TW201826187A - 客戶分析系統及其方法 - Google Patents

Abstract

一種客戶分析系統及其方法。客戶分析系統包括資料收集模組、資料分析模組、第一客戶屬性產生模組、媒合模組以及資訊提供模組。資料收集模組收集客戶之客戶資料。資料分析模組依據至少一分析因子分析客戶資料以產生分析結果。第一客戶屬性產生模組依據分析結果賦予客戶之至少一傾向標籤。媒合模組依據至少一傾向標籤於複數商品資訊或複數服務資訊中尋找是否有與至少一傾向標籤相符之至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊。若有，訊提供模組將至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊提供客戶。

Description

客戶分析系統及其方法

本發明係關於一種客戶分析系統及其方法，特別是一種透過直接與間接資料進行客戶分析的系統及方法。

隨著金融市場的開放，金融機構為其客戶所提供的商品與服務也越來越多，並為隨著科技資訊流通的進步，社會大中可以取得金融服務與商品的管道也越來越多元，如何為所屬客戶提供符合客戶自身需求的金融商品或服務，對於金融服務的提供者來說，是一個課題，也是各家金融機構積極想解決的問題，再者，許多客戶可能有潛在的需求或意見，但不會直接表達給銷售人員，如何主動地挖掘客戶的需求或意見，進而主動地提供符合客戶自身需求的金融商品或服務，也一直是各業者想解決的問題。

本發明之主要目的係在提供一種客戶分析系統。

本發明之另一主要目的係在提供一種客戶分析方法。

為達成上述之目的，本發明之客戶分析系統，用以找出客戶之至少一傾向標籤，以便將複數商品資訊及/或複數服務資訊中與至少一傾向標籤相符之至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊提供給客戶。客戶分析系統包括資料收集模組、資料分析模組、第一客戶屬性產生模組、媒合模組以及資訊提供模組。資料收集模組收集客戶之客戶資料。資料分析模組依據至少一分析因子分析客戶資料以產生分析結果。第一客戶屬性產生模組依據分析結果賦予客戶之至少一傾向標籤。媒合模組依據至少一傾向標籤於複數商品資訊或複數服務資訊中尋找是否有與至少一傾向標籤相符之至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊。若有，訊提供模組將至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊提供客戶。

本發明另提供一種客戶分析方法，用以找出客戶之至少一傾向標籤，以便將複數商品資訊及/或複數服務資訊中與至少一傾向標籤相符之至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊提供給客戶，客戶分析方法包括下列步驟：藉由資料收集模組收集客戶之客戶資料；藉由資料分析模組依據至少一分析因子分析客戶資料以產生分析結果；藉由第一客戶屬性產生模組依據分析結果賦予客戶之至少一傾向標籤；藉由媒合模組依據至少一傾向標籤於複數商品資訊或複數服務資訊中尋找是否有與至少一傾向標籤相符之至少一特定商品資訊或/及該至少一特定服務資訊；以及，若有，藉由資訊提供模組將至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊提供客戶。

本發明之客戶分析系統及其方法藉由分析因子分析客戶資料，可將符合該名客戶自身需求的金融商品或服務提供給客戶，可大幅提高金融機構將相應的服務提供給客戶的準確性，同時也省去客戶自行摸索適合自己的金融商品或服務的時間。

為能讓 貴審查委員能更瞭解本發明之技術內容，特舉較佳具體實施例說明如下。請先參考圖1與圖2，關於本發明之第一實施例的客戶分析系統之第一實施例之使用環境示意圖以及硬體架構圖。

如圖1與圖2所示，本實施例之客戶分析系統1用以找出客戶300、300a、300b個別之至少一傾向標籤310，以便將複數商品資訊100及/或複數服務資訊200中與至少一傾向標籤310相符之至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210提供給客戶300、300a、300b。

