一种基于数据场聚类的客户细分方法

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一种基于数据场聚类的客户细分方法
申请号:CN202410858823
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118735063A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于数据场聚类的客户细分方法,属于数据处理技术领域。本发明利用可解释性机器学习作为中间过程,将客户流失预测和客户细分无缝衔接起来;在进行流失预测之后,采用可解释性机器学习对客户流失预测模型进行解释分析,评估每个特征的重要性;之后,利用基于数据场的聚类方法来对每个数据中的流失客户和非流失客户分别进行细分;通过分析不同客户群体的特征,理解客户流失和留下背后的真正原因。通过本发明CSP能够根据客户需求和消费特征进行个性化定制,为不同客户群体提供差异化的产品和服务,并实现精准营销。
技术关键词
客户细分方法 客户流失预测模型 样本 对象 最佳聚类数目 消费特征 数据处理技术 邮件 因子 算法 语音 策略 账单 邻域 线性 参数