CN116304374B - 一种基于包装数据的客户匹配方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于包装数据的客户匹配方法及系统，用于对不同的用户群体制定不同的营销策略进而实现定制化生产并且提高工厂的效能和工作效率。方法包括：构建多个工厂产品信息与群体特征信息之间的映射关系，并根据映射关系对多个目标客户群体以及多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；获取至少一个目标客户群体的客户反馈信息，并根据客户反馈信息对初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于包装数据的客户匹配方法及系统。
背景技术
随着信息技术的快速发展，数据分析逐渐成为企业决策的重要手段。尤其对于工厂这种生产型企业而言，精准找到目标客户并制定针对性销售策略，能够有效提高生产效率和降低销售成本，进而实现销量和利润的增长。然而，传统的销售模式往往无法达到这样的效果，因为工厂缺乏对客户需求、购买行为以及竞争对手等方面的了解。因此，通过大数据分析客户结构、订单结构、客户区域结构等信息，并结合工厂自身产品特点和物流特点，可以帮助工厂更好地了解客户需求和市场变化，从而制定更加科学、有效的销售策略，实现销售目标的快速达成。
发明内容
本发明提供了一种基于包装数据的客户匹配方法及系统，用于对不同的用户群体制定不同的营销策略进而实现定制化生产并且提高工厂的效能和工作效率。
本发明第一方面提供了一种基于包装数据的客户匹配方法，所述基于包装数据的客户匹配方法包括：
基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并对所述历史运营数据进行运营结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息；
获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并根据所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构信息集合，对所述目标包装工厂进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体以及每个目标客户群体的群体特征信息；
根据所述产品特征信息查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息，构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系，并根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；
将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；
获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略。
结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施方式中，所述基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并对所述历史运营数据进行运营结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息，包括：
基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，其中，所述历史运营数据包括：市场地图数据、市场报表数据、客户管理数据、销售管理数据、OA审批数据以及交易管理数据；
基于预设的多种数据需求，对所述历史运营数据进行数据抽取，得到多种不同的原始数据；
基于预设的数据属性，对所述多种不同的原始数据进行数据结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息。
结合第一方面，在本发明第一方面的第二实施方式中，所述获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并根据所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构信息集合，对所述目标包装工厂进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体以及每个目标客户群体的群体特征信息，包括：
获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并对所述运营结构信息集合进行结构特征提取，得到运营结构特征信息；
对所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构特征信息进行特征整合，得到目标整合特征，并根据所述目标整合特征构建对应的目标数据模型；
获取多个候选客户群体以及每个候选客户群体的群体标签信息；
通过所述目标数据模型和所述多个候选客户群体，对所述群体标签信息进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体，以及获取每个目标客户群体的群体特征信息。
