[发明专利]车辆及配件的分析维护系统、及客户在线管理系统和方法在审

专利信息
申请号: 201810416323.7 申请日: 2018-05-03
公开(公告)号: CN110458298A 公开(公告)日: 2019-11-15
发明(设计)人: 黄忠睿;马智;尹春风;浦晨晨 申请(专利权)人: 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司
主分类号: G06Q10/00 分类号: G06Q10/00;G06Q30/00
代理公司: 31264 上海波拓知识产权代理有限公司 代理人: 杨波<国际申请>=<国际公布>=<进入国
地址: 201821上海市嘉定*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 客户 交互信息 上线 归类 互动 数据分析处理 在线管理系统 市场竞争力 分组 分析管理 服务方式 技术维护 数值表示 维护系统 在线管理 反馈 分析 交易 热度 申请 配件 保证
【权利要求书】:

1.一种基于RFM模型的客户在线管理方法,其特征在于,所述基于RFM模型的客户在线管理方法包括步骤:

获取客户在线上线下的交互信息,所述交互信息为所述客户在线上线下进行交易、售后和/或反馈的互动情况;

采用RFM模型分析所述客户的所述交互信息,以分析得到所述客户的RFM数值,所述RFM数值表示所述客户在线上线下进行交易、售后和/或反馈的互动热度;

根据所述RFM数值对所述客户进行分组归类;

对属于不同分组归类的客户采用对应的服务方式,以实现对客户的在线管理。

2.根据权利要求1所述的基于RFM模型的客户在线管理方法,其特征在于,所述获取客户在线上线下的交互信息的步骤之前,还包括:

预定义RFM模型的RFM参数,所述RFM参数包括参数R、参数F及参数M,所述参数R表示客户最近一次在线上线下进行交易、售后和/或反馈的时间,所述参数F表示所述客户在预设时间内在线上线下进行交易、售后和/或反馈的频率,所述参数M表示所述客户在预设时间内在线上线下进行交易、售后和/或反馈的投入度;

设置所述交互信息对应的互动情况的互动热度权重,得到权重表;

根据所述RFM参数及所述权重表,构建得到用于分析客户的所述RFM模型。

3.根据权利要求2所述的基于RFM模型的客户在线管理方法,其特征在于,所述获取客户在线上线下的交互信息的步骤,具体包括:

获取所述客户在线上线下的互动情况,所述互动情况为所述客户在线上线下的交易、售后和/或反馈行为,所述交互信息包括行为标识、客户标识、线上线下标识、行为时间、行为类型及上一行为标识。

4.根据权利要求3所述的基于RFM模型的客户在线管理方法,其特征在于,所述采用RFM模型分析所述客户的所述交互信息的步骤,具体包括:

采用所述RFM模型分析所述客户包括行为标识、客户标识、线上线下标识、行为时间、行为类型及上一行为标识的所述交互信息,以得到所述客户的RFM参数,所述RFM参数为所述RFM模型给所述客户的参数R、参数F及参数M的分别赋值;

采用所述权重表对参数R、参数F及参数M进行加权处理,以得到表示互动热度的所述RFM数值。

5.根据权利要求4所述的基于RFM模型的客户在线管理方法,其特征在于,所述采用所述权重表对参数R、参数F及参数M进行加权处理,以得到表示互动热度的所述RFM数值的步骤,还包括:

判断所述参数R、参数F及参数M是否大于各自的预设阈值;

对大于各自的预设阈值的参数进行二次加权处理。

6.根据权利要求4所述的基于RFM模型的客户在线管理方法,其特征在于,所述根据所述RFM数值对所述客户进行分组归类的步骤,具体包括:

根据所述RFM数值将所述客户分组归类为潜在客户、上升趋势客户、稳定性客户或下降趋势客户;

其中,R参数的赋值越近,代表为潜在客户,F参数的赋值越高,代表为上升趋势客户,M参数的赋值越投入,代表为稳定性客户。

7.根据权利要求6所述的基于RFM模型的客户在线管理方法,其特征在于,所述对属于不同分组归类的客户采用对应的服务方式的步骤,具体包括:

对分组归类为潜在客户的客户采用深入挖掘的服务方式,对分组归类为上升趋势客户的客户采用持续跟进的服务方式,对分组归类为稳定性客户的客户采用温暖的服务方式,对分组归类为下降趋势客户采用维持沟通业务挽留的服务方式。

8.根据权利要求7所述的基于RFM模型的客户在线管理方法,其特征在于,所述根据所述RFM参数及所述权重表,构建得到用于分析客户的所述RFM模型的步骤之后,还包括:

根据业务部门的反馈测试所述RFM模型是否满足预设评估标准;

若否,则修改所述权重表以重构所述RFM模型。

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