在本實施例中，本發明之客戶分析系統1包括資料收集模組10、資料分析模組20、第一客戶屬性產生模組30、媒合模組40以及資訊提供模組50。根據本發明之一具體實施例，資料收集模組10更包括資料輸入介面11，其中如圖1所示，資料輸入介面11透過網路500與至少一使用端裝置90、91、92連接，以便於各使用端裝置90、91、92產生一資料輸入介面，供與客戶300、300a、300b接觸的使用者(如：保險業務員)藉由使用端裝置90、91、92之輸入模組輸入複數客戶資料320、320a、320b。

詳細而言，資料收集模組10本身為一種伺服器或稱伺服主機，其具有通訊功能，與至少一使用端裝置90、91、92連接通訊連接，以提供一資料輸入介面11給使用端裝置90、91、92。而資料收集模組10與使用端裝置90、91、92的資料傳輸方式是依據彼此相互配合的硬體架構不同而不同，具體來說網路500可以是有線或無線傳輸資料技術，如乙太網絡、3G、Wi-Fi或4G LTE等，但不限於此。本實施例之「使用端裝置90、91、92」係以一般平板電腦(PAD)為例說明，但須注意的是說明書中所稱之裝置包括個人電腦、平板電腦（PAD），智慧型手機等具有執行電腦軟體之電子裝置，本發明並不限制。此外，具體而言，資料收集模組10具有非暫態的電腦可讀取儲存媒體，包括但不限於快閃記憶體、光碟或磁碟，並可分割其儲存空間以產生一儲存單元，以儲存複數客戶資料320、320a、320b。

根據本發明之一實施例，資料收集模組10為客戶管理平台，具體來說是一保險公司之客戶管理平台，保險業務員透過使用端裝置90、91、92將複數客戶資料320、320a、320b輸入至資料收集模組10，而資料收集模組10收集到的客戶資料320、320a、320b包括一金融資料、一非金融資料、及/或一客戶需求，其中金融資料可以是該客戶的資產資訊，比如：該客戶使用之信用卡卡別、是否擁有自住宅、已購買的保單類型、或該客戶使用之貸款狀態等資訊。非金融資料則包括該客戶的個人資料、家庭狀況、健康狀況、業務員對該客戶服務紀錄、系統操作紀錄及家庭組織圖等資訊。客戶需求則包括該客戶對於自己未來生活規劃所需的資產需求、財務規劃需求，比如：預計退休金每個月5萬，或年老時想聘請外勞照顧等需求。根據本發明之一具體實施例，複數客戶資料320更包括一外部資料，其中外部資料定義為由客戶管理平台之外取得之資料1，比如:由金融機構協力廠商取得關於該客戶的每日運動情況的相關資料。但應理解本發明所稱之金融資料、一非金融資料、及/或一客戶需求並不限於上述資料。

資料收集模組10會將所接收的複數客戶資料320、320a、320b匯入至資料分析模組20，再由資料分析模組20依據至少一分析因子分析該些複數客戶資料320以產生一分析結果22，例如資料分析模組20根據分析因子分析該些已載入資料分析模組20的各項資料以產生分析結果22，再由第一客戶屬性產生模組30依據分析結果22賦予客戶300之至少一傾向標籤310。

根據本發明之一實施例，分析因子可包括客戶300、300a、300b使用金融機構提供之服務的頻率、客戶需求、或根據該複數商品資訊100及/或複數服務資訊200之行銷策略產生之目標客戶條件。舉例來說，分析因子可設定查閱或分析各客戶使用保險公司客服系統的頻率與方式，藉此得知傾向使用網路客服系統的客戶群，以及傾向使用電話客服系統的客戶群，而此結果即為分析結果22。第一客戶屬性產生模組30再根據上述之結果，賦予各客戶適合之傾向標籤310。舉例來說，若分析結果22中顯示客戶A屬於傾向使用線上客服系統的客戶群，則第一客戶屬性產生模組30即賦予客戶A一網路服務傾向標籤310，以做為日後金融機構為客戶A提供服務時的參考。同理，若分析結果22中顯示客戶B屬於傾向電話客服系統的客戶群，則第一客戶屬性產生模組30即賦予客戶B一電話服務傾向標籤310a，以做為日後金融機構為客戶B提供服務時的參考。又或者，可以依據保險公司當前主推商品的行銷內容設定分析因子，並根據該分析結果找出符合該行銷內容的潛在客戶C，並將該主推商品的相關訊息提供給客戶C。

