AI 获客系统是一个复杂的体系，代码量庞大，以下为你提供一个简化后的 Python 示例，主要展示如何通过模拟数据进行客户行为分析和简单的销售线索筛选。此示例中，假设已从不同渠道收集到客户数据，存储在一个字典列表中，每个字典代表一个客户及其相关行为信息。通过分析客户购买频率和购买金额，筛选出可能的高价值销售线索。
# 模拟从不同渠道收集的客户数据，每个字典代表一个客户customers=[{"name":"Alice","purchase_frequency":5,"purchase_amount":1000,"contact_info":"alice@example.com"},{"name":"Bob","purchase_frequency":2,"purchase_amount":300,"contact_info":"bob@example.com"},{"name":"Charlie","purchase_frequency":8,"purchase_amount":1500,"contact_info":"charlie@example.com"