CN113468194B - 一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统及方法，所述数据更新系统包括客户关系管理数据库、线上支付检测模块、待比较图像提取模块、参考人脸图像比较模块、存证数据库存储判断模块和消息参考推送模块，所述客户关系管理数据库包括基础数据库、参考数据库和存证数据库，所述基础数据库用于预先存储客户的账号标识、客户的参考人脸图像、客户的关联客户和影响客户，参考数据库和存证数据库用于存储其相应的账号标识所对应的购物信息；所述线下支付检测模块用于线下检测是否某个客户正在进行支付，在检测到某个客户进行支付时，所述待比较图像提取模块从支付场景图像中提取该客户的人脸图像为待比较图像。

Description

一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统及方法

技术领域

本发明涉及客户关系管理技术领域，具体为一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统及方法。

背景技术

客户关系管理是指企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。良好的客户关系管理有利于提高市场营销的效果。

电子商务，简称电商，是指在互联网上以电子交易方式进行交易活动和相关服务活动，使传统商业活动各环节的电子化、网络化。互联网技术的快速发展推动着线上电子商务的快速发展，很多线下店铺也开始发展线上店铺，但是现有技术中，客户在线下店铺的购物信息与线上店铺的购物信息是相互独立，互不关联的，这种方式不利于进行客户关系管理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统，所述数据更新系统包括客户关系管理数据库、线上支付检测模块、待比较图像提取模块、参考人脸图像比较模块、存证数据库存储判断模块和消息参考推送模块，所述客户关系管理数据库包括基础数据库、参考数据库和存证数据库，所述基础数据库用于预先存储客户的账号标识、客户的参考人脸图像、客户的关联客户和影响客户，参考数据库和存证数据库用于存储其相应的账号标识所对应的购物信息；所述线下支付检测模块用于线下检测是否某个客户正在进行支付，在检测到某个客户进行支付时，所述待比较图像提取模块从支付场景图像中提取该客户的人脸图像为待比较图像，所述参考人脸图像比较模块将待比较图像与该客户的提供的账号标识所对应的参考人脸图像进行相似度比较，在两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将该次的购物信息存入基础数据库内，并给该购物信息添加第一辅助标识，在两者的相似度小于第一相似度阈值时，令存证数据库存储判断模块判断是否将该次购物信息存入存证数据库内，所述消息参考推送模块在检测到某个客户登录线上客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息推荐相关商品给该客户的客户端。

进一步的，所述数据更新系统还包括客户选取模块、观测位置选取模块、关联指数计算模块、相关指数和无关指数更新模块、关系指数计算模块和客户类型判断模块，所述客户选取模块选取正在进行支付的客户为中心客户，提取中心客户该次进入店铺到进行支付时的视频图像，并提取与中心客户同一时间进入店铺的且中心客户进行支付时仍在店铺的客户为候选客户，所述观测位置选取模块从视频图像中获取中心客户和候选客户在店铺内的位置轨迹，如果中心客户在某个位置的停留时长大于等于停留时长阈值，那么该位置为中心客户的观测位置，所述关联指数计算模块分别获取中心客户在每个观测位置处，候选客户与中心客户之间的距离小于距离阈值的保持时长，将保持时长按照从大到小的顺序排序，设排序第一的保持时长为Tb，并据此计算关联指数P＝Tb/Tz，其中，Tz为视频图像的时长，所述相关指数和无关指数更新模块在某个候选客户的关联指数大于关联阈值时，令其与中心客户的相关指数G1加1，其中，某个客户与中心客户的相关指数初始值为0，在某个候选客户的关联指数小于等于关联阈值时，令其与中心客户的无关指数G2加1，其中，某个客户与中心客户的无关指数初始值为0，所述关系指数计算模块根据两个客户之间的相关指数和无关指数计算关系指数，所述客户类型判断模块在某个客户与另一个客户的关系指数大于等于关系阈值时，判断这两个客户互为彼此的关联客户；在某个客户与另一个客户的关系指数小于关系阈值时，判断这两个客户互为彼此的影响客户。

