CN101872449A - 一种客户信息筛选方法 - Google Patents

Abstract

一种客户信息筛选方法，用于客户关系管理系统，包括html前台和数据处理后台，将存储于后台的业务实体表的各字段分别配置为对应的业务原子，以业务原子为最小单元建立用户信息单元，通过JAVA编码在数据处理后台建立引擎包，html前台设有规则配置组件、规则展现组件和规则解析组件3个页面组件，通过servlet调用JAVA引擎包实现规则引擎，操作人员在前台输入的用户筛选条件通过规则配置组件配置为业务原子约束条件，规则解析组件根据业务原子约束条件，转换为业务实体表的检索约束规则，实现用户信息的筛选。本发明实现CRM系统对客户的复杂筛选逻辑下精确、便捷提取客户及客户信息。

Description

一种客户信息筛选方法

技术领域

本发明属于计算机软件技术领域，涉及JAVA技术，用于移动通讯技术领域企业客户关系管理CRM(Customer Relationship Management)系统，从已有客户信息数据库中获取符合筛选规则的特定目标客户及客户信息，为一种客户信息筛选方法。

背景技术

CRM系统是以客户资料管理为基础，以实现企业与客户关系的系统化管理。移动通信企业基于维系、发展客户关系的需要，会定期对有具有共同特征的客户创建为客户群并对其下客户进行相应的维系、营销行为。企业根据客户关系状态及发展需要考虑，会拟定不同组合的多种共同特征的客户，然后在客户信息数据库中挖掘和筛选出这类客户，为企业维系、营销行为提供目标客户。现有CRM系统中，当需要获取目标客户时，筛选的查询条件需要通过硬代码实现，当企业改变营销目的需增加或改变查询客户条件时就只能让程序人员修改程序，这对营销策划和营销执行人增加了需要掌握数据库标准化查询语言的技术壁垒与限制，并且针对这种特定数据的获取，企业的业务人员基本上不能参与，只能通过程序人员实现，增加工作环节。

发明内容

本发明要解决的问题是：企业客户管理系统中，当需要获取某一群特定客户信息时，往往需要程序人员重新编写代码才能实现所需的筛选，增加工作环节和工作复杂度，给客户信息的获取带来不便。

本发明的技术方案为：一种客户信息筛选方法，用于客户关系管理系统，包括html前台和数据处理后台，操作人员在前台输入用户筛选条件，后台实现自动筛选，通过以下方式实现：将存储于后台的业务实体表的各字段分别配置为对应的业务原子，以业务原子为最小单元建立用户信息单元，通过JAVA编码在数据处理后台建立引擎包，引擎包设有查询条件解析引擎、数据展现条件解析引擎、数据表解析引擎以及业务实体表关联字段解析引擎，所述数据表包括业务实体表和维表，html前台还设有3个页面组件：规则配置组件、规则展现组件和规则解析组件，其中：

规则配置组件录入和存储规则配置数据，并完成规则展现组件和规则解析组件调用各解析引擎数据的准备工作；

规则展现组件调用查询条件解析引擎、数据展现条件解析引擎，取出规则配置数据，并展示给前台；

规则解析组件对规则具体解析，解析逻辑包括：

a)、数据展现字段解析逻辑，调用数据展现条件解析引擎实现；

b)、数据表解析逻辑，调用数据表解析引擎实现；

c)、业务实体表关联字段解析逻辑，调用业务实体表关联字段解析引擎实现；

d)、查询条件解析逻辑，调用查询条件解析引擎实现；

所述3个页面组件通过servlet调用JAVA引擎包实现规则引擎，操作人员在前台输入的用户筛选条件通过规则配置组件配置为业务原子约束条件，规则解析组件根据业务原子约束条件，转换为业务实体表的检索约束规则，实现用户信息的筛选。

规则配置组件实现规则配置：规则配置将用户筛选条件组合成检索约束规则，规则配置包括规则基本信息配置、规则数据源配置和规则条件配置，其中规则数据源配置指对业务实体表的配置，规则条件配置用于配置本次规则的查询条件，查询条件的要素包括数据顺序、逻辑符号、操作字符、条件值，在检索约束规则执行时读取规则配置的信息转换成规则脚本语言；

规则解析组件的规则解析是后台程序解析流程和程序，读取规则配置参数，通过JAVA类及其封装方法实现数据展现字段解析、数据表解析、数据表关联字段解析、查询条件解析，最终组装形成数据层执行标准化查询语言脚本。

