CN113177151A - 一种潜在客户筛选方法 - Google Patents

一种潜在客户筛选方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113177151A
CN113177151A CN202110594037.1A CN202110594037A CN113177151A CN 113177151 A CN113177151 A CN 113177151A CN 202110594037 A CN202110594037 A CN 202110594037A CN 113177151 A CN113177151 A CN 113177151A
Authority
CN
China
Prior art keywords
screening
website
potential
customer
enterprise
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110594037.1A
Other languages
English (en)
Inventor
曼吉特
严诚
高登
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhongshan Star Prototype Manufacturing Co ltd
Original Assignee
Zhongshan Star Prototype Manufacturing Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhongshan Star Prototype Manufacturing Co ltd filed Critical Zhongshan Star Prototype Manufacturing Co ltd
Priority to CN202110594037.1A priority Critical patent/CN113177151A/zh
Priority to PCT/CN2021/099668 priority patent/WO2022246923A1/zh
Publication of CN113177151A publication Critical patent/CN113177151A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9536—Search customisation based on social or collaborative filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/957—Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/958—Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种潜在客户筛选方法，其步骤如下，向网站筛选系统上传历史客户网址清单，网站筛选系统中的筛选模型一识别并抓取历史客户网址关键数据；建立关键数据库，根据关键数据库创建筛选模型二；获取筛选潜在客户网址；筛选模型一识别并抓取潜在客户网址关键数据，筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户是否可转化为真实客户，帮助用户识别最有可能转化为真实客户的潜在客户，并提供潜在客户的可能性排名，该算法的目标是大大加速拓客流程。

Description

一种潜在客户筛选方法
[技术领域]
本发明涉及一种潜在客户筛选方法。
[背景技术]
开发新客户是业务发展最重要的因素之一。但寻找新客户是一个非常困难的过程，现阶段寻找客户大部分通过电话尝试联系、电子邮件联系、上门拜访推广等形式，因此需要大量时间和金钱的投资，而且仍然不能保证新客户的顺利开发。
同时现今社会网络发展迅速，因此大部分企业用户为了方便自身推广以及方便客户咨询，大多设有企业网址，其中企业网址中含有大量的企业自身的信息数据，因而目前我们迫切需要一种利用网址大数据快捷准确筛选出有需要的潜在客户的方法。
[发明内容]
本发明克服了上述技术的不足，提供了一种潜在客户筛选方法。
为实现上述目的，本发明采用了下列技术方案：
一种潜在客户筛选方法，其步骤如下：
S1、向网站筛选系统上传历史客户网址清单，网站筛选系统中的筛选模型一识别并抓取历史客户网址关键数据；
S2、建立关键数据库，根据关键数据库创建筛选模型二；
S3、获取筛选潜在客户网址；
S4、筛选模型一识别并抓取潜在客户网址关键数据，筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户是否可转化为真实客户。
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：还包括有S1.1、网站筛选系统中的筛选模型一在第三方系统识别并抓取历史客户关键数据。
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：S3中通过上传潜在客户网址清单获取筛选潜在客户网址，或通过在互联网中寻找潜在客户网址获取筛选潜在客户网址。
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：还包括有S4.1、网站筛选系统根据筛选模型二分析，标记潜在客户转化为真实客户的可能性分值。
