本發(fā)明涉及計算機，具體是一種基于客戶等級的權(quán)益智能推薦方法。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和消費升級的趨勢,會員制度逐漸成為各行各業(yè)的常見做法，會員制度不僅可以增加企業(yè)的忠誠度和粘性,還可以為會員提供更好的服務(wù)和優(yōu)惠,提升用戶體驗和滿意度，因此,設(shè)計一個合理且吸引人的會員權(quán)益方案對于企業(yè)來說十分重要，會員權(quán)益通過獨家的福利和特權(quán)，吸引更多的用戶加入會員，從而增加企業(yè)的收入和市場份額，此外，會員權(quán)益方案還可以增加用戶黏性、提升用戶的忠誠度，讓用戶更愿意選擇企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)。

2、為了滿足不同用戶的需求和消費能力，企業(yè)通常會利用計算機進(jìn)行會員權(quán)益推薦，通過提供更加個性化的推薦，提高用戶滿意度和企業(yè)收益，推薦系統(tǒng)在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如電商平臺的商品推薦、新聞網(wǎng)站的新聞推送、音樂平臺的歌曲推薦等，這些應(yīng)用不僅提升了用戶體驗，還顯著增加了平臺的用戶粘性和商業(yè)價值。

3、現(xiàn)有的企業(yè)權(quán)益推薦方法無法對推薦后用戶的反饋情況進(jìn)行收集，在實際使用中我們發(fā)現(xiàn)一些電商、音樂等平臺向用戶推薦的會員權(quán)益會引起客戶的反感，而平臺由于缺乏對客戶反饋信息的收集能力，導(dǎo)致無法及時獲知客戶對于權(quán)益的好感度，導(dǎo)致平臺經(jīng)常推薦客戶不需要的權(quán)益，客戶體驗差，平臺差評多引起客戶的集體排斥，進(jìn)而影響企業(yè)的收益以及名譽。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于客戶等級的權(quán)益智能推薦方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于客戶等級的權(quán)益智能推薦方法，包括客戶的等級評估、數(shù)據(jù)收集和分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取、首次智能推薦、推薦結(jié)果信息收集和分析和二次智能推薦，所述方法步驟如下；

4、s1、客戶等級評估，通過采集客戶最近一年或半年內(nèi)歷史消費數(shù)據(jù)和積分積累情況，通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和分類，可以確定用戶的消費領(lǐng)域和消費水平等級，進(jìn)而對客戶進(jìn)行等級評估；

5、s2、數(shù)據(jù)收集和分析，收集客戶的歷史行為數(shù)據(jù)和客戶的基本信息，以了解客戶的興趣、偏好、背景和特征；

6、s3、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后從原始數(shù)據(jù)中提取能夠反映客戶興趣和特征的特征向量；

7、s4、首次智能推薦，根據(jù)客戶的等級和興趣偏好，推薦相應(yīng)的權(quán)益；

8、s5、推薦結(jié)果信息收集與分析；

9、s6、二次智能推薦，根據(jù)推薦結(jié)果信息收集與分析的結(jié)果對客戶進(jìn)行二次智能推薦，對于推薦成功或感到滿意的客戶再進(jìn)行同類型推薦，對于推薦不成功且沒有反饋是否滿意的客戶進(jìn)行其它類型產(chǎn)品的推薦，對于推薦不成功且不滿意的客戶停止任何產(chǎn)品的推薦，對于客戶回復(fù)信息的對客戶回復(fù)信息進(jìn)行提取后根據(jù)客戶要求決定是否推薦以及推薦類型。

10、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟s1中客戶的歷史消費信息包括客戶的購買單價、購買總金額和購買次數(shù)。

11、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟s2中歷史行為數(shù)據(jù)包括瀏覽記錄、搜索記錄和購買記錄。

12、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟s2中客戶的基本信息包括年齡、性別和地理位置。

13、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟s3中數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、去重和缺失值處理，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。

14、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟s3中特征向量包括偏好標(biāo)簽、購買頻率和瀏覽時間。

15、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟s4中權(quán)益可以是優(yōu)惠券、補貼、滿減、秒殺以及抽獎方式發(fā)放給客戶，通過權(quán)益營銷刺激客戶，達(dá)到獲客、活客、留存的目的，進(jìn)而增加業(yè)務(wù)收益。

16、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟s5中推薦結(jié)果信息收集包括推薦成功率收集、客戶滿意度收集和客戶回復(fù)信息收集，客戶滿意度收集和客戶回復(fù)信息收集是通過電話回訪的形式進(jìn)行收集。