进一步的，所述存证数据库存储判断模块包括影响客户图像相似度比较模块、关联客户相似度比较模块和存疑人像判断分析模块，所述影响客户图像相似度比较模块用于将待比较图像与影响客户的人脸图像的相似度进行比较，在两者的相似度大于等于第二相似度阈值，将该次的购物信息存入存证数据库；所述关联客户相似度比较模块将待比较图像与关联客户的人脸图像进行相似度比较，在两者的相似度大于等于第二相似度阈值，将该次购物信息存入基础数据库，并添加第二辅助标识；所述存疑人像判断分析模块在影响客户的人脸图像、关联客户的人脸图像与待比较图像的相似度均小于第二相似度阈值时，将该次购物信息存入存证数据库内，并标记待比较图像为存疑人像，该账号标识为该存疑人物的存疑账号，并统计该存疑人像的存疑账号个数，在该存疑人像的存疑账号个数大于账号个数阈值，传输报警信息。

进一步的，所述数据更新系统还包括参考优先级模块，所述参考优先级模块在推荐相关商品给该客户的客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息的参考优先级别顺序从前往后依次为该客户带有第一辅助标识的购物信息、该客户带有第二辅助标识的购物信息以及关联客户的购物信息。

一种基于大数据的客户关系管理数据更新方法，所述数据更新方法包括以下步骤：

预先建立客户关系管理数据库，所述客户关系管理数据库包括基础数据库、参考数据库和存证数据库，所述基础数据库用于预先存储客户的账号标识、客户的参考人脸图像、客户的关联客户和影响客户，参考数据库和存证数据库用于存储其相应的账号标识所对应的购物信息；

当线下检测到某个客户进行支付时，从支付场景图像中提取该客户的人脸图像为待比较图像，将待比较图像与该客户的提供的账号标识所对应的参考人脸图像进行相似度比较，

如果两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将该次的购物信息存入基础数据库内，并给该购物信息添加第一辅助标识；

如果两者的相似度小于第一相似度阈值时，判断是否将该次购物信息存入存证数据库内，

当检测到某个客户登录线上客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息推荐相关商品给该客户的客户端。

进一步的，所述当线下检测到某个客户进行支付时还包括：

设该客户为中心客户，提取中心客户该次进入店铺到进行支付时的视频图像，并提取与中心客户同一时间进入店铺的且中心客户进行支付时仍在店铺的客户为候选客户，

从视频图像中获取中心客户和候选客户在店铺内的位置轨迹，如果某个客户在某个位置的停留时长大于等于停留时长阈值，那么该位置为该客户的观测位置，

分别获取中心客户在每个观测位置处，候选客户与中心客户之间的距离小于距离阈值的保持时长，将保持时长按照从大到小的顺序排序，设排序第一的保持时长为Tb，

那么关联指数P＝Tb/Tz，其中，Tz为视频图像的时长；

当某个候选客户的关联指数大于关联阈值时，令其与中心客户的相关指数G1加1，其中，某个客户与中心客户的相关指数初始值为0，

当某个候选客户的关联指数小于等于关联阈值时，令其与中心客户的无关指数G2加1，其中，某个客户与中心客户的无关指数初始值为0，

那么候选客户与中心客户的关系指数为Q＝G1/(G1+G2)；

如果某个客户与另一个客户的关系指数大于等于关系阈值时，那这两个客户互为彼此的关联客户；

如果某个客户与另一个客户的关系指数小于关系阈值时，这两个客户互为彼此的影响客户。

进一步的，所述判断是否将该次购物信息存入存证数据库内还包括：

将待比较图像与该账号所对应的影响客户的人脸图像和关联客户的人脸图像进行相似度比较，

如果待比较图像与影响客户的人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，那么将该次的购物信息存入存证数据库；

如果待比较图像与关联客户的人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，那么将该次购物信息存入基础数据库，并添加第二辅助标识；

否则，将该次购物信息存入存证数据库内，并标记该待比较图像为存疑人像，该账号标识为该存疑人物的存疑账号。

进一步的，所述推荐相关商品给该客户的客户端还包括：

参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息的参考优先级别顺序从前往后依次为该客户带有第一辅助标识的购物信息、该客户带有第二辅助标识的购物信息以及关联客户的购物信息。

