一种基于用户画像的智能营销系统的制作方法

1.本发明涉及智能营销技术领域，尤其涉及一种基于用户画像的智能营销系统。


背景技术：

2.目前保险市场已从高速度、粗放式增长转向精细化、高质量发展的新阶段。保险市场增长方式的转变，势必催动保险营销模式的转变。在保险业加速数字化转型、人工智能飞速发展的今天，保险行业同样需要适应环境的变化，充分利用科技赋能提升工作效率，引导保险中介市场迈向高质量发展的新阶段。
3.现阶段，大多数的保险行业的营销分配模型都是基于规则或者专家系统的规则分配方式，这种方式依赖业务人员或者在历史营销过程中人为总结和挖掘的业务经验，不能更深度的挖掘营销员和客户之间的深层转化关系，且在面对新发生的情况的时候，规则之间的迁移能力较弱，不能很好的应用到规则未覆盖到的情况。鉴于此，我们提出一种基于用户画像的智能营销系统。


技术实现要素：

4.本发明的目的是针对背景技术中存在的基于规则的营销方案不能全部精准推送的技术问题，提出一种基于用户画像的智能营销系统。
5.本发明的技术方案：一种基于用户画像的智能营销系统，包括接收与解析模块、处理与分析模块以及生成营销模块；所述接收与解析模块、处理与分析模块以及生成营销模块依次连接；
6.所述接收与解析模块还包括分析子模块一、分析子模块二以及分析子模块三；
7.所述接收与解析模块用于接收分析子模块一、分析子模块二以及分析子模块三获取的各种信息，具体包括接收并解析用户身份信息，并根据用户身份信息获取用户保单信息和用户行为信息，根据用户身份信息、用户保单信息和用户行为信息建立用户画像；
8.所述接收与解析模块还用于根据营销员身份信息获取营销人员的相关信息；
9.所述处理与分析模块包括建立子模块，所述建立子模块用于根据获取到的用户群体，建立聚类的模型，按照聚类的结果划分用户的群体；
10.处理与分析模块用于根据用户身份信息获取用户历史保险记录信息，并根据用户信息、用户保单信息、用户行为信息，建立用户分群；
11.所述生成营销模块用于接收处理分析模块和接收与解析模块所得到的信息与标签，建立推荐模型，得到需要推送的用户群和推送的营销信息；
12.生成营销模块还用于结合历史营销活动，将转化率高的营销方式和营销内容推荐给用户群体。
13.优选的，所述分析子模块一用于获取用户身份信息，所述用户身份信息包括基本属性信息，用户家庭信息，用户风险信息；
14.所述分析子模块二用于获取用户保单信息，所述用户保单信息包括用户现有保单
信息、用户到期保单信息、用户退单信息、家庭保单信息和团单信息，所述分析子模块二还用于根据现有保单得到用户保障缺口信息；
15.所述分析子模块三用于获取用户行为信息，所述用户行为信息包括用户的登录、浏览、点击和搜索行为信息，所述分析子模块三还用于根据采集的用户行为信息生成用户画像。
16.优选的，所述搜索行为信息包括搜索历史文本、搜索时间、搜索次数、浏览主题、浏览时间、浏览时长、浏览次数、浏览路径、浏览断点、点击页面、点击路径、点击次数、点击次数、支付断点、分享次数、登录时间、登录时长、登录间隔、登录时长信息。
17.优选的，所述用户画像包括事实性标签，即为：使用原始数据描述用户的标签，具体包括用户姓名、性别以及用户来源渠道；
18.所述用户画像还包括统计性标签，即为：使用统计手段，对用户数据进行统计得到的用户描述用户的标签；
19.所述用户画像还包括推断性标签，即为：基于数据的基础上使用规则/模型对用户进行推断/预测的标签。
20.优选的，所述处理与分析模块还用于按照不同的群体、按照多组合特征的方式得到不同的用户群体，用于生成营销模块针对不同的用户群体制定对应的营销策略。
21.优选的，所述营销信息包括营销方式和营销内容，所述营销方式包括图文、视频和活动链接；营销内容包括但不限于活动内容、保险知识和产品内容。
22.优选的，还包括智能营销系统的信息处理方法，所述方法包括以下步骤：
