多源数据融合的客户管理数据处理系统及方法与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体为多源数据融合的客户管理数据处理系统及方法。


背景技术：

2.客户管理是指客户关系的管理，是指通过对客户的详细资料的深入分析，获得企业的满意程度，来提高企业的竞争力。
3.在制造企业中，需要将自己企业中所制造的产品向外销售，以供企业运营；且制造企业中所制作出的产品皆为客户所需，因此，需要维护好企业与各个客户的关系，同时需要对客户关系进行整理，以保证能够充分利用客户关系为企业得到更多业绩，如果将客户整理完整，或在企业制造了新的产品时，能够在其它销售点通过维护好的客户关系获得更多的客户资源。
4.制造企业所分布的客户较为广泛，所分布的地域也较为广阔，需要对客户的等级进行分类，并以此分为大客户、小客户、一般客户和鸡肋客户，在对上述客户进行关系维护时，切忌对客户一视同仁，大客户一般是公司的核心客户对公司有一定的忠诚度，只有不断满足对客户的需求，才能够挽留住客户，否则大客户会成为其它竞争对手的企业；对于小客户而言，也不能轻易忽视，诱导小客户购买数量较多的产品，也会使得小客户成为下一个大客户，对于一般客户和鸡肋客户而言，俗称为散户，鸡肋客户相比一般客户而言，购买的次数更少，客户要求给予的价格较低；因此，需要多源数据融合的客户管理数据处理系统及方法来解决上述问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供多源数据融合的客户管理数据处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：多源数据融合的客户管理数据处理系统，该系统包括客户群体分类模块、客户群体维护模块和客户群体联系建立模块；所述客户群体分类模块用于展示客户所在位置，判断客户在地图上的分布状况是薄弱区域或者集中区域，使得管理客户的分布更加有效，并且能够进一步在客户分布薄弱区域建立客户关系，所述客户群体维护模块用于根据不同客户群体购买产品的力度和购买的间隔时间判断客户对企业的忠诚度，并对相类似客户群体进行维护，保证客户资源不会流失，所述客户群体联系建立模块用于通过在客户集中区域所建立的客户关系进一步在客户分布薄弱区域建立新客户关系，并对新客户关系进行管理，使得客户在地图上分布更广。
7.进一步的，所述客户群体分类模块包括二维码展示单元、客户位置获取单元、二维平面显示单元、客户需求分析模型建立单元和客户特征判断单元；所述二维码展示单元用于向客户展示订单进度和所购买产品的质检情况，使得客户能够了解所购买产品的动态情况，并且展示了企业对客户的重视程度，所述客户位置获
取单元用于通过浏览二维码获取客户的精确位置，使得企业能够了解到客户的分布情况，所述二维平面显示单元用于显示客户在地图上的位置，了解客户的分布情况，所述客户需求分析模型建立单元用于根据不同客户购买产品数量将客户进行分类，分成小客户和大客户，使得企业能够将不同客户进行分类，从而能够更进一步的管理客户，所述客户特征判断单元用于识别不同客户的特征并设置客户群体加大企业优惠力度，且能够分担企业的订单量，使得企业能够更多的订单量，增大了企业获得的利润且减少了途中的配送费用。
8.进一步的，所述客户群体维护模块包括批次购买力度获取单元、时间间隔确定单元、相关联产品推荐单元、客户忠诚度判断单元和相似客户维护单元，所述批次购买力度获取单元用于获取第一客户向企业购买产品的数量，并记录购买数据，使得企业了解到客户产品的次数，了解到客户对产品是否满意并及时整理，所述时间间隔确定单元用于调取历史数据中第一客户购买企业产品的间隔时间，从而能够分析出客户对企业产品的持久度，所述相关联产品推荐单元用于通过向量之间的夹角大小分析企业新出的产品与客户在历史数据中所购买产品的相关度，判断客户是否推荐企业制造的新产品给第一客户所推荐的第二客户，从而分析出第一客户对企业的热爱程度，增加了企业的形象，所述客户忠诚度判断单元用于根据第一客户的行为分析出第一客户对企业的忠诚度，并将所分析的忠诚度发送给远程控制端，所述相似客户维护单元用于分辨出忠诚度高于预设忠诚度的客户群体，并进行客户维护，使得企业能够对此类客户群体进行管理并花时间进行维护联系，保证企业的稳步发展。
