为你编写的人工智能获客系统功能代码，将围绕客户数据收集、分析、营销推荐等核心功能展开。代码会模拟从多渠道采集客户数据，进行清洗整合，利用机器学习算法细分客户，再基于细分结果生成营销推荐策略。代码使用 Python 编写，依赖pandas进行数据处理，scikit - learn用于机器学习相关操作，Flask搭建 API 服务以便外部调用。运行前请确保安装相关库，命令如下：

import pandas as pd​

from sklearn.cluster import KMeans​

from flask import Flask, request, jsonify​

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# 模拟从不同渠道采集客户数据​

def simulate_data_collection():​

website_data = pd.DataFrame({​

'客户ID': [1, 2, 3, 4, 5],​

'姓名': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],​

'联系方式': ['alice@example.com', 'bob@example.com', 'charlie@example.com', 'david@example.com', 'eve@example.com'],​

'来源渠道': ['官网', '官网', '社交媒体', '搜索引擎', '官网'],​

'咨询内容': ['产品价格', '产品功能', '产品使用教程', '产品优惠', '产品售后']​

})​

purchase_data = pd.DataFrame({​

'客户ID': [1, 2, 2, 3, 4, 5],​

'购买日期': ['2023 - 01 - 01', '2023 - 02 - 01', '2023 - 03 - 01', '2023 - 02 - 15', '2023 - 03 - 20', '2023 - 04 - 10'],​

'购买金额': [100, 200, 150, 300, 50, 250],​

'购买产品': ['产品A', '产品B', '产品A', '产品C', '产品D', '产品B']​

})​

return website_data, purchase_data​

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# 数据清洗与整合​

def clean_and_integrate_data(website_data, purchase_data):​

# 清洗website_data中的联系方式格式​

website_data['联系方式'] = website_data['联系方式'].str.lower()​

# 合并两个数据集​

merged_data = pd.merge(website_data, purchase_data, on='客户ID', how='left')​

return merged_data​

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# 客户行为分析与细分​

def analyze_and_segment_customers(merged_data):​

# 计算每个客户的购买频率​

purchase_frequency = merged_data.groupby('客户ID').size().reset_index(name='购买频率')​

merged_data = pd.merge(merged_data, purchase_frequency, on='客户ID')​

# 计算每个客户的总购买金额​

total_purchase_amount = merged_data.groupby('客户ID')['购买金额'].sum().reset_index(name='总购买金额')​

merged_data = pd.merge(merged_data, total_purchase_amount, on='客户ID')​

# 提取用于客户细分的特征​

features = merged_data[['购买频率', '总购买金额']]​

# 使用KMeans进行客户细分，假设分为3类​

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)​

merged_data['客户类别'] = kmeans.fit_predict(features)​

return merged_data​

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# 营销推荐功能​

def generate_marketing_recommendations(merged_data):​

recommendations = []​

for customer_id in merged_data['客户ID'].unique():​

customer_data = merged_data[merged_data['客户ID'] == customer_id]​

customer_segment = customer_data['客户类别'].values[0]​

if customer_segment == 0: # 假设类别0为高价值客户​

recommendations.append(f"向客户 {customer_id} 推荐高端产品套餐，因其购买频率高且总购买金额大。")​

elif customer_segment == 1: # 假设类别1为潜在客户​

recommendations.append(f"向客户 {customer_id} 发送产品试用邀请，以提高其购买意愿。")​

else: # 假设类别2为普通客户​

recommendations.append(f"向客户 {customer_id} 推送常规促销信息，促进其消费。")​

return recommendations​

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app = Flask(__name__)​

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# 获取客户数据及营销推荐的API​

@app.route('/acquisition', methods=['POST'])​

def acquisition():​

website_data, purchase_data = simulate_data_collection()​

integrated_data = clean_and_integrate_data(website_data, purchase_data)​

analyzed_data = analyze_and_segment_customers(integrated_data)​

marketing_recommendations = generate_marketing_recommendations(analyzed_data)​

return jsonify({​

"客户数据": integrated_data.to_dict(orient='records'),​

"营销推荐": marketing_recommendations​

})​

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if __name__ == "__main__":​

app.run(debug=True)

上述代码通过模拟数据采集，清洗整合客户数据，利用 KMeans 算法细分客户，最终为不同类别的客户生成营销推荐。你可通过访问/acquisition接口获取相关数据和推荐策略。