本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)管理,具體涉及一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、企業(yè)咨詢管理中客戶分類是實(shí)現(xiàn)有效客戶關(guān)系管理(crm)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),它涉及到如何根據(jù)客戶的不同特征和行為來(lái)劃分客戶群體,并據(jù)此提供差異化的服務(wù)和產(chǎn)品。
2、但是傳統(tǒng)的企業(yè)咨詢管理過(guò)程中通常根據(jù)客戶咨詢的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,進(jìn)而完成客戶的分類,通常利用傳統(tǒng)的聚類算法完成企業(yè)咨詢服務(wù)客戶的分類,而傳統(tǒng)的聚類算法對(duì)客戶分類過(guò)程對(duì)客戶之間的數(shù)據(jù)特征分析不準(zhǔn)確,例如利用k-means聚類算法進(jìn)行分類僅通過(guò)數(shù)據(jù)差異得到分類結(jié)果具有較大的誤差,影響后續(xù)對(duì)客戶群里的分析,難以實(shí)現(xiàn)企業(yè)咨詢服務(wù)中有效的客戶關(guān)系管理。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題,本申請(qǐng)的目的在于提供一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法及系統(tǒng),所采用的技術(shù)方案具體如下:
2、第一方面,本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,該方法包括以下步驟:
3、采集每個(gè)客戶的各種有效信息數(shù)據(jù)組成的有效信息數(shù)據(jù)組;
4、根據(jù)每個(gè)客戶的有效信息數(shù)據(jù)組獲取各有效特征對(duì)比數(shù)組以及各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息特征矩陣;
5、基于有效信息特征矩陣中數(shù)據(jù)之間的波動(dòng)性差異,獲取各有效信息特征矩陣中各列數(shù)據(jù)與其他各列數(shù)據(jù)之間的信息特征波動(dòng)相對(duì)系數(shù);基于信息特征波動(dòng)相對(duì)系數(shù)獲取各有效信息特征矩陣的咨詢特征對(duì)比系數(shù);
6、基于咨詢特征對(duì)比系數(shù)獲取各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列;基于有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列的元素之間的差異,獲取有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列中各元素的相對(duì)特征差異系數(shù);
7、將有效特征對(duì)比數(shù)據(jù)序列中所有元素的相對(duì)特征差異系數(shù)組成的序列作為各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息對(duì)比序列;基于有效信息對(duì)比序列之間的差異和相似程度,獲取各有效信息對(duì)比序列的置信權(quán)重;
8、基于有效信息對(duì)比序列以及有效信息對(duì)比序列的置信權(quán)重,獲取每種有效信息數(shù)據(jù)的有效分類對(duì)比系數(shù);
9、根據(jù)有效分類對(duì)比系數(shù)對(duì)有效信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分類管理,改善客戶咨詢服務(wù)。
10、進(jìn)一步,所述各有效特征對(duì)比數(shù)組以及各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息特征矩陣的獲取方法為:
11、使用聚類算法,對(duì)所有客戶的有效信息數(shù)據(jù)組進(jìn)行聚類劃分,將劃分后獲取的各聚類簇作為各有效特征對(duì)比數(shù)組;
12、對(duì)于每個(gè)有效特征對(duì)比數(shù)組,將有效特征對(duì)比數(shù)組中每個(gè)客戶的有效信息數(shù)據(jù)組作為矩陣中的每一行數(shù)據(jù),將有效特征對(duì)比數(shù)組中所有客戶的有效信息數(shù)據(jù)組構(gòu)成的矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果,作為各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息特征矩陣。
13、進(jìn)一步,所述信息特征波動(dòng)相對(duì)系數(shù)的獲取方法為:
14、對(duì)于各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息特征矩陣,計(jì)算有效信息特征矩陣中任一列數(shù)據(jù)的變異系數(shù),根據(jù)任一列數(shù)據(jù)與其他各列數(shù)據(jù)的變異系數(shù)之間的差異作為任一列數(shù)據(jù)與其他各列數(shù)據(jù)之間的第一差異;
15、基于任一列與除任一列外其他各列數(shù)據(jù)的第一差異,獲取任一列與除任一列外其他各列數(shù)據(jù)之間的信息特征波動(dòng)相對(duì)系數(shù);所述信息特征波動(dòng)相對(duì)系數(shù)與所述第一差異為正相關(guān)關(guān)系。
16、進(jìn)一步,所述咨詢特征對(duì)比系數(shù)的獲取方法為:
17、對(duì)于各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息特征矩陣,將有效信息特征矩陣中的各列數(shù)據(jù)與所有其他各列數(shù)據(jù)之間的信息特征波動(dòng)相對(duì)系數(shù)的均值,作為各有效信息特征矩陣中各列數(shù)據(jù)的咨詢特征對(duì)比系數(shù)。
18、進(jìn)一步,所述有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列的獲取方法為:
19、對(duì)于每個(gè)有效信息特征矩陣,將有效信息特征矩陣中每列數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的咨詢特征對(duì)比系數(shù)組成的序列,作為各有效信息特征矩陣對(duì)應(yīng)的有效特征對(duì)比數(shù)組的有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列。
20、進(jìn)一步,所述相對(duì)特征差異系數(shù)的獲取方法為:
21、對(duì)于各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列,計(jì)算有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列中的各元素與其他各有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列中相同位置的元素之間的差異作為第二差異,對(duì)于有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列中的各元素,計(jì)算元素的所有第二差異的均值,作為各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列中各元素的相對(duì)特征差異系數(shù)。
