[发明专利]客户件量预测方法和装置、异动客户预警方法和装置

说明书

本申请公开了一种客户件量预测方法和装置、异动客户预警方法和装置，包括：获取待预测客户的待预测时间段之前的多个与待预测时间段长短一致的第一时间段内的第一件量数据和/或第一折扣数据和/或第一件量数据的第一环比数据和/或第一件量数据的同比数据；将第一件量数据和/或第一折扣数据和/或第一件量数据的第一环比数据和/或第一件量数据的同比数据输入至预先训练的机器学习模型；通过机器学习模型输出待预测客户的待预测时间段内的第一预测件量数据，将第一预测件量数据与和第一预测件量数据相邻的第一时间段内的第一件量数据比较，提高了客户维护的效率，降低了客户维护成本。

技术领域

本发明一般涉及客户维护领域，具体涉及客户预警领域，尤其涉及一种客户件量预测方法和装置、异动客户预警方法和装置。

背景技术

企业客户业务量(寄件量)出现下滑可能是自身经营问题，或由于某些原因改用其他物流服务商，后者若能及早发现异动客户，一线销售人员则可采取措施挽回部分业务。由于成本高、效率低，销售难以做到定期拜访全部客户，需要提前对客户异动进行预警。而现有技术很难做到提前识别客户异动。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种能够获得异动客户名单的客户件量预测方法和装置、异动客户预警方法和装置。

第一方面，本发明的客户件量预测方法，包括：

获取待预测客户的待预测时间段之前的多个与待预测时间段长短一致的第一时间段内的第一件量数据和/或第一折扣数据和/或第一件量数据的第一环比数据和/或第一件量数据的同比数据；

将多个第一件量数据和/或第一折扣率数据和/或第一件量数据的第一环比数据和/或第一件量数据的同比数据输入至预先训练的机器学习模型；

通过机器学习模型输出待预测客户的待预测时间段内的第一预测件量数据。

第二方面，本发明的异动客户预警方法，包括

根据客户件量预测方法获得第一预测件量数据；

将第一预测件量数据与和第一预测件量数据相邻的第一时间段内的第一件量数据比较，若第一预测件量数据相对于第一件量数据的下滑幅度超过预设阀值，则将第一预测件量数据对应的待预测客户预测为异动客户。

第三方面，本发明的客户件量预测装置，包括：

获取模块：用于获取待预测客户的待预测时间段之前的多个与待预测时间段长短一致的第一时间段内的第一件量数据和/或第一折扣数据和/或第一件量数据的第一环比数据和/或第一件量数据的同比数据；

输入模块：用于将第一件量数据和/或第一折扣数据和/或第一件量数据的第一环比数据和/或第一件量数据的同比数据输入至预先训练的机器学习模型；

输出模块：用于通过机器学习模型输出待预测客户的待预测时间段内的第一预测件量数据。

第四方面，本发明的异动客户预警装置，包括

客户件量预测装置；

处理模块，用于将第一预测件量数据与和第一预测件量数据相邻的第一时间段内的第一件量数据比较，若第一预测件量数据相对于第一件量数据的下滑幅度超过预设阀值，则将第一预测件量数据对应的待预测客户预测为异动客户。

根据本申请实施例提供的技术方案，通过将已经获得的待预测时间段之前的一段时间内的第一件量数据和/或第一折扣数据和/或第一件量数据的第一环比数据和/或第一件量数据的同比数据输入机器学习模型中，然后通过机器学习模型输出待预测客户的待预测时间段内的第一预测件量数据，将第一预测件量数据与第一件量数据进行比较，获得异动客户名单，销售人员能够根据异动客户名单进行客户维护，提高了销售人员的客户维护的效率，降低了客户维护成本，同时能够挽回企业损失，能够解决现有技术很难做到提前识别客户异动的问题。