在此須注意的是，為符合法令規範並保護客戶個資，資料分析模組20根據分析因子分析資料之前，資料分析模組20利用動態資料遮罩技術(Dynamic Data Masking)即時將客戶300、300a、300b個資料去識別化。目前常用的技術為客戶身分證號碼編碼轉置或依據分析人員的使用權限動態劃分可觀看資料，但本發明不以此為限。

當第一客戶屬性產生模組30完成賦予各客戶300、300a、300b至少一傾向標籤310後，媒合模組40依據至少一傾向標籤310於複數商品資訊100或複數服務資訊200中尋找是否有與至少一傾向標籤310相符之至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210。其中若媒合模組40找到與至少一傾向標籤310相符之至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210，資訊提供模組50將至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210提供客戶300。舉例來說，媒合模組40依據傾向標籤310於保險公司所提供的所有商品自訊資訊及/或服務資訊中，將保險公司內具有提供長照項目的保單或相關商品資訊提供給被標註有長照需求標籤的客戶；或將最新關於資產管理的商品資訊與服務資訊，提供給具有高資產標籤的客戶。在此須注意的是，資訊提供模組50將至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210提供客戶300時，可依據資料收集模組10內所載之該客戶300的連絡資訊，以電子郵件、業務人員直接電話聯絡、或簡訊方式提供給該客戶300。

請先參考圖3與圖4，關於本發明之第二實施例的客戶分析系統之第二實施例之使用環境示意圖以及硬體架構圖。

與第一實施例相比，如圖3與圖4所示，客戶分析系統1a更包括第二客戶屬性產生模組60，第二客戶屬性產生模組60依據一資料輸入方指定賦予該複數客戶資料310至少一屬性標籤61，在本實施例中，資料輸入方指的是供與客戶300、300a、300b接觸的使用者(如：保險業務員)，於輸入客戶將關資料時，直接將客戶300、300a、300b賦予屬性標籤61，比如：保險業務員將年收入超過300萬元的客戶300標記高收入的標籤；依據客戶300的職稱，再將客戶300標記管理階層的標籤。在此須注意的是，屬性標籤61乃保險業務員依據資料輸入介面11可填入之資料自行定義之屬性標籤61，其數目不限，並且可與經分析結果22產生之傾向標籤310可並存，以便更精確地依該些屬性標籤61與該些傾向標籤310找出適合該客戶的商品資訊或服務資訊。

在其他實施例中，本發明之客戶分析系統1還包括一作業資料儲存模組70(Operational Data Store，ODS，資料倉儲)，其係用以儲存來自該資料收集模組10之資料，爾後提供給資料分析模組20使用，並且可以儲存來自該資訊提供模組50之分析後具有屬性標籤61與傾向標籤310之資料，即作業資料儲存模組儲70存有未分析與分析後之資料以供客戶分析系統1利用。

需注意的是，上述各個模組除可配置為硬體裝置、軟體程式、韌體或其組合外，亦可藉電路迴路或其他適當型式配置；並且，各個模組除可以單獨之型式配置外，亦可以結合之型式配置。一個較佳實施例是各模組皆為軟體程式儲存於記憶體上，藉客戶分析系統1、1a中的一處理器（圖未示）執行各模組以達成本發明之功能。此外，本實施方式僅例示本發明之較佳實施例，為避免贅述，並未詳加記載所有可能的變化組合。然而，本領域之通常知識者應可理解，上述各模組或元件未必皆為必要。且為實施本發明，亦可能包含其他較細節之習知模組或元件。各模組或元件皆可能視需求加以省略或修改，且任兩模組間未必不存在其他模組或元件。

以下請參考圖1、圖2與圖5，其中圖5係本發明之客戶分析方法之第一實施例之步驟流程圖。

本發明之客戶分析方法，如圖1所示，應用於客戶分析系統1，用以找出客戶300、300a、300b個別之至少一傾向標籤310，以便將複數商品資訊100及/或複數服務資訊200中與至少一傾向標籤310相符之至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210提供給客戶300、300a、300b。如圖5所示，本發明之客戶分析方法主要包括步驟S1至步驟S6。以下將詳細說明本發明之客戶分析方法之第一實施例之各個步驟。

