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龙图腾网获悉江苏巨库软件科技有限公司申请的专利一种基于大数据分析的客户关系管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119107089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411208448.2，技术领域涉及：G06Q30/01；该发明授权一种基于大数据分析的客户关系管理方法及系统是由杨旭东;吴志建;韩郭阳;刘佳佳设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的客户关系管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及业务系统技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的客户关系管理方法及系统。一种基于大数据分析的客户关系管理方法，包括以下步骤：S1：获取公海客户数据以及销售人员私海内的客户数据，并对其进行预处理；S2：基于客户的历史周期性购买数据，公海客户推荐公海池包括未分配的公海客户与符合历史短期周期性购买数据的公海客户相匹配的第一推荐公海池，以及未分配的公海客户与符合历史长期周期性购买数据并符合提前接触时间的公海客户相匹配的第二推荐公海池。本发明通过获取公海客户的购买周期，根据公海客户的周期进行推荐，对销售人员未完成替换下来的客户设置等待时长，并根据各被替换客户的兴趣权重进行调整后推荐。

本发明授权一种基于大数据分析的客户关系管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的客户关系管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取公海客户数据以及销售人员私海内的客户数据，并对其进行预处理； S2：基于客户的历史周期性购买数据，公海客户推荐公海池包括未分配的公海客户与符合历史短期周期性购买数据的公海客户相匹配的第一推荐公海池，以及未分配的公海客户与符合历史长期周期性购买数据并符合提前接触时间的公海客户相匹配的第二推荐公海池； S3：基于目标销售人员私海内的客户与公海客户之间的关联性，公海客户推荐公海池包括已分配的私海客户与未分配的公海客户关联性匹配的第三推荐公海池，以及销售人员私海内进行替换回收的第四推荐公海池； S4：基于公海客户推荐公海池对目标销售人员进行客户推荐； 所述S2包括未分配的公海客户与符合历史短期周期性购买数据的公海客户相匹配的第一推荐公海池，以及未分配的公海客户与符合历史长期周期性购买数据并符合提前接触时间的公海客户相匹配的第二推荐公海池，包括：基于贝叶斯算法获得各公海用户的转换时间，其中所述提前接触时间为公海用户的转化时间，获取当前时间段的第一预设时间段内与各公海用户的转化时间交集的公海用户作为第二推荐公海池； 所述S3包括已分配的私海客户与未分配的公海客户关联性匹配的第三推荐公海池，以及销售人员私海内进行替换回收的第四推荐公海池，包括：根据替换时长计算公式，获得销售人员对私海客户进行替换时私海客户变为公海客户的等待时长，并根据所述等待时长进行排序后获得第四推荐公海池，其中替换时长计算公式为： 其中是替换时长，是预设的标准替换时长，ω是调节因子，T0是客户在私海中的等待时长，T标是预设的标准等待时长，Tmax是客户在私海中最大等待时长； 所述并根据所述等待时长进行排序后获得第四推荐公海池，包括：将小于等于预设等待时长的私海客户作为第一预设添加序列，将大于预设等待时长的私海客户作为待处理序列，基于待处理序列获得第一预处理私海客户，其中所述第一预处理私海客户为预设时间段内购买相同销售物品类型的私海客户，基于所述第一预处理私海客户预设时间段内购买的销售物品类型占比，获取各私海客户的兴趣专属参数，基于兴趣专属参数与各私海客户的购买次数获得调整权重，将大于权重阈值的私海客户放入第一预设添加序列中，获得第四推荐公海池； 所述基于贝叶斯算法获得各公海用户的转换时间，包括： S201：对每个客户的历史记录进行整理，形成一个转换时间的样本集合； S202：选择概率分布模型，使用伽玛分布，其中伽玛分布的概率密度函数为： 其中x是转化时间，α是形状参数，β是尺度参数，Γα是伽玛函数； S203：确定先验分布，基于历史数据确定初始的概率分布参数作为先验分布； S204：使用贝叶斯更新规则，后验分布为： αn＝α0+n； 其中n是观测到的样本数量，是所有观察到的转化时间的总和；α0为形状参数的初始值；β0为尺度参数的初始值； S205：使用更新后的后验分布进行预测，通过计算后验分布的期望值得到预测的购买周期，伽玛分布的期望为： 其中E[x]是客户购买周期的预测值，αn和βn是更新后的形状和尺度参数。

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