本发明目标在于实现CRM系统对客户的复杂筛选逻辑下精确、便捷提取客户及客户信息，如营销活动客户群创建中支持复杂的客户查询条件及在问卷调查中的快速便捷的获取客户数据，为营销活动和问卷调查这类依靠客户信息的工作提供强大的数据获取能力，并且可以让业务人员通过系统前台规则配置组件自行配置来实现并参与客户数据查询与展示。业务人员无需学习数据库端的结构化查询语言，只需要明确构成客户共同特征的业务元素，然后对这些业务元素在前台界面配置好约束条件筛选规则，系统实现筛选规则转换成数据库端的结构化查询语句并将执行的客户及客户信息结果返回给系统前台。

本发明基于业务原子的规则引擎是一个独立的组件，应用于从数据库中获取数据的各种场景；业务原子是实际存储的业务实体表字段在筛选逻辑中的对应实体，是具有业务含义的最小单元，所以为配置查询条件和数据展现可以做到以表字段为单位来配置与展现，这样的筛选系统就有了很强的灵活性和扩展性；业务原子的内容是由业务实体表对应的字段来决定的，也就是说业务原子和事实表有一个对应关系，通过业务原子能够把业务实体表的数据解析成具有业务含义的能使业务人员能明白的信息，即把数据转化成信息的过程；业务原子对于业务人员而言，直接体现并展示的是业务含义，所以业务人员能很好的参与进来；操作人员在前台配置完成基于业务逻辑的筛选规则，系统解析并筛选数据库业务数据，将最终查询的客户及客户信息结果返回给前台，支撑后续业务逻辑操作。在实际应用中，引入本发明方法，企业对客户进行的筛选挖掘的工作量减小60％，节约55％业务流程流转时间。

附图说明

图1为本发明方法中的系统结构示意图。

具体实施方式

本发明通过JAVA语言编码封装的规则引擎(java类及方法)，支持存储业务数据库数据模型(Data Model)数据结构提取及前台展现，以及对数据库结构化查询语言(Structured Query Language)的解析处理。本套筛选方法采用JAVA语言编码实现前台的业务人员对业务描述及配置信息与后台数据库执行指令语言的双向翻译。

规则引擎中最小的解析单位业务原子，业务原子是一个同时具有业务含义和系统含义的最小单元。业务原子是对业务实体表，如客户基本信息表、客户联系信息表、客户积分信息表等业务实体表，基于业务-系统、人机交互层面的准确描述，通过业务原子能够把业务实体表的数据解析成具有业务含义的能使业务人员能明白的信息，即把数据级的存储信息转化业务信息；同时，规则引擎也通过业务原子配置信息将业务人员的对业务实体的提取要求解析成具有语句、指令含义的能使系统及数据库去运行和执行的操作指令信息，即把业务信息转化成数据级执行信息。业务原子和业务实体表是一个多对多的关系。引入了具有业务、系统含义的最小单元，使配置查询条件和数据展现条件具有很强的灵活性和扩展性。

业务原子的配置流程为：通过JAVA软件开发工具包SDK提供的java.sql.DatabaseMetaDat类抽取后台oracle数据库中的表名和表结构，在html前台配置业务原子时，实现列表显示系统所在库备选的业务实体表，当选中一个业务实体表后，采用AJAX，即异步JavaScript和XML(Asynchronous JavaScript and XML”)方式通过DatabaseMetaData类的对象取到该表对应的字段结构并显示到前台配置界面，操作人员配置其他要素，如定义业务原子名称、翻译类型等后形成业务原子。

通过JAVA编码在数据处理后台建立引擎包，即规则引擎，包括查询条件解析引擎、数据展现条件解析引擎、数据表(业务实体表和维表)解析引擎及业务实体表关联字段解析引擎；在规则引擎中采用上述解析引擎分段解析然后组合的方式解析输入的客户筛选规则，这也是实现规则引擎后期的扩展性和强大解析能力考虑而设计。

筛选方法基于JAVA与servlet开发实现3个页面组件，以及调用JAVA逻辑实现的规则引擎：

规则配置组件录入和存储规则配置数据，并完成规则展现组件和规则解析组件调用各解析引擎数据的准备工作；

规则展现组件调用查询条件解析引擎、数据展现条件解析引擎，取出规则配置数据，并展示给前台；

规则解析组件对规则具体解析，解析逻辑包括：

a)、数据展现字段解析逻辑，调用数据展现条件解析引擎实现；

b)、数据表解析逻辑，调用数据表解析引擎实现；

c)、业务实体表关联字段解析逻辑，调用业务实体表关联字段解析引擎实现；

d)、查询条件解析逻辑，调用查询条件解析引擎实现。

一次典型的对客户及客户信息数据筛选提取过程从业务层、系统层、数据层次的表述大致可做如下简单举例：

A、业务层：

现在需要提取客户积分大于500分的女性客户姓名、客户性别、客户手机号码，客户积分值。

B、系统层：

业务实体表：客户基本信息表(CUST_BASEINFO_TAB)下简称B表，客户积分信息表(CUST_SCORE_TAB)下简称S表；

(业务原子是业务表字段的实体代表，在标准化查询语句中，依据字段是用来显示还是本次查询条件的约束字段，业务原子可以对应分为显示业务原子与约束约束业务原子。)

