专利名称：一种客户数据处理方法
技术领域：
本发明涉及一种客户数据处理方法，特别涉及一种基于精确化业务推荐的中高端客户数据的分析处理方法。
背景技术：
一般的业务推荐支撑，对中高端客户业务推荐的支撑力度不够。本方案通过技术手段和业务分析相结合，辅助以完善中高端客户资料，制定中高端客户标签，明确客户特征并进行完备的客户细分，以实现对中高端客户的精确化业务推荐并对业务推荐质量进行监控预警，从而提升中高端客户的各项指标，为中高端客户保有及价值提升提供有力支撑。
发明内容
针对现有技术中所存在的问题，本发明提出一种客户数据处理方法，包括如下步骤
步骤I :根据当前实际的关键绩效指标KPI现状，生成KPI指令；
步骤2 :进行客户管理，所述客户管理包括根据接收到的KPI指令确认目标客户群，并
对目标客户群进行中高端定义、客户标签创建、客户分配，以及定义预警指标，进行客户预m.
I=I ，
步骤3 :对所确认的目标客户群及竞争对手进行信息搜集，该信息包括客户需求信息、客户细分信息以及竞争对手信息；
步骤4 :根据搜集的信息进行业务推荐策划，所述业务推荐策划包括业务推荐策略的制定、业务推荐活动策划以及业务推荐矩阵的设计；
步骤5 :通过外呼对客户进行业务推荐并及时反馈业务推荐结果信息；
步骤6 :根据反馈结果信息对业务推荐进行评估，根据评估结果对业务推荐策略进行优化。策略优选地，其中客户管理包括中高端客户管理，具体为
按照中高端客户的基础属性，根据不同的定义规则，将中高端客户分成省公司拍照用户、地市拍照用户、动态中高端用户、潜力中高端客户；
基于中高端客户定义，进行中高端常用属性查询、标签定义、资料录入，方便支持业务推荐策略和挽留策略的制定；其中的客户资料和标签分为四类客户基础信息类、兴趣偏好类、社会特征类、业务特征类；
将各类信息进行归集，分别建立相应的中高端客户基础信息、用户话单信息、用户特征信息和交往圈信息。优选地，其中客户预警包括中高端客户预警，具体为
中高端客户预警基于中高端客户的消费特征和消费习惯，对中高端客户的异动情况进行监控；
由用户自定义预警规则和预警指标进行亮灯预警，并能够支持用户线下定制预警信息，进行预警信息导入以及预警客户清单的下载。优选地，其中业务推荐策划及反馈包括中高端业务推荐策划及反馈，具体为 基于中高端客户的业务特征、客户忠诚度特征、客户价值特征、客户异动特征及客户粘
性特征，进行业务推荐策划包括业务推荐矩阵管理、目标客户生成与推送、业务推荐推荐、业务推荐反馈及业务推荐跟踪评估；
根据不同的业务推荐策略，由用户自定义业务推荐矩阵及匹配的业务推荐策略、业务推荐优先级和业务推荐渠道，系统根据用户定义的业务推荐矩阵生成业务推荐用户群，按业务推荐策略的不同根据业务推荐优先级高低分别推送给不同的业务推荐渠道，由业务人 员业务推荐后进行业务推荐结果的记录，由系统实现业务推荐反馈分析及业务推荐的跟踪评估，调整业务推荐矩阵。优选地，所述业务推荐策略的优化包括中高端客户捆绑处理分析，具体为
中高端客户捆绑处理分析基于中高端客户的业务推荐情况与效果反馈，进行中高端客
户的捆绑情况分析，主要包括中高端客户的捆绑率分析、业务推荐策略效果分析、业务推荐策略优化分析、渠道偏好分析及价值分层，通过分析中高端客户的捆绑情况、渠道偏好和价值分层，跟踪分析业务推荐效果，并根据以上分析及时进行业务推荐策略的优化。通过本发明，能够建立业务推荐矩阵，辅以完善中高端客户资料，制定中高端客户标签，明确客户特征并进行完备的客户细分，实现对中高端客户的精确化业务推荐，从而达到中高端客户保有及价值提升的目的。通过收集中高端客户资料，完备客户细分，有针对性的建立业务推荐矩阵，进行亮灯预警和精确化业务推荐。
图I为本发明客户数据处理方法流程图。
具体实施例方式下面结合附图对本发明作进一步详细描述。如图I所示，本发明的客户数据处理方法包括以下步骤
步骤I :根据当前实际的关键绩效指标KPI现状，生成KPI指令；
步骤2 :进行客户管理，所述客户管理包括根据接收到的KPI指令确认目标客户群，并
对目标客户群进行中高端定义、客户标签创建、客户分配，以及定义预警指标，进行客户预m.