结合第一方面，在本发明第一方面的第三实施方式中，所述根据所述产品特征信息查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息，构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系，并根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息，包括：
根据所述产品特征信息，查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息；
对所述群体特征信息进行群体特征成分分析，得到多个第一信息特征因子；
对所述多个工厂产品信息进行产品特征分析，得到多个第二信息特征因子；
分别计算所述多个第一信息特征因子与所述多个第二信息特征因子之间的匹配度，得到多个目标匹配度；
根据所述多个目标匹配度构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系；
根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息。
结合第一方面，在本发明第一方面的第四实施方式中，所述将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略，包括：
对每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息进行特征编码，得到目标特征编码数据；
将所述目标特征编码数据输入预置的运营策略生成模型，其中，所述运营策略生成模型包括：双层卷积网络、三层长短时记忆网络以及预测层；
通过所述运营策略生成模型，对所述目标特征编码数据进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略，其中，所述初始运营策略包括：差异化定价策略、差异化推送策略、激励策略以及差异化售后服务策略。
结合第一方面，在本发明第一方面的第五实施方式中，所述获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略，包括：
获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述目标客户群体进行群体特征信息更新，得到更新后的群体特征信息；
根据所述更新后的群体特征信息生成所述目标客户群体的用户偏好特征；
根据所述用户偏好特征对所述初始运营策略进行关键策略参数调整，生成目标运营策略。
本发明第二方面提供了一种基于包装数据的客户匹配系统，所述基于包装数据的客户匹配系统包括：
解析模块，用于基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并对所述历史运营数据进行运营结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息；
获取模块，用于获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并根据所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构信息集合，对所述目标包装工厂进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体以及每个目标客户群体的群体特征信息；
匹配模块，用于根据所述产品特征信息查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息，构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系，并根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；
创建模块，用于将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；
调整模块，用于获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略。
本发明提供的技术方案中，构建多个工厂产品信息与群体特征信息之间的映射关系，并根据映射关系对多个目标客户群体以及多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；获取至少一个目标客户群体的客户反馈信息，并根据客户反馈信息对初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略，本发明通过数据分析和机器学习模型，快速准确地找到适合包装工厂的目标客户群体，提高营销效率和销售业绩，然后根据不同客户群体的需求和行为特征，制定个性化的销售策略，提高客户满意度和忠诚度，本实施例中实时监测客户群体的反馈和购买行为，及时调整和优化销售策略，增强市场竞争力。
附图说明
图1为本发明实施例中基于包装数据的客户匹配方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中客户群体特征匹配的流程图；
图3为本发明实施例中客户产品匹配的流程图；
图4为本发明实施例中运营策略分析和创建的流程图；
图5为本发明实施例中基于包装数据的客户匹配系统的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于包装数据的客户匹配方法及系统，用于对不同的用户群体制定不同的营销策略进而实现定制化生产并且提高工厂的效能和工作效率。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于包装数据的客户匹配方法的一个实施例包括：
