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摘要：本发明涉及客户潜在价值预测技术领域，特别是指一种基于AI大模型的客户潜在价值预测方法，该方法包括：确定初始客户集，收集初始客户集内各相关客户的历史相关信息；对历史相关信息进行预处理，识别目标商品对应的目标商品属性，根据目标商品属性结合待分析相关信息对初始客户集进行一次筛选，将目标客户集内各目标客户的目标相关信息输入AI大模型中，以定义各目标客户的客户群体类型；并根据AI大模型计算各客户群体子集内各类型客户的潜在价值评分；基于潜在价值评分对各客户群体子集进行客户排列次序整理，以生成各实际预测序列；根据各实际预测序列结合客户群体类型确定各目标客户对应的实际营销策略。

主权项：1.一种基于AI大模型的客户潜在价值预测方法，其特征在于，包括：基于目标商品确定初始客户集，收集所述初始客户集内各相关客户的历史相关信息；对所述历史相关信息进行预处理，以得到符合预测条件的待分析相关信息；识别所述目标商品对应的目标商品属性，根据所述目标商品属性结合所述待分析相关信息对所述初始客户集进行一次筛选，以得到目标客户集；将所述目标客户集内各目标客户的目标相关信息输入AI大模型中，以定义各目标客户的客户群体类型；根据所述客户群体类型对各目标客户进行分类，以得到若干客户群体子集，并根据所述AI大模型计算各客户群体子集内各类型客户的潜在价值评分；基于所述潜在价值评分对各客户群体子集进行客户排列次序整理，以生成各实际预测序列；根据各实际预测序列结合所述客户群体类型确定各目标客户对应的实际营销策略；所述基于目标商品确定初始客户集，收集所述初始客户集内各相关客户的历史相关信息的过程包括：识别所述目标商品的市场定位，根据市场定位结果确定商品需求范围；选取所述商品需求范围内的各相关客户，以生成所述初始客户集；对于任一相关客户，收集任一相关客户的历史购买记录、历史浏览记录和历史互动记录；其中，所述历史相关信息包括：所述历史购买记录、所述历史浏览记录和所述历史互动记录；所述对所述历史相关信息进行预处理，以得到符合预测条件的待分析相关信息的过程包括：时间预处理和质量预处理；对于任一相关客户，根据历史起始节点和当前终止节点确定标准截取时长；挑选所述标准截取时长内的所述历史相关信息，以得到过程相关信息；其中，所述过程相关信息包括：过程购买记录、过程浏览记录和过程互动记录；获取所述标准截取时长内的各过程浏览记录对应的实际浏览时长；对于任一过程浏览记录，根据所述实际浏览时长结合预设的正常浏览时长确定任一过程浏览记录是否为误操作；其中，符合所述预测条件包括：得到的所述待分析相关信息处于所述标准截取时长内且未出现误操作；所述根据所述目标商品属性结合所述待分析相关信息对所述初始客户集进行一次筛选的过程包括：对于任一相关客户，根据目标限用期限和实际购买间隔确定任一相关客户的实际购买模式；根据目标更换频率和实际购买频率确定任一相关客户的实际购买类型；基于所述实际购买模式和所述实际购买类型确定所述相关客户的实际购买需求；根据各相关客户的所述实际购买需求对所述初始客户集进行一次筛选以得到所述目标客户集；其中，所述目标商品属性包括：所述目标限用期限和所述目标更换频率；所述待分析相关信息包括：待分析购买记录、待分析浏览记录和待分析互动记录；所述待分析购买记录包括：所述实际购买间隔和所述实际购买频率。

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