22、進(jìn)一步,所述置信權(quán)重的獲取方法為:
23、計(jì)算各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息對(duì)比序列與其它各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息對(duì)比序列的之間的差異作為第一有效對(duì)比系數(shù);將各有效特征對(duì)比數(shù)組與其它各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息特征矩陣之間的相似程度作為第二有效對(duì)比系數(shù);置信權(quán)重根據(jù)第一有效對(duì)比系數(shù)和第二有效對(duì)比系數(shù)獲取,且置信權(quán)重與第一有效對(duì)比系數(shù)呈正比,置信權(quán)重與第二有效對(duì)比系數(shù)呈反比。
24、進(jìn)一步,所述有效分類對(duì)比系數(shù)的獲取方法為:
25、對(duì)于每種有效信息數(shù)據(jù),將有效信息數(shù)據(jù)在各有效信息對(duì)比序列中對(duì)應(yīng)的元素,與元素所在的有效信息對(duì)比序列的置信權(quán)重的乘積作為第一乘積,將所有第一乘積的求和結(jié)果作為每種有效信息數(shù)據(jù)的有效分類對(duì)比系數(shù)。
26、進(jìn)一步,所述根據(jù)有效分類對(duì)比系數(shù)對(duì)有效信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分類管理,包括:
27、將所有種類的有效信息數(shù)據(jù)的有效分類對(duì)比系數(shù)的歸一化結(jié)果組成的集合作為有效信息對(duì)比集合;
28、計(jì)算有效信息對(duì)比集合中所有元素的均值作為第一均值,將有效信息對(duì)比集合中大于所述第一均值的元素對(duì)應(yīng)的有效信息數(shù)據(jù)作為第一有效信息數(shù)據(jù);
29、使用聚類算法對(duì)所有第一有效信息數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類劃分,將劃分的結(jié)果儲(chǔ)存在企業(yè)咨詢服務(wù)平臺(tái)中進(jìn)行分類管理。
30、第二方面,本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理系統(tǒng),包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任意一項(xiàng)所述一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法的步驟。
31、本申請(qǐng)至少具有如下有益效果:
32、本發(fā)明通過(guò)綜合企業(yè)咨詢服務(wù)過(guò)程中所有種類的服務(wù)數(shù)據(jù)差異對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶進(jìn)行一次劃分,并基于一次劃分結(jié)果對(duì)不同組客戶的有效數(shù)據(jù)特征進(jìn)行對(duì)比分析,基于分析結(jié)果得到初步劃分后咨詢特征對(duì)比系數(shù),進(jìn)一步的通過(guò)咨詢特征對(duì)比系數(shù)的差異分析不同組客戶數(shù)據(jù)的相對(duì)特征差異,反映初步劃分后不同有效信息數(shù)據(jù)下有效信息數(shù)據(jù)特征的相對(duì)差異,可進(jìn)一步準(zhǔn)確分析客戶劃分的有效對(duì)比特征,通過(guò)有效對(duì)比特征分析結(jié)果確定針對(duì)于得到的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分類的有效信息數(shù)據(jù),其有益效果在于避免因客戶數(shù)據(jù)特征的不同采用一次分類方式誤差較大的問(wèn)題,同時(shí)針對(duì)不同客戶數(shù)據(jù)的局部數(shù)據(jù)特征進(jìn)行針對(duì)性的分析,避免通過(guò)對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行整體特征差異分析存在誤差較大的問(wèn)題,進(jìn)而基于分析結(jié)果調(diào)整有效信息數(shù)據(jù)進(jìn)行企業(yè)咨詢服務(wù)客戶的精準(zhǔn)分類,完善企業(yè)咨詢服務(wù)的管理。
1.一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:
2.如權(quán)利要求1所述的一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,所述各有效特征對(duì)比數(shù)組以及各有效特征對(duì)比數(shù)組的有效信息特征矩陣的獲取方法為:
3.如權(quán)利要求1所述的一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,所述信息特征波動(dòng)相對(duì)系數(shù)的獲取方法為:
4.如權(quán)利要求1所述的一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,所述咨詢特征對(duì)比系數(shù)的獲取方法為:
5.如權(quán)利要求1所述的一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,所述有效特征點(diǎn)對(duì)比數(shù)據(jù)序列的獲取方法為:
6.如權(quán)利要求1所述的一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,所述相對(duì)特征差異系數(shù)的獲取方法為:
7.如權(quán)利要求1所述的一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,所述置信權(quán)重的獲取方法為:
8.如權(quán)利要求1所述的一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,所述有效分類對(duì)比系數(shù)的獲取方法為:
9.如權(quán)利要求1所述的一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法,其特征在于,所述根據(jù)有效分類對(duì)比系數(shù)對(duì)有效信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分類管理,包括:
10.一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理系統(tǒng),包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任意一項(xiàng)所述一種企業(yè)咨詢服務(wù)處理方法的步驟。