17、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟s4和步驟s6中推薦方式可以是短信、app通知或電話，并采用數(shù)據(jù)匿名化與去標(biāo)識化、差分隱私、同態(tài)加密技術(shù)來保護(hù)用戶的隱私信息。

18、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟s4中的首次智能推薦和步驟s6中的二次智能推薦均是利用卷止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建權(quán)益推薦模型進(jìn)行推薦的，該模型通過分析用戶的消費習(xí)慣，預(yù)測用戶可能感興趣的權(quán)益，并輸出推薦結(jié)果。

19、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

20、1、本發(fā)明在首次智能推薦后會進(jìn)行推薦結(jié)果信息和收集和分析，從而廣泛聽取用戶對于首次權(quán)益推薦的意見和建議，對于不想要權(quán)益推薦的客戶停止推薦，對于想要其它權(quán)益推薦的用戶進(jìn)行其它權(quán)益的推薦，對于樂意接收權(quán)益推薦的客戶給予更加豐富的權(quán)益推薦，對于有指定權(quán)益要求的客戶提供精準(zhǔn)化推薦，如此可以實現(xiàn)差異化推薦和精準(zhǔn)化推薦同時又避免了對一些客戶的打擾，盡可能的提升客戶對于企業(yè)或平臺的好感，使得客戶體驗效果更好。

21、2、本發(fā)明通過采用數(shù)據(jù)匿名化與去標(biāo)識化、差分隱私、同態(tài)加密等技術(shù)來保護(hù)用戶的隱私信息，可以在確保用戶隱私的同時，提供準(zhǔn)確的推薦服務(wù)。

技術(shù)特征：

1.一種基于客戶等級的權(quán)益智能推薦方法，包括客戶的等級評估、數(shù)據(jù)收集和分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取、首次智能推薦、推薦結(jié)果信息收集和分析和二次智能推薦，其特征在于：所述方法步驟如下；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s1中客戶的歷史消費信息包括客戶的購買單價、購買總金額和購買次數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s2中歷史行為數(shù)據(jù)包括瀏覽記錄、搜索記錄和購買記錄。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s2中客戶的基本信息包括年齡、性別和地理位置。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s3中數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、去重和缺失值處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s3中特征向量包括偏好標(biāo)簽、購買頻率和瀏覽時間。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s4中權(quán)益可以是優(yōu)惠券、補貼、滿減、秒殺以及抽獎方式發(fā)放給客戶，通過權(quán)益營銷刺激客戶，達(dá)到獲客、活客、留存的目的，進(jìn)而增加業(yè)務(wù)收益。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s5中推薦結(jié)果信息收集包括推薦成功率收集、客戶滿意度收集和客戶回復(fù)信息收集，客戶滿意度收集和客戶回復(fù)信息收集是通過電話回訪的形式進(jìn)行收集。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s4和步驟s6中推薦方式可以是短信、app通知或電話，并采用數(shù)據(jù)匿名化與去標(biāo)識化、差分隱私、同態(tài)加密技術(shù)來保護(hù)用戶的隱私信息。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于：所述步驟s4中的首次智能推薦和步驟s6中的二次智能推薦均是利用卷止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建權(quán)益推薦模型進(jìn)行推薦的，該模型通過分析用戶的消費習(xí)慣，預(yù)測用戶可能感興趣的權(quán)益，并輸出推薦結(jié)果。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于客戶等級的權(quán)益智能推薦方法，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，包括客戶的等級評估、數(shù)據(jù)收集和分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取、首次智能推薦、推薦結(jié)果信息收集和分析和二次智能推薦，本發(fā)明在首次智能推薦后會進(jìn)行推薦結(jié)果信息和收集和分析，從而廣泛聽取用戶對于首次權(quán)益推薦的意見和建議，對于不想要權(quán)益推薦的客戶停止推薦，對于想要其它權(quán)益推薦的用戶進(jìn)行其它權(quán)益的推薦，對于樂意接收權(quán)益推薦的客戶給予更加豐富的權(quán)益推薦，對于有指定權(quán)益要求的客戶提供精準(zhǔn)化推薦，如此可以實現(xiàn)差異化推薦和精準(zhǔn)化推薦同時又避免了對一些客戶的打擾，盡可能的提升客戶對于企業(yè)或平臺的好感，使得客戶體驗效果更好。

技術(shù)研發(fā)人員：普建鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京覺觀科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15