进一步的，所述判断是否将该次购物信息存入存证数据库内还包括：

统计某个存疑人像的存疑账号个数，如果存疑账号个数大于账号个数阈值，传输报警信息。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过建立基础数据库和参考数据库，将客户在线下的购物信息与线上客户端推荐给用户的内容关联起来，从而将线上店铺和线下店铺融合起来，更加精确的向客户推荐商品服务内容；同时本申请中还建立了存证数据库，用于存储客户本人以外的人的购物信息，既方便于后续追溯购物信息内容，又防止购物信息内容对线上客户端的推荐产生影响，从而达到更好的客户关系管理的效果。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明基于大数据的客户关系管理数据更新系统的模块示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统，所述数据更新系统包括客户关系管理数据库、线上支付检测模块、待比较图像提取模块、参考人脸图像比较模块、存证数据库存储判断模块和消息参考推送模块，所述客户关系管理数据库包括基础数据库、参考数据库和存证数据库，所述基础数据库用于预先存储客户的账号标识、客户的参考人脸图像、客户的关联客户和影响客户，参考数据库和存证数据库用于存储其相应的账号标识所对应的购物信息；所述线下支付检测模块用于线下检测是否某个客户正在进行支付，在检测到某个客户进行支付时，所述待比较图像提取模块从支付场景图像中提取该客户的人脸图像为待比较图像，所述参考人脸图像比较模块将待比较图像与该客户的提供的账号标识所对应的参考人脸图像进行相似度比较，在两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将该次的购物信息存入基础数据库内，并给该购物信息添加第一辅助标识，在两者的相似度小于第一相似度阈值时，令存证数据库存储判断模块判断是否将该次购物信息存入存证数据库内，所述消息参考推送模块在检测到某个客户登录线上客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息推荐相关商品给该客户的客户端。

所述数据更新系统还包括客户选取模块、观测位置选取模块、关联指数计算模块、相关指数和无关指数更新模块、关系指数计算模块和客户类型判断模块，所述客户选取模块选取正在进行支付的客户为中心客户，提取中心客户该次进入店铺到进行支付时的视频图像，并提取与中心客户同一时间进入店铺的且中心客户进行支付时仍在店铺的客户为候选客户，所述观测位置选取模块从视频图像中获取中心客户和候选客户在店铺内的位置轨迹，如果中心客户在某个位置的停留时长大于等于停留时长阈值，那么该位置为中心客户的观测位置，所述关联指数计算模块分别获取中心客户在每个观测位置处，候选客户与中心客户之间的距离小于距离阈值的保持时长，将保持时长按照从大到小的顺序排序，设排序第一的保持时长为Tb，并据此计算关联指数P＝Tb/Tz，其中，Tz为视频图像的时长，所述相关指数和无关指数更新模块在某个候选客户的关联指数大于关联阈值时，令其与中心客户的相关指数G1加1，其中，某个客户与中心客户的相关指数初始值为0，在某个候选客户的关联指数小于等于关联阈值时，令其与中心客户的无关指数G2加1，其中，某个客户与中心客户的无关指数初始值为0，所述关系指数计算模块根据两个客户之间的相关指数和无关指数计算关系指数，所述客户类型判断模块在某个客户与另一个客户的关系指数大于等于关系阈值时，判断这两个客户互为彼此的关联客户；在某个客户与另一个客户的关系指数小于关系阈值时，判断这两个客户互为彼此的影响客户。

所述存证数据库存储判断模块包括影响客户图像相似度比较模块、关联客户相似度比较模块和存疑人像判断分析模块，所述影响客户图像相似度比较模块用于将待比较图像与影响客户的人脸图像的相似度进行比较，在两者的相似度大于等于第二相似度阈值，将该次的购物信息存入存证数据库；所述关联客户相似度比较模块将待比较图像与关联客户的人脸图像进行相似度比较，在两者的相似度大于等于第二相似度阈值，将该次购物信息存入基础数据库，并添加第二辅助标识；所述存疑人像判断分析模块在影响客户的人脸图像、关联客户的人脸图像与待比较图像的相似度均小于第二相似度阈值时，将该次购物信息存入存证数据库内，并标记待比较图像为存疑人像，该账号标识为该存疑人物的存疑账号，并统计该存疑人像的存疑账号个数，在该存疑人像的存疑账号个数大于账号个数阈值，传输报警信息。

所述数据更新系统还包括参考优先级模块，所述参考优先级模块在推荐相关商品给该客户的客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息的参考优先级别顺序从前往后依次为该客户带有第一辅助标识的购物信息、该客户带有第二辅助标识的购物信息以及关联客户的购物信息。

