【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理与分析，特别是一种客户资源数据系统及分析方法
技术介绍
1、市面上的客户资源数据分析系统是企业管理中不可或缺的关键工具，通过综合性的数据采集、整理和分析功能，有助于深入了解企业与客户之间的互动和关系。这些系统能够从多个渠道获取大量的客户数据，包括但不限于购买历史、在线行为、社交媒体互动等，通过整合这些信息，为企业提供全景式、深度的客户洞察。
2、目前市场上的客户资源数据分析系统存在一些共性缺点，包括数据质量问题、系统复杂性、实时性挑战、解释性难度、安全和隐私关切、缺乏灵活性等。这些问题影响了系统的整体性能和用户体验，企业在选择和使用客户资源数据分析系统时不得不考虑这些因素。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺点，本专利技术的目的是提供一款能够满足业务需求并提供可靠数据分析支持的系统。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、本专利技术公开了一种客户资源数据系统，包括用户端、客户端和服务器端。
4、所述用户端包括信息编辑模块、信息发送模块、信息收集模块、客户维护模块和满意度调查模块。
5、所述信息编辑模块，用于系统用户编辑面向客户的信息内容，包括偏好信息、通知信息等，允许用户自定义设置模块的内容，满足个性化需求。提高用户在使用系统时，可以根据自己的习惯进行系统的设置，提高用户使用体验感，增强了系统与用户之间的互动性。
6、所述信息发送模块，用于将用户编辑好的面向客户的信
7、所述信息收集模块，用于收集客户主动提交的个人信息，为系统的数据分析提供基础的客户数据，后续用于个性化推荐以及满意度调查等，可以提供更加准确的客户服务。收集到的基础用户数据后，经过系统分析，可以持续改善个性化推荐的准确度，加强系统对用户需求的理解。
8、所述客户维护模块，用于根据客户的基础信息，定期提示相关的客户情况服务项目，有助于提高用户针对客户的基础信息进行维护工作，提供更人性化的服务。根据客户不同的基础信息，匹配相应的客户维护项目，提高客户的体验感，增加了用户在使用系统时的便捷性与实用性。
9、所述满意度调查模块，用于发布系统用户满意度调查，提供对系统的评价和建议，了解用户对系统使用时的满意度，及时发现问题并对其进行改进。提高了用户的使用满意度，对发现的问题及时解决，进一步完善用户在使用时的体验。
10、所述客户端包括互动模块、信息反馈模块和个性化推荐引擎模块。
11、所述互动模块，用于客户与系统进行互动交流，包括即时聊天、在线客服和活动展示等，客户可以直接快速的接收到系统推送的消息，同时给客户提供了解决问题的渠道，提高了使用效率。丰富的互动界面，让客户获得不同的使用体验，增加客户对系统的满意度，增加客户粘性，降低了客户的流失率，同时越多的系统交互，可以获得更多的用户基础信息，为分析数据库增加更多数据。
12、所述信息反馈模块，用于客户对产品、服务、系统进行意见反馈，包括评价、建议和投诉等，收集客户各方面的意见，及时跟进与调整相应内容。客户作为系统最直接的使用者，客户的意见和建议对系统的改进、产品的升级和服务的提升有重要意义，客户提出建议，系统再进行相应的升级和改进，从而进一步提高客户的使用体验，形成良性循环。
13、所述个性化推荐引擎模块，用于向客户提供个性化、定制化的产品和服务，基于客户行为和偏好数据等进行分析后，系统将提供符合客户兴趣的推荐。针对客户的个性化专属推荐，将大大提高客户转化率，增加客户的购买意愿，提高客户对系统的使用体验感以及提高客户对系统的使用粘性。
14、所述服务器端包括处理模块、实时监控模块、数据仓库模块、人工智能技术模块、报告与可视化模块和安全保障模块。
15、所述处理模块包括数据收集和整理模块和客户分析模块。
16、所述数据收集和整理模块，用于处理和分析从用户端和客户端收集到的基础数据，提供基础数据处理功能，为其他模块提供清洁、有用的数据。对基础数据做分析，提高数据的质量，确保后续分析使用时的准确性。
17、所述客户分析模块包括行为分析模块、预测分析模块和关联分析模块。
18、所述行为分析模块，用于对客户的浏览、点击、留言、评论、购买等行为进行深入分析，利用数据收集与整理模块获取客户行为数据，包括网站点击记录、购买历史等，了解客户在系统中的操作，包括对产品和服务的偏好，以及客户常用功能等，可以提供更多基础数据为后续进行数据分析做支撑。改善产品和服务更好的满足客户的需求，为个性化推荐引擎，提升客户使用体验。
19、所述预测分析模块，用于系统建立机器学习模型，针对客户的历史行为对未来行为进行预测，利用客户行为数据，进行训练和优化预测模型，可以预测客户未来的行为，如购买意向、流失风险等，提供决策支持，帮助系统更好的调整客户服务策略、提供个性化服务。提高决策准确性，降低风险，提升系统的智能化水平，通过鞥准确的预测，增强客户对系统的信任感。