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：还包括有S5、用户账号显示分析结果和/或将分析结果送到用户设定邮箱中。
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：还包括有S0、在网站筛选系统创建用户账号；
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：筛选模型一为自然语言处理模型，自然语言处理模型识别并抓取关键词汇。
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：S1中的历史客户网址关键数据包括有企业管理人员信息、企业主营行业、企业规模、企业架构、企业荣誉信息。
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：历史客户关键数据为财务数据，包括有企业注册资产、企业股权结构、企业年销售额、企业缴税额。
如上所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：通过标记一个从0％到100％之间的热度值作为潜在客户的转化可能性分值。
本发明的有益效果是：
1、本发明网站筛选系统中的筛选模型一智能识别并抓取历史客户的历史客户网址关键数据，如企业管理人员信息、企业主营行业、企业规模、企业架构、企业荣誉信息等，建立关键数据库并创建筛选模型二；筛选模型一识别并抓取潜在客户网址的关键数据并通过筛选模型二分析，得出潜在客户转化真是客户的可能性分值，帮助用户识别最有可能转化为真实客户的潜在客户，并提供潜在客户的可能性排名，该算法的目标是大大加速拓客流程。
2、本发明还可与存储有企业财务信息的第三方合作，使网站筛选系统与第三方系统连接，筛选模型一在第三方系统识别并抓取历史客户关键数据，如企业注册资产、企业股权结构、企业年销售额、企业缴税额等财务信息，历史客户网址关键数据与历史客户关键数据共同组建关键数据库，根据次关键数据库创建筛选模型二，更准确地筛选潜在客户，加速拓客流程以及帮助用户更有效地使用资源来确保新的商机的获取。
3、本发明筛选潜在客户时，可通过上传潜在客户网址清单获取筛选潜在客户网址，或通过在互联网中自动寻找潜在客户网址获取筛选潜在客户网址，实现多种方式获取传潜在客户网址，可根据用户实际需求获取潜在客户网址。
4、本发明筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户转化可能性分值后，还通过标记一个从0％到100％之间的热度值作为潜在客户的转化可能性分值，并通过使用类似水温的分类名称，如沸腾、滚烫、温暖、冰凉、冰冷、极冷标记分析后的潜在客户，使用户能快速直观地在区分各潜在客户转化为真实客户的可能性。
5、本发明筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户转化可能性分值后，用户可通过在网站筛选系统中直接显示和查询，同时也可将分析结果送到用户设定邮箱中，方便用户随时随地查询分析结果。
6、本发明中用户可在网站筛选系统创建用户账号，可通过用户账号根据不同的筛选关键数据创建多个筛选算法库，比如某个算法可能基于用户的某个产品线，或不同的服务、前20的客户、高价值客户、高利润客户等被上传为独立的数据集，产生完全不同的筛选结果。
7、本发明的潜在客户筛选方法还可制成基于浏览器的插件，插件允许用户快速地使用其特定的算法扫描某个网址，并给出一个分析结果，此结果将被保存在用户的账户中，实现了精准快速的潜在客户的评定；同时分析结果以一个图形化以及有声的呈现结果展示，比如一个开心的摇头摆尾的嗅探小狗代表了“是”以及一个垂头丧气夹着尾巴的小狗代表“否”，甚至一些文字来描述这个结果。
[附图说明]
图1为本发明实施例一流程图；
图2为本发明实施例二流程图；
图3为本发明实施例三流程图；
图4为本发明实施例四流程图。
[具体实施方式]
下面结合附图与本发明的实施方式作进一步详细的描述：
实施例一：如图1所示，一种潜在客户筛选方法，通过筛选历史客户网址关键数据以及上传潜在客户网址清单实现筛选，其步骤如下：
S0、在网站筛选系统创建用户账号；设定保密协议保护用户上传的数据，防止数据泄露，同时在用户账号中用户可根据不同的筛选关键数据创建不同的筛选算法库；
S1、在网站筛选系统中登录用户账号，并向网站筛选系统上传历史客户网址清单，网站筛选系统中的筛选模型一根据历史客户网址清单智能识别并抓取历史客户网址关键数据；其中历史客户网址关键数据为与理想客户群关系最紧密的关键数据，历史客户网址关键数据包括有企业管理人员信息、企业主营行业、企业规模、企业架构、企业荣誉信息等客户网址公开信息；
S2、网站筛选系统根据筛选模型一智能识别并抓取历史客户网址关键数据建立关键数据库，并根据关键数据库创建以及训练筛选模型二，完成后显示一个可视化成功确认信息以及用户设定邮箱收到一封带有通知链接的提醒邮件，通过链接用户查看相关的分析结果；
S3、用户自整理潜在客户网址清单，上传后使网站筛选系统根据获取筛选潜在客户网址；
S4、网站筛选系统中的筛选模型一根据潜在客户网址智能识别并抓取潜在客户网址关键数据，筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户是否可转化为真实客户；