9.进一步的，所述客户群体联系建立模块包括企业类型数据调取单元、企业类型相关度确定模块、客户关系拓展单元和客户数据库管理单元，所述企业类型数据调取单元用于调取在所述薄弱区域内与第一企业类型相同第二企业的信息，所述企业类型相关度确定模块用于通过所获取的第二企业信息，判断第二企业与第一企业产品制造类型的相关度高低，从而能够分析出第二企业与第一企业是建立合作关系或者是企业竞争关系，所述客户关系拓展单元用于判断当检测到相关度较低时，获取第二企业的合作企业，并从已有的第一企业的客户数据库中查询与第一企业、第二企业存在合作关系的第三企业，从而达到第一企业拓展客户的目的，所述客户数据库管理单元用于对第一企业所保存的客户关系进行管理并更新，从而能够及时调取客户之间的关系，使得客户之间的关系能够简洁明了。
10.进一步的，该系统包括如下步骤：z01：根据企业给客户分享的二维码对客户的位置进行定位，根据在地图上的位置判断客户的分布情况，根据客户在地图上的分布将地图分为薄弱区域和集中区域，根据不同客户购买产品数量将客户分类，从而有效的管理客户；z02：根据第一客户在本企业购买产品的力度和间隔时间分析客户对产品的满意程度，通过产品向量夹角分析历史数据中客户在企业购买产品与企业所更新产品的相关度，分析出购买企业所更新产品是否为第一客户推荐的第二客户，从而分析出客户对企业的忠诚度，并对客户关系进行维护；z03：根据在客户集中区域已经所建立的客户关系，获取薄弱区域内企业制造产品的信息，以此判断产品之间的相关度分析出企业之间的关系，通过第一企业的客户数据库遍历是否有企业与第二企业的客户有合作关系，并进一步拓展客户关系并进行管理。
11.在所述步骤z01中，将客户分类的条件为：
z011：通过客户数据集r={r1,r2...r
m
}；z012：在客户数据集r中随机寻找k个客户，并以这k个客户其中一个作为中心d；z013：在步骤z012中的任意一个客户s
i
(i=1,2...t),计算任意客户间的距离m<mi,z014：使得单个客户企业所获利润<客户群体企业所获利润；其中：客户在二维平面模型中的坐标为w={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...(x
n
,y
n
)},客户中心的坐标为w’=（）,，客户群体企业所获利润值，单个客户企业所获利润值；其中：r是客户数据集，mi是指客户与中心的标准距离，m是指客户与中心的距离，z是指客户群体企业所获利润值,zq是指单个客户企业所获利润值，n、n
i
、n
y
是指客户购买产品数量；i
o
、i是指给客户的单价；i
k
、d是指产品的单价，p
原运输
是向各个客户单独运输的费用，p
现运输
是指向多个企业运输的费用。
12.在所述步骤z02中，将第一客户在未购买产品时所对应的数据信息作为数据向量的起始点，将第一客户向企业购买产品后所形成的数据信息作为数据向量的终点，从而形成数据向量；将第二客户在未购买产品时所对应的数据信息作为数据向量的起始点，将第二客户向企业购买产品后所形成的数据信息作为数据向量的终点，从而形成数据向量；将企业开始制造产品时所对应的数据信息作为数据向量的起始点，将企业产品制造结束后所对应的数据信息作为数据向量的终点，从而形成数据向量；计算数据向量和数据向量之间的余弦值和数据向量和数据向量之间的余弦值；;;其中，表示数据向量与数据向量之间的夹角，表示数据向量与数据向量之间的夹角，是指数据向量的模，是指数据向量的模，是指数据向量的模；是指数据向量和数据向量之间的相似度；是指数据向量和数据向量之间的相似度；当时，表示数据向量和数据向量相似度高，代表第一客户购买了