I=I ，
步骤3 :对所确认的目标客户群及竞争对手进行信息搜集，该信息包括客户需求信息、客户细分信息以及竞争对手信息；
步骤4 :根据搜集的信息进行业务推荐策划，所述业务推荐策划包括业务推荐策略的制定、业务推荐活动策划以及业务推荐矩阵的设计；
步骤5 :通过外呼对客户进行业务推荐并及时反馈业务推荐结果信息；
步骤6 :根据反馈结果信息对业务推荐进行评估，根据评估结果对业务推荐策略进行优化。策略策略
本技术方案主要包括四部分(基于中高端客户基础信息、兴趣偏好信息、社会特征信息、业务特征信息等):
I)中高端客户管理；
客户管理包括中高端客户管理，具体为按照中高端客户的基础属性，根据不同的定义规则，将中高端客户分成省公司拍照用户、地市拍照用户、动态中高端用户、潜力中高端客户； 基于中高端客户定义，进行中高端常用属性查询、标签定义、资料录入，方便支持业务推荐策略和挽留策略的制定；其中的客户资料和标签分为四类客户基础信息类、兴趣偏好类、社会特征类、业务特征类；
将各类信息进行归集，分别建立相应的中高端客户基础信息、用户话单信息、用户特征信息和交往圈信息。2)中高端客户预警；
客户预警包括中高端客户预警，具体为中高端客户预警基于中高端客户的消费特征和消费习惯，对中高端客户的异动情况进行监控；
由用户自定义预警规则和预警指标进行亮灯预警，并能够支持用户线下定制预警信息，进行预警信息导入以及预警客户清单的下载。3)中高端客户业务推荐策划及反馈；
业务推荐策划及反馈包括中高端业务推荐策划及反馈，具体为基于中高端客户的业务特征、客户忠诚度特征、客户价值特征、客户异动特征及客户粘性特征，进行业务推荐策划包括业务推荐矩阵管理、目标客户生成与推送、业务推荐推荐、业务推荐反馈及业务推荐跟踪评估；
根据不同的业务推荐策略，由用户自定义业务推荐矩阵及匹配的业务推荐策略、业务推荐优先级和业务推荐渠道，系统根据用户定义的业务推荐矩阵生成业务推荐用户群，按业务推荐策略的不同根据业务推荐优先级高低分别推送给不同的业务推荐渠道，由业务人员业务推荐后进行业务推荐结果的记录，由系统实现业务推荐反馈分析及业务推荐的跟踪评估，调整业务推荐矩阵。4)中高端客户捆绑处理分析。业务推荐策略的优化包括中高端客户捆绑处理分析，具体为中高端客户捆绑处理分析基于中高端客户的业务推荐情况与效果反馈，进行中高端客户的捆绑情况分析，主要包括中高端客户的捆绑率分析、业务推荐策略效果分析、业务推荐策略优化分析、渠道偏好分析及价值分层，通过分析中高端客户的捆绑情况、渠道偏好和价值分层，跟踪分析业务推荐效果，并根据以上分析及时进行业务推荐策略的优化。基于本技术方案进行的中高端客户价值分析，能够有效支撑中高端客户业务推荐。分析的结果可以直接作为一线集团客户经理进行中高端客户保有及价值提升的支撑依据，中高端客户粘性指数明显提高，业务推荐推荐成功率效果显著。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
权利要求
