[发明专利]基于运营商大数据的快消品行业督查方法以及装置

说明书

本公开是关于一种基于运营商大数据的快消品行业督查方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：通过分析快消品行业重点市场费用场景的造假手段，基于运营商大数据，采集所述重点市场费用场景的特征指标；将所述特征指标进行样本数据抽取、指标特征处理、模型训练后，计算风险得分得到高风险用户；采用聚类分析方法对所述高风险用户进行不同场景的评估维度分析，输出不同场景评估维度侧重点，引领督查导向，完成快消品行业的督查。本公开以消费者四类推广场景为着手点，以运营商数据为基础，以大数据算法为手段，实现核查验证，进一步提高督察效率，达到降本增益的目的。

技术领域

本公开涉及大数据领域，具体而言，涉及一种基于运营商大数据的快消品行业督查方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

快消行业是指消费频率高、使用时限短、拥有广泛的消费群体、对于消费的便利性要求很高的商品销售行业。快消行业的销售渠道种类多而复杂，传统业态和新兴业态等多种渠道并存。快消行业集中度逐步上升，竞争度加大。为了应对市场需要，快消品行业(以酒业为例)市场推广方式多样，推广费用逐年上涨，目前主要核查手段是通过现场照片、协议、发票收据等，核查方式存在漏洞，且督察工作量极大，亟需利用大数据、人工智能技术提升核查手段，提高核查效率。

因此，需要一种或多种方法解决上述问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种基于运营商大数据的快消品行业督查方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

根据本公开的一个方面，提供一种基于运营商大数据的快消品行业督查方法，包括：

特征指标采集步骤，通过分析快消品行业重点市场费用场景的造假手段，基于运营商大数据，采集所述重点市场费用场景的特征指标；

风险评估模型训练步骤，将所述特征指标进行样本数据抽取、指标特征处理、模型训练后，计算风险得分得到高风险用户；

督查导向确立步骤，采用聚类分析方法对所述高风险用户进行不同场景的评估维度分析，输出不同场景评估维度侧重点，引领督查导向，完成快消品行业的督查。

在本公开的一种示例性实施例中，所述特征指标设计步骤的重点市场费用场景的特征指标包括：

消费者宴席场景，采集基础评估指标检查用户的基础信息是否正确以及卡属性，采集养卡评估指标检查提供的回访电话是否为虚假电话，采集位置评估指标检查用户近期位置是否在酒店位置出现以及出现时长，采集交往圈验真指标判定交往圈规模以及稳定性，采集消费评估指标检查用户近期的消费情况以判断用户是否符合推广人特征；

渠道宣传场景，采集基础评估指标检查用户的基础信息是否正确以及卡属性，采集养卡评估指标检查提供的回访电话是否为虚假电话，采集位置评估指标检查用户工作常驻位置是否在商超位置附近，采集交往圈验真指标检查用户的交往圈稳定度，采集消费评估指标检查商超联系人的消费特征；

客情旅游场景，采集基础评估指标检查用户的基础信息是否正确以及卡属性，采集养卡评估指标检查提供的回访电话是否为虚假电话，采集位置评估指标检查用户近期常驻位置是否在旅游目的地位置附近以及在目的地的驻留情况，采集交通评估指标判定用户是否在旅游目的地存在飞机、火车、高速交通方式，采集消费评估指标检查用户近期的消费情况以判断用户是否存在旅游消费；

客情维护场景，采集基础评估指标检查用户的基础信息是否正确以及卡属性，采集养卡评估指标检查提供的回访电话是否为虚假电话，采集位置评估指标检查用户是否经常出现在已知的客户位置附近，采集交往圈验真指标检查用户的交往圈稳定度，采集消费评估指标检查目标客户的消费特征。