[发明专利]一种基于客户信息的产品推荐方法

说明书

本发明提供一种基于客户信息的产品推荐方法，涉及产品推荐方法技术领域。该一种客户信息的产品推荐方法，包括以下步骤：S1.采集客户信息，S2.产品分类和建立产品使用周期，S3.初步产品推荐，S4.判断客户需求完善客户信息，S5.精准产品推荐。通过通过先给不同类别的产品设置使用周期区间，再根据客户的喜好和购物需求对每个客户进行精确的产品推荐，并记录客户是否购买推荐产品，若客户购买产品，则记录该产品的类别和其使用周期区间，并在客户购买产品的使用周期的时间内减少此类产品的推荐频率，避免重复的无效产品推荐，当客户购买的产品即将超出使用周期区间时，自动优先推送同类产品，增加产品的复购率。

技术领域

本发明涉及产品推荐方法技术领域，具体为一种基于客户信息的产品推荐方法。

背景技术

近年来，法人客户特别是大型集团客户的金融业务需求从存、贷、债、现金管理等传统业务不断向股权融资、境外融资、资产管理、互联网金融、商品交易、全球现金管理、企业年金等多元化创新业务转型。银行类金融机构也加快发展速度、加大改革创新力度，以求满足法人客户日益综合化的金融需求。目前，银行类金融机构在服务法人客户各类金融需求的过程中，需要营销人员通过多个系统获取客户评价信息，人工分析风险和收益情况，最后确定具体的产品推荐服务方案。这个过程不仅工作量大，而且容易出现主观或客观的误判风险，无法较好满足客户的金融服务需求，也给金融机构自身带来风险。

对于客户提出的服务需求，现有技术需要营销人员通过多个系统、多种渠道获取客户的相关评价信息，并结合客户的金融服务需求，人工做出是否存在风险、出现风险的条件和可能性、预计可以实现的收益情况、并最终确定具体的服务方案。这种客户服务方式存在以下问题：一是营销人员工作量大，客户评价信息和客户各类业务数据散落在各个不同的业务系统，没有对数据进行整合和分析，用户获取信息的成本高，也无法充分发挥系统数据的作用；二是给金融机构自身带来风险：人工分析数据，存在分析结果不一致、容易出现主观或客观的误判风险，影响对客户的整体风控能力，给金融机构的经营活动带来风险；三是影响客户体验，人工分析数据和制定服务方案，存在一定的随意性和不确定性，影响为客户提供统一一致的服务体验。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于客户信息的产品推荐方法，解决了传统推送方法不够精确导致产品的购买率底的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于客户信息的产品推荐方法，包括以下步骤：

S1.采集客户信息:所述客户信息主要包括企业对外公开的工商数据，包括：企业行业信息、企业对外投资信息、法人对外投资任职信息、股东地外投资任职信息、企业股东及出资信息、分支机构信息、企业关联信息、重大税收违法信息、公司的财务信息；

S2.产品分类和建立产品使用周期

将产品分为高使用周期低复购率、低使用周期高复购率和无限制产品三大类，再将高使用周期低复购率和低使用周期高复购率中的产品进行细分，并设置对应产品的使用周期区间；

S3.获取客户的服务需求信息；根据所述服务需求信息中的客户编号，获取所述客户编号对应的客户特征信息；将所述服务需求信息和所述客户特征信息输入需求分析模型，获得所述客户对应的产品推荐服务方案；根据预设的产品信息和所述客户对应的产品推荐服务方案，为该客户提供相应的产品服务；

S4.初步产品推荐

依据详细信息客户特征，针对客户的信息进行详细分类和画像，可以将客户按照不同的维度如领域、投资活跃度、稳健程度、成长性、利润负债比、诚信度，做出符合客户性别和年龄段的初步产品推荐；

S5.判断客户需求完善客户信息