一种基于大数据的客户关系管理数据更新方法，所述数据更新方法包括以下步骤：

预先建立客户关系管理数据库，所述客户关系管理数据库包括基础数据库、参考数据库和存证数据库，所述基础数据库用于预先存储客户的账号标识、客户的参考人脸图像、客户的关联客户和影响客户，参考数据库和存证数据库用于存储其相应的账号标识所对应的购物信息；现有技术中，常常会发生会员卡的账号借给其他人用的情况，其他人与会员用户本人的购物习惯喜好方式可能会存在不同，如果直接将会员卡所对应的所有购物信息全都作为线上客户端推荐商品服务的参考信息，会降低线上客户端推荐商品服务内容的精准度；客户的参考人脸图像即为会员账号本人的人脸图像，

当线下检测到某个客户进行支付时，从支付场景图像中提取该客户的人脸图像为待比较图像，将待比较图像与该客户的提供的账号标识所对应的参考人脸图像进行相似度比较，

如果两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将该次的购物信息存入基础数据库内，并给该购物信息添加第一辅助标识；如果是会员本人进行支付的，那直接将购物信息存储基础数据库内，作为之后登陆线上客户端的推荐内容的参考；

如果两者的相似度小于第一相似度阈值时，判断是否将该次购物信息存入存证数据库内，

当检测到某个客户登录线上客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息推荐相关商品给该客户的客户端。如果关联客户有关联客户自己的会员账号进行支付时，获取关联客户的会员账号里面的购物信息作为推荐内容的参考衣服，如果关联客户是用客户的会员账号进行支付时，将关联客户用客户的会员账号进行支付的购物信息也作为推荐内容的参考依据；

所述推荐相关商品给该客户的客户端还包括：

参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息的参考优先级别顺序从前往后依次为该客户带有第一辅助标识的购物信息、该客户带有第二辅助标识的购物信息以及关联客户账号的购物信息。在实际情况中，该客户带有第二辅助标识的购物信息和关联客户账号的购物信息作为推荐内容参考依据的优先级可以是相等的；一般情况下，线上客户端进行推荐时都是根据客户在客户端上的浏览内容进行推荐，本申请中将线下的购物信息内容也作为参考进行推荐，同时，本申请中还根据线下店铺中客户与其他用户之间的关联，将与客户关联比较大的用户的购物信息也作为客户线上客户端的推荐参考内容；同时本申请中为了进一步提高推荐的准确率，将各个作为推荐的参考内容进行优先级排序，第一优先级是根据会员客户本人的购物信息来进行推荐，第二优先级是根据客户的关联客户的购物信息进行推荐，即会员账号中带有第二辅助标识的信息和会员账号的关联客户的账号的购物信息，更精确的，可以在选取会员账号的关联客户的账号的购物信息作为参考时，选取关联客户的账号的会员本人的购物信息；

所述当线下检测到某个客户进行支付时还包括：

设该客户为中心客户，提取中心客户该次进入店铺到进行支付时的视频图像，并提取与中心客户同一时间进入店铺的且中心客户进行支付时仍在店铺的客户为候选客户，

从视频图像中获取中心客户和候选客户在店铺内的位置轨迹，如果某个客户在某个位置的停留时长大于等于停留时长阈值，那么该位置为该客户的观测位置，

分别获取中心客户在每个观测位置处，候选客户与中心客户之间的距离小于距离阈值的保持时长，将保持时长按照从大到小的顺序排序，设排序第一的保持时长为Tb，

那么关联指数P＝Tb/Tz，其中，Tz为视频图像的时长；通过两个客户之间是否长时间在店铺内观看同一处的商品，来判断他们的购物喜好是否相近；

当某个候选客户的关联指数大于关联阈值时，令其与中心客户的相关指数G1加1，其中，某个客户与中心客户的相关指数初始值为0，

当某个候选客户的关联指数小于等于关联阈值时，令其与中心客户的无关指数G2加1，其中，某个客户与中心客户的无关指数初始值为0，

那么候选客户与中心客户的关系指数为Q＝G1/(G1+G2)；G1即为候选客户与中心客户的相关指数，G2即为候选客户与中心客户的无关指数；

如果某个客户与另一个客户的关系指数大于等于关系阈值时，那这两个客户互为彼此的关联客户；

如果某个客户与另一个客户的关系指数小于关系阈值时，这两个客户互为彼此的影响客户。

所述判断是否将该次购物信息存入存证数据库内还包括：

将待比较图像与该账号所对应的影响客户的人脸图像和关联客户的人脸图像进行相似度比较，

如果待比较图像与影响客户的人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，那么将该次的购物信息存入存证数据库；影响客户是购物喜好习惯与会员本人不相同的客户，因此将影响客户的购物信息存入存证数据库，防止其购物信息对会员本人的线上客户端推荐内容产生影响；

