基于客户资源管理的客户名单分发方法及系统与流程

本申请涉及客户资源管理，尤其涉及一种基于客户资源管理的客户名单分发方法及系统。

背景技术：

1、企业越来越重视客户资源管理，以提高客户服务质量和业务效率。然而，传统的客户资源管理方法面临着诸多挑战。客户数据来源多样化，不同平台和渠道的数据格式不一致，导致数据整合困难。其次，客户信息重复和冗余问题严重，影响了数据质量和分析准确性。此外，客户需求的动态变化和个性化特征难以准确把握，影响了精准营销和服务的效果。

2、在客户资源分配方面，传统方法往往依赖于人工经验，缺乏科学的量化指标和优化算法。这导致了资源分配不均衡，无法充分发挥业务人员的专长，也难以满足客户的个性化需求。同时，由于缺乏动态调整机制，客户资源分配难以适应市场变化和业务发展需求。此外，客户信息的安全性和隐私保护也是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于客户资源管理的客户名单分发方法及系统，用于提高客户名单分发的准确率。

2、第一方面，本申请提供了一种基于客户资源管理的客户名单分发方法，所述基于客户资源管理的客户名单分发方法包括：

3、对第三方平台的原始客户数据进行api同步和预处理，得到标准客户数据集；

4、对所述标准客户数据集进行多维度比对和历史查重，得到无重复客户数据集；

5、获取多个业务人员信息，并对所述多个业务人员信息进行特征量化分析和综合评分，得到业务人员能力档案；

6、对所述无重复客户数据集进行多维度信息提取和深度学习处理，得到客户需求画像；

7、对所述客户需求画像和所述业务人员能力档案进行多因素评分和机器学习优化，得到最优客户-业务人员配对结果；

8、通过所述最优客户-业务人员配对结果进行名单时序分发，得到每个业务人员的目标客户名单。

9、第二方面，本申请提供了一种基于客户资源管理的客户名单分发系统，所述基于客户资源管理的客户名单分发系统包括：

10、同步模块，用于对第三方平台的原始客户数据进行api同步和预处理，得到标准客户数据集；

11、去重模块，用于对所述标准客户数据集进行多维度比对和历史查重，得到无重复客户数据集；

12、评分模块，用于获取多个业务人员信息，并对所述多个业务人员信息进行特征量化分析和综合评分，得到业务人员能力档案；

13、处理模块，用于对所述无重复客户数据集进行多维度信息提取和深度学习处理，得到客户需求画像；

14、配对模块，用于对所述客户需求画像和所述业务人员能力档案进行多因素评分和机器学习优化，得到最优客户-业务人员配对结果；

15、分发模块，用于通过所述最优客户-业务人员配对结果进行名单时序分发，得到每个业务人员的目标客户名单。

16、本申请第三方面提供了一种基于客户资源管理的客户名单分发设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于客户资源管理的客户名单分发设备执行上述的基于客户资源管理的客户名单分发方法。

17、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于客户资源管理的客户名单分发方法。

18、本申请提供的技术方案中，通过标准化处理，确保了客户数据的完整性、一致性和可靠性，利用多维度信息提取，构建了全面且精准的客户需求画像，通过对业务人员历史业绩、客户反馈、专业知识等多方面进行量化分析，形成了客观全面的业务人员能力档案。采用机器学习和多因素评分方法进行客户-业务人员匹配，并通过多步骤决策和动态调整策略，引入模糊控制和动态调整机制，在考虑业务人员工作量的同时，实现了客户资源分配的动态平衡。通过约束满足问题求解，确保了最终执行时间表满足各项实际约束条件，通过多阶段分发计划和优先级排序，实现了客户资源的高效分配和利用。采用迁移学习、自适应调节等技术，增强了系统对不同业务场景的适应能力。提高了整个分配过程的可解释性和可追溯性。在数据处理过程中加入了敏感信息加密和隐私保护处理，保障了客户信息的安全性。

技术特征：

1.一种基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述对第三方平台的原始客户数据进行api同步和预处理，得到标准客户数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述对所述标准客户数据集进行多维度比对和历史查重，得到无重复客户数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述获取多个业务人员信息，并对所述多个业务人员信息进行特征量化分析和综合评分，得到业务人员能力档案，包括：

5.根据权利要求1所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述对所述无重复客户数据集进行多维度信息提取和深度学习处理，得到客户需求画像，包括：

6.根据权利要求1所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述对所述客户需求画像和所述业务人员能力档案进行多因素评分和机器学习优化，得到最优客户-业务人员配对结果，包括：

7.根据权利要求1所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述通过所述最优客户-业务人员配对结果进行名单时序分发，得到每个业务人员的目标客户名单，包括：

8.根据权利要求7所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述对所述业务人员工作量评估指标进行模糊控制，得到动态调整系数，并根据所述动态调整系数对所述短期分配方案进行优化调整，得到平衡后的分配结果，包括：

9.根据权利要求7所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，其特征在于，所述对所述多阶段分发计划进行约束满足问题求解，得到满足各项约束的执行时间表，包括：

10.一种基于客户资源管理的客户名单分发系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-9中任一项所述的基于客户资源管理的客户名单分发方法，所述系统包括：

技术总结本申请涉及客户资源管理技术领域，公开了一种基于客户资源管理的客户名单分发方法及系统。所述方法包括：对第三方平台的原始客户数据进行API同步和预处理，得到标准客户数据集；对标准客户数据集进行多维度比对和历史查重，得到无重复客户数据集；获取多个业务人员信息并进行特征量化分析和综合评分，得到业务人员能力档案；对无重复客户数据集进行多维度信息提取和深度学习处理，得到客户需求画像；对客户需求画像和业务人员能力档案进行多因素评分和机器学习优化，得到最优客户‑业务人员配对结果；通过最优客户‑业务人员配对结果进行名单时序分发，得到每个业务人员的目标客户名单，本申请提高了客户名单分发的准确率。技术研发人员：胡海林受保护的技术使用者：汉林汇融（深圳）科技服务有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/26