[发明专利]一种客户数据集中处理的方法和系统无效

专利信息
申请号: 200610139738.1 申请日: 2006-09-22
公开(公告)号: CN101149829A 公开(公告)日: 2008-03-26
发明(设计)人: 王吓利;李甲虎;蔡素卿;张金银;史健 申请(专利权)人: 阿里巴巴公司
主分类号: G06Q30/00 分类号: G06Q30/00;G06F17/30
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 代理人: 逯长明
地址: 开曼群岛大*** 国省代码: 开曼群岛;KY
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摘要:
搜索关键词: 一种 客户 数据 集中 处理 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及数据处理领域,特别是涉及一种客户数据集中处理的方法和系统。

背景技术

收集客户的各种相关数据,并根据客户数据对客户进行评分作为现在营销中评价客户的重要手段,被广泛的应用于各种和客户相关的行业企业中,各类企业根据所收集的客户资料综合分析客户属性和行为,得出客户的评分,根据评分识别出合格的客户和客户的活跃性信息,从而得出客户的潜在需求,有针对性的对客户提供服务,进而提高服务质量,达到好的营销效果。但是,这其中,如何尽可能多的收集客户的相关信息,以及如何在收集到海量的客户信息的基础上,可以高效率的对这些海量数据进行处理,并且不影响客户数据产生模块的正常应用,这些问题都是现有技术所没有解决的。

现有对客户数据进行处理的评分系统,把客户的各种信息按所属部门性质分开存储;各部门使用各自的分析模型,按照自己的需要分析自己部门的客户数据,得出客户分值,根据分值进行客户分析,按照分析结果给客户提供服务。这种方式的缺点如下:

1、数据存储分散,各部门保存自己的客户数据,不便于综合客户所有的数据进行分析。

2、各部门采用不同的模型进行处理自己部门的客户数据,得出客户的分数,是根据客户的一部分数据得出的分析结果,分析结果不能全面反映客户的行为,进而根据分数对客户的提供的服务的也是不合适的,以至于不能使客户得到适当的营销服务,从而影响企业的整体销售水平。

3、各部门分别计算客户分数,协同性差,不能及时得出客户的当前分数,实效性差,所得结果不能有效的指导销售。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种采用客户数据集中存储并对客户基本数据和行为数据采用不同的模型算法的客户数据处理的方法和系统,以解决现有技术中对客户数据处理的评分系统中数据存储分散、计算不准确的问题。

为解决上述技术问题,本发明提供了一种客户数据集中处理的方法,包括:

从多个数据库中采集客户数据,集中存储于数据仓库,所述客户数据包括客户基本数据和客户行为数据,所述客户行为数据包括两个或者多个纬度的行为数据;

对所述客户基本数据采用预先建立的基本数据模型进行处理,得出客户的基本分值;

分别对各个纬度的客户行为数据采用预先建立的活跃数据模型按照并行处理方式进行处理,得出单个纬度的客户行为数据的分值;

综合所述各个纬度的客户行为数据的分值,计算得到该客户的活跃分值。

优选的,所述客户基本数据包括两个或者多个不同属性的基本数据,所述得到客户的基本分值的处理过程为:

对所述不同属性的基本数据分别赋予相应的权重,累积计算得到该客户的基本分值;

或者,采用通关制规则依次对各个不同属性的基本数据进行处理。

优选的,所述采集客户数据的方式为并行地从所述多个数据库中采集。

优选的,所述不同纬度的行为数据包括:从电子商务网站的产品模块采集的产品发布数据;从电子商务网站的公司库模块采集的是否建立公司库的信息;从即时通讯服务器采集到的即时通讯客户端登录数据;从电子商务网站记录中采集的客户登录信息;从电子商务网站的证书校验模块采集的客户是否上传证书的数据。

优选的,对于产品发布数据采用缓慢变化维的方式在数据仓库中记录。

优选的,所述方法中,至少一个纬度的客户行为数据库记录相应纬度的客户行为数据的变化情况信息;数据仓库通过增量同步的方式采集相应纬度的客户行为数据的变化情况信息。

优选的,所述方法中,针对不同纬度的行为数据分别预置相应的活跃数据模型;在数据仓库中设置模型配置表,所述模型配置表用于记录各个活跃数据模型算法的配置信息。

本发明还提供了一种客户数据集中处理的系统,客户数据分散保存在多个数据库中,包括:

多个客户数据库,用于分别记录相关的客户数据;

数据仓库,用于集中存储客户数据;

采集模块,用于从多个数据库中并行采集客户数据,集中存储于数据仓库,所述客户数据包括客户基本数据和客户行为数据,所述客户行为数据包括两个或者多个纬度的行为数据;

客户基本数据分析模块,用于对所述客户基本数据采用预先建立的基本数据模型进行处理,得出客户的基本分值;

两个或者多个的单维客户行为数据分析模块,用于分别对各个纬度的客户行为数据采用预先建立的活跃数据模型按照并行处理方式进行处理,得出单个纬度的客户行为数据的分值;

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