如果待比较图像与关联客户的人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，那么将该次购物信息存入基础数据库，并添加第二辅助标识；关联客户是购物喜好习惯与会员相近的客户，因此将关联客户的购物信息存入基础数据库，进一步提升会员本人的线上客户端推荐内容的覆盖面和精准度；

否则，将该次购物信息存入存证数据库内，并标记该待比较图像为存疑人像，该账号标识为该存疑人物的存疑账号，并统计该存疑人像的存疑账号个数，如果存疑账号个数大于账号个数阈值，传输报警信息，防止存疑人像是未经允许使用他人账号。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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。

Claims (7)

1.一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统，其特征在于，所述数据更新系统包括客户关系管理数据库、线下支付检测模块、待比较图像提取模块、参考人脸图像比较模块、存证数据库存储判断模块和消息参考推送模块，所述客户关系管理数据库包括基础数据库、参考数据库和存证数据库，所述基础数据库用于预先存储客户的账号标识、客户的参考人脸图像、客户的关联客户和影响客户，参考数据库和存证数据库用于存储其相应的账号标识所对应的购物信息；所述线下支付检测模块用于线下检测是否某个客户正在进行支付，在检测到某个客户进行支付时，所述待比较图像提取模块从支付场景图像中提取该客户的人脸图像为待比较图像，所述参考人脸图像比较模块将待比较图像与该客户的提供的账号标识所对应的参考人脸图像进行相似度比较，在两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将该次的购物信息存入基础数据库内，并给该购物信息添加第一辅助标识，在两者的相似度小于第一相似度阈值时，令存证数据库存储判断模块判断是否将该次购物信息存入存证数据库内，所述消息参考推送模块在检测到某个客户登录线上客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息推荐相关商品给该客户的客户端；

所述数据更新系统还包括客户选取模块、观测位置选取模块、关联指数计算模块、相关指数和无关指数更新模块、关系指数计算模块和客户类型判断模块，所述客户选取模块选取正在进行支付的客户为中心客户，提取中心客户该次进入店铺到进行支付时的视频图像，并提取与中心客户同一时间进入店铺的且中心客户进行支付时仍在店铺的客户为候选客户，所述观测位置选取模块从视频图像中获取中心客户和候选客户在店铺内的位置轨迹，如果中心客户在某个位置的停留时长大于等于停留时长阈值，那么该位置为中心客户的观测位置，所述关联指数计算模块分别获取中心客户在每个观测位置处，候选客户与中心客户之间的距离小于距离阈值的保持时长，将保持时长按照从大到小的顺序排序，设排序第一的保持时长为Tb，并据此计算关联指数P＝Tb/Tz，其中，Tz为视频图像的时长，所述相关指数和无关指数更新模块在某个候选客户的关联指数大于关联阈值时，令其与中心客户的相关指数G1加1，其中，某个客户与中心客户的相关指数初始值为0，在某个候选客户的关联指数小于等于关联阈值时，令其与中心客户的无关指数G2加1，其中，某个客户与中心客户的无关指数初始值为0，所述关系指数计算模块根据两个客户之间的相关指数和无关指数计算关系指数，所述客户类型判断模块在某个客户与另一个客户的关系指数大于等于关系阈值时，判断这两个客户互为彼此的关联客户；在某个客户与另一个客户的关系指数小于关系阈值时，判断这两个客户互为彼此的影响客户。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统，其特征在于：所述存证数据库存储判断模块包括影响客户图像相似度比较模块、关联客户相似度比较模块和存疑人像判断分析模块，所述影响客户图像相似度比较模块用于将待比较图像与影响客户的人脸图像的相似度进行比较，在两者的相似度大于等于第二相似度阈值，将该次的购物信息存入存证数据库；所述关联客户相似度比较模块将待比较图像与关联客户的人脸图像进行相似度比较，在两者的相似度大于等于第二相似度阈值，将该次购物信息存入基础数据库，并添加第二辅助标识；所述存疑人像判断分析模块在影响客户的人脸图像、关联客户的人脸图像与待比较图像的相似度均小于第二相似度阈值时，将该次购物信息存入存证数据库内，并标记待比较图像为存疑人像，该账号标识为该存疑人像的存疑账号，并统计该存疑人像的存疑账号个数，在该存疑人像的存疑账号个数大于账号个数阈值，传输报警信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的客户关系管理数据更新系统，其特征在于：所述数据更新系统还包括参考优先级模块，所述参考优先级模块在推荐相关商品给该客户的客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息的参考优先级别顺序从前往后依次为该客户带有第一辅助标识的购物信息、该客户带有第二辅助标识的购物信息以及关联客户的购物信息。