步驟S1：收集客戶之複數客戶資料。

如圖1所示，客戶分析系統1包括資料收集模組10、資料分析模組20、第一客戶屬性產生模組30、媒合模組40以及資訊提供模組50。資料收集模組10更包括資料輸入介面11，其中資料輸入介面11透過網路500與至少一使用端裝置90、91、92連接，以便於各使用端裝置90、91、92產生一資料輸入介面，供與客戶300、300a、300b接觸的使用者(如：保險業務員)藉由使用端裝置90、91、92之輸入模組輸入複數客戶資料320、320a、320b。

根據本發明之一實施例，資料收集模組10為客戶管理平台，具體來說是一保險公司之客戶管理平台，保險業務員透過使用端裝置90、91、92將複數客戶資料320、320a、320b輸入至資料收集模組10，而資料收集模組10收集到的客戶資料320、320a、320b包括一金融資料、一非金融資料、及/或一客戶需求，其中金融資料可以是該客戶的資產資訊，比如：該客戶使用之信用卡卡別、是否擁有房地產、已購買的保單類型、或該客戶使用之貸款狀態等資訊。非金融資料則包括該客戶的個人資料、家庭狀況、健康狀況等資訊。客戶需求則包括該客戶對於自己未來生活規劃所需的資產需求，比如：預計退休金每個月5萬，或年老時想聘請外勞照顧等需求。根據本發明之一具體實施例，複數客戶資料320更包括一外部資料，其中外部資料定義為由客戶管理平台之外取得之資料，比如:由金融機構協力廠商取得關於該客戶的每日運動情況的相關資料。

步驟S2：依據至少一分析因子分析複數客戶資料以產生一分析結果。

資料收集模組10會將所接收的複數客戶資料320、320a、320b匯入至資料分析模組20，再由資料分析模組20依據至少一分析因子分析複數客戶資料320、320a、320b以產生分析結果22。根據本發明之一實施例，分析因子包括客戶300、300a、300b使用金融機構提供之服務的頻率、客戶需求、或根據該複數商品資訊100及/或複數服務資訊200之行銷策略產生之目標客戶條件。舉例來說，分析因子可設定查閱或分析各客戶使用保險公司客服系統的頻率與方式，藉此得知傾向使用線上客服系統的客戶群，也得知傾向使用電話客服系統的客戶群，而此結果即為分析結果22。

在此須注意的是，為符合法令規範保護客戶個資，資料分析模組20根據分析因子分析資料之前，資料分析模組20可利用動態資料遮罩技術(Dynamic Data Masking)即時將客戶300、300a、300b個資料去識別化。目前常用的技術為客戶身分證號碼編碼轉置或依據分析人員的使用權限動態劃分可觀看資料，但本發明不以此為限。

步驟S3：依據分析結果賦予客戶之至少一潛在消費屬性。

第一客戶屬性產生模組30依據分析結果22賦予客戶300之至少一傾向標籤310。舉例來說，若分析結果22中顯示客戶A屬於傾向使用網路客服系統的客戶群，則第一客戶屬性產生模組30即賦予客戶A一網路服務傾向標籤310。同理，若分析結果22中顯示客戶B屬於傾向電話客服系統的客戶群，則第一客戶屬性產生模組30即賦予客戶B一電話服務傾向標籤310a。又或者，可以依據保險公司當前主推商品的行銷內容設定分析因子，並根據該分析結果找出符合該行銷內容的潛在客戶C，並將該主推商品的相關訊息提供給客戶C。

步驟S4：是否有相符的服務資訊及/或商品資訊。

若媒合模組40於依據至少一傾向標籤310於複數商品資訊100或複數服務資訊200中尋找是否有與至少一傾向標籤310相符之至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210。若媒合模組40找到與至少一傾向標籤310相符之至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210，資訊提供模組50將至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210提供客戶300，也就是執行步驟S5。

