(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211238383.7 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 山东油软网络科技有限公司 地址 257000 山东省东营市开发区黄河路 38号大学科技园生态谷海科未来大厦 8楼 申请人 张琳 (72)发明人 张琳　张垒　朱长刚　 (74)专利代理 机构 六安创新 傲风知识产权代理 事务所(普通 合伙) 34258 专利代理师 高冰 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种基于AI算法的加油站会员召回模型 (57)摘要 本发明属于加油站会员流失的分析和智能 应用领域， 且公开了一种基于AI算法的加油站会 员召回模型， 包括以下模 型创建的步骤： 第一步： 通过跟踪不同运营阶段加油站、 不同月份会员变 化情况， 进行会员流失分析等， 第二步： 根据全网 会员分析情况， 会员的流失与否关键指标为会员 的消费周期等， 第三步开展会员加油周期计算 等。 该一种基于AI算法的加油站会员召回模型， 本发明通过大数据算法及分析实现了精准定位 流失及潜在流失会员， 降低了加油站运营管理成 本(新会员、 老会员获客成本)、 提高了加油站会 员活跃度， 从而带来利润提升， 本发明通过大数 据建模+智 能营销系统， 为加油站提供了自动化 营销工具， 提高了油站 精准营销能力。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115423534 A 2022.12.02 CN 115423534 A 1.一种基于AI 算法的加油站会员召回模型， 其特 征在于： 包括以下模型创建的步骤： 第一步： 通过跟踪不同运营阶段加油站(新运营、 运营1年、 运营1年以上)、 不同月份会 员变化情况， 进行会员流失分析； 通过自主研发的智慧油站管理系统， 实现对加油站经营的全覆盖， 从而获得完整的加 油站经营数据； 其中上述系统采用HDFS生态(大数据生态)作为分布式文件数据存储架构作为基础， 通 过埋点技术 获取到前端(不限于网站、 APP、 一体机、 PDA、 微信小程序)的基础数据进行存储， 用Hive、 Spark(大数据存取及分析)技术对数据进行快速的存储、 读取及分析， 从而为后面 的数据分析、 建模和应用提供了基础； 第二步： 根据全 网会员分析情况， 会员的流失与否关键指标为会员的消费周期， 按照行 业数据(现在时间 ‑上次加油时间)≥1.5倍消费周期， 客户存在潜在流失风险； (现在时间 ‑ 上次加油时间)≥2倍消费周期， 客户已流失； 第三步： 基于上述数据结论， 开展会员加油周期计算； 首先通过全网数据分析， 会员的 加油周期呈现出规律性， 同时受干扰因素影响； 此次模型创建， 采用不同会员情况进行分 析， 根据大 数据分析及经 营经验排除干扰因素； 第四步： 会员加油周期模型创建； 第五步： 基于第四步中模型算法产出的会员消费周期。 2.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的加油站会员召回模型， 其特征在于： 所述第 四步中会员加油周期模型创建具体的包括如下： 平均周期T： 从该站系统数据Hive中获取加油次数≥4次且单次时间间隔无明显异常会 员(无异常标准： 单次加油时间间隔不超出该会员加油周期平均值的波动控制线)， 计算该 站会员平均周期； 若为 新站， 则取全网均值； 根据相对误差： 该数据控制用于特殊、 异常数据干扰； 如时间范围内单次数据超相对误差控制线， 则排 除该数据， 如无， 则保留。 3.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的加油站会员召回模型， 其特征在于： 第五步 中会员消费周期具体的包括如下： ①仅注册、 未消费会员： 会员消费周期＝1.5*T， 即以该站均 值1.5倍作 为该会员消费周 期； ②注册、 仅消费1次会员： 会员消费周期＝1*T， 即以该站均值作为该会员消费周期； ③注册、 消费2次及以上， 周期内无 单次数据超相对误差： 会员消费周期＝(最后加油时间 ‑首次加油时间)/(加油次数 ‑1)； ④注册、 消费2次及以上， 周期内存在单次数据超相对误差； 会员消费周期计算仅取有效数据， 4.根据权利要求3所述的一种基于AI算法的加油站会员召回模型， 其特征在于： 所述第 五步基于第四步中模型算法产出 的会员消费周期， 根据第二步潜在流失和流失会员定义，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423534 A 2识别出会员是否存在流失风险， 搭配智能营销系统， 针对性对该会员进行用会员智能营销。 5.根据权利要求4所述的一种基于AI算法的加油站会员召回模型， 其特征在于： 所述会 员智能营销不限于AP P推送、 短信提醒、 微信公众号召回通知和营销卡券的形式。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423534 A 3