(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211187206.0 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 义乌中国小 商品城大 数据有限公司 地址 322000 浙江省金华市义乌市福田街 道福田路10 5号海洋商务楼12 楼 (72)发明人 黄祥飞　陈军松　杨波　徐舜　 金炫静　夏飞飞　蒋依雯　宋小韦　 (74)专利代理 机构 北京大诚新创知识产权代理 有限公司 1 1848 专利代理师 黄国强 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于交易数据的潜在客户标识方法和 装置 (57)摘要 本发明提供一种基于交易数据的潜在客户 标识方法和装置， 所述方法包括利用与潜在客户 属于不同客户但具有至少一个与所述潜在客户 共同的交易数据的已有客户的客户类型标识所 述潜在客户。 本发明的优点： 可 以按照已标识为 相同的RFM模型客户类型的已有客户关联的分析 结果和营销方案， 对潜在新客户进行需求和行为 上更为准确的预测。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 115526661 A 2022.12.27 CN 115526661 A 1.一种基于交易数据的潜在客户标识方法， 其特征在于， 所述方法包括： 利用与潜在客 户属于不同客户但具有至少一个与所述潜在客户共同的交易数据的 已有客户的客户类型 标识所述潜在客户。 2.根据权利要求1所述的方法， 进一步包括： 按照所述交易数据的维度提取所述交易数 据的特征映射至特 征空间， 所述维度包括交易时间、 交易频率和交易金额中的一种或多种。 3.根据权利要求2所述的方法， 进一步包括： 通过Gower距离度量所述已有客户数据在 特征空间中的映射与所述潜在客户数据的映射之间的邻近程度， 将在所述Gower距离内的 所述已有客户数据纳 入所述潜在客户数据的投票范围， 利用在所述潜在客户数据的投票范 围内的所述已有客户数据中出现数量 最多的客户类型 标识所述潜在新 客户。 4.根据权利要求3所述的方法， 进一步包括： 所述Gower距离根据采用骰子距离公式计 算的距离和曼哈顿距离公式计算的距离加权计算得出； 其中， 采用骰子距离公式计算字段 值不同的数据的映射之间的距离如下： 距离＝(字段值 不同的维度数)/(字段值相同的维度数+非零维度数)。 5.根据权利要求3所述的方法， 进一步包括： 在所述潜在客户数据的投票范围内的所述 已有客户数据的数量 为不小于3的奇数。 6.根据权利要求3所述的方法， 进一步包括： 按照与全部的所述已有客户数据的各客户 类型数量的比例匹配的在所述潜在客户数据的投票范围内的所述已有客户数据的各客户 类型数量的比例， 选择纳入所述潜在客户数据的投票范围的所述已有客户数据。 7.根据权利要求1所述的方法， 进一步包括： 所述共同的交易数据为在所述已有客户数 据和所述潜在客户数据中与所述 客户进行交易相关的共同的字段指标。 8.一种基于交易数据的潜在客户标识装置， 其特征在于， 所述装置包括： 打标模块， 用 于利用与潜在客户属于不同客户但具有至少一个与所述潜在客户共同的交易数据的 已有 客户的客户类型 标识所述潜在客户。 9.一种电子设备， 包括： 至少一个处 理器； 与至少一个所述处 理器通信连接的存 储器； 以及 存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理 器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。 10.一种非易失性计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计 算机程序用于使所述计算机执 行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115526661 A 2一种基于交易数据的潜在客户标识 方法和装置 技术领域 [0001]本发明涉及数据分析技术领域， 尤其涉及 一种基于交易数据的潜在客户标识方法 和装置。 背景技术 [0002]在现代商业活动中， 客户数据信息归集范围的不断扩大， 以及机器学习技术在各 工业领域的成功应用， 越来越多的组织数字化部门开始研究机器学习在特定领域的应用。 近年来， 随着网络服务平台生态的不断完善和 通讯技术的快速发展， 越来越多的消费者选 择在网上订购服 务特别是酒店业相关服 务， 使得酒店获得了更多的客户联系渠道。 [0003]针对从各个渠道获取到的客户数据信息， 采用传统的无差别的客户维护营销的运 营方式， 难以确认 客户的真实消费意向， 容易对无意向客户产生不必 要的打扰， 并且对运营 资源造成浪费。 对客户分类的RFM模型理论为行业内传统分类模型， R表示最近一次消费时 间(Recency)， F表示一定时间内消费频率(Frequency)， M表示一定时间内累计消费金额 (Monetary)。 因此， 需要采用能够利用新兴的数字化技术特别是机器学习技术的方法， 并应 用RFM模型分类对客户维护营销进行 更为精准 化的运营。 发明内容 [0004]为解决上述技术问题， 本发明提供一种基于交易数据的潜在客户标识方法和装 置， 解决现有的问题。 [0005]本发明的一个方面， 提供一种基于交易数据的潜在客户标识方法， 包括： 利用与潜 在客户属于不同客户但具有至少一个与所述潜在客户共同的交易数据的 已有客户的客户 类型标识所述潜在客户。 [0006]本发明的另一个方面， 提供一种基于交易数据的潜在客户标识装置， 包括： 打标模 块， 用于利用与潜在客户属于不同客户但具有至少一个与所述潜在客户共同的交易数据的 已有客户的客户类型 标识所述潜在客户。 [0007]本发明的另一个方面， 提供一种电子设备， 包括： [0008]至少一个处 理器； [0009]与至少一个所述处 理器通信连接的存 储器； [0010]以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执 行所述计算机程序时实现所述方法。 [0011]本发明的另一个方面， 提供一种 非易失性计算机可读存储介质， 其上存储有计算 机程序， 所述计算机程序用于使所述计算机执 行所述方法。 [0012]本发明实施例中提供的一个或多个技 术方案， 至少具有如下技 术效果或优点： [0013]通过采用本发明的技术方案， 可以按照已标识为相同的RFM模型客户类型的已有 客户关联的分析 结果和营销方案， 对潜在新 客户进行需求和行为上 更为准确的预测。 [0014]上述简要说明仅是对本发明技术方案的概述， 为了能够更清楚了解本发明的技术说　明　书 1/6 页 3 CN 115526661 A 3