[发明专利]一种企业会员和潜客关系的识别匹配方法

说明书

本发明公开了一种企业会员和潜客关系的识别匹配方法，包括步骤：对用户数据进行采集，包含会员的信息和潜客的信息；再将数据进行清洗，并做数据汇集，再借助ID‑Mapping算法多维度交叉的对会员和潜客进行相识度的运算，最后得出会员和潜客的相识度值，以此判断该潜客与会员是否为同一个人。通过本发明的会员和潜客关系的匹配的方法及系统可以更全面的还原会员的画像，让企业更加的了解会员特征和需求，借此达成会员可持续经营的目标。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种ONEid算法，对会员和潜客进行ID-Mapping，以得出会员和潜客间的相似关系。

背景技术

随着互联网行业的发展和软硬件技术升级，商业市场的流量格局基本确定，线上是以淘宝、天猫和京东为首的电商测流量，和以微信、微博和抖音的社交娱乐流量，线下是以美团和饿了么为主的O2O到店流量，这些渠道占据企业50％-80％的流量来源，但是它们所生存在各自的系统及生态环境中，天然存在数据隔阂问题。另外，企业数字化系统也有一套独立于上述系统的会员系统，承载着企业日常经济运作中会员可持续化经营的工作，因此如果将企业自有的会员和潜客(外部渠道流量带来的客户)进行统一管理，而统一管理的第一个环节是ID-Mapping。

ID-Mapping通俗的说就是把几份不同来源的数据，通过各种技术手段识别为同一个对象或主体，例如同一台设备(直接)，同一个用户(间接)，同一家企业(间接)等等，可以形象地理解为用户画像的“拼图”过程。一个用户的行为信息、属性数据是分散在很多不同的数据来源的，因此从单个数据来看，都相当于“盲人摸象”，看到的只是这个用户一个片面的画像，而ID-Mapping能把碎片化的数据全部串联起来，消除数据孤岛，提供一个用户的完整信息视图，同时让某一个领域的数据在另一个领域绽放出巨大的价值。

发明内容

为了克服上述技术问题，提供一种企业会员和潜客关系的识别匹配方法及应用，可以汇集由渠道、第三方商城、营销活动拓展的潜客，并将潜客与企业自有的会员进行匹配，以达到识别潜客和会员的关系，进而获得客户更完整的信息视图。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种企业会员和潜客关系的匹配的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对用户数据进行采集，所述用户数据包括会员数据和潜客数据；

步骤2，数据清洗，筛选会员和潜客的维度数据；

步骤3，计算各个维度数据的相似度，并通过相似度模型计算用户相似度分值；

步骤4，通过用户相似度分值判断当前会员与潜客是否为同一用户；

其中，在步骤3前还包括模型训练步骤：

步骤a，获取训练数据集，通过多种分类算法训练模型对训练数据集进行计算，得出最后的验证结果；

步骤b，根据验证结果选择一种最优的分类器模型，作为生产使用分类器；

步骤c，使用分类器对新输入数据流作处理，判断当前会员与潜客是否同一用户的分类。

进一步地，步骤2中的维度数据包括但不限于会员数据中手机号码，联系姓名列表，联系地址列表等数据，根据实际需求用户可以定义其他的维度数据。

进一步地，步骤3中的相似度模型为：

f(x)＝ax₁+bx₂+cx₃+d；

当f(x)超过某一阈值，则为同一用户，否则为不同用户；