本企业制造的产品；当cos<1时，表示第一客户并未购买本企业所制造的产品；当时，表示数据向量和数据向量相似度高，代表第一客户所推荐的第二客户购买了本企业制造的产品，则第二客户与第一客户的产品制造类型相关度低于预设相关度；当时，表示数据向量和数据向量相似度低，代表第一客户所推荐的第二客户并未购买企业制造产品，则第二客户与第一客户的产品制造类型相关度高于预设相关度。
13.在所述步骤z02中，获取到第一客户的客户数据库为ku={ku1,ku2,ku3...ku
n
},当检测到第一客户推荐客户数据库内客户购买本企业产品时，获取第一客户在企业购买产品的次数为c>ci且z>zi时，表示第一客户的忠诚度du高于预设忠诚度，否则第一客户的忠诚度du低于预设忠诚度，将与第一客户忠诚度相同的客户群体pl={pl1,pl2...pl
n
}进行单独划分并保存在客户数据库管理单元中实时更新，对客户群体pl进行维护，其中：c是第一客户购买本企业产品的次数,ci是第一客户购买本企业产品的预设最高次数,z是指第一客户推荐客户数据库内客户购买本企业产品的次数，zi是指第一客户推荐客户数据库内客户购买本企业产品的预设最高次数，n是指客户项数。
14.所述忠诚度，具体计算的公式如下：du=s
i
×
lo
i
tj
i(i 1)
×
lo
i(i 1)
;其中：s
i
是指第i位客户购买产品的次数，tj
i(i 1)
是指第i位客户推荐给第i 1位客户购买产品的次数，lo
i
是指第i位客户购买产品所对应的忠诚度权重值，lo
i(i 1)
是指第i位客户推荐给第i 1位客户本企业产品所对应的忠诚度权重值；将计算得出的忠诚度du按照从高到低进行排序，并根据客户的忠诚度高低进行维护联系。
15.在所述步骤z03中，拓展客户关系的步骤如下：z031：在所分布的客户薄弱区域中查询与第一企业制造或者销售产品相关的企业群体；通过预设相关度，将与第一企业相关度高的企业和相关度低的企业进行分类，分类成不同的企业集合，其中相关度高的企业与第一企业为竞争关系，对相关度低的企业进行分析；z032：在步骤z031中，在客户群体中分析是否存在与相关度低于预设相关度的企业有供需关系的第三企业，如没有，将第三企业作为待分析客户企业；如有，则与第三企业建立合作关系；z033：将与第三企业所涉及的企业群体进行建模，获得更多客户关系，并更新客户数据库。
16.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：1.通过客户群体分类模块，能够根据企业向客户所发二维码判断客户在地图上的分布情况，根据客户在企业购买产品的数量建立相同群体的客户，并分为大客户和小客户，并将满足条件的小客户设置为群体，从而能够为企业获得更多利润，减少了部分支出；2.通过客户群体维护模块，判断客户每次在企业内购买产品的数量和对应时间，并判断客户是否推荐与客户相关的客户购买企业内的新产品，以此判断客户对企业的忠诚度，对此类客户进行建模，并对此类客户进行关系的维护，使得企业能够获取到更多客户的
支持；3.通过客户群体联系建立模块，获取与第一企业相同性质的第二企业，并判断第二企业与第一企业的相关度高低，当检测到相关度较低时，判断与第二企业合作的企业，在客户关系数据库中判断是否包含有企业与第二企业相关的企业有合作关系，从而能够根据已有的客户关系获得更多的客户，增加了企业产品与更多客户的关系。
附图说明