S4.1、网站筛选系统根据筛选模型二分析，标记潜在客户转化为真实客户的可能性分值，还通过标记一个从0％到100％之间的热度值作为潜在客户的转化可能性分值，并通过使用类似水温的分类名称，如沸腾、滚烫、温暖、冰凉、冰冷、极冷标记分析后的潜在客户，使用户能快速直观地在区分各潜在客户转化为真实客户的可能性；
S5、网站筛选系统通过用户账号显示真实客户转化可能性分值的分析结果，将分析结果送到用户设定邮箱中，方便用户随时随地查询分析结果，用户可更准确地筛选潜在客户，加速拓客流程以及帮助用户更有效地使用资源来确保新的商机的获取。
实施例二：如图2所示，一种潜在客户筛选方法，通过筛选历史客户网址关键数据和第三方系统中的历史客户关键数据，以及上传潜在客户网址清单实现筛选，其步骤如下：
S0、在网站筛选系统创建用户账号；设定保密协议保护用户上传的数据，防止数据泄露，同时在用户账号中用户可根据不同的筛选关键数据创建不同的筛选算法库；
S1、在网站筛选系统中登录用户账号，并向网站筛选系统上传历史客户网址清单，网站筛选系统中的筛选模型一根据历史客户网址清单智能识别并抓取历史客户网址关键数据；其中历史客户网址关键数据为与理想客户群关系最紧密的关键数据，历史客户网址关键数据包括有企业管理人员信息、企业主营行业、企业规模、企业架构、企业荣誉信息等客户网址公开信息；
S1.1、网站筛选系统还可与收集并存储有企业财务信息数据的第三方系统合作，使网站筛选系统与第三方系统连接，网站筛选系统中的筛选模型一根据历史客户网址清单在第三方系统识别并抓取历史客户关键数据，其中历史客户关键数据包括有企业注册资产、企业股权结构、企业年销售额、企业缴税额等财务信息；
S2、网站筛选系统根据筛选模型一智能识别并抓取历史客户网址关键数据和历史客户关键数据建立关键数据库，并根据关键数据库创建以及训练筛选模型二，历史客户网址关键数据和历史客户关键数据结合创建筛选模型二可进一步提高潜在客户筛选的精准性，完成后显示一个可视化成功确认信息以及用户设定邮箱收到一封带有通知链接的提醒邮件，通过链接用户查看相关的分析结果；
S3、用户自整理潜在客户网址清单，上传后使网站筛选系统根据获取筛选潜在客户网址；
S4、网站筛选系统中的筛选模型一根据潜在客户网址智能识别并抓取潜在客户网址关键数据，筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户是否可转化为真实客户；
S4.1网站筛选系统根据筛选模型二分析，标记潜在客户转化为真实客户的可能性分值，还通过标记一个从0％到100％之间的热度值作为潜在客户的转化可能性分值，并通过使用类似水温的分类名称，如沸腾、滚烫、温暖、冰凉、冰冷、极冷标记分析后的潜在客户，使用户能快速直观地在区分各潜在客户转化为真实客户的可能性；
S5、网站筛选系统通过用户账号显示真实客户转化可能性分值的分析结果，将分析结果送到用户设定邮箱中，方便用户随时随地查询分析结果，用户可更准确地筛选潜在客户，加速拓客流程以及帮助用户更有效地使用资源来确保新的商机的获取。
实施例三：如图3所示，一种潜在客户筛选方法，通过筛选历史客户网址关键数据以及自动寻找潜在客户网址实现筛选，其步骤如下：
S0、在网站筛选系统创建用户账号；设定保密协议保护用户上传的数据，防止数据泄露，同时在用户账号中用户可根据不同的筛选关键数据创建不同的筛选算法库；
S1、在网站筛选系统中登录用户账号，并向网站筛选系统上传历史客户网址清单，网站筛选系统中的筛选模型一根据历史客户网址清单智能识别并抓取历史客户网址关键数据；其中历史客户网址关键数据为与理想客户群关系最紧密的关键数据，历史客户网址关键数据包括有企业管理人员信息、企业主营行业、企业规模、企业架构、企业荣誉信息等客户网址公开信息；
S2、网站筛选系统根据筛选模型一智能识别并抓取历史客户网址关键数据建立关键数据库，并根据关键数据库创建以及训练筛选模型二，完成后显示一个可视化成功确认信息以及用户设定邮箱收到一封带有通知链接的提醒邮件，通过链接用户查看相关的分析结果；
S3、用户还可通过网站筛选系统自动寻找潜在客户的功能寻找客户，使用自动寻找潜在客户的功能后，网站筛选系统通过在互联网中智能寻找潜在客户网址；
S4、网站筛选系统中的筛选模型一根据潜在客户网址智能识别并抓取潜在客户网址关键数据，筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户是否可转化为真实客户；
S4.1、网站筛选系统根据筛选模型二分析，标记潜在客户转化为真实客户的可能性分值，还通过标记一个从0％到100％之间的热度值作为潜在客户的转化可能性分值，并通过使用类似水温的分类名称，如沸腾、滚烫、温暖、冰凉、冰冷、极冷标记分析后的潜在客户，使用户能快速直观地在区分各潜在客户转化为真实客户的可能性；
S5、网站筛选系统通过用户账号显示真实客户转化可能性分值的分析结果，将分析结果送到用户设定邮箱中，方便用户随时随地查询分析结果，用户可更准确地筛选潜在客户，加速拓客流程以及帮助用户更有效地使用资源来确保新的商机的获取。
实施例四：如图4所示，一种潜在客户筛选方法，通过筛选历史客户网址关键数据和第三方系统中的历史客户关键数据，以及自动寻找潜在客户网址实现筛选，其步骤如下：
S0、在网站筛选系统创建用户账号；设定保密协议保护用户上传的数据，防止数据泄露，同时在用户账号中用户可根据不同的筛选关键数据创建不同的筛选算法库；
S1、在网站筛选系统中登录用户账号，并向网站筛选系统上传历史客户网址清单，网站筛选系统中的筛选模型一根据历史客户网址清单智能识别并抓取历史客户网址关键数据；其中历史客户网址关键数据为与理想客户群关系最紧密的关键数据，历史客户网址关键数据包括有企业管理人员信息、企业主营行业、企业规模、企业架构、企业荣誉信息等客户网址公开信息；