舉例來說，媒合模組40依據傾向標籤310於保險公司所提供的所有商品自訊資訊及/或服務資訊中，將保險公司內具有提供長照項目的保單或相關商品資訊提供給被標註有長照需求標籤的客戶；或將最新關於資產管理的商品資訊與服務資訊，提供給具有高資產標籤的客戶。在此須注意的是，資訊提供模組50將至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210提供客戶300時，可依據資料收集模組10內所載之該客戶300的連絡資訊，以電子郵件、業務人員直接電話聯絡、或簡訊方式提供給該客戶300。若媒合模組40於複數商品資訊100或複數服務資訊200中找不到與至少一傾向標籤310相符之至少一特定商品資訊110或/及至少一特定服務資訊210，則執行步驟S6。

以下請參考圖3、圖4與圖6，其中圖6係本發明之客戶分析方法之第二實施例之步驟流程圖。如圖6所示，本發明之客戶分析方法之第二實施例與第一實施例的不同在於，在第二實施例中，本發明之借券媒合交易方法更包括步驟S11。以下將詳細說明步驟S11。

步驟S11：依據一資料輸入方指定賦予複數客戶資料至少一屬性標籤。

如圖3與圖4所示，第二客戶屬性產生模組60依據一資料輸入方指定賦予複數客戶資料310至少一屬性標籤61。在本實施例中，資料輸入方指的是供與客戶300、300a、300b接觸的使用者(如：保險業務員)，直接將客戶300、300a、300b賦予屬性標籤61，比如：保險業務員將年收入超過300萬元的客戶300標記為高收入的標籤；依據客戶300的職稱，將客戶300標記管理階層的標籤。在此須注意的是，屬性標籤61乃保險業務員依據資料輸入介面11可填入之資料自行定義之屬性標籤61，其數目不限，並且可與經分析結果22產生之傾向標籤310可並存，以便更精確地依該些屬性標籤61與該些傾向標籤310找出適合該客戶的商品資訊或服務資訊。

本發明之客戶分析系統及其方法藉由分析因子分析複數客戶資料，可將符合該名客戶自身需求的金融商品或服務提供給客戶，可大幅提高金融機構將相應的服務提供給客戶的準確性，同時也省去客戶自行摸索適合自己的金融商品或服務的時間。

需注意的是，上述僅為實施例，而非限制於實施例。譬如 此不脫離本發明基本架構者，皆應為本專利所主張之權利範圍，而應以專利申請範圍為準。

1、1a‧‧‧客戶分析系統
10‧‧‧資料收集模組
11‧‧‧資料輸入介面
20‧‧‧資料分析模組
分析因子
22‧‧‧分析結果
30‧‧‧第一客戶屬性產生模組
40‧‧‧媒合模組
50‧‧‧資訊提供模組
60‧‧‧第二客戶屬性產生模組
61‧‧‧屬性標籤
90、91、92‧‧‧使用端裝置
100‧‧‧商品資訊
110‧‧‧特定商品資訊
200‧‧‧服務資訊
210‧‧‧特定服務資訊
300、300a、300b‧‧‧客戶
310‧‧‧傾向標籤
320、320a、320b‧‧‧客戶資料
500‧‧‧網路
70‧‧‧作業資料儲存模組

圖1係本發明之客戶分析系統之第一實施例之使用環境示意圖。 圖2係本發明之客戶分析系統之第一實施例之硬體架構圖。 圖3係本發明之客戶分析系統之第二實施例之使用環境示意圖。 圖4係本發明之客戶分析系統之第二實施例之硬體架構圖。 圖5係本發明之客戶分析方法之第一實施例之步驟流程圖。 圖6係本發明之客戶分析方法之第二實施例之步驟流程圖。

Claims (15)

