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申请/专利权人：上海数策软件股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于汽车行业售后场景的个性化推荐系统及方法，包括：通过使用内部数据结合外部数据，构建召回算法模型，得到每个客户的待推荐物品列表；通过使用销售数据、渠道活跃数据和线索反馈数据，构建排序算法模型；根据排序算法模型从待推荐物品列表中筛选出与客户需求相匹配的物品；根据排序算法模型筛选出与客户需求相匹配的物品，结合线上不同渠道和线下经销商不同业务部门，构建智能线索法分配业务模型，智能化进行线索跟进；本发明通过采用业务规则和机器学习并举，结合客户线上CTR和线下ATR效果反馈数据，构建待推荐物品和用户的排序算法模型，解决了经销商从海量待推荐物品中选择困难等问题，准确预知客户需求，提升推荐成功率。

主权项：1.一种基于汽车行业售后场景的个性化推荐系统，其特征在于，包括：模块M1：通过使用内部数据结合外部数据，构建召回算法模型，得到每个客户的待推荐物品列表；模块M2：通过使用销售数据、渠道活跃数据和线索反馈数据，构建排序算法模型；模块M3：根据排序算法模型从待推荐物品列表中筛选出与客户需求相匹配的物品；模块M4：根据排序算法模型筛选出与客户需求相匹配的物品，结合线上不同渠道和线下经销商不同业务部门，构建智能线索分配业务模型，智能化进行线索跟进；所述召回算法模型包括在待选配件和服务当中，筛选出符合客户需求的物品；所述排序算法模型包括对符合客户需求的物品进行排序，将符合要求的排序名次分配给客户；所述智能线索分配业务模型包括对排序算法输出的线索进行智能分配，通过客户app，小程序和经销商业务部门结合，共同触达客户；召回算法模型的数据流程包括变量处理：1车系分箱：根据车系价值高、中、低和车系用途轿车、SUV、家用、公用进行分箱；2车龄分箱：按照0-3年、3-6年和大于6年进行自定义分箱；3历史数据聚合：针对过去3年的进站信息，计算客户进站频次、消费金额、进站类型分布；4行驶里程和进站时间衍生：根据客户前5次进站信息和车联网返回实时行驶里程数据，预测下次进站的行驶里程和进站时间；5保养配件喜好衍生：根据过去1年进站保养所服务的配件信息，结合保养手册，推测用户的保养配件喜好；6客户年龄分箱：按照0-20,20-30,30-40,40-50,50以上进行分箱；7时间类衍生：根据客户进站日期、结算日期和配件出库日期的衍生；8地址类衍生：根据外部数据返回的地址、经销商地址和客户居住地城市，客户和经销商之间距离衍生变量。

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