23.s1、接收并解析用户信息，获取用户基本信息、保单信息、行为信息及其他用户信息，建立用户画像；
24.s2、分析不同用户群的特征，对客户进行客户分群；
25.s3、结合用户画像和客户分群信息，生成推荐的营销内容。
26.优选的，所述s2中客户分群的操作程序为：分析不同用户群的特征，并将结果与当前的某一客户个体的业务现状进行比较，判断出该客户所属的群体。
27.与现有技术相比，本发明具有如下有益的技术效果：
28.本发明通过根据用户身份信息获取用户保单信息、用户行为信息等信息，并且根据用户身份信息、保单信息、和行为信息等数据建立用户画像；根据获取到的用户群体，建立聚类的模型，按照聚类的结果划分用户的群体；在建立的用户群体基础上，生成营销信息；
29.通过基于用户相关信息，获取用户画像，并且结合用户分群的基础上得到推荐的用户营销信息，使得智能营销系统在准确的推送营销敏感客户的基础上推送客户更相关的内容，提高客户转化率，从而使得营销系统的营销更适合于用户，实现精准推送。
附图说明
30.图1是一种基于用户画像的智能营销系统的系统原理框图；
31.图2是实现营销系统的信息处理流程图。
具体实施方式
32.下文结合附图和具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明。
33.实施例一
34.如图1所示，本发明提出的一种基于用户画像的智能营销系统，包括接收与解析模块、处理与分析模块以及生成营销模块；接收与解析模块、处理与分析模块以及生成营销模块依次连接；
35.接收与解析模块还包括分析子模块一、分析子模块二以及分析子模块三；分析子模块一用于获取用户身份信息，用户身份信息包括基本属性信息，用户家庭信息，用户风险信息；用户基本属性信息包括姓名、年龄、出生日期、身份证件信息、社保信息、家庭住址、工作住址、通讯地址，也可以是标识用户在司生命周期内的用户标识，比如，集团客户，个单客户，活动客户，权益客户。家庭信息包括子女信息、配偶信息、父母信息。风险信息，可以是用户健康风险，也可以是用户在保单声明周期内产生的风险行为等，也可以是用户社会属性上的风险属性等。分析子模块二用于获取用户保单信息，用户保单信息包括用户现有保单信息、用户到期保单信息、用户退单信息、家庭保单信息和团单信息。对家庭信息进行分析，获取子女数量、是否婚配等；
36.对投保信息进行分析，获取用户的保单数量、个人保单数量、团体保单数量、保费金额、家庭保单数量、赔付金额、近期保单数量、近期保单金额、报险比例、理赔金额、理赔次数等。
37.对行为信息进行行为建模分析，根据内容、时长、数量、频度四个方面的内容进行分析。其中，内容包括：用户对保险产品，赠险活动、文章资讯，偏好测试推送等浏览动作，提取用户浏览内容、收藏内容、分享内容、转载内容中文本标题，文本摘要；时长包括：记录用户网页内容的浏览总时长、浏览单个网页时长、浏览平均时长；数量包括：记录用户网页的浏览总次数、收藏次数、分享次数、转载次数、浏览平均次数；频度包括：记录用户参加活动的时长、次数；记录用户最近1次浏览公众号时间、最近1月浏览公众号次数、最近1月浏览公众号时长。
38.分析子模块二还用于根据现有保单得到用户保障缺口信息；分析子模块三用于获取用户行为信息，用户行为信息包括用户的登录、浏览、点击和搜索行为信息，搜索行为信息包括搜索历史文本、搜索时间、搜索次数、浏览主题、浏览时间、浏览时长、浏览次数、浏览路径、浏览断点、点击页面、点击路径、点击次数、点击次数、支付断点、分享次数、登录时间、登录时长、登录间隔、登录时长信息；分析子模块三还用于根据采集的用户行为信息生成用户画像；用户画像包括事实性标签，即为：使用原始数据描述用户的标签，具体包括用户姓名、性别以及用户来源渠道；用户画像还包括统计性标签，即为：使用统计手段，对用户数据进行统计得到的用户描述用户的标签；用户画像还包括推断性标签，即为：基于数据的基础上使用规则/模型对用户进行推断/预测的标签，客户基本信息、客户保单信息、客户行为信息结合用户数据分析，建立用户画像，从而给用户赋予标签。其中，用户画像标签体系包括社会属性标签、保险产品标签、接触行为标签、偏好标签、风险属性标签、价值属性标签。