S1.1、网站筛选系统还可与收集并存储有企业财务信息数据的第三方系统合作，使网站筛选系统与第三方系统连接，网站筛选系统中的筛选模型一根据历史客户网址清单在第三方系统识别并抓取历史客户关键数据，其中历史客户关键数据包括有企业注册资产、企业股权结构、企业年销售额、企业缴税额等财务信息；
S2、网站筛选系统根据筛选模型一智能识别并抓取历史客户网址关键数据和历史客户关键数据建立关键数据库，并根据关键数据库创建以及训练筛选模型二，历史客户网址关键数据和历史客户关键数据结合创建筛选模型二可进一步提高潜在客户筛选的精准性，完成后显示一个可视化成功确认信息以及用户设定邮箱收到一封带有通知链接的提醒邮件，通过链接用户查看相关的分析结果；
S3、用户还可通过网站筛选系统自动寻找潜在客户的功能寻找客户，使用自动寻找潜在客户的功能后，网站筛选系统通过在互联网中智能寻找潜在客户网址；
S4、网站筛选系统中的筛选模型一根据潜在客户网址智能识别并抓取潜在客户网址关键数据，筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户是否可转化为真实客户；
S网站筛选系统根据筛选模型二分析，标记潜在客户转化为真实客户的可能性分值，还通过标记一个从0％到100％之间的热度值作为潜在客户的转化可能性分值，并通过使用类似水温的分类名称，如沸腾、滚烫、温暖、冰凉、冰冷、极冷标记分析后的潜在客户，使用户能快速直观地在区分各潜在客户转化为真实客户的可能性；
S5、网站筛选系统通过用户账号显示真实客户转化可能性分值的分析结果，将分析结果送到用户设定邮箱中，方便用户随时随地查询分析结果，用户可更准确地筛选潜在客户，加速拓客流程以及帮助用户更有效地使用资源来确保新的商机的获取。
上述实施例中，筛选模型一为自然语言处理模型，自然语言处理模型识别并抓取关键词汇。处理时自然语言处理模型删除网址中的标点符号，并使网址中的词干还原和词形归并，将单词转换成其原始形式的词汇；具体地，自然语言处理模型为词袋模型，模型原理是创建包含不同单词集合的词汇表，每个单词都与出现的次数相关联，随后使用该词汇表创建d维特征向量。
筛选模型二为多项式朴素贝叶斯模型，多项式朴素贝叶斯模型为
Figure BDA0003090315110000111
其中，A为客户网站的关键数据库中的词汇，B为非客户网站的智能识别并抓取关键词汇，P(A)为A的先验概率，
Figure BDA0003090315110000112
为已知B发生后A的条件概率，P(B)为B的先验概率，
Figure BDA0003090315110000121
为已知A发生后B的条件概率。
其中，条件概率
Figure BDA0003090315110000122
为当与A有一定关系的事件B已经发生时，事件A 发生的概率称为条件概率，条件概率
Figure BDA0003090315110000123
为
Figure BDA0003090315110000124
其中P(A)大于零。
建模后的多项式朴素贝叶斯模型在训练数据集的准确率得分为94％；多项式朴素贝叶斯模型在测试数据集的准确率为84.3％；可准确地筛选潜在客户，加速拓客流程以及帮助用户更有效地使用资源来确保新的商机的获取。
以上对本发明实施例所提供的一种利用社交软件大数据找寻潜在客户的方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种潜在客户筛选方法，其步骤如下：
S1、向网站筛选系统上传历史客户网址清单，网站筛选系统中的筛选模型一识别并抓取历史客户网址关键数据；
S2、建立关键数据库，根据关键数据库创建筛选模型二；
S3、获取筛选潜在客户网址；
S4、筛选模型一识别并抓取潜在客户网址关键数据，筛选模型二根据潜在客户网址关键数据分析潜在客户是否可转化为真实客户。
2.根据权利要求1所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：还包括有S1.1、网站筛选系统中的筛选模型一在第三方系统识别并抓取历史客户关键数据。
3.根据权利要求1所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：S3中通过上传潜在客户网址清单获取筛选潜在客户网址，或通过在互联网中寻找潜在客户网址获取筛选潜在客户网址。
4.根据权利要求1所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：还包括有S4.1、网站筛选系统根据筛选模型二分析，标记潜在客户转化为真实客户的可能性分值。
5.根据权利要求1所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：还包括有S5、用户账号显示分析结果和/或将分析结果送到用户设定邮箱中。
6.根据权利要求1所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：还包括有S0、在网站筛选系统创建用户账号。
7.根据权利要求1所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：筛选模型一为自然语言处理模型，自然语言处理模型识别并抓取关键词汇。
