[发明专利]自动判断车辆保养用户潜在流失风险的方法

权利要求书

1.一种自动判断车辆保养用户潜在流失风险的方法，其特征在于本方法包括如下步骤：

步骤一、车辆信息采集，通过车载GPS采集器、智能总线采集车辆实时位置数据、时间、车辆ID、速度、是否点火点、是否熄火点数据，并通过互联网将采集的数据实时回传至后台服务器；

步骤二、采集车辆曾经的维修点信息，将车载GPS位置数据、是否点火点、是否熄火点数据与地图数据进行匹配，获得车辆曾经去过的维修公司信息；

步骤三、将车辆曾经去过的维修公司信息与4S店车辆维修保养记录进行比较，判断车辆一直在4S店维修保养、已经不在4S店维修保养或偶尔去其它维修公司维修保养；

步骤四、提取一直在4S店维修保养和已经不在4S店维修保养的车辆及车辆用户数据，建立一直在4S店维修保养和已经不在4S店保养的车辆用户的样本数据；

步骤五、根据样本数据通过机器自学习方法生成决策模型，决策模型(X, Y)的数学表达式为：

(X, Y) = (x₁, x₂, x₃…, x_k, y)

其中：变量 y 表示是否为流失用户，变量x₁, x₂, x₃…, x_k是影响用户是否流失的因素；

步骤六、由决策模型生成用户潜在的流失风险，形成潜在流失客户集，通过互联网将潜在流失客户集发布给4S店，以便4S店针对潜在流失客户提供差异化、个性化服务，避免客户流失。

2.根据权利要求1所述的自动判断车辆保养用户潜在流失风险的方法，其特征在于：所述机器自学习方法是决策树算法，其中：x₁, x₂, x₃…, x_k∈[-10,10],y∈[是，否]，对于任意输入(x₁, x₂, x₃…, x_k)之后都可以得到对应的Y值。

3.根据权利要求1所述的自动判断车辆保养用户潜在流失风险的方法，其特征在于：所述车辆用户数据包括用户姓名、年龄、性别、车辆购置价格、购车时长、行驶里程、保养次数、车辆用途以及是否潜在流失用户。