1. 一種客戶分析系統，用以找出一客戶之至少一傾向標籤，以便將複數商品資訊及/或複數服務資訊中與該至少一傾向標籤相符之至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊提供給該客戶，該客戶分析系統包括： 一資料收集模組，用以收集該客戶之客戶資料； 一資料分析模組，依據至少一分析因子分析該客戶資料以產生一分析結果； 一第一客戶屬性產生模組，依據該分析結果賦予該客戶之該至少一傾向標籤； 一媒合模組，依據該至少一傾向標籤於該複數商品資訊或該複數服務資訊中尋找是否有與該至少一傾向標籤相符之該至少一特定商品資訊或/及該至少一特定服務資訊；以及 一資訊提供模組，其中若該媒合模組找到與至少一傾向標籤相符之該至少一特定商品資訊或/及該至少一特定服務資訊，該資訊提供模組將該至少一特定商品資訊或/及該至少一特定服務資訊提供該客戶。
2. 如申請專利範圍第1項所述之客戶分析系統，該客戶資料包括一金融資料、一非金融資料、及/或一客戶需求。
3. 如申請專利範圍第2項所述之客戶分析系統，該資料收集模組包含一客戶管理平台，用以接收該客戶資料。
4. 如申請專利範圍第3項所述之客戶分析系統，該至少一分析因子包括該客戶使用該金融機構提供之服務的頻率、該客戶需求、或根據該複數商品資訊及/或複數服務資訊之行銷策略產生之目標客戶條件。
5. 如申請專利範圍第3項所述之客戶分析系統，該客戶資料更包括一外部資料，其中該外部資料定義為由該客戶管理平台之外取得之資料。
6. 如申請專利範圍第3項所述之客戶分析系統，該資料收集模組更包含一儲存單元，用以儲存來自該客戶管理平台之客戶資料。
7. 如申請專利範圍第1項至第6項任一項所述之客戶分析系統，更包括一作業資料儲存模組，用以儲存來自該資料收集模組之資料與來自該資訊提供模組之資料。
8. 如申請專利範圍第1項至第6項任一項所述之客戶分析系統，更包括一第二客戶屬性產生模組，依據一資料輸入方指定賦予該客戶資料至少一屬性標籤。
9. 如申請專利範圍第7項任所述之客戶分析系統，更包括一第二客戶屬性產生模組，依據一資料輸入方指定賦予該客戶資料至少一屬性標籤。
10. 一種客戶分析方法，用以找出一客戶之至少一傾向標籤，以便將複數商品資訊及/或複數服務資訊中與該至少一傾向標籤相符之至少一特定商品資訊或/及至少一特定服務資訊提供給該客戶，該客戶分析方法包括下列步驟： 藉由一資料收集模組收集該客戶之客戶資料； 藉由一資料分析模組依據至少一分析因子分析該客戶資料以產生一分析結果； 藉由一第一客戶屬性產生模組依據該分析結果賦予該客戶之該至少一傾向標籤； 藉由一媒合模組依據該至少一傾向標籤於該複數商品資訊或該複數服務資訊中尋找是否有與該至少一傾向標籤相符之該至少一特定商品資訊或/及該至少一特定服務資訊；以及 若有，藉由一資訊提供模組將該至少一特定商品資訊或/及該至少一特定服務資訊提供該客戶。
11. 如申請專利範圍第10項所述之客戶分析方法，該客戶資料包括一金融資料、一非金融資料、及/或一客戶需求。
12. 如申請專利範圍第11項所述之客戶分析方法，該資料收集模組為一客戶管理平台，該資料收集模組包括一資料輸入介面，其中該資料輸入介面用以於一使用端裝置產生一資料介面，並接收來自該使用端裝置之該客戶資料。
13. 如申請專利範圍第12項所述之客戶分析方法，該至少一分析因子包括該客戶使用該金融機構提供之服務的頻率、該客戶需求、或根據該複數商品資訊及/或複數服務資訊之行銷策略產生之目標客戶條件。
14. 如申請專利範圍第13項所述之客戶分析方法，該客戶資料更包括一外部資料，其中該外部資料定義為由該客戶管理平台之外取得之資料。
15. 如申請專利範圍第10項至第14項任一項所述之客戶分析方法，更包括下列步驟：藉由一第二客戶屬性產生模組依據一資料輸入方指定賦予該客戶資料至少一屬性標籤。