39.接收与解析模块用于接收分析子模块一、分析子模块二以及分析子模块三获取的各种信息，具体包括接收并解析用户身份信息，并根据用户身份信息获取用户保单信息和用户行为信息，根据用户身份信息、用户保单信息和用户行为信息建立用户画像；接收与解
析模块还用于根据营销员身份信息获取营销人员的相关信息。
40.处理与分析模块包括建立子模块，建立子模块用于根据获取到的用户群体，建立聚类的模型，按照聚类的结果划分用户的群体；处理与分析模块用于根据用户身份信息获取用户历史保险记录信息，并根据用户信息、用户保单信息、用户行为信息，建立用户分群；建立子模块，根据用户所持有的保单类型和数量，将用户划分为全家全保群、自身储蓄群、自身单储蓄群、流失用户群；将获取到的用户进行细分，每个用户群划分更小的子群；建立不同用户子群之间的交叉、转化、进化关系；对营销人员划分不同的群体。
41.生成营销模块用于接收处理分析模块和接收与解析模块所得到的信息与标签，建立推荐模型，得到需要推送的用户群和推送的营销信息；生成营销模块还用于结合历史营销活动，将转化率高的营销方式和营销内容推荐给用户群体。处理与分析模块还用于按照不同的群体、按照多组合特征的方式得到不同的用户群体，用于生成营销模块针对不同的用户群体制定对应的营销策略；营销信息包括营销方式和营销内容，营销方式包括图文、视频和活动链接；营销内容包括但不限于活动内容、保险知识和产品内容。
42.本实施例中可以根据多个聚类角度进行聚类，形成组合用户群体。比如，对于用户，首先根据用户名下现有的保单的数量和是否家庭单类型，对用户分群为全家全保群、自身储蓄群、自身保障群和流失用户群。其中全家全包用户为名下有给全家多个成员投保的保单的用户群体，自身储蓄群为名下有多张给自己投保的保单，且偏向与储蓄型的险种的用户群体，自身保障群名下有多张给自己投保的保单，且偏向于保障型的险种，流失用户群为长时间没有有效保单，流失掉的人群的用户群体。再形成这些用户群体之后，还可以对大群中的用户群体，按照其它用户特征，进行聚类，得到新的用户群体。比如，对自身保障群中的用户根据用户年龄和保费进行聚类，得到铮铮青年、殷实衷保、安身为乐、中年薄保、福寿延年、老年薄保群体。其中铮铮青年为群体中年龄较为年轻，且保费较少的用户群体，殷实衷保为年龄较为年轻，且保费较高的用户群体，以此类推，分别得到上述的用户群体。
43.实施例二
44.如图2所示，本发明提出的一种基于用户画像的智能营销系统，相较于实施例一，本实施例还包括智能营销系统的信息处理方法，方法包括以下步骤：
45.s1、接收并解析用户信息，获取用户基本信息、保单信息、行为信息及其他用户信息，建立用户画像；
46.s2、分析不同用户群的特征，对客户进行客户分群；s2中客户分群的操作程序为：分析不同用户群的特征，并将结果与当前的某一客户个体的业务现状进行比较，判断出该客户所属的群体；
47.s3、结合用户画像和客户分群信息，生成推荐的营销内容；营销内容形式包括，文本、图文，视频的方式。
48.本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对它们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
49.需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
50.最后，应当理解的是，本说明书中实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其它的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。