[发明专利]一种基于协同过滤的营业厅精准营销方法

说明书

本发明提供一种基于协同过滤的营业厅精准营销方法，涉及推荐推荐算法、社交网络、数据抓包、OpenWrt、Elasticsearch等技术领域，客户通过连接营业厅中的AP热点上网，完成认证之后，首先是通过与营业厅客户库中的数据进行比对，完成客户实名制认证，之后利用实名制信息对客户进行精准的业务推送，达到精准营销的目的。精准推送可以利用客户的上网信息构建基本的客户个人画像，然后利用社交网络进一步完善用户个人画像的构建，最后利用协同过滤算法针对用户的个人需求进行业务或消息的推送，提高营业厅的服务水平和盈利能力。

技术领域

本发明涉及推荐推荐算法、社交网络、数据抓包、OpenWrt、Elasticsearch等技术，尤其涉及一种基于协同过滤的营业厅精准营销方法。

背景技术

社交网络是由许多节点以及节点间关系构成的一个网络结构。节点通常是指个人或组织。社会网络代表各种社会关系，经由这些社会关系，把从偶然相识的泛泛之交到紧密结合的家人关系的各种人们或组织串连起来。

协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息。

互联网时代，营业厅的业务推销应当不同。采取线下人工客服介绍或者发放业务介绍传单等宣传方式不仅不能精准的抓住顾客的需求而且效率极其低下。因此，迫切需要一个高效准确的业务推销方法。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明提出了一种基于协同过滤的营业厅精准营销方法，可以为营业厅优化服务体系，进一步拉近与客户和市场的距离，为用户提供更感兴趣的信息和业务。

本发明的技术方案是：

本发明旨在提供一种基于协同过滤的营业厅精准营销方法，使用基于OpenWrt的AP热点设备搭建无线微门户，用户通过手机号完成认证连接热点，这样系统也就初步完成用户个人信息的获取。接着与营业厅真实的客户数据交叉比对，实现用户的实名制认证。通过在AP热点设备中部署抓包工具完成对用户上网数据的拦截捕获，通过一系列的数据格式转换和筛选形成用户上网数据集。使用Elasticsearch初步构建个人用户画像，之后利用实名制信息，融合社交网络，完整的构建用户画像，完成对用户的个人行为分析。最后利用基于用户和物品相结合的协同过滤推荐对用户进行精准营销。具体来说就是根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群和使用所有用户对物品或者信息的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给用户。完成推荐以后，便可以得出以下用户数据，营业厅客流量及分布规律，线上APP下载注册情况，各种业务浏览情况，广告点击情况等等。

营业厅客户通过连接营业厅中的AP热点上网，完成认证之后，首先是通过与营业厅客户库中的数据进行比对，完成客户实名制认证，之后利用实名制信息对客户进行精准的业务推送，达到精准营销的目的。精准推送可以利用客户的上网信息构建基本的客户个人画像，然后利用社交网络进一步完善用户个人画像的构建，最后利用协同过滤算法针对用户的个人需求进行业务或消息的推送，提高营业厅的服务水平和盈利能力。

具体如下：

(1)用户信息收集

用户信息收集包括：一是用户认证信息，二是用户的上网数据。通过用户认证信息与营业厅的客户库数据比对即完成用户实名制认证。用户上网数据可以通过在AP热点设备中部署抓包工具如TCPDUMP等，在数据包达到一定量的时候通过脚本自动传输到服务器。对报文十六进制数据进行格式转换及解密，之后去除一些无用的格式化报文数据即形成了用户上网数据。在用户上网认证过程中可以捕获用户的上网设备的MAC地址，在报文中也会包含用户上网设备的MAC地址，以上便可建立起用户上网数据和实名制信息的联系。

(2)用户个人画像构建