CN117422232B - 一种基于aigc的车主客户运营方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于AIGC的车主客户运营方法及系统，涉及客户管理技术领域，方法包括：获取客户的车辆服务数据，基于AIGC技术对服务数据进行分析，生成特征数据；对客户进行分类，得到目标类别信息；确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出目标服务数据，确定目标服务数据中的多个已完成服务项目以及在第一目标服务阶段的未完成服务项目；基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐。本发明通过分析客户的车辆服务数据，结合车辆类型信息和车辆使用时限信息，以及车辆已经完成的服务项目的信息，确定适合车辆的多个未完成服务项目，基于多个未完成服务项目向客户进行服务项目推荐，提高了对客户的管理效率，提升了用户的服务体验。

Description

一种基于AIGC的车主客户运营方法及系统
技术领域
本发明涉及客户管理技术领域，特别地涉及一种基于AIGC的车主客户运营方法及系统。
背景技术
客户在购买车辆后，在后续的车辆使用过程中，一般需要阶段性地在门店内进行车辆的保养维护，目前，在客户车辆进店后，门店需要手工查询客户的历史服务记录，再判断本次的服务方案。如果客户的历史服务时间跨度大或者服务内容复杂，很难靠人工查询历史记录，快速准确地判断该客户的服务需求，难以针对用户的服务记录精准地为客户推荐适合的服务项目，对客户的管理效率较低，客户的服务体验有待提升。
发明内容
本申请提供一种基于AIGC的车主客户运营方法及系统，通过分析客户的车辆服务数据，确定当前阶段下客户可能需要的服务项目并向客户进行服务项目推荐，提升对客户的管理效率，使得客户有更好的服务体验。
作为本申请的一个方面，提供一种基于AIGC的车主客户运营方法，包括：
获取客户的车辆服务数据，其中，车辆服务数据包括客户的基础身份信息、车辆基础信息和服务项目执行信息，基于AIGC技术对服务数据进行分析，生成特征数据；
将特征数据输入到分类模型中，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息；
基于目标类型信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据，确定目标服务数据中的多个已完成服务项目；
基于第一目标服务阶段对应的服务项目列表，确定客户在第一目标服务阶段的未完成服务项目；
基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐。
进一步地，将特征数据输入到分类模型中，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息，包括：
从特征数据中提取出关于车辆类型的信息，生成车辆类别标签，从特征数据中提取出关于车辆使用年限的信息，生成车辆年限标签，从特征数据中提取出关于车辆服务项目进行时间的信息，生成服务阶段标签，得到客户的多个类别标签；
基于车辆类别标签和车辆年限标签对客户进行分类，确定客户的目标类别，其中，每种车辆类型一个车辆类别，每个车辆类别对应多个服务阶段类别，目标类别包括客户的车辆类别和服务阶段类别。
进一步地，基于目标类型信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据，包括：
基于车辆类别从项目数据库中提取出与客户的车辆类别对应的服务项目数据集合，基于服务阶段类别从服务项目数据集合中提取出与服务阶段类别对应的服务项目列表，确定服务项目列表对应的服务时间范围，基于服务时间范围从车辆服务数据中提取出目标服务数据。
进一步地，基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐，还包括：
基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，基于推荐参考时长对多个未完成服务项目进行排序，基于排序好的多个未完成服务项目向客户进行服务项目推荐。
进一步地，基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，包括：
对于任一未完成服务项目，从服务项目数据集合中确定第二目标服务阶段，其中，第二目标服务阶段为位于第一目标服务阶段之前的多个服务阶段中，包含未完成服务项目且与第一目标服务阶段最近的服务阶段；
基于第一目标服务阶段和第二目标服务阶段的服务时间范围确定第一时长；
从车辆服务数据中查询未完成服务项目的多个历史完成时间，取距当前时间最近的历史完成时间为目标时间，确定第二时长，其中，第二时长为目标时间与当前时间的时间间隔；
以第一时长和第二时长的差值作为推荐参考时长。
进一步地，基于第一目标服务阶段和第二目标服务阶段的服务时间范围确定第一时长，包括：
选取第一目标服务阶段的服务时间范围的中心时间点为第一参考时间点，选取第二目标服务阶段的服务时间范围的中心时间点为第二参考时间点，取第一参考时间点和第二参考时间点的差值作为第一时长。
作为本申请的另一个方面，提供一种基于AIGC的车主客户运营系统，包括：
数据获取模块，用于获取客户的车辆服务数据；