8.根据权利要求1所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：S1中的历史客户网址关键数据包括有企业管理人员信息、企业主营行业、企业规模、企业架构、企业荣誉信息。
9.根据权利要求2所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：历史客户关键数据为财务数据，包括有企业注册资产、企业股权结构、企业年销售额、企业缴税额。
10.根据权利要求4所述的一种潜在客户筛选方法，其特征在于：通过标记一个从0％到100％之间的热度值作为潜在客户的转化可能性分值。
CN202110594037.1A 2021-05-28 2021-05-28 一种潜在客户筛选方法 Pending CN113177151A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110594037.1A CN113177151A (zh) 2021-05-28 2021-05-28 一种潜在客户筛选方法
PCT/CN2021/099668 WO2022246923A1 (zh) 2021-05-28 2021-06-11 一种潜在客户筛选方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110594037.1A CN113177151A (zh) 2021-05-28 2021-05-28 一种潜在客户筛选方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113177151A true CN113177151A (zh) 2021-07-27

Family

ID=76927115

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110594037.1A Pending CN113177151A (zh) 2021-05-28 2021-05-28 一种潜在客户筛选方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN113177151A (zh)
WO (1) WO2022246923A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113837866A (zh) * 2021-09-29 2021-12-24 重庆富民银行股份有限公司 基于全量存量客户的二阶段式管理方法及系统
CN114971700A (zh) * 2022-05-16 2022-08-30 河南鑫安利职业健康科技有限公司 基于大数据的新进优质客户捕捉系统及其汇总方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180181625A1 (en) * 2016-12-22 2018-06-28 Aon Global Operations Ltd (Singapore Branch) Systems and Methods for Intelligent Prospect Identification Using Online Resources and Neural Network Processing to Classify Organizations based on Published Materials
CN108228837A (zh) * 2018-01-04 2018-06-29 北京百悟科技有限公司 客户挖掘处理方法及装置
CN108897754A (zh) * 2018-05-07 2018-11-27 广东省电信规划设计院有限公司 基于大数据的工单类型的识别方法、系统和计算设备
CN110222272A (zh) * 2019-04-18 2019-09-10 广东工业大学 一种潜在客户挖掘与推荐方法
CN110826893A (zh) * 2019-10-29 2020-02-21 北京金山云网络技术有限公司 目标客户的确定方法、装置和终端设备
CN111881398A (zh) * 2020-06-29 2020-11-03 腾讯科技（深圳）有限公司 页面类型确定方法、装置和设备及计算机存储介质
CN112667911A (zh) * 2021-01-14 2021-04-16 中山世达模型制造有限公司 一种利用社交软件大数据找寻潜在客户的方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7822805B1 (en) * 1999-12-21 2010-10-26 General Electric Company Method and apparatus for screening a potential customer and assigning an account number to the potential customer across a global computer network