20、所述关联分析模块，用于系统挖掘客户数据中不同该变量之间的关联关系，利用数据与整理模块清洗过的数据，进行关联规则的挖掘，发现不同客户数据之间的关联，如购买商品的关联性、客户之间关系的关联等，可以支持制定交叉销售策略，提高交叉销售的效果。发现不同客户数据之间的关联性，提高产品附加销售属性，增加客户的附加价值，优化推荐策略，提高客户满意度。
21、所述实时监控模块，用户实时监控客户的行为，对实时数据进行处理和分析，及时发现和处理异常情况。支持实施决策功能，降低潜在风险，提高系统运行的效率。
22、所述数据仓库模块，用于储存大量的客户基础数据，并支持高效查询和分析，提供长期储存和管理数据的能力，支持复杂的数据分析任务。提高数据储存以及查询的效率，支持复杂的数据处理任务，更好得对基础数据做进一步地分析和决策。
23、所述人工智能技术模块，用于应用机器学习和深度学习模型，使用自然语言处理工具处理文本数据，提供高级的数据分析和客户行为预测能力，增强系统的智能化水平。可以提高数据处理分析的深度和广度，持续不断地只能学习，不断的迭代更新，进一步提升系统对复杂数据的处理分析能力。
24、所述报告与可视化模块，用于生成详细的数据分析报告，设计可视化界面用于呈现分析结果，提供对分析结果的可视化展示，便于决策者能够直观的理解数据。提高决策效率，帮助业务团队更好地利用分析结果。
25、所述安全保障模块，用于确保客户数据的安全性，包括数据加密、访问控制等，保护客户隐私，确保数据不受未授权访问。符合法规要求，增项系统的安全性，提高客户对系统的信任度。
26、与现有技术相比，本专利技术的有益效果本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种客户资源数据系统，其特征在于，包括用户端、客户端和服务器端：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务器端还包括人工智能技术模块，用于机器学习和大数据处理模型学习，对客户数据进行更深层次的分析和挖掘。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述客户分析模块包括行为分析模块，用于分析客户的行为模式，包括点击行为、浏览习惯、活动行为、评论行为。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述客户分析模块包括预测分析模块，用于使用预测模型，包括分类模型、回归模型，对客户行为进行预测。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述客户分析模块包括关联分析模块，用于分析不同客户数据之间的关联关系。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户端还包括满意度调查模块，用于设计并进行客户满意度调查。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务器端还包括实时监控模块，用于对实时数据进行处理和分析。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务器端还包括数据仓库模块，用于
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务器端还包括报告与可视化模块，用于提供直观的报告和可视化界面。
10.一种客户资源数据分析方法，其特征在于，使用了权利要求1-9任一项所述的系统，包括以下部分：
...【技术特征摘要】
1.一种客户资源数据系统，其特征在于，包括用户端、客户端和服务器端：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务器端还包括人工智能技术模块，用于机器学习和大数据处理模型学习，对客户数据进行更深层次的分析和挖掘。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述客户分析模块包括行为分析模块，用于分析客户的行为模式，包括点击行为、浏览习惯、活动行为、评论行为。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述客户分析模块包括预测分析模块，用于使用预测模型，包括分类模型、回归模型，对客户行为进行预测。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述客户分析模块包括关联分析模块，用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐欢，王伟东，王路权，
申请(专利权)人：北京全网数商科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。