CN115796968A - 一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，所述方法步骤包括：整合获客线索数据，对获客线索数据挖掘和分析，筛选整理得到营销线索数据；通过网格化管理系统，提供获客作业人员的网格化分片动态管理信息，所述动态管理信息包括网格化作业人力分配信息和网格化作业人力监控信息；运用机器学习技术建立营销决策模型，基于营销线索和营销决策模型向作业人员提供获客决策信息。与现有技术相比，本发明筛选整理获客线索数据，并对信息进行网格化处理，通过多种获客决策模型为作业人员提供全面、有效的获客信息。

Description

一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法

技术领域

本发明涉及数据开发应用技术领域，尤其是涉及一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法。

背景技术

线下获客是信用卡的重要的获客方式，现有的针对信用卡线下获客方式中，作业人员大多采用陌拜、扫楼等形式，缺少获客线索，也欠缺有效的获客指引，并且由于销售都是在职场外作业，难以进行有效管理。

中国专利申请CN109064307A公开了银行基于其内部数据挖掘的贷款获客、贷款实施和贷后管理的一种方法及系统，贷前，基于商业银行内部数据，分类汇总统计纳税人纳税信息，评估贷款额度；贷中，主动对接有效客户，在获得纳税人户授权查询其他信息的基础上，最终确定贷款额度并通过线上等渠道发放贷款；贷后，实施以税控贷的贷后风险动态监测。

然而现在还未有针对于信用卡线下获客的信息处理方法，因此有必要研发一种整合获客线索，对作业人员提供获客指引的获客信息处理方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，所述方法步骤包括：

整合获客线索数据，对获客线索数据挖掘和分析，筛选整理得到营销线索数据；

通过网格化管理系统，提供获客作业人员的网格化分片动态管理信息，所述动态管理信息包括网格化作业人力分配信息和网格化作业人力监控信息；

运用机器学习技术建立营销决策模型，基于营销线索和营销决策模型向作业人员提供获客决策信息。

进一步的，所述获客线索数据包括总行零售数据、历史存量客户数据和企业数据；所述通过数据挖掘和分析筛选得到营销线索数据为：

对所述总行零售数据以及对公数据进行数据筛选整理，得到的营销线索数据包括对公企业名称、公司地址、注册资本、是否代发、成立日期、经营范围和对公客户经理联系方式；

对信用卡历史存量客户数据按企业维度和商圈维度统计客群画像，得到的营销线索数据包括历史进件数、批核数、审批率、风险情况、平均额度、激活动卡率和用卡情况，生成优质客户名单；

对所述企业数据进行挖掘和分析，丰富企业画像，所述营销线索数据包括企业员工人数、注册资本、新闻舆论、招聘信息、专利产权、财务分析、税务信息和风险公示，通过分析企业数据，挖掘潜在优质企业，生成优质企业名单。

进一步的，所述网格化管理系统的构件包括：

后端服务，采用Spring Boot服务架构；NAS存储，数据层数据包括地图数据、实时GPS定位和营销线索数据；检索采用ElasticSearch；前端页面，基于Vue框架显示地图。

进一步的，所述网格化作业人力分配信息的获取步骤包括：

根据持卡率指标构建企业获客热力图；

将企业获客热力图应用于网格化管理系统，依照各分行所处行政区划，对企业获客热力图进行网格化分片；

基于企业获客热力图网格化分片结果，根据企业规模、历史进件情况和企业资质信息，规划获客目的地并分配目标企业的作业人力；

通过最优路径算法，以分行为起点，遍历网格内各目标企业，规划作业人员的作业路径。

进一步的，所述网格化作业人力监控信息为作业人员离线及实时信息数据，包括作业人员的实时定位、当日的作业路径、当日各时间点进件人数以及历史进件情况；

所述网格化管理系统的前端地图上显示作业人员离线以及实时信息数据。

进一步的，所述信息处理方法还包括：基于营销监控评价指标对作业人员进行评价监控，所述营销监控评价指标包括拨打次数、拨打人数、接通人数、意向人数、进件人数、接通率和接通-批核转化率。