数据分析模块，用于基于AIGC技术对服务数据进行分析，生成特征数据；
分类模块，用于基于分类模型对特征数据进行处理，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息；
数据提取模块，用于基于目标类型信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据；
项目分析模块，用于确定目标服务数据中的多个已完成服务项目，基于第一目标服务阶段对应的服务项目列表，确定客户在第一目标服务阶段的未完成服务项目；
项目推荐模块，用于基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐。
进一步地，还包括：
项目排序模块，用于基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，基于推荐参考时长对多个未完成服务项目进行排序。
本发明具有以下优点：
本发明通过分析客户的车辆服务数据，结合车辆类型信息和车辆使用时限信息，以及车辆已经完成的服务项目的信息，确定适合车辆的多个未完成服务项目，基于多个未完成服务项目向客户进行服务项目推荐，提高了对客户的管理效率，提升了用户的服务体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一种基于AIGC的车主客户运营方法的流程图。
图2为本发明实施例中一种基于AIGC的车主客户运营系统的结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请部分实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请的各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
参见图1，本发明实施例1提供一种基于AIGC的车主客户运营方法，具体包括：
S10、获取客户的车辆服务数据，基于AIGC技术对服务数据进行分析，生成特征数据；
值得说明的是，车辆服务数据可以是包括客户的基础身份信息、车辆基础信息和服务项目执行信息等，基础身份信息具体为表征客户身份的信息，车辆基础信息具体可以是参数信息、型号信息等，服务项目执行信息具体可以是车辆已经进行的多个服务项目的相关执行信息，例如服务项目的名称、执行时间、执行结果等信息，AIGC(人工智能生成内容，Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC)包括了机器学习，自然语言处理、优化算法等技术，在自然语言处理上，可通过AIGC技术对信息进行特征提取，例如对车辆服务数据进行特征提取，从而得到车辆服务数据对应的特征数据。
S20、将特征数据输入到分类模型中，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息；
值得说明的是，分类模型为预先构建得到的数据处理模型，可对输入到模型中的数据进行数据分类处理，得到数据的多个类别标签，考虑到不同客户所使用车辆的类型不同，并且使用车辆的年限信息也不同，因此基于客户的类别标签对客户进行分类。
S30、基于目标类型信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据，确定目标服务数据中的多个已完成服务项目；
值得说明的是，在车辆的使用过程中，随着使用时间的增加，车辆上的部分零件可能会老化、磨损等，需要进行定期的维护保养，例如机油、空气滤芯、火花塞等的更换，发动机、空调、轮胎的保养等，否则可能影响客户对车辆的使用，车辆类型的差异以及使用时长的差异，使得不同客户的车辆需要的服务项目不一样，因此基于目标类型信息确定客户的车辆当前所处的服务阶段，即第一目标服务阶段，并根据车辆服务数据确定车辆在当前服务阶段下已进行的服务项目。
S40、基于第一目标服务阶段对应的服务项目列表，确定客户在第一目标服务阶段的未完成服务项目；
值得说明的是，车辆上各种配件的维护保养时间不一样，所以每个服务阶段对应不同的服务项目，可以基于车辆初始的配置信息确定车辆在每个服务阶段下的服务项目列表，并根据车辆在当前服务阶段下已进行的服务项目确定车辆还需要的多个未完成服务项目。
S50、基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐。
值得说明的是，服务项目的推荐可以是在客户到达门店后向其进行推荐，或者在示意的时间内通过智能设备向客户进行服务项目的推荐，部分客户可能未意识到车辆需要进行维护保养，通过上述方式可以对客户进行高效率的管理，客户也能拥有更好的服务体验。
在一种可选的实施方案中，对于步骤S20，将特征数据输入到分类模型中，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息，具体包括：
分类模型对特征具的处理过程为：
从特征数据中提取出关于车辆类型的信息，生成车辆类别标签，从特征数据中提取出关于车辆使用年限的信息，生成车辆年限标签，从特征数据中提取出关于车辆服务项目进行时间的信息，生成服务阶段标签，得到客户的多个类别标签；
