[发明专利]一种面向三农客户画像的精准营销构建方法

权利要求书

1.一种面向三农客户画像的精准营销构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，三农客户的数据准备及数据预处理，通过设定时间和空间的复合条件进行样本选择，包括客户的基本信息、资金交易数据和资产使用信息，保留有效的惠农用户银行产品、资金处理的行为习惯数据；

步骤2，进行用户标签分类，并同时对用户进行分层，进一步从用户标签分类中引导出用户标签指标，从用户分层中引导出用户分层维度，通过对用户标签指标和用户分层维度的融合，结合为每个用户量化的用户价值指数，建立用户画像模型，通过建立单个用户的画像模型，对金融客户群进行整体用户分布画像，通过用户的一级标签或细分的二级标签进行整体分析；步骤3：模型训练阶段，本发明选用XGBoost集成分类器训练模型，对处理后的样本和标定的类标签进行训练，每个产品训练一个XGBOOST模型；

步骤4，通过XGBOOST模型筛选重要特征，得到重要特征集合以及每个客户的预测值；

步骤5，利用重要特征和预测值构建银行产品的潜在客户的客户画像，根据步骤4得到的重要特征集可以构建客户画像，根据客户购买某项产品的概率预测值来进行精准营销；

步骤6，将模型得到的结果与贵宾客户迎客系统对接，在系统识别出客户后，给出精准营销策略，以便网点客户经理更大概率营销成功。

2.根据权利要求1所述的面向三农客户画像的精准营销构建方法，其特征在于，数据预处理具体包括以下步骤：数据预处理第一步特征筛选，剔除缺失比例高于90％的特征；接下来处理缺失值，因为原始数据中存在某个特征的值缺失的情况，处理缺失值的方法是使用均值替代，如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值；如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的属性值，对于连续型变量，做标准化处理；对于离散型变量，做独热编码；对金融类特征做对数处理。

3.根据权利要求2所述的面向三农客户画像的精准营销构建方法，其特征在于，所述步骤2具体为：将客户在目前已有行为下的数据和银行产品的相关规则作为模型的输入，计算客户基于目前在银行的行为习惯、银行产品规则的产品购买概率。