17.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是本发明多源数据融合的客户管理数据处理系统及方法的步骤示意图；图2是本发明多源数据融合的客户管理数据处理系统及方法的区域分布示意图。
具体实施方式
18.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。
19.请参阅图1
‑
2，本发明提供技术方案：多源数据融合的客户管理数据处理系统，该系统包括客户群体分类模块、客户群体维护模块和客户群体联系建立模块；所述客户群体分类模块用于展示客户所在位置，判断客户在地图上的分布状况是薄弱区域或者集中区域，使得管理客户的分布更加有效，并且能够进一步在客户分布薄弱区域建立客户关系，所述客户群体维护模块用于根据不同客户群体购买产品的力度和购买的间隔时间判断客户对企业的忠诚度，并对相类似客户群体进行维护，保证客户资源不会流失，所述客户群体联系建立模块用于通过在客户集中区域所建立的客户关系进一步在客户分布薄弱区域建立新客户关系，并对新客户关系进行管理，使得客户在地图上分布更广。
20.进一步的，所述客户群体分类模块包括二维码展示单元、客户位置获取单元、二维平面显示单元、客户需求分析模型建立单元和客户特征判断单元；所述二维码展示单元用于向客户展示订单进度和所购买产品的质检情况，使得客户能够了解所购买产品的动态情况，并且展示了企业对客户的重视程度，所述客户位置获取单元用于通过浏览二维码获取客户的精确位置，使得企业能够了解到客户的分布情况，所述二维平面显示单元用于显示客户在地图上的位置，了解客户的分布情况，所述客户需求分析模型建立单元用于根据不同客户购买产品数量将客户进行分类，分成小客户和大客户，使得企业能够将不同客户进行分类，从而能够更进一步的管理客户，所述客户特征判断单元用于识别不同客户的特征并设置客户群体加大企业优惠力度，且能够分担企业的订单量，使得企业能够更多的订单量，增大了企业获得的利润且减少了途中的配送费用。
21.进一步的，所述客户群体维护模块包括批次购买力度获取单元、时间间隔确定单元、相关联产品推荐单元、客户忠诚度判断单元和相似客户维护单元，所述批次购买力度获取单元用于获取第一客户向本企业购买产品的数量，并记录购买数据，使得企业了解到客
户产品的次数，了解到客户对产品是否满意并及时整理，所述时间间隔确定单元用于调取历史数据中第一客户购买本企业产品的间隔时间，从而能够分析出客户对企业产品的持久度，所述相关联产品推荐单元用于通过向量之间的夹角大小分析本企业新出的产品与第二客户在历史数据中所购买产品的相关度，判断客户是否推荐企业制造的新产品给第一客户所推荐的第二客户，从而分析出第一客户对企业的热爱程度，增加了企业的形象，所述客户忠诚度判断单元用于根据第一客户的行为分析出第一客户对企业的忠诚度，并将所分析的忠诚度发送给远程控制端，所述相似客户维护单元用于分辨出忠诚度高于预设忠诚度的客户群体，并进行客户维护，使得企业能够对此类客户群体进行管理并花时间进行维护联系，保证企业的稳步发展。
22.进一步的，所述客户群体联系建立模块包括企业类型数据调取单元、企业类型相关度确定模块、客户关系拓展单元和客户数据库管理单元，所述企业类型数据调取单元用于调取在所述薄弱区域内与第一企业类型相同第二企业的信息，所述企业类型相关度确定模块用于通过所获取的第二企业信息，判断第二企业与第一企业产品制造类型的相关度高低，从而能够分析出第二企业与第一企业是建立合作关系或者是企业竞争关系，所述客户关系拓展单元用于判断当检测到相关度较低时，获取第二企业的合作企业，并从已有的第一企业的客户数据库中查询与第一企业、第二企业存在合作关系的第三企业，从而达到第一企业拓展客户的目的，所述客户数据库管理单元用于对第一企业所保存的客户关系进行管理并更新，从而能够及时调取客户之间的关系，使得客户之间的关系能够简洁明了；所述第一企业与第一客户是相同含义，第二企业与第二客户是相同含义。