S101、基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并对历史运营数据进行运营结构解析，得到运营结构信息集合，其中，运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息；
可以理解的是，本发明的执行主体可以为基于包装数据的客户匹配系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
具体的，服务器数据采集：使用数据挖掘技术和机器学习算法，对工厂的客户结构、订单结构、客户区域结构等数据进行采集和处理。数据采集，数据采集是实施基于大数据的工厂客户精准销售技术的第一步。在这个步骤中，需要使用数据挖掘技术和机器学习算法对工厂的客户结构、订单结构、客户区域结构等数据进行采集和处理。这些数据来源可能包括工厂内部管理系统、电子商务平台、社交媒体等。其中，数据挖掘技术可以帮助我们从庞杂的数据中挖掘出有用的信息。常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、时间序列分析等。机器学习算法则是通过训练模型来预测未来结果或发现隐藏的模式。例如，可以使用支持向量机(SVM)、决策树等机器学习算法对数据进行分类或回归分析。进一步地，确定数据需求：根据工厂的业务需求，确定需要采集哪些数据，如客户信息、订单信息、地理位置信息等。确定数据源：根据数据需求，确定数据来源的渠道和位置，如工厂销售系统、电子邮件、社交媒体平台等。数据抽取：根据数据来源的不同，使用相应的数据抽取方法和工具，将需要的数据抽取出来，存储到数据仓库或数据湖等存储介质中。数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括去重、填充缺失值、格式转换等操作，以消除数据中的错误和不一致性。数据预处理：对清洗后的数据进行预处理，包括标准化、归一化、特征选择等操作，以提高数据的可用性和分析效果。数据存储：将清洗和预处理后的数据存储到数据仓库或数据湖等存储介质中，以备后续的数据分析使用。
S102、获取目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并根据产品特征信息、物流特征信息以及运营结构信息集合，对目标包装工厂进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体以及每个目标客户群体的群体特征信息；
具体的，服务器目标客户确定：根据产品特点和物流特点，结合数据分析结果，确定适合工厂的目标客户群体。目标客户确定，在数据采集的基础上，进一步分析数据并结合产品特点和物流特点，确定适合工厂的目标客户群体。这个步骤的核心是了解客户需求和行为，确定哪些客户群体对工厂的产品最感兴趣，哪些客户群体购买力强等。例如，可以根据客户历史购买记录，分析其购买偏好和购买周期，找到潜在的高价值客户；可以根据客户所在地区、年龄段等特征，确定不同客户群体的需求和特征，制定相应的销售策略。进一步地，数据清洗和预处理：在数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的有效性和高质量。数据清洗包括去重、填充缺失值、格式转换等操作，数据预处理包括标准化、归一化、特征选择等操作。数据探索：数据探索是指对数据进行可视化和探索性分析，以了解数据的分布和关系。通过数据探索可以发现数据中的异常值、离群值和不一致性信息，并进一步优化数据清洗和预处理。特征提取：特征提取是指从原始数据中提取出与目标变量相关的特征，并将其转换成数值特征。特征提取通常包括基于统计学的特征选择方法（如方差分析、卡方检验等）和基于机器学习的自动特征工程方法（如PCA、LDA等）。建模分析：建模分析是指使用机器学习、深度学习等算法对数据进行分析和建模。常用的算法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类模型、回归模型等。通过建模分析可以挖掘出客户的消费习惯、偏好、购买行为等信息，以及客户所在地区的经济水平、人口结构等情况。目标客户确定：根据建模分析结果，确定工厂的目标客户，即针对哪些客户制定销售策略。目标客户可以根据客户属性、购买行为、地理位置等因素来确定。
S103、根据产品特征信息查询目标包装工厂对应的多个工厂产品信息，构建多个工厂产品信息与群体特征信息之间的映射关系，并根据映射关系对多个目标客户群体以及多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；
需要说明的是，客户数据匹配：将客户数据与产品数据进行匹配，筛选出符合目标客户需求的产品。销售策略制定：根据不同客户群体的需求和行为特征，制定相应的销售策略，包括营销活动、产品推广、定价策略等。客户数据匹配，将客户数据与产品数据进行匹配，筛选出符合目标客户需求的产品。在这个步骤中，需要将前两个步骤得到的数据进行整合，并建立相应的数据模型，以实现客户数据和产品数据的匹配。例如，可以使用协同过滤算法，根据客户历史购买记录和产品特征，推荐最符合客户需求的产品；可以使用关联规则挖掘算法，根据客户所购买的产品，发现隐藏的关联规律，从而推荐相关的产品。进一步地，客户数据与产品数据匹配：将采集到的客户数据与工厂现有的产品数据进行匹配，分析客户对于不同产品的需求量和偏好。这个步骤可以通过关联规则挖掘、协同过滤等机器学习算法实现。产品需求预测：基于匹配结果，预测客户对不同产品的需求量，并对未来的市场需求做出预测。这个步骤可以使用回归模型、时间序列模型等机器学习算法实现。市场趋势分析：通过产品需求预测的结果，分析市场趋势，包括市场规模、增长率、变化趋势等。同时，还可以分析竞争对手的产品和销售策略，为工厂制定更加合理的生产计划和销售策略提供依据。产品组合优化：基于市场需求和趋势分析的结果，优化产品组合，即确定哪些产品应该投入生产，哪些产品应该停止生产或者减少生产数量。这个步骤可以使用多目标优化、决策树等机器学习算法实现。
