专利汇可以提供一种基于CRM系统的客户智能打分方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 专利 涉及一种基于CRM系统的客户智能打分方法及系统,基于企业的成交客户的数据分析,以及结合 大数据 的自动打分,可以帮助销售人员聚焦高 质量 客户,并将不同质量的客户自动分配给不同能 力 的销售人员,实现人效最大化,准确评估商机赢率。,下面是一种基于CRM系统的客户智能打分方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于包括以下步骤:
S200:获取客户数据;
S400:对客户数据在数据处理中心中进行处理;
S600:在规则引擎中确定客户评分规则;
S800:基于客户数据以及客户评分规则,对客户进行评分;
S1000:输出客户评分供后续操作使用。
2.根据权利要求1所述的基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于,步骤S200中的客户数据包括CRM系统数据和来自于第三方数据平台的社会化数据。
3.根据权利要求2所述的基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于,所述CRM系统数据包括基础数据以及通过行为分析模型获取的客户画像数据。
4.根据权利要求3所述的基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于,所述基础数据包括客户名称信息、客户来源信息以及客户规模信息。
5.根据权利要求2所述的基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于,所述社会化数据包括客户产品信息、客户负面风险信息、客户经营行为信息、境外同行业客户信息、客户人员关联信息。
6.根据权利要求3所述的基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于,所述客户画像数据是通过将包括客户下单频率、商业智能点击量以及客户拜访点击量在内地的客户行为信息输入行为分析模型计算得到。
7.根据权利要求1所述的基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于,在步骤S400之前,还包括以下步骤:
S300:对CRM系统数据进行实时监控,并与第三方数据平台的社会化数据共同以数据I D或者Data形式输入到数据处理中心。
8.根据权利要求1所述的基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于,步骤S400中的对客户数据在数据处理中心中进行处理包括对客户数据进行转换和/或清洗,并形成一种元数据类型。
9.根据权利要求1所述的基于CRM系统的客户智能评分方法,其特征在于,步骤S600包括以下子步骤:
S610:确定评分规则表达式;
S620:结合对数据的所设加权、聚合函数以及算法进行计算操作。
10.一种基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于包括以下单元:
200:数据采集单元,用于获取客户数据;
400:数据处理单元,用于对客户数据在数据处理中心中进行处理;
600:规则引擎单元,用于在规则引擎中确定客户评分规则;
800:评分单元,用于基于客户数据以及客户评分规则,对客户进行评分;
1000:数据输出单元,用于输出客户评分供后续操作使用。
11.根据权利要求10所述的基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于,数据采集单元200所采集的客户数据包括CRM系统数据和来自于第三方数据平台的社会化数据。
12.根据权利要求11所述的基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于,所述CRM系统数据包括基础数据以及通过行为分析模型获取的客户画像数据。
13.根据权利要求12所述的基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于,所述基础数据包括客户名称信息、客户来源信息以及客户规模信息。
14.根据权利要求11所述的基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于,所述社会化数据包括客户产品信息、客户负面风险信息、客户经营行为信息、境外同行业客户信息、客户人员关联信息。
15.根据权利要求12所述的基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于,所述客户画像数据是通过将包括客户下单频率、商业智能点击量以及客户拜访点击量在内地的客户行为信息输入行为分析模型计算得到。
16.根据权利要求10所述的基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于,还包括数据预处理单元300,用于对CRM系统数据进行实时监控,并与第三方数据平台的社会化数据共同以数据I D或者Data形式输入到数据处理单元。
17.根据权利要求10所述的基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于,对客户数据在数据处理单元中进行处理包括对客户数据进行转换和/或清洗,并形成一种元数据类型。
18.根据权利要求10所述的基于CRM系统的客户智能评分装置,其特征在于,规则引擎单元600包括以下子单元:
610:规则表达式确定单元,用于确定评分规则表达式;
620:计算单元,用于结合对数据的所设加权、聚合函数以及算法进行计算操作。
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