进一步的，所述建立营销决策模型运用的机器学习技术包括XGBoost、神经网络、强化学习和动态路径分析。

进一步的，所述决策模型包括路径规划模型：

所述路径规划模型根据作业人员所在实时位置和个人进件信息，通过动态路径分析规划作业人员当前营销最优路径。

进一步的，所述决策模型包括话术推荐模型：

在作业人员进行销售外呼时，所述话术推荐模型根据客户当前用卡状态、客户所在企业附近商户和活动信息，向作业人员提供话术推荐模板。

进一步的，所述决策模型还包括：

优质企业推荐模型，基于优质企业名单向作业人员推荐优质企业；

优质客户推荐模型，基于优质客户名单据向作业人员推荐优质客户。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1)本发明整合多种渠道来源的营销线索，综合总行零售、存量用户以及第三方外部数据，进行数据挖掘提炼，提供全面、有效的获客信息，帮助作业人员开拓客户的同时还能很好地认识企业、了解客户。

2)本发明提供的获客网格化信息处理方法，建立各类模型智能决策，实行定制化获客信息推荐。基于路径推荐算法为每个作业人员提供路线指引，通过话术推荐模型为营销人员提供智能化的话术推荐模板，为一线作业人员提供获客决策，辅助销售线下作业，避免唯“经验论”，大幅提升一线销售获客效率。

3)本发明提供的获客网格化信息处理方法，构建网格化管理系统，并基于网格化管理系统，提供网格化分片动态管理信息，能够帮助对获客作业人员进行科学、有效地管理工作。

附图说明

图1为本发明基于营销线索的获客网格化管理方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例1

作为本发明的其中一种实施方式，提供一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其具体流程步骤如图1所示：

S1、营销线索数据挖掘

全面整合行内外获客线索数据，涉及总行零售、卡中心存量客户和来自外部第三方的企业数据等数据，结合数据挖掘、数据分析等技术手段筛选整理得到有用的营销线索数据。

运用总行零售和对公数据，辅助作业人员更好地拓展总行对公企业，得到的营销线索数据主要包括对公企业名称、公司地址、注册资本、是否代发、成立日期、经营范围、对公客户经理联系方式等，提升作业人员拓展总行对公企业的效率。

利用信用卡历史存量客户的数据，按企业维度、商圈维度，统计客群画像，得到的营销线索数据包括历史进件数、批核数、审批率、风险情况、平均额度、激活动卡率、用卡情况等等，生成优质客户名单，为前端作业人员提供获客指导。

引入企查查、中数智慧等第三方外部提供的企业数据，进一步丰富企业画像，得到的营销线索数据包括企业员工人数、注册资本、新闻舆论、招聘信息、专利产权、财务分析、税务信息、风险公示等，协助分行挖掘潜在优质企业，提供优质客户名单，更高效地开拓优质企业。

S2、网格化管理体系

后端服务采用Spring Boot服务架构，引入NAS存储，数据层主要选用高德地图、实时GPS定位、企业持卡人数等数据，采用ElasticSearch进行检索，搭配基于Vue框架的前端页面，搭建科学、准确的网格化管理体系，建立全覆盖、全方位、全过程的动态管理机制，实现作业人员的网格化的分片管理。

根据持卡率等指标大小在前端地图页面展示企业获客热力图，地图覆盖全国全境，可细分展示到37家分行所在省市级的区县级地图并提供数据支持，进行分片管理。根据热力图中的企业规模、历史进件情况、企业资质等信息，主管可以统一分配目标企业的作业人力，结合最优路径等算法，规划作业的最优路径，便于科学规划获客目的地、合理排布人力资源。

通过地图可以显示作业人员离线及实时信息数据，包括各网格区块内管理的销售的实时定位、当日的作业路径、当日各时间点进件人数以及其他历史进件情况等信息进行作业人力监控。

构建了完善的营销监控体系。根据业务需要，细分拨打次数，拨打人数，接通人数，意向人数、进件人数、接通率、接通-批核转化率等指标，对数据有明显异常的销售予以通报改进，表现优异的销售与客户的沟通录音会通过视频的形式在系统中进行展示。

S3、营销智能推荐

运用包括XGBoost、神经网络、强化学习、动态路径分析等机器学习算法，研发为作业人员定制的智能决策模型。

路径规划模型：根据作业人员所在实时位置、个人进件信息等因素结合动态路径分析算法可以智能规划作业人员的当前营销最优路径。

话术推荐模型：在销售外呼过程中，为解决一线作业人员“开口难”的问题，根据话术推荐模型结合客户当前用卡状态、客户所在企业附近商户和活动等信息，提供智能化的话术推荐模板，销售直接根据模板外呼就可以大幅度地增加营销成功率。

此外，还建立了，基于营销线索数据中优质企业名单向作业人员推荐优质企业的优质企业推荐模型、基于营销线索数据向作业人员推荐优质客户的优质客户推荐模型、用于评估客户对于活动的响应度的客户活动响应度模型、用于评估营销场景的场景量化评分模型等多类智能决策模型，实现线下营销全流程智能化。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述方法步骤包括：

整合获客线索数据，对获客线索数据挖掘和分析，筛选整理得到营销线索数据；

通过网格化管理系统，提供获客作业人员的网格化分片动态管理信息，所述动态管理信息包括网格化作业人力分配信息和网格化作业人力监控信息；

运用机器学习技术建立营销决策模型，基于营销线索和营销决策模型向作业人员提供获客决策信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述获客线索数据包括总行零售数据、历史存量客户数据和企业数据；所述通过数据挖掘和分析筛选得到营销线索数据为：

对所述总行零售数据以及对公数据进行数据筛选整理，得到的营销线索数据包括对公企业名称、公司地址、注册资本、是否代发、成立日期、经营范围和对公客户经理联系方式；

对信用卡历史存量客户数据按企业维度和商圈维度统计客群画像，得到的营销线索数据包括历史进件数、批核数、审批率、风险情况、平均额度、激活动卡率和用卡情况，生成优质客户名单；

对所述企业数据进行挖掘和分析，丰富企业画像，所述营销线索数据包括企业员工人数、注册资本、新闻舆论、招聘信息、专利产权、财务分析、税务信息和风险公示，通过分析企业数据，挖掘潜在优质企业，生成优质企业名单。

3.根据权利要求1所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述网格化管理系统的构件包括：

后端服务，采用Spring Boot服务架构；NAS存储，数据层数据包括地图数据、实时GPS定位和营销线索数据；检索采用ElasticSearch；前端页面，基于Vue框架显示地图；所述网格化管理系统依照行政区划，对地图进行网格化分片，并显示于前端页面。

4.根据权利要求3所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述网格化作业人力分配信息的获取步骤包括：

根据持卡率指标构建企业获客热力图；

将企业获客热力图应用于网格化管理系统，依照各分行所处行政区划，对企业获客热力图进行网格化分片；

基于企业获客热力图网格化分片结果，根据企业规模、历史进件情况和企业资质信息，规划获客目的地并分配目标企业的作业人力；

通过最优路径算法，以分行为起点，遍历网格内各目标企业，规划作业人员的作业路径。

5.根据权利要求3所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述网格化作业人力监控信息为作业人员离线及实时信息数据，包括作业人员的实时定位、当日的作业路径、当日各时间点进件人数以及历史进件情况；

所述作业人员离线以及实时信息数据显示于网格化管理系统前端页面地图上。

6.根据权利要求1所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述信息处理方法还包括：基于营销监控评价指标对作业人员进行评价监控，所述营销监控评价指标包括拨打次数、拨打人数、接通人数、意向人数、进件人数、接通率和接通-批核转化率。

7.根据权利要求1所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述建立营销决策模型运用的机器学习技术包括XGBoost、神经网络、强化学习和动态路径分析。

8.根据权利要求1所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述决策模型包括路径规划模型：

所述路径规划模型根据作业人员所在实时位置和个人进件信息，通过动态路径分析规划作业人员当前营销最优路径。

9.根据权利要求1所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述决策模型包括话术推荐模型：

在作业人员进行销售外呼时，所述话术推荐模型根据客户当前用卡状态、客户所在企业附近商户和活动信息，向作业人员提供话术推荐模板。

10.根据权利要求2所述的一种基于营销线索的网格化获客信息处理方法，其特征在于，所述决策模型还包括：

优质企业推荐模型，基于优质企业名单向作业人员推荐优质企业；

优质客户推荐模型，基于优质客户名单据向作业人员推荐优质客户。

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