【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及客户挖掘，特别涉及一种潜在客户的挖掘方法。
技术介绍
1、客户经营是银行可持续、高质量发展的源动力，传统营销名单和营销信息获取主要依赖业务人员手工统计，营销效率较低；新客拓展上，缺少有效营销名单及相关营销辅助信息，营销成功率较低。
2、因此有必要提供一种潜在客户的挖掘方法，以挖掘潜在客户，提升关联营销的触达率和成功率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种潜在客户的挖掘方法，以挖掘潜在客户，提升关联营销的触达率和成功率。
2、为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种潜在客户的挖掘方法，包括以下步骤：
3、s1：基于企业信息、企业间交易关系、自然人信息以及企业工商信息构建银行的供应链网络，所述供应链网络具备实体表以及关联边；
4、s2：构建任意两个企业间供货强度的计算模型，模型计算公式如下：
5、q=x×(1+0.3y)×(1+0.7z)，其中，q为任意两个企业间供货强度的值，x为预设时间段内企业间的总交易金额，y为企业间的关系粘性值，z为企业间的交易规律增益值；
6、其中，企业间的关系粘性值的计算方式如下：
7、；
8、其中，p1为首次交易时间距今的时间周期，以月为单位计算；p2为最近一笔交易时间距今的时间周期，以月为单位计算；k=m/p1，m为交易出现月份的总数；
9、企业间的交易规律增益值的计算方式如下：若m小于3，则z=0；若m大于等于
10、s3：构建核心企业认定模型，认定潜在核心企业；
11、s4：建立营销线索模型，基于潜在核心企业，根据营销线索模型挖掘潜在关联企业，一度关联企业的营销路径评分的计算方式如下：；二度关联企业的营销路径评分的计算方式如下：；三度关联企业的营销路径评分的计算方式如下：；d1为一度关联企业的营销路径评分，d2为二度关联企业的营销路径评分，d3为三度关联企业的营销路径评分，为本异地客户权重系数，r1为核心企业与一度关联企业的关联关系的强度值，r2为核心企业与二度关联企业的关联关系的强度值，r3为核心企业与三度关联企业的关联关系的强度值，r1、r2和r3基于供货强度、股权关系、担保关系、同高管、同法定代表人以及同实际控制人得到，为待挖掘的关联企业关系粘性；
12、s5：优先选择获取一度关联企业，若一度关联企业中没有评分达标的企业，则获取二度关联企业，若二度关联企业中没有评分达标的企业，则获取三度关联企业。
13、可选的，在所述潜在客户的挖掘方法中，对供应链网络进行异常数据标记，异常数据标记包括疑似空壳企业标记、超级节点处理标记以及风险名单处理标记。
14、可选的，在所述潜在客户的挖掘方法中，核心企业认定模型如下：
15、scorecore=工商信息特征参数×[(实收资本特征参数,成立年限特征参数)×(实收资本,成立年限)t]+财务数据特征参数×[(资产负债率特征参数,企业利润率特征参数,税前利润特征参数,主营业务收入特征参数,信用评级特征参数)×(资产负债率,企业利润率,税前利润,主营业务收入,信用评级)t]+业务数据特征参数×[(存款金额特征参数,融资金额特征参数)×(存款金额,融资金额)t]+动账金额特征参数×[(支出金额最大值特征参数,收入金额最大值特征参数,支出金额平均值特征参数,收入金额平均值特征参数)×(支出金额最大值,收入金额最大值,支出金额平均值,收入金额平均值)t]+图关联数据特征参数×[(节点度特征参数,pagerank特征参数,出度特征参数,入度特征参数)×(节点度,pagerank,出度,入度)t]+负面信息特征参数×[(司法案件特征参数,行政处罚特征参数,异常经营状态特征参数,企业欠税金额特征参数,企业是否欠税特征参数)×(司法案件,行政处罚,异常经营状态,企业欠税金额,企业是否欠税)t]，其中，scorecore为核心企业认定分数值，t为矩阵转置；
16、依据核心企业认定分数值，采用top n的方式选择出潜在核心企业，n为自然数。
17、可选的，在所述潜在客户的挖掘方法中，各特征参数根据实际情况设置或更改。
18、可选的，在所述潜在客户的挖掘方法中，核心企业与对应关联企业的关联关系的强度值的计算方式如下：
19、r=权重1×供货强度+权重2×股权关系+权重3×担保关系+权重4×同高管关系+权重5×同法定代表人关系+权重6×同实际控制人关系；
20、其中，r为核心企业与对应关联企业的关联关系的计算的强度值，基于所述核心企业与对应关联企业的关联关系的强度值的计算方式计算得到r1、r2和r3。
21、可选的，在所述潜在客户的挖掘方法中，待挖掘的关联企业关系粘性的计算方式如下：
22、scoreloyaty=权重7×客户开立账户时间+权重8×产品持有数量+权重9×是否基本户+权重10×是否代发+权重11×是否授信客户+权重12×当前贷款余额是否不为0+权重13×存款余额+权重14×贷款余额+权重15×距上次交易时间+权重16×交易频率+权重17×交易金额。
23、在本专利技术所提供的潜在客户的挖掘方法中，主要基于企业信息、企业间交易关系、自然人信息以及企业工商信息构建银行的供应链网络，并在此基础上构建核心企业认定模型和营销线索模型。首先基于产供应链关系、企业关联关系构建企业供应链网络，并量化企业间的供货关系强度；然后构建核心企业认定模型，并挖掘潜在核心企业，通过核心企业认定分数值排序输出营销名单；最后利用企业间的多种关联关系，构建营销线索模型，筛选出营销触达率最高的营销路径，从而提升关联营销的触达率和成功率。
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1.一种潜在客户的挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的潜在客户的挖掘方法，其特征在于，对供应链网络进行异常数据标记，异常数据标记包括疑似空壳企业标记、超级节点处理标记以及风险名单处理标记。
3.如权利要求1所述的潜在客户的挖掘方法，其特征在于，核心企业认定模型如下：
4.如权利要求1所述的潜在客户的挖掘方法，其特征在于，核心企业与对应关联企业的关联关系的强度值的计算方式如下：
【技术特征摘要】
1.一种潜在客户的挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的潜在客户的挖掘方法，其特征在于，对供应链网络进行异常数据标记，异常数据标记包括疑似空壳企业标记、超级节点处理标记以及风险名单处理标...
【专利技术属性】
技术研发人员：于中宝，陈超，
申请(专利权)人：上海银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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