[发明专利]基于AHP和熵权法结合赋权的客户评分系统

说明书

本发明提供了一种基于AHP和熵权法结合赋权的客户评分系统，包括指标设计模块，用于统计输入月总体业务量、月项目覆盖量、客户合作时长、客户满意度和业务趋势的数据；指标数据标准化模块，采用min‑max标准化模式将指标设计模块中统计的指标数据进行标准化处理；评价算法模块，采用AHP层次分析法与熵权法进行结合赋权的算法进行赋权，并基于权重对进行标准化处理后的指标值进行加权求和，得到最终的评价得分模型。本基于AHP和熵权法结合赋权的客户评分系统，实现了AHP技术与客户价值之间的结合，可以基于客户一些统计数据的输入，形成客户价值评价得分模型，可以更加直观模型展示客户价值。

技术领域

本发明涉及一种客户评分系统，具体涉及一种基于AHP和熵权法结合赋权的客户评分系统。

背景技术

客户价值是企业从与其具有长期稳定关系的并愿意为企业提供的产品和服务承担合适价格的客户中获得的利润，也即顾客为企业的利润贡献。对于企业来说既存在着优质客户，也存在着劣质客户。对客户进行有效的评价能够为企业进行客户甄别，让企业更好的运营和发展。

AHP：层次分析法Analytic Hierarchy Process。该法的主要思想是通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素,对两两指标之间的重要程度作出比较判断,建立判断矩阵,通过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量,就可得出不同方案重要性程度的权重,为最佳方案的选择提供依据。但是如何实现AHP技术与客户价值之间的结合，形成客户价值评价得分模型，用于形成更加直观模型展示客户价值，一直是本领域急需解决的技术难题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于AHP和熵权法结合赋权的客户评分系统，实现了AHP技术与客户价值之间的结合，可以基于客户一些统计数据的输入，形成客户价值评价得分模型，可以更加直观模型展示客户价值。

为实现上述技术方案，本发明提供了一种基于AHP和熵权法结合赋权的客户评分系统，包括：

指标设计模块，用于统计输入月总体业务量、月项目覆盖量、客户合作时长、客户满意度和业务趋势的数据；

指标数据标准化模块，采用min-max标准化模式将指标设计模块中统计的指标数据进行标准化处理；

评价算法模块，采用AHP层次分析法与熵权法进行结合赋权的算法进行赋权，并基于权重对进行标准化处理后的指标值进行加权求和，得到最终的评价得分模型。

优选的，所述指标设计模块中：

月总体业务量为客户当月上送的病理例数，用于体现当前客户的活跃度，为正向指标，越大越好；

月项目覆盖量为客户当月送检项目的种类数，用于体现客户当前合作深度，为正向指标，越大越好；

客户合作时长为客户合作的月份数，客户合作越久，客户黏性越高，用于体现客户关系紧密度，为正向指标，越大越好；

客户满意度为客户满意度，从报告时长来侧面衬托，用于体现客户期望的匹配度，报告时长为负向指标，越小越好；

业务趋势为客户近3个月月均业务量/客户近12个月均业务量，用于反映客户的价值潜力，为正向指标，越大越好，对于业务合作3个月以内的客户，该指标默认为1。

优选的，将各个指标的数据进行标准化处理的方式如下：

假设给定了k个指标X₁,X₂，……，X_k，其中X_i＝{x₁,x₂,...,x_n}，

假设对各指标数据标准化后的值为Y₁,Y₂,...,Y_k，