CN109509040A (zh) * 2019-01-03 2019-03-22 广发证券股份有限公司 预测基金潜在客户的建模方法、营销方法及装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180181625A1 (en) * 2016-12-22 2018-06-28 Aon Global Operations Ltd (Singapore Branch) Systems and Methods for Intelligent Prospect Identification Using Online Resources and Neural Network Processing to Classify Organizations based on Published Materials
CN108228837A (zh) * 2018-01-04 2018-06-29 北京百悟科技有限公司 客户挖掘处理方法及装置
CN108897754A (zh) * 2018-05-07 2018-11-27 广东省电信规划设计院有限公司 基于大数据的工单类型的识别方法、系统和计算设备
CN110222272A (zh) * 2019-04-18 2019-09-10 广东工业大学 一种潜在客户挖掘与推荐方法
CN110826893A (zh) * 2019-10-29 2020-02-21 北京金山云网络技术有限公司 目标客户的确定方法、装置和终端设备
CN111881398A (zh) * 2020-06-29 2020-11-03 腾讯科技（深圳）有限公司 页面类型确定方法、装置和设备及计算机存储介质
CN112667911A (zh) * 2021-01-14 2021-04-16 中山世达模型制造有限公司 一种利用社交软件大数据找寻潜在客户的方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113837866A (zh) * 2021-09-29 2021-12-24 重庆富民银行股份有限公司 基于全量存量客户的二阶段式管理方法及系统
CN114971700A (zh) * 2022-05-16 2022-08-30 河南鑫安利职业健康科技有限公司 基于大数据的新进优质客户捕捉系统及其汇总方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022246923A1 (zh) 2022-12-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9037600B1 (en) Any-image labeling engine
US9646096B2 (en) System and methods for analyzing and improving online engagement
WO2018040944A1 (zh) 恶意地址/恶意订单的识别系统、方法及装置
US9697282B2 (en) Search apparatus, search method, search program, and recording medium
US11632341B2 (en) Enabling communication with uniquely identifiable objects
JP2005196469A (ja) データ表示サーバ，データ表示方法，およびそのプログラム
US20150347578A1 (en) System and methods for auto-generating video from website elements
US20150186739A1 (en) Method and system of identifying an entity from a digital image of a physical text
CN107305551A (zh) 推送信息的方法和装置
CN113177151A (zh) 一种潜在客户筛选方法
CN112507116A (zh) 基于客户应答语料的客户画像方法及其相关设备
US9256805B2 (en) Method and system of identifying an entity from a digital image of a physical text
US20230089850A1 (en) Real-time product environmental impact scoring
CN112015721A (zh) 一种基于大数据的电商平台存储数据库的优化方法
CN107633022A (zh) 人员画像分析方法、装置及存储介质
CN109522399B (zh) 用于生成信息的方法和装置
CN110874405A (zh) 服务质检方法、装置、设备与计算机可读存储介质
CN111046201A (zh) 一种基于计算机软件的垃圾分类模拟系统
CN112308059A (zh) 用于电子商务的商品信息翻译方法、系统和可读存储介质
CN107291774A (zh) 错误样本识别方法和装置
CN116739836B (zh) 一种基于知识图谱的餐饮数据分析方法及系统
JP2019016280A (ja) 情報処理装置及びプログラム
CN110895781A (zh) 菜品类别推荐方法、装置、电子设备及存储介质
US20190355039A1 (en) Methods of managing and querying product inventory data and inventory management server
CN114090777A (zh) 文本数据处理方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination