[发明专利]一种潜在客户挖掘处理方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种潜在客户挖掘处理方法及装置，方法包括：根据随机森林算法对种子客户的全量/局部特征进行分析，得到所述种子客户的强势特征；根据所述随机森林算法对所述种子客户、若干个候选客户和所述强势特征进行处理，得到每个候选客户的相似度得分；将相似度得分大于阀值的候选客户确定为潜在客户。本发明实施例通过随机森林算法分析得到种子客户的强势特征，并计算每个候选客户的相似度得分，最后根据相似度得分筛选潜在客户，能够采用客观科学的方法快速挖掘潜在客户，同时保障潜在客户挖掘的准确率。

技术领域

本发明实施例涉及移动通信技术领域，具体涉及一种潜在客户挖掘处理方法及装置。

背景技术

中国移动和包(原名“手机支付”、“手机钱包”)是中国移动面向个人和企业客户提供的一项领先的综合性移动支付业务，由中移电子商务有限公司管理，旨在让客户享受方便快捷、丰富多彩、安全时尚的线上、线下支付体验。湖南公司2017年大力发展和包业务，如何吸引更多的用户进行和包绑卡是和包业务发展的主要问题之一，只有吸引用户进行绑卡才能真正让用户将和包业务“活跃”起来。

现有技术中寻找和包绑卡潜在客户是业务人员和开发人员根据业务经验确定和包绑卡潜在客户的业务口径，通过SQL计算出目标客户，找出的和包绑卡潜在客户的质量直接取决于业务人员或开发人员的专家经验知识与对市场的个人预判能力。

在实现本发明实施例的过程中，发明人发现现有的方法主要是业务人员或开发人员根据业务经验确定和包绑卡潜在客户，存在一定的主观性，缺少客观的潜在客户的挖掘方法。

发明内容

由于现有方法存在上述问题，本发明实施例提出一种潜在客户挖掘处理方法及装置。

第一方面，本发明实施例提出一种潜在客户挖掘处理方法，包括：

根据随机森林算法对种子客户的全量/局部特征进行分析，得到所述种子客户的强势特征；

根据所述随机森林算法对所述种子客户、若干个候选客户和所述强势特征进行处理，得到每个候选客户的相似度得分；

将相似度得分大于阀值的候选客户确定为潜在客户。

可选地，所述根据所述随机森林算法对所述种子客户、若干个候选客户和所述强势特征进行处理，得到每个候选客户的相似度得分，具体包括：

根据所述强势特征中的若干个特征建立各候选客户的决策树，由所有的决策树生成随机森林，其中，所述强势特征中的所有特征均在各决策树中包含；

根据所述随机森林计算每个候选客户的相似度得分。

可选地，所述种子客户为下载和包APP绑卡或在网页直接进行和包绑卡、和包交易两次及以上、剔除员工卡及公免卡、近三月的平均每户每月上网流量DOU大于500M的客户。

可选地，所述候选客户包括：下载和包APP未绑的客户、未下载和包APP也没有绑卡但经常使用支付宝、微信和银行APP的客户、有第三方渠道或自有渠道缴费行为的客户或快速复机客户；所述候选客户不包括：种子客户和员工卡/公免卡客户。

第二方面，本发明实施例还提出一种潜在客户挖掘处理装置，包括：

特征分析模块，用于根据随机森林算法对种子客户的全量/局部特征进行分析，得到所述种子客户的强势特征；

算法处理模块，用于根据所述随机森林算法对所述种子客户、若干个候选客户和所述强势特征进行处理，得到每个候选客户的相似度得分；

客户确定模块，用于将相似度得分大于阀值的候选客户确定为潜在客户。