S104、将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；
具体的，销售策略制定，在客户数据匹配的基础上，根据不同客户群体的需求和行为特征，制定相应的销售策略。这个步骤的目的是根据客户的需求，提供个性化的销售服务，提高客户忠诚度和满意度。例如，可以针对不同客户群体，设计不同的促销活动和奖励计划，吸引客户购买；可以根据客户的购买记录和偏好，调整产品定价，提高销售额；可以通过社交媒体等渠道，加强客户互动和沟通，增强客户满意度。进一步地，促销活动制定：基于客户群体划分的结果，制定促销活动，以吸引客户的注意力并增加销售额。促销活动可以采用多种形式，如打折、赠品、积分兑换等。同时，还可以根据客户偏好和需求设计不同类型的促销活动。差异化定价：根据客户群体特点和市场需求，采取差异化定价策略，即针对不同客户群体设置不同的价格。这个策略可以激发客户的购买欲望，提高销售额。新品推广：在新产品上市时，制定相应的推广策略，吸引客户的关注并提高产品的知名度和销售量。推广策略可以采用多种形式，如广告宣传、参加展会、赞助活动等。销售渠道优化：根据客户群体特征和市场需求，优化销售渠道，包括线上销售和线下销售，以提高销售效率和客户满意度。售后服务优化：针对不同客户群体的需求和反馈，优化售后服务，包括在线客服、退换货服务、维修保养等，以提高客户满意度和忠诚度。
S105、获取至少一个目标客户群体的客户反馈信息，并根据客户反馈信息对初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略。
具体的，实时监测，利用大数据分析技术，在销售过程中实时监测客户群体的反馈和购买行为，及时进行调整和优化销售策略。这个步骤的目的是不断改进销售策略，提高销售效果和市场竞争力。此外，本实施例中数据采集和处理：实施监测首先需要对销售数据和客户反馈数据进行采集和处理。数据采集可以通过各种信息技术手段实现，如传感器、人工智能等，数据处理包括数据清洗、预处理、特征提取等操作。销售数据分析：对采集到的销售数据进行统计和分析，了解销售业绩的变化趋势、客户群体的变化等情况。同时，根据市场需求和竞争对手的情况，制定相应的销售策略调整方案。客户反馈分析：对采集到的客户反馈数据进行分类、统计和分析，了解客户对产品和服务的满意度、意见和建议等信息。根据客户反馈情况，制定相应的改进措施，以提高产品质量和售后服务水平。市场监测：通过市场调研、竞品分析等方式，了解市场需求和潜在客户需求，以及竞争对手的产品和销售策略，为制定更加合理的销售策略和生产计划提供依据。实时调整销售策略：基于销售数据和客户反馈分析，以及市场监测结果，及时调整销售策略，以保证销售业绩的长期稳定增长。调整策略可以包括促销活动、差异化定价、产品组合优化、销售渠道调整等。监测效果评估：对调整后的销售策略进行效果评估，包括销售业绩、客户满意度、市场占有率等指标。并不断优化销售策略，以提高销售效率和客户满意度。
本发明实施例中，构建多个工厂产品信息与群体特征信息之间的映射关系，并根据映射关系对多个目标客户群体以及多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；获取至少一个目标客户群体的客户反馈信息，并根据客户反馈信息对初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略，本发明通过数据分析和机器学习模型，快速准确地找到适合包装工厂的目标客户群体，提高营销效率和销售业绩，然后根据不同客户群体的需求和行为特征，制定个性化的销售策略，提高客户满意度和忠诚度，本实施例中实时监测客户群体的反馈和购买行为，及时调整和优化销售策略，增强市场竞争力。
在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：
（1）基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，其中，历史运营数据包括：市场地图数据、市场报表数据、客户管理数据、销售管理数据、OA审批数据以及交易管理数据；
（2）基于预设的多种数据需求，对历史运营数据进行数据抽取，得到多种不同的原始数据；
（3）基于预设的数据属性，对多种不同的原始数据进行数据结构解析，得到运营结构信息集合，其中，运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息。