显示业务原子：B表字段：客户姓名(B.CUST_NAME)、客户性别(B.CUST_SEX)、客户手机号码(B.CUST_CODE)；S表字段：客户积分值(S.SCORE_VALUE)；

约束业务原子：S表字段：客户积分值(S.SCORE_VALUE)大于500；B表字段：客户性别(B.CUST_SEX)为女性；

业务实体表关联关系：B表客户标识(B.CUST_ID)和S表客户标识(S.CUST_ID)相同；

C、数据层：

SELECT B.CUST_NAME，B.CUST_SEX，B.CUST_CODE，S.SCORE_VALUE

FROM CUST_BASEINFO_TAB B，CUST_SCORE_TAB S

WHERE B.CUST_ID＝S.CUST_ID

AND S.SCORE_VALUE＞500

AND B.CUST_SEX＝’F’；

获得上述标准化执行语言后，通过数据库中执行该语句就完成对用户信息筛

选并返回筛选后的用户信息。

具体设计及系统实现如下：

1、在规则配置组件中实现规则配置

规则配置将查询条件组合成规则的过程.规则配置信息分为：规则基本信息配置、规则数据源(业务实体表)配置、规则条件配置等部分。

规则基本信息配置用于配置规则的基本信息，通过规则大小类将业务原子归类，控制前台可以按大类归类显示哪些业务原子为查询条件。同时体现规则优先级、规则状态等。

规则基本信息表要素：

名称	作用说明
		规则标识	规则唯一序列标识
规则名称	规则名称
		是否有显示属性	1是，0否，用于标识规则拼sql时，select后面是否有值
规则大类	规则大类，用于列表显示分类
		规则小类	规则小类，用于列表显示分类
规则描述	规则描述信息
		规则优先级	规则优先级

名称	作用说明
		规则状态	规则状态是否可用

规则数据源(业务实体表)主要通过规则对象主体表和规则对象属性表描述出规则数据源(业务实体表)的客观数据模型(Data Model)结构。规则对象主体表记录业务实体表在数据库存储及编码等属性。规则对象属性表记录业务实体表的业务字段的编码、名称、数据类型、存储长度等。

规则对象主体表要素：

名称	作用说明
		对象ID	规则对象唯一序列标识
对象编码	对象表名
		对象名称	对象表中文名称或说明
对象归属库	对象表归属库名称

用例中客户基本信息表(CUST_BASEINFO_TAB)，客户积分信息表(CUST_SCORE_TAB)信息记录在该表。

规则对象属性表要素：

名称	作用说明
		属性标识	规则对象属性唯一序列标识
对象ID	对应的规则对象唯一序列标识
		属性名称	属性名称
属性实体	表字段名
		属性描述	表字段属性描述
属性类型	属性的分类，用于进行属性的归类显示
		属性输入类型	00文本，01数字，02日期，03静态参数

名称	作用说明
		属性输入模式	属性输入类型(用于判断该属性的值选择方式00单选，01多选02文本输入框03日期)
属性长度	属性长度(用于控制输入框的长度)
		排序	用于生成规则时排序
属性用途	1.筛选(where)2.显示(select)3.筛选显示

用例中B表字段：客户姓名(B.CUST_NAME)、客户性别(B.CUST_SEX)、客户手机号码(B.CUST_CODE)；S表字段：客户积分值(S.SCORE_VALUE)信息记录在该表。

业务表在具体数据存储时一般存成两种方式：1、原始数据记录，如客户姓名(B.CUST_NAME)、客户手机号码(B.CUST_CODE)；S表字段：客户积分值(S.SCORE_VALUE)都采用直接记录原始数据的方式；2、参数化方式记录，如客户性别(B.CUST_SEX)男和女等一般采用参数化方式，M标示男性；F标示女性；当采用参数化方式记录时，就需一种在参数值与真实业务意义值翻译的方式，这里采用属性静态参数来源与属性静态值来记录业务原子的该类信息。

