模型的引入，可以幫助企業(yè)識(shí)別高忠誠(chéng)度客戶并采取針對(duì)性措施維護(hù)其關(guān)系，提高客戶的復(fù)購(gòu)率和推薦意愿，從而增強(qiáng)客戶粘性；

78、（4）動(dòng)態(tài)調(diào)整與實(shí)時(shí)反饋：推薦與決策模塊結(jié)合實(shí)時(shí)的客戶行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求反饋，能夠快速調(diào)整推薦策略，通過(guò)不斷優(yōu)化推薦算法，保證個(gè)性化推薦的時(shí)效性和精確性，提升客戶體驗(yàn)；

79、（5）跨渠道整合和多樣化推薦：通過(guò)多種渠道進(jìn)行個(gè)性化推薦，能夠覆蓋到不同客戶群體，擴(kuò)大推薦的觸達(dá)范圍，提高轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度；

80、（6）優(yōu)化客戶畫像生成：通過(guò)安全且高效的客戶數(shù)據(jù)傳輸方法，客戶畫像生成模塊能夠及時(shí)接收到最新的客戶數(shù)據(jù)，基于驗(yàn)證機(jī)制生成的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建更加精確的客戶畫像，有助于提升后續(xù)適配度分析和個(gè)性化推薦的精度。