具体的，大数据平台指的是一个支持海量、异构、多样化数据管理和处理的系统架构，可以快速、高效地存储、计算和分析数据。通常包括数据采集、存储、处理、分析和展示等功能模块。在这个场景下，大数据平台被用来获取目标包装工厂的历史运营数据。历史运营数据则是指包装工厂过去的经营活动所产生的数据，包括市场地图数据、市场报表数据、客户管理数据、销售管理数据、OA审批数据以及交易管理数据等。这些数据通常来自各种不同的数据源，格式和结构也可能千差万别。为了能够更好地利用这些数据，需要对它们进行数据抽取和数据结构解析。数据抽取是指从不同的数据源中提取出所需的数据，根据预设的数据需求进行过滤和筛选，得到多种不同的原始数据。数据结构解析则是将原始数据按照预设的数据属性进行整理和归类，得到运营结构信息集合。在数据结构解析过程中，根据预设的数据属性，将不同的原始数据按照一定的规则进行整理和归类，得到客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息等运营结构信息集合。客户结构信息包括客户的基本信息和行为习惯等；订单结构信息包括订单数量、金额、产品类型等；客户区域结构信息则是对客户所在地区的统计分析结果。最终，通过这些运营结构信息，我们能够更好地了解包装工厂的运营情况，发现潜在的问题和机会，优化业务流程和提高工作效率。同时，这些信息也可以用来制定更加精准的营销策略、推广方案和产品开发计划，提高企业的竞争力和盈利水平。本实施例中，基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并通过数据抽取和数据结构解析整理成运营结构信息集合，是一个重要的数据处理过程，可以帮助企业更好地了解自身的运营情况并制定相关的业务决策。
在一具体实施例中，如图2所示，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：
S201、获取目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并对运营结构信息集合进行结构特征提取，得到运营结构特征信息；
S202、对产品特征信息、物流特征信息以及运营结构特征信息进行特征整合，得到目标整合特征，并根据目标整合特征构建对应的目标数据模型；
S203、获取多个候选客户群体以及每个候选客户群体的群体标签信息；
S204、通过目标数据模型和多个候选客户群体，对群体标签信息进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体，以及获取每个目标客户群体的群体特征信息。
具体的，服务器获取产品特征信息和物流特征信息。产品特征信息指的是包装工厂生产的各种产品的属性和性能特点等；物流特征信息则是关于产品运输和交付方面的信息，例如运输距离、运输方式、交货时间等。同时，还需要对之前得到的运营结构信息集合进行结构特征提取，得到运营结构特征信息。接着，将产品特征信息、物流特征信息以及运营结构特征信息进行整合，并根据整合后的特征构建对应的目标数据模型。目标数据模型是一个用来表示客户群体特征的模型，它可以帮助我们更好地理解和分析客户群体的特征。然后，需要获取多个候选客户群体以及每个候选客户群体的群体标签信息。候选客户群体可以是对包装工厂产品或服务感兴趣或有需求的人群，例如可能是潜在客户或已有客户。群体标签信息包括人口学特征、消费习惯、购买频率等方面的信息，通过这些群体标签信息可以更好地理解和分析客户群体的行为和需求。本实施例中，通过目标数据模型和多个候选客户群体，对群体标签信息进行客户群体特征匹配。群体标签信息是指描述每个候选客户群体的标签，例如年龄段、性别、收入水平等。通过对群体标签信息和客户群体特征信息的比较和匹配，可以得到对应的多个目标客户群体。同时，也可以获取每个目标客户群体的群体特征信息，这些信息可以用来制定相关的营销策略和推广方案，提高企业的竞争力和盈利水平。总之，基于数据模型和特征匹配的客户群体特征提取方法，可以帮助企业更好地了解客户群体的特征和需求，制定更加精准和有效的营销策略和推广方案，提高企业的市场占有率和盈利水平。
在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：
S301、根据产品特征信息，查询目标包装工厂对应的多个工厂产品信息；
S302、对群体特征信息进行群体特征成分分析，得到多个第一信息特征因子；
S303、对多个工厂产品信息进行产品特征分析，得到多个第二信息特征因子；
S304、分别计算多个第一信息特征因子与多个第二信息特征因子之间的匹配度，得到多个目标匹配度；
S305、根据多个目标匹配度构建多个工厂产品信息与群体特征信息之间的映射关系；
S306、根据映射关系对多个目标客户群体以及多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息。
具体的，服务器根据产品特征信息，可以查询目标包装工厂所生产的多个工厂产品信息。这些产品信息可以包括产品类型、规格、品牌等方面的信息，以及其他关于产品性能和质量等方面的信息。这些信息可以用来帮助我们更好地理解目标客户群体以及他们对应的产品需求。接着，需要对群体特征信息进行特征成分分析，得到多个第一信息特征因子。群体特征成分分析是一个统计学方法，可以用来找出影响群体行为的主要因素。这些第一信息特征因子可以包括人口学特征、消费习惯、购买频率等方面的信息，通过这些因子可以更好地了解和分析群体的需求和行为。然后，需要对多个工厂产品信息进行产品特征分析，得到多个第二信息特征因子。产品特征分析是指根据产品的属性和性能特点等方面的信息，对产品进行归类和分析。这些第二信息特征因子可以包括产品类型、价格、品质等方面的信息，通过这些因子可以更好地了解和分析产品的特点和优劣。在拥有这些信息之后，就可以计算多个第一信息特征因子与多个第二信息特征因子之间的匹配度。匹配度一般采用某种数学模型进行计算，比如欧氏距离、余弦相似度等。通过计算匹配度，就可以得到多个目标匹配度。这些目标匹配度表示了群体特征和产品特征之间的匹配程度，可以用来评估哪些产品最符合目标客户群体的需求。接下来，就可以根据多个目标匹配度构建多个工厂产品信息与群体特征信息之间的映射关系。映射关系是指将不同特征因子之间的匹配程度转化为二维平面上的坐标系，通过坐标系中的点来表示不同特征因子之间的关系。通过映射关系，可以更好地理解和分析不同特征因子之间的关系，从而更准确地评估不同产品是否适合目标客户群体。本实施例中，根据映射关系对多个目标客户群体以及多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息。客户产品匹配是指根据目标客户群体的特征和需求，从多个工厂产品信息中找到最符合目标客户群体需求的产品。通过客户产品匹配，可以确定目标客户群体对应的目标产品信息，进而制定更加精准和有效的营销策略和推广方案，提高企业的竞争力和盈利水平。
