[发明专利]一种基于售后维护数据的顾客分组方法及系统

权利要求书

1.一种顾客分组方法，基于售后维护数据，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取有关售后维护的顾客行为数据；

步骤S2：构建基于最近一次消费、消费品类、平均维护间隔时间该三个特征维度的RCM分组模型，所述RCM分组模型包括有顾客组群库；

步骤S3：对顾客行为数据进行预处理，得到可操作的顾客特征数据；

步骤S4：依据所述RCM分组模型的三个特征维度，对顾客特征数据做匹配计算，得到相应特征维度的特征分值；

步骤S5：将步骤S4得到的特征分值的集合与RCM分组模型的顾客组群库匹配，以对应的顾客进行分组。

2.如权利要求1所述的顾客分组方法，其特征在于：在所述步骤S1中，所述顾客行为数据来源于经销商或企业的顾客关系管理系统中的顾客信息数据库；

所述有关售后维护的顾客行为数据，包括：顾客的售后维护订单明细和个人信息数据；

所述售后维护订单明细包括订单品类、金额、时间；所述个人信息数据包括顾客的年龄、性别、职业。

3.如权利要求1所述的顾客分组方法，其特征在于：所述步骤S2中的RCM分组模型的构建，其包括：

分别针对最近一次消费、消费品类、平均维护间隔时间该三个特征维度，进行N级切分，并设定对应特征维度的预定分值；

对于每一特征维度的预定分值的集合，分别定义为N3种顾客组群中的一种。

4.如权利要求3所述的顾客分组方法，其特征在于：所述N级切分的级数N为2；所述对应的8种顾客组群分别被定义为：重要价值顾客、重要发展顾客、重要保持顾客、重要挽留顾客、一般价值顾客、一般发展顾客、一般保持顾客、一般挽留顾客。

5.如权利要求1所述的顾客分组方法，其特征在于，所述步骤S2中的RCM分组模型的构建，其包括：

采用聚类算法，并定义有组类个数，分别针对最近一次消费、消费品类、平均维护间隔时间该三个特征维度，对待操作的数据进行聚类处理，获得对应特征维度的组类；

对于每一特征维度的组类的集合，分别定义为一种顾客组群。

6.如权利要求4或5所述的顾客分组方法，其特征在于，所述步骤S2中的RCM分组模型的构建，还包括：

在定义了顾客组群后，选择最近一次消费、消费品类、平均维护间隔时间该三个特征维度中的一个，提取该特征维度的预定分值或组类，并结合待操作的数据所体现的顾客信息，评估各顾客组群的附加价值信息。

7.如权利要求1所述的顾客分组方法，其特征在于，在所述步骤S3中，对顾客行为数据进行预处理的方法为：

异常处理：根据售后维护业务逻辑删除重复数据、不符合业务逻辑的异常数据、存在大量缺失值字段的数据，针对存在少量缺失值字段的数据进行按比例填充处理或直接删除；

二次处理：根据异常处理后的数据制作箱形图，根据箱形图的分布情况二次删除箱形图中离群点所对应的数据；

数据整合、变换：根据RCM分组模型的特征维度，对二次处理后的数据进行整合、变换，使其符合各特征维度的操作要求；

数据规范化：采用Min-max标准化方法对进行了数据整合、变换后的数据作规范化处理，使其映射到[0，1]之间，以得到所述顾客特征数据。

8.如权利要求1所述的顾客分组方法，其特征在于：在所述步骤S4之后，还包括以下步骤：

步骤S5：根据步骤S4中的分组结果，制定运营方案，所述运营方案为售后维护营销活动策略；

步骤S6：制定评估方案，跟踪并评估上述运营方案的实施效果，并反馈到步骤S2中RCM分组模型的构建过程，验证RCM分组模型的正确性，结合验证结果优化RCM分组模型。