值得说明的是，因为车辆的生产工艺存在差异，所使用的配件也存在差异，因此对于不同类型的车辆，需要进行维护保养的服务项目与时间不一样，因此在对客户进行分类的过程中，从特征数据中提取出车辆类型、车辆使用年限和车辆服务项目进行时间等信息，分别生成对应的类别标签，通过这些类别标签对客户进行分类。
基于车辆类别标签和车辆年限标签对客户进行分类，确定客户的目标类别；
值得说明的是，本实施例中主要从车辆的类型以及车辆的使用年限两个角度对客户进行分类，具体的，每种车辆类型一个车辆类别，每个车辆类别对应多个服务阶段类别，最终生成的目标类别包括客户的车辆类别和服务阶段类别。
在一种可选的实施方案中，对于步骤S30，基于目标类型信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据，具体包括：
基于车辆类别从项目数据库中提取出与客户的车辆类别对应的服务项目数据集合；
值得说明的是，项目数据库可基于车辆的基础信息预先构建得到，每辆车的生产组装工艺决定了其在后续的使用过程中需要哪些维护保养服务，项目数据库中包括多类车辆的相关信息，具体的，项目数据库的构建为本领域技术人员所熟知的技术手段，此处不再赘述，本实施例中构建得到的项目数据库，每个类型的车辆对应一个服务项目数据集合，每个服务项目数据集合包括有每个服务阶段下的服务项目列表。
基于服务阶段类别从服务项目数据集合中提取出与服务阶段类别对应的服务项目列表，确定服务项目列表对应的服务时间范围，基于服务时间范围从车辆服务数据中提取出目标服务数据。
值得说明的是，每个服务项目列表对应一个服务时间范围，在本实施例中以1年为例，需要补充的是，每个服务阶段可以对应同一个服务时间范围，也可分别对应一个不同的服务时间范围，考虑到不同类型的车辆的差异性，服务时间范围的设定可以基于实际情况进行合理的设定，本实施例中以每个服务时间范围为1年为例，在确定客户的服务阶段类别后，可确定服务项目列表对应的服务时间范围，从客户的车辆服务数据中提取出服务时间范围内的数据，得到目标服务数据。
在一种可选的实施方案中，对于步骤S50，基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐，还包括：
基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，基于推荐参考时长对多个未完成服务项目进行排序，基于排序好的多个未完成服务项目向客户进行服务项目推荐。
值得说明的是，考虑到一次性向客户推荐多个服务项目，客户可能难以接受，因此结合客户的历史的车辆服务数据，分析当前时间下客户可能需要的多个未完成服务项目的推荐参考时长，将推荐参考时长更长的未完成服务项目优先向客户进行推荐。
具体的，上述内容中，基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，具体包括：
对于任一未完成服务项目，从服务项目数据集合中确定第二目标服务阶段，其中，第二目标服务阶段为位于第一目标服务阶段之前的多个服务阶段中，包含未完成服务项目且与第一目标服务阶段最近的服务阶段；
值得说明的是，以任意一个未完成服务项目为例，对于第一目标服务借鉴之前的多个服务阶段，筛选出存在该未完成服务项目的执行信息的服务阶段，筛选出的多个服务阶段中距离当前时间最近的服务阶段，记为第二目标服务阶段。
基于第一目标服务阶段和第二目标服务阶段的服务时间范围确定第一时长；
值得说明的是，本实施例中，选取第一目标服务阶段的服务时间范围的中心时间点为第一参考时间点，选取第二目标服务阶段的服务时间范围的中心时间点为第二参考时间点，取第一参考时间点和第二参考时间点的差值作为第一时长。
从车辆服务数据中查询未完成服务项目的多个历史完成时间，取距当前时间最近的历史完成时间为目标时间，确定第二时长；
值得说明的是，在当前时间之前，该车辆可能已经进行了多次关于未完成服务项目的服务，取最近的一次服务的时间为目标时间，根据目标时间和当前时间确定第二时长，具体的，第二时长为目标时间与当前时间的时间间隔；
以第一时长和第二时长的差值作为推荐参考时长。
基于上述方式可以确定每个未完成服务项目的推荐参考时长。
作为本申请的另一个方面，参见图2，在上述的一种基于AIGC的车主客户运营方法的基础上，还提供一种基于AIGC的车主客户运营系统，包括：
数据获取模块，用于获取客户的车辆服务数据，其中，车辆服务数据包括客户的基础身份信息、车辆基础信息和服务项目执行信息；
数据分析模块，用于基于AIGC技术对服务数据进行分析，生成特征数据；
分类模块，用于基于分类模型对特征数据进行处理，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息；
数据提取模块，用于基于目标类型信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据；
项目分析模块，用于确定目标服务数据中的多个已完成服务项目，基于第一目标服务阶段对应的服务项目列表，确定客户在第一目标服务阶段的未完成服务项目；
项目排序模块，用于基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，基于推荐参考时长对多个未完成服务项目进行排序；
项目推荐模块，用于基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐；