23.进一步的，该系统包括如下步骤：z01：根据企业给客户分享的二维码对客户的位置进行定位，根据在地图上的位置判断客户的分布情况，根据客户在地图上的分布将地图分为薄弱区域和集中区域，根据不同客户购买产品数量将客户分类，从而有效的管理客户；z02：根据第一客户在本企业购买产品的力度和间隔时间分析客户对产品的满意程度，通过产品向量夹角分析历史数据中客户在企业购买产品与企业所更新产品的相关度，分析出购买企业所更新产品是否为第一客户推荐的第二客户，从而分析出客户对企业的忠诚度，并对客户关系进行维护；z03：根据在客户集中区域已经所建立的客户关系，获取薄弱区域内企业制造产品的信息，以此判断产品之间的相关度分析出企业之间的关系，通过第一企业的客户数据库遍历是否有企业与第二企业的客户有合作关系，并进一步拓展客户关系并进行管理。
24.在所述步骤z01中，将客户分类的条件为：z011：通过客户数据集r={r1,r2...r
m
}；z012：在客户数据集r中随机寻找k个客户，并以这k个客户其中一个作为中心d；z013：在步骤z012中的任意一个客户s
i
(i=1,2...t),计算任意客户间的距离m<mi,z014：使得单个客户企业所获利润<客户群体企业所获利润；其中：客户在二维平面模型中的坐标为w={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...(x
n
,y
n
)},客户中心的坐标为w’=（）,，客户群体企业所获利润值
，单个客户企业所获利润值；其中：r是客户数据集，mi是指客户与中心的标准距离，m是指客户与中心的距离，z是指客户群体企业所获利润值,zq是指单个客户企业所获利润值，n、n
i
、n
y
是指客户购买产品数量；i
o
、i是指给客户的单价；i
k
、d是指产品的单价，p
原运输
是向各个客户单独运输的费用，p
现运输
是指向多个企业运输的费用；通过欧式距离的公式，判断出客户在地图上的位置信息和距离，设置一个客户为核心，根据该地理位置以及设定的距离条件，构成不同客户群体，使得企业能够获得更多的资源，通过设置客户群体企业获得的利润值，根据客户购买的数量和单价减去实际的报价，其中，运输的费用也必不可少构成了客户群体企业的利润值，同时设置了单个客户所获利润值与单程送与客户群体的配送费用，表明了设置客户群体的好处。
25.在所述步骤z02中，将第一客户在未购买产品时所对应的数据信息作为数据向量的起始点，将第一客户向企业购买产品后所形成的数据信息作为数据向量的终点，从而形成数据向量；将第二客户在未购买产品时所对应的数据信息作为数据向量的起始点，将第二客户向企业购买产品后所形成的数据信息作为数据向量的终点，从而形成数据向量；将企业开始制造产品时所对应的数据信息作为数据向量的起始点，将企业产品制造结束后所对应的数据信息作为数据向量的终点，从而形成数据向量；计算数据向量和数据向量之间的余弦值和数据向量和数据向量之间的余弦值；;;其中，表示数据向量与数据向量之间的夹角，表示数据向量与数据向量之间的夹角，是指数据向量的模，是指数据向量的模，是指数据向量的模；是指数据向量和数据向量之间的相似度；是指数据向量和数据向量之间的相似度；当时，表示数据向量和数据向量相似度高，代表第一客户购买了本企业制造的产品；当cos<1时，表示第一客户并未购买本企业所制造的产品；当时，表示数据向量和数据向量相似度高，代表第一客户所推荐的第二客户购买了本企业制造的产品，则第二客户与第一客户的产品制造类型相关度低于预