在一具体实施例中，如图4所示，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：
S401、对每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息进行特征编码，得到目标特征编码数据；
S402、将目标特征编码数据输入预置的运营策略生成模型，其中，运营策略生成模型包括：双层卷积网络、三层长短时记忆网络以及预测层；
S403、通过运营策略生成模型，对目标特征编码数据进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略，其中，初始运营策略包括：差异化定价策略、差异化推送策略、激励策略以及差异化售后服务策略。
具体的，服务器首先，需要对每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息进行特征编码。特征编码是将不同维度的特征转化为数值型数据的过程，常用的编码方式包括独热编码、二进制编码等。通过特征编码，可以将复杂的特征信息转化为机器能够理解和处理的数据形式，方便后续的分析和处理。接着，将目标特征编码数据输入预置的运营策略生成模型中进行分析和创建。这个模型包括双层卷积网络、三层长短时记忆网络以及预测层。卷积网络和长短时记忆网络是两种常用的神经网络结构，可以有效地提取特征并保留序列信息。预测层则用来预测未来客户行为或销售趋势等方面的信息。通过这个模型，可以对目标特征编码数据进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略。本实施例中，初始运营策略包括差异化定价策略、差异化推送策略、激励策略以及差异化售后服务策略。差异化定价策略是指根据不同客户群体的需求和购买行为，制定不同价格的产品定价策略，从而提高产品竞争力。差异化推送策略是指根据客户群体的消费偏好和行为，制定不同的广告投放和推送策略，以提高产品曝光率和销售量。激励策略则是针对不同客户群体制定的促销活动和奖励机制，以激发客户购买欲望和忠诚度。差异化售后服务策略是指根据不同客户群体的服务需求和满意度，制定不同的售后服务政策和措施，提高产品服务质量和客户满意度。
在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：
（1）获取至少一个目标客户群体的客户反馈信息，并根据客户反馈信息对目标客户群体进行群体特征信息更新，得到更新后的群体特征信息；
（2）根据更新后的群体特征信息生成目标客户群体的用户偏好特征；
（3）根据用户偏好特征对初始运营策略进行关键策略参数调整，生成目标运营策略。
具体的，服务器首先，需要获取至少一个目标客户群体的客户反馈信息。客户反馈信息可以包括客户对产品品质、服务态度、售后服务等方面的评价和建议。通过收集客户反馈信息，可以更好地了解目标客户群体的需求和偏好，并对群体特征信息进行更新。根据更新后的群体特征信息，可以更加精准地了解目标客户群体的需求和行为，从而更好地制定营销策略和推广方案。接着，根据更新后的群体特征信息生成目标客户群体的用户偏好特征。用户偏好特征是指客户在购买商品或使用服务时的偏好和倾向性。通过分析客户反馈信息和群体特征信息，可以提取出不同客户群体的用户偏好特征，比如喜欢什么类型的产品、注重哪些服务细节等。通过这些用户偏好特征，可以更加准确地了解客户需求和行为。本实施例中，根据用户偏好特征对初始运营策略进行关键策略参数调整，生成目标运营策略。初始运营策略是指根据之前的特征分析和模型预测所制定的初步运营策略。通过根据用户偏好特征对初始运营策略进行调整，可以进一步提高运营策略的针对性和有效性。比如，如果发现某个客户群体对价格比较敏感，可以适当降低产品定价或者提供更多的优惠活动；如果发现某个客户群体对售后服务要求较高，可以增加相应的售后服务政策和人员配备等。通过这些关键策略参数的调整，可以生成更加符合客户需求和偏好的目标运营策略。
上面对本发明实施例中基于包装数据的客户匹配方法进行了描述，下面对本发明实施例中基于包装数据的客户匹配系统进行描述，请参阅图5，本发明实施例中基于包装数据的客户匹配系统一个实施例包括：
解析模块501，用于基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并对所述历史运营数据进行运营结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息；
获取模块502，用于获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并根据所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构信息集合，对所述目标包装工厂进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体以及每个目标客户群体的群体特征信息；