规则条件用于配置该规则的查询条件，查询条件的要素：数据顺序、逻辑符号、操作字符、条件值等。在规则执行时读取规则配置信息转换成规则脚本语言。

规则条件表要素：

名称	作用说明
		配置ID	规则条件配置唯一序列标识
属性用途	1.筛选(where)2.显示(select)3(筛选，select)
		数据顺序	数据显示顺序
逻辑符号	逻辑符号(and和or)
		规则标识	规则标识
操作字符	操作字符(+，-，*./＝＝)
		属性标识	属性标识(变量标识，可以来自表，也可以来自自定义变量)
条件值	条件值(配置值)如#sysdate-8
		规则优先级	规则优先级(0最高)

用例中S表字段：客户积分值(S.SCORE_VALUE)大于500、客户性别(B.CUST_SEX)为女性信息记录在该表。逻辑符号常见的有：等于(＝)、大于(＞)、小于(＜)、类似(like)、在……中(in)等。

2、在规则解析组件中实现规则解析

规则解析是后台程序解析流程和程序有读取规则配置参数通过数据展现字段解析、数据表解析、数据表关联字段解析、查询条件解析，最终组装形成数据层执行sql脚本的步骤。

实施例中解析内容为：

数据展现字段解析：B.CUST_NAME，B.CUST_SEX，B.CUST_CODE，S.SCORE_VALUE

数据表解析：CUST_BASEINFO_TAB B，CUST_SCORE_TAB S

数据表关联字段解析：B.CUST_ID＝S.CUST_ID

查询条件解析：S.SCORE_VALUE＞500AND B.CUST_SEX＝’M’

组装结果：

SELECT B.CUST_NAME，B.CUST_SEX，B.CUST_CODE，S.SCORE_VALUE

FROM CUST_BASEINFO_TAB B，CUST_SCORE_TAB S

WHERE B.CUST_ID＝S.CUST_ID

AND S.SCORE_VALUE＞500

AND B.CUST_SEX＝’M’；

3、通过规则展现组件实现规则应用

配置的筛选规则可以应用与客户群成员的获取、市场调查客户成员获取、活动计划执行成员二次筛选等。规则在客户群中的应用为：创建客户群时选择某一个规则，生成客户群数据时会解析该规则，获取该规则匹配的数据创建客户群。

如创建客户群时选择用例规则，则该客户群的群成员为客户积分大于500的客户。这样业务人员可以按业务需要随时提取客户为后续的客户营销策划、营销执行和问卷调查等业务提供准确有效的客户信息数据。

Claims (2)

1.一种客户信息筛选方法，其特征是用于客户关系管理系统，包括html前台和数据处理后台，操作人员在前台输入用户筛选条件，后台实现自动筛选，通过以下方式实现：将存储于后台的业务实体表的各字段分别配置为对应的业务原子，以业务原子为最小单元建立用户信息单元，通过JAVA编码在数据处理后台建立引擎包，引擎包设有查询条件解析引擎、数据展现条件解析引擎、数据表解析引擎以及业务实体表关联字段解析引擎，所述数据表包括业务实体表和维表，html前台还设有3个页面组件：规则配置组件、规则展现组件和规则解析组件，其中：

规则配置组件录入和存储规则配置数据，并完成规则展现组件和规则解析组件调用各解析引擎数据的准备工作；

规则展现组件调用查询条件解析引擎、数据展现条件解析引擎，取出规则配置数据，并展示给前台；

规则解析组件对规则具体解析，解析逻辑包括：

a)、数据展现字段解析逻辑，调用数据展现条件解析引擎实现；

b)、数据表解析逻辑，调用数据表解析引擎实现；

c)、业务实体表关联字段解析逻辑，调用业务实体表关联字段解析引擎实现；

d)、查询条件解析逻辑，调用查询条件解析引擎实现；

所述3个页面组件通过servlet调用JAVA引擎包实现规则引擎，操作人员在前台输入的用户筛选条件通过规则配置组件配置为业务原子约束条件，规则解析组件根据业务原子约束条件，转换为业务实体表的检索约束规则，实现用户信息的筛选。

2.根据权利要求1所述的一种客户信息筛选方法，其特征是规则配置组件实现规则配置：规则配置将用户筛选条件组合成检索约束规则，规则配置包括规则基本信息配置、规则数据源配置和规则条件配置，其中规则数据源配置指对业务实体表的配置，规则条件配置用于配置本次规则的查询条件，查询条件的要素包括数据顺序、逻辑符号、操作字符、条件值，在检索约束规则执行时读取规则配置的信息转换成规则脚本语言；

规则解析组件的规则解析是后台程序解析流程和程序，读取规则配置参数，通过JAVA类及其封装方法实现数据展现字段解析、数据表解析、数据表关联字段解析、查询条件解析，最终组装形成数据层执行标准化查询语言脚本。

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