1.一种客户数据处理方法，其特征在于所述方法包括如下步骤 步骤I :根据当前实际的关键绩效指标KPI现状，生成KPI指令； 步骤2 :进行客户管理，所述客户管理包括根据接收到的KPI指令确认目标客户群，并对目标客户群进行中高端定义、客户标签创建、客户分配，以及定义预警指标，进行客户预m. 步骤3 :对所确认的目标客户群及竞争对手进行信息搜集，该信息包括客户需求信息、客户细分信息以及竞争对手信息； 步骤4 :根据搜集的信息进行业务推荐策划，所述业务推荐策划包括业务推荐策略的制定、业务推荐活动策划以及业务推荐矩阵的设计； 步骤5 :通过外呼对客户进行业务推荐并及时反馈业务推荐结果信息； 步骤6 :根据反馈结果信息对业务推荐进行评估，根据评估结果对业务推荐策略进行优化。
2.如权利要求I所述的客户数据处理方法，其中客户管理包括中高端客户管理，具体为 按照中高端客户的基础属性，根据不同的定义规则，将中高端客户分成省公司拍照用户、地市拍照用户、动态中高端用户、潜力中高端客户； 基于中高端客户定义，进行中高端常用属性查询、标签定义、资料录入，方便支持业务推荐策略和挽留策略的制定；其中的客户资料和标签分为四类客户基础信息类、兴趣偏好类、社会特征类、业务特征类； 将各类信息进行归集，分别建立相应的中高端客户基础信息、用户话单信息、用户特征信息和交往圈信息。
3.如权利要求I所述的客户数据处理方法，其中客户预警包括中高端客户预警，具体为 中高端客户预警基于中高端客户的消费特征和消费习惯，对中高端客户的异动情况进行监控； 由用户自定义预警规则和预警指标进行亮灯预警，并能够支持用户线下定制预警信息，进行预警信息导入以及预警客户清单的下载。
4.如权利要求I所述的客户数据处理方法，其中业务推荐策划及业务推荐反馈包括中高端业务推荐策划及业务推荐反馈，具体为 基于中高端客户的业务特征、客户忠诚度特征、客户价值特征、客户异动特征及客户粘性特征，进行业务推荐策划包括业务推荐矩阵管理、目标客户生成与推送、业务推荐推荐、业务推荐反馈及业务推荐跟踪评估； 根据不同的业务推荐策略，由用户自定义业务推荐矩阵及匹配的业务推荐策略、业务推荐优先级和业务推荐渠道，系统根据用户定义的业务推荐矩阵生成业务推荐用户群，按业务推荐策略的不同根据业务推荐优先级高低分别推送给不同的业务推荐渠道，由业务人员业务推荐后进行业务推荐结果的记录，由系统实现业务推荐反馈分析及业务推荐的跟踪评估，调整业务推荐矩阵。
5.如权利要求I所述的客户数据处理方法，所述业务推荐策略的优化包括中高端客户捆绑处理分析，具体为中高端客户捆绑处理分析基于中高端客户的业务推荐情况与效果反馈，进行中高端客户的捆绑情况分析，主要包括中高端客户的捆绑率分析、业务推荐策略效果分析、业务推荐策略优化分析、渠道偏好分析及价值分层，通过 分析中高端客户的捆绑情况、渠道偏好和价值分层，跟踪分析业务推荐效果，并根据以上分析及时进行业务推荐策略策略的优化。
全文摘要
本发明涉及一种客户数据处理方法，所述方法包括如下步骤:步骤1KPI关注；步骤2客户管理；步骤3客户理解；步骤4业务推荐策划；步骤5业务推荐执行；步骤6业务推荐评估。通过本发明，能够建立业务推荐矩阵，辅以完善中高端客户资料，制定中高端客户标签，明确客户特征并进行完备的客户细分，实现对中高端客户的精确化业务推荐，从而达到中高端客户保有及价值提升的目的。
文档编号G06Q30/02GK102663613SQ201210059579
公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月8日 优先权日2012年3月8日
发明者张亚男 申请人:北京神州数码思特奇信息技术股份有限公司