设相关度；当时，表示数据向量和数据向量相似度低，代表第一客户所推荐的第二客户并未购买企业制造产品，则第二客户与第一客户的产品制造类型相关度高于预设相关度；通过余弦值的计算判断，分析购买企业产品是否为客户本身或者是客户推荐相关客户购买企业的产品，此处使用的是余弦相似度对购买企业产品较多的设置向量，根据向量能够设置出更多相类似的企业进行维护，增加了企业形象。
26.在所述步骤z02中，获取到第一客户的客户数据库为ku={ku1,ku2,ku3...ku
n
},当检测到第一客户推荐客户数据库内客户购买本企业产品时，获取第一客户在企业购买产品的次数为c>ci且z>zi时，表示第一客户的忠诚度du高于预设忠诚度，否则第一客户的忠诚度du低于预设忠诚度，将与第一客户忠诚度相同的客户群体pl={pl1,pl2...pl
n
}进行单独划分并保存在客户数据库管理单元中实时更新，对客户群体pl进行维护，其中：c是第一客户购买本企业产品的次数,ci是第一客户购买本企业产品的预设最高次数,z是指第一客户推荐客户数据库内客户购买本企业产品的次数，zi是指第一客户推荐客户数据库内客户购买本企业产品的预设最高次数，n是指客户项数。
27.所述忠诚度，具体计算的公式如下：du=s
i
×
lo
i
tj
i(i 1)
×
lo
i(i 1)
;其中：s
i
是指第i位客户购买产品的次数，tj
i(i 1)
是指第i位客户推荐给第i 1位客户购买产品的次数，lo
i
是指第i位客户购买产品所对应的忠诚度权重值，lo
i(i 1)
是指第i位客户推荐给第i 1位客户本企业产品所对应的忠诚度权重值；将计算得出的忠诚度du按照从高到低进行排序，并根据客户的忠诚度高低进行维护联系；通过设置忠诚度，将不同客户推荐客户购买企业产品的次数作为判断方式之一，此判断方式构成了用户的忠诚度。
28.在所述步骤z03中，拓展客户关系的步骤如下：z031：在所分布的客户薄弱区域中查询与第一企业制造或者销售产品相关的企业群体；通过预设相关度，将与第一企业相关度高的企业和相关度低的企业进行分类，分类成不同的企业集合，其中相关度高的企业与第一企业为竞争关系，对相关度低的企业进行分析；z032：在步骤z031中，在客户群体中分析是否存在与相关度低于预设相关度的企业有供需关系的第三企业，如没有，将第三企业作为待分析客户企业；如有，则与第三企业建立合作关系；z033：将与第三企业所涉及的企业群体进行建模，获得更多客户关系，并更新客户数据库。
29.例如在说明书附图2中，在地图上所分布的企业具体为a、b、c、d、e、f和g，得到a、b、c、d、e、f和g为薄弱区域内所分布的企业；从薄弱区域中获取在本企业中购买过产品的第一企业为g，获取到与第一企业制造产品相关度高的区域，例如a,b,c；则a,b,c与第一企业为竞争关系，判断第一企业是否有合作企业与企业d、e、f存在供需关系，若有，则建立合作关系，并更新客户数据库，若没有，则标注为待分析企业。
30.实施例1：客户群体所获得到利润值与单个客户获得的利润值进行比较：
客户在二维平面模型中的坐标为w={(x1,y1),(x2,y2)}={（500，1000），（700,2500）},客户中心的坐标为w’=（x1,y1），给与客户的单价为400，实际产品的单价为300，单独运输至客户群体需要1500，给与客户群体的运费为1000；；m在预设距离范围内，客户群体企业所获利润值：=2500；单个客户企业所获利润值z
q
=(n*i
‑
c*d)=（30*400
‑
30*300）=30002500<3000,表示单个所获得的利润值高于客户群体利润。
31.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。
32.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。