匹配模块503，用于根据所述产品特征信息查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息，构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系，并根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；
创建模块504，用于将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；
调整模块505，用于获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略。
通过上述各个组成部分的协同合作，构建多个工厂产品信息与群体特征信息之间的映射关系，并根据映射关系对多个目标客户群体以及多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；获取至少一个目标客户群体的客户反馈信息，并根据客户反馈信息对初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略，本发明通过数据分析和机器学习模型，快速准确地找到适合包装工厂的目标客户群体，提高营销效率和销售业绩，然后根据不同客户群体的需求和行为特征，制定个性化的销售策略，提高客户满意度和忠诚度，最后实时监测客户群体的反馈和购买行为，及时调整和优化销售策略，增强市场竞争力。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random acceS memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (5)
1.一种基于包装数据的客户匹配方法，其特征在于，所述基于包装数据的客户匹配方法包括：
基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并对所述历史运营数据进行运营结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息；
获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并根据所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构信息集合，对所述目标包装工厂进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体以及每个目标客户群体的群体特征信息；其中，获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并对所述运营结构信息集合进行结构特征提取，得到运营结构特征信息；对所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构特征信息进行特征整合，得到目标整合特征，并根据所述目标整合特征构建对应的目标数据模型；获取多个候选客户群体以及每个候选客户群体的群体标签信息；通过所述目标数据模型和所述多个候选客户群体，对所述群体标签信息进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体，以及获取每个目标客户群体的群体特征信息；
根据所述产品特征信息查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息，构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系，并根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；其中，根据所述产品特征信息，查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息；对所述群体特征信息进行群体特征成分分析，得到多个第一信息特征因子；对所述多个工厂产品信息进行产品特征分析，得到多个第二信息特征因子；分别计算所述多个第一信息特征因子与所述多个第二信息特征因子之间的匹配度，得到多个目标匹配度；根据所述多个目标匹配度构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系；根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；
将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；其中，对每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息进行特征编码，得到目标特征编码数据；将所述目标特征编码数据输入预置的运营策略生成模型，其中，所述运营策略生成模型包括：双层卷积网络、三层长短时记忆网络以及预测层；通过所述运营策略生成模型，对所述目标特征编码数据进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略，其中，所述初始运营策略包括：差异化定价策略、差异化推送策略、激励策略以及差异化售后服务策略；
获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略。
