[发明专利]顾客价值的细分方法、系统及具有该系统的电子设备在审

专利信息
申请号: 201710233453.2 申请日: 2017-04-11
公开(公告)号: CN106952055A 公开(公告)日: 2017-07-14
发明(设计)人: 杨进参;简芳琼 申请(专利权)人: 上海汇纳信息科技股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q30/00;G06Q30/02
代理公司: 上海光华专利事务所31219 代理人: 徐秋平
地址: 201505 上海市金*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 顾客 价值 细分 方法 系统 具有 电子设备
【权利要求书】:

1.一种顾客价值的细分方法,其特征在于,应用于商业运营场所,所述顾客价值的细分方法包括以下步骤:

将预定聚类算法应用于在预定时间段收集的、到访所述商业运营场所的顾客的游逛参数,以建立所述游逛参数的评分规则;所述游逛参数用于评价顾客价值;

基于所述游逛参数,确定所述游逛参数的离散程度;

根据顾客的细分标准和所述游逛参数的离散程度,计算用于对每一位到访顾客进行细分的顾客游逛价值指数;

按照顾客游逛价值指数对在预定时间段收集的、到访所述商业运营场所的顾客进行细分。

2.根据权利要求1所述的顾客价值的细分方法,其特征在于:所述游逛参数包括在预定时间段内到访顾客游逛所述商业运营场所的频次、到访顾客最后一次至所述商业运营场所的时间间隔、和/或到访顾客在所述商业运营场所的平均游逛时长。

3.根据权利要求2所述的顾客价值的细分方法,其特征在于:所述预定聚类算法为K-means聚类算法。

4.根据权利要求3所述的顾客价值的细分方法,其特征在于:所述将预定聚类算法应用于在预定时间段收集的、到访所述商业运营场所的顾客的游逛参数,以获取所述游逛参数的评分的步骤包括:

将所述K-means聚类算法应用于在预定时间段内到访顾客游逛所述商业运营场所的频次、到访顾客最后一次至所述商业运营场所的时间间隔、和到访顾客在所述商业运营场所的平均游逛时长,获取用于初步细分客群的聚类结果及用于显示初步细分后每一类到访顾客在频次、时间间隔、和游逛时长的聚类点分布;

根据所述聚类结果,将到访顾客的客群进行初步细分;

根据频次、时间间隔、和游逛时长的聚类点分布,分别建立在预定时间段内到访顾客游逛所述商业运营场所的频次、到访顾客最后一次至所述商业运营场所的时间间隔、和到访顾客在所述商业运营场所的平均游逛时长的评分规则,以获取在预定时间段内到访顾客游逛所述商业运营场所的频次的评分、到访顾客最后一次至所述商业运营场所的时间间隔的评分及到访顾客在所述商业运营场所的平均游逛时长的离散程度的评分。

5.根据权利要求2所述的顾客价值的细分方法,其特征在于:

所述在预定时间段内到访顾客游逛所述商业运营场所的频次的离散程度通过利用熵值法所计算的频次权重表示;

所述到访顾客最后一次至所述商业运营场所的时间间隔通过利用熵值法所计算的时间间隔权重表示;和

所述到访顾客在所述商业运营场所的平均游逛时长的离散程度通过利用熵值法所计算的游逛时长权重表示。

6.根据权利要求5所述的顾客价值的细分方法,其特征在于:顾客游逛价值指数的计算公式为在预定时间段内到访顾客游逛所述商业运营场所的频次的评分×频次权重+到访顾客最后一次至所述商业运营场所的时间间隔的评分×时间间隔权重+到访顾客在所述商业运营场所的平均游逛时长的离散程度的评分×游逛时长权重。

7.根据权利要求6所述的顾客价值的细分方法,其特征在于:所述按照顾客游逛价值指数对在预定时间段收集的、到访所述商业运营场所的顾客进行细分的步骤包括:

按照预设的不同游逛价值细分区间对所计算的顾客游逛价值指数进行第一次顾客价值划分,以获取与预设的不同游逛价值细分区间对应的顾客价值客群;所述顾客价值客群包括高价值顾客客群、重要价值顾客客群、一般价值顾客客群、及潜在价值顾客客群;

对所述重要价值顾客客群和一般价值顾客客群进行第二次顾客价值划分,以从所述重要价值顾客中划分出重要潜在顾客客群、重要挽留顾客客群、及重要发展顾客客群,从所述一般价值顾客客群中划分中一般潜力顾客客群、一般挽留顾客客群、及一般发展顾客客群,以为运营人员提供营销依据。

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