4.一种基于大数据的客户关系管理数据更新方法，其特征在于：所述数据更新方法包括以下步骤：

预先建立客户关系管理数据库，所述客户关系管理数据库包括基础数据库、参考数据库和存证数据库，所述基础数据库用于预先存储客户的账号标识、客户的参考人脸图像、客户的关联客户和影响客户，参考数据库和存证数据库用于存储其相应的账号标识所对应的购物信息；

当线下检测到某个客户进行支付时，从支付场景图像中提取该客户的人脸图像为待比较图像，将待比较图像与该客户的提供的账号标识所对应的参考人脸图像进行相似度比较，

如果两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将该次的购物信息存入基础数据库内，并给该购物信息添加第一辅助标识；

如果两者的相似度小于第一相似度阈值时，判断是否将该次购物信息存入存证数据库内，

当检测到某个客户登录线上客户端时，参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息推荐相关商品给该客户的客户端；

所述当线下检测到某个客户进行支付时还包括：

设该客户为中心客户，提取中心客户该次进入店铺到进行支付时的视频图像，并提取与中心客户同一时间进入店铺的且中心客户进行支付时仍在店铺的客户为候选客户，

从视频图像中获取中心客户和候选客户在店铺内的位置轨迹，如果某个客户在某个位置的停留时长大于等于停留时长阈值，那么该位置为该客户的观测位置，

分别获取中心客户在每个观测位置处，候选客户与中心客户之间的距离小于距离阈值的保持时长，将保持时长按照从大到小的顺序排序，设排序第一的保持时长为Tb，

那么关联指数P＝Tb/Tz，其中，Tz为视频图像的时长；

当某个候选客户的关联指数大于关联阈值时，令其与中心客户的相关指数G1加1，其中，某个客户与中心客户的相关指数初始值为0，

当某个候选客户的关联指数小于等于关联阈值时，令其与中心客户的无关指数G2加1，其中，某个客户与中心客户的无关指数初始值为0，

那么候选客户与中心客户的关系指数为Q＝G1/(G1+G2)；

如果某个客户与另一个客户的关系指数大于等于关系阈值时，那这两个客户互为彼此的关联客户；

如果某个客户与另一个客户的关系指数小于关系阈值时，这两个客户互为彼此的影响客户。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的客户关系管理数据更新方法，其特征在于：所述判断是否将该次购物信息存入存证数据库内还包括：

将待比较图像与该账号所对应的影响客户的人脸图像和关联客户的人脸图像进行相似度比较，

如果待比较图像与影响客户的人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，那么将该次的购物信息存入存证数据库；

如果待比较图像与关联客户的人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，那么将该次购物信息存入基础数据库，并添加第二辅助标识；

否则，将该次购物信息存入存证数据库内，并标记该待比较图像为存疑人像，该账号标识为该存疑人像的存疑账号。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的客户关系管理数据更新方法，其特征在于：所述推荐相关商品给该客户的客户端还包括：

参考该客户的基础数据库及其关联客户的账号所对应的基础数据库的购物信息的参考优先级别顺序从前往后依次为该客户带有第一辅助标识的购物信息、该客户带有第二辅助标识的购物信息以及关联客户账号的购物信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的客户关系管理数据更新方法，其特征在于：所述判断是否将该次购物信息存入存证数据库内还包括：

统计某个存疑人像的存疑账号个数，如果存疑账号个数大于账号个数阈值，传输报警信息。

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