2.根据权利要求1所述的基于包装数据的客户匹配方法，其特征在于，所述基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并对所述历史运营数据进行运营结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息，包括：
基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，其中，所述历史运营数据包括：市场地图数据、市场报表数据、客户管理数据、销售管理数据、OA审批数据以及交易管理数据；
基于预设的多种数据需求，对所述历史运营数据进行数据抽取，得到多种不同的原始数据；
基于预设的数据属性，对所述多种不同的原始数据进行数据结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息。
3.根据权利要求1所述的基于包装数据的客户匹配方法，其特征在于，所述获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略，包括：
获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述目标客户群体进行群体特征信息更新，得到更新后的群体特征信息；
根据所述更新后的群体特征信息生成所述目标客户群体的用户偏好特征；
根据所述用户偏好特征对所述初始运营策略进行关键策略参数调整，生成目标运营策略。
4.一种基于包装数据的客户匹配系统，其特征在于，所述基于包装数据的客户匹配系统包括：
解析模块，用于基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，并对所述历史运营数据进行运营结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息；
获取模块，用于获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并根据所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构信息集合，对所述目标包装工厂进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体以及每个目标客户群体的群体特征信息；其中，获取所述目标包装工厂的产品特征信息以及物流特征信息，并对所述运营结构信息集合进行结构特征提取，得到运营结构特征信息；对所述产品特征信息、所述物流特征信息以及所述运营结构特征信息进行特征整合，得到目标整合特征，并根据所述目标整合特征构建对应的目标数据模型；获取多个候选客户群体以及每个候选客户群体的群体标签信息；通过所述目标数据模型和所述多个候选客户群体，对所述群体标签信息进行客户群体特征匹配，得到对应的多个目标客户群体，以及获取每个目标客户群体的群体特征信息；
匹配模块，用于根据所述产品特征信息查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息，构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系，并根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；其中，根据所述产品特征信息，查询所述目标包装工厂对应的多个工厂产品信息；对所述群体特征信息进行群体特征成分分析，得到多个第一信息特征因子；对所述多个工厂产品信息进行产品特征分析，得到多个第二信息特征因子；分别计算所述多个第一信息特征因子与所述多个第二信息特征因子之间的匹配度，得到多个目标匹配度；根据所述多个目标匹配度构建所述多个工厂产品信息与所述群体特征信息之间的映射关系；根据所述映射关系对所述多个目标客户群体以及所述多个工厂产品信息进行客户产品匹配，确定每个目标客户群体对应的目标产品信息；
创建模块，用于将每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息输入预置的运营策略生成模型进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略；其中，对每个目标客户群体的群体特征信息以及对应的目标产品信息进行特征编码，得到目标特征编码数据；将所述目标特征编码数据输入预置的运营策略生成模型，其中，所述运营策略生成模型包括：双层卷积网络、三层长短时记忆网络以及预测层；通过所述运营策略生成模型，对所述目标特征编码数据进行运营策略分析和创建，得到每个目标客户群体对应的初始运营策略，其中，所述初始运营策略包括：差异化定价策略、差异化推送策略、激励策略以及差异化售后服务策略；
调整模块，用于获取至少一个所述目标客户群体的客户反馈信息，并根据所述客户反馈信息对所述初始运营策略进行动态策略监测和调整，得到目标运营策略。
5.根据权利要求4所述的基于包装数据的客户匹配系统，其特征在于，所述解析模块具体用于：
基于预置的大数据平台获取目标包装工厂的历史运营数据，其中，所述历史运营数据包括：市场地图数据、市场报表数据、客户管理数据、销售管理数据、OA审批数据以及交易管理数据；
基于预设的多种数据需求，对所述历史运营数据进行数据抽取，得到多种不同的原始数据；
基于预设的数据属性，对所述多种不同的原始数据进行数据结构解析，得到运营结构信息集合，其中，所述运营结构信息集合包括：客户结构信息、订单结构信息以及客户区域结构信息。
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| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |