[发明专利]一种汽车行业大数据获客方法

权利要求书

1.一种汽车行业大数据获客方法，其特征在于：包括下列步骤：

步骤一、采集潜在客户的网上行为数据；

步骤二、对网上行为数据进行分析识别创建相应潜在客户的数据标签；

所述网上行为数据包括客户在网上浏览互动产生的与汽车相关的汽车信息数据，本方法对汽车信息数据进行分类识别出不同的汽车产品标签，汽车产品标签包括汽车的外观、性能和部件的数据标签，用于将客户定向到定向汽车产品；

步骤三、对潜在客户的数据标签进行分析处理生成对潜在客户的客户画像；

步骤四、根据客户画像划分客户的行为需求类型和对汽车的购买力区间，并定向到与客户的汽车需求相接近的定向汽车产品；

利用所述潜在客户数据训练神经网络模型，利用训练好的神经网络模型对客户的汽车需求进行定向并对客户的购买力区间进行计算；

对于汽车产品的定向，本方法将不同汽车产品标签及潜在客户对所述不同汽车产品标签的浏览次数、搜索次数和发言次数作为输入数据输入到第一BP神经网络模型，所述第一BP神经网络模型的输出结果为不同汽车产品标签对应的权重，之后根据汽车产品标签找寻与之相符的汽车产品，定向汽车产品所符合汽车产品标签的数量与权重结合占比为定向符合度，定向符合度不小于一定阈值，将该汽车产品定义为该客户的定向汽车产品，汽车产品的定向符合度等于汽车产品相符的汽车产品标签的权重之和与所有汽车产品标签的权重之和两者间的百分比值；

对于购买力区间的评估，本方法将网上消费的产品价格和产品价格在同类产品中的分级以及通信资费数据输入到第二BP神经网络模型，第二BP神经网络模型的输出结果为不同金额与客户实际购买力的相符可能性，相符可能性即购买力符合度大于一定阈值的金额构成购买力区间；

步骤五、根据潜在客户的汽车产品标签与定向汽车产品的定向符合度对客户的信心划分意向级别，将购买力区间与定向汽车产品的购买力符合度对客户的购买力划分意向级别，将意向级别都属于高级别的潜在客户标记为相应定向汽车产品的高级别潜在客户；

步骤六、向销售部门提供潜在客户的客户画像分析报告，并集中列明高级别潜在客户，销售部门根据客户画像分析报告和客户级别有目的的对潜在客户进行营销推广。

2.根据权利要求1所述的一种汽车行业大数据获客方法，其特征在于：所述网上行为数据包括客户的APP使用信息，所述APP使用信息包括名称、APP种类和使用频率，本方法根据APP使用信息中使用频率达到一定阈值的APP建立包含上述信息的APP应用标签，用于划分客户的行为需求类型。

3.根据权利要求1所述的一种汽车行业大数据获客方法，其特征在于：所述网上行为数据包括客户网上消费的产品偏好信息和消费级别信息，本方法根据产品偏好信息和消费级别信息建立消费偏好标签和消费级别标签，用于划分客户的行为需求类型和购买力区间。

4.根据权利要求1所述的一种汽车行业大数据获客方法，其特征在于：所述网上行为数据包括客户的通信资费信息，本方法根据通信资费信息建立行动轨迹标签和通信资费级别标签，用于划分客户的行为需求类型和购买力区间。

5.根据权利要求2所述的一种汽车行业大数据获客方法，其特征在于：本方法将APP按应用场景分为商务型APP和家庭型APP，对客户的APP应用标签进行分类后分析两种类型的APP应用在应用数量中的占比，将商务型APP占比不小于60%的客户分类为商务型需求，将家庭型APP占比不小于60%的客户分类为家庭型需求；消费偏好标签中，属于商务用品的商品数量占比不小于60%的客户分类为商务型需求，属于家用物品的商品数量占比不小于60%的客户分类为家庭型需求。

6.根据权利要求5所述的一种汽车行业大数据获客方法，其特征在于：在划分意向级别时，定向汽车产品相对客户的定向符合度不小于80%的客户标记为信心的高级别意向，定向汽车产品价格相对客户的购买力符合度不小于80%时将客户标记为购买力的高级别意向。