具体的，基于项目排序模块排序好的多个未完成服务项目向客户进行服务项目推荐。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。本说明书中未作详细描述的部分属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (3)

1.一种基于AIGC的车主客户运营方法，其特征在于，包括：
获取客户的车辆服务数据，其中，车辆服务数据包括客户的基础身份信息、车辆基础信息和服务项目执行信息，基于AIGC技术对车辆服务数据进行分析，生成特征数据；
将特征数据输入到分类模型中，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息；
基于目标类别信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据，确定目标服务数据中的多个已完成服务项目，其中，第一目标服务阶段为客户的车辆当前所处的服务阶段；
基于第一目标服务阶段对应的服务项目列表，确定客户在第一目标服务阶段的未完成服务项目，其中，基于车辆初始的配置信息确定车辆在每个服务阶段下的服务项目列表；
基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐；
将特征数据输入到分类模型中，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息，包括：
从特征数据中提取出关于车辆类型的信息，生成车辆类别标签，从特征数据中提取出关于车辆使用年限的信息，生成车辆年限标签，从特征数据中提取出关于车辆服务项目进行时间的信息，生成服务阶段标签，得到客户的多个类别标签；
基于车辆类别标签和车辆年限标签对客户进行分类，确定客户的目标类别，其中，每种车辆类型对应一个车辆类别，每个车辆类别对应多个服务阶段类别，目标类别包括客户的车辆类别和服务阶段类别；
基于目标类别信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据，包括：
基于车辆类别从项目数据库中提取出与客户的车辆类别对应的服务项目数据集合，基于服务阶段类别从服务项目数据集合中提取出与服务阶段类别对应的服务项目列表，确定服务项目列表对应的服务时间范围，基于服务时间范围从车辆服务数据中提取出目标服务数据，其中，项目数据库基于车辆基础信息预先构建得到；
基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐，还包括：
基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，基于推荐参考时长对多个未完成服务项目进行排序，基于排序好的多个未完成服务项目向客户进行服务项目推荐；
基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，包括：
对于任一未完成服务项目，从服务项目数据集合中确定第二目标服务阶段，其中，第二目标服务阶段为位于第一目标服务阶段之前的多个服务阶段中，包含未完成服务项目且与第一目标服务阶段最近的服务阶段；
基于第一目标服务阶段和第二目标服务阶段的服务时间范围确定第一时长；
从车辆服务数据中查询未完成服务项目的多个历史完成时间，取距当前时间最近的历史完成时间为目标时间，确定第二时长，其中，第二时长为目标时间与当前时间的时间间隔；
以第一时长和第二时长的差值作为推荐参考时长。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于第一目标服务阶段和第二目标服务阶段的服务时间范围确定第一时长，包括：
选取第一目标服务阶段的服务时间范围的中心时间点为第一参考时间点，选取第二目标服务阶段的服务时间范围的中心时间点为第二参考时间点，取第一参考时间点和第二参考时间点的差值作为第一时长。
3.一种基于AIGC的车主客户运营系统，用于实现如权利要求1所述的基于AIGC的车主客户运营方法，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取客户的车辆服务数据，其中，车辆服务数据包括客户的基础身份信息、车辆基础信息和服务项目执行信息；
数据分析模块，用于基于AIGC技术对车辆服务数据进行分析，生成特征数据；
分类模块，用于基于分类模型对特征数据进行处理，生成类别标签，基于类别标签对客户进行分类，得到目标类别信息；
数据提取模块，用于基于目标类别信息确定第一目标服务阶段，从车辆服务数据中提取出第一目标服务阶段对应的目标服务数据，其中，第一目标服务阶段为客户的车辆当前所处的服务阶段；
项目分析模块，用于确定目标服务数据中的多个已完成服务项目，基于第一目标服务阶段对应的服务项目列表，确定客户在第一目标服务阶段的未完成服务项目，其中，基于车辆初始的配置信息确定车辆在每个服务阶段下的服务项目列表；
项目推荐模块，用于基于未完成服务项目向客户进行服务项目推荐；
项目排序模块，用于基于客户的车辆服务数据和客户的车辆类别对应的服务项目数据集合确定每个未完成服务项目的推荐参考时长，基于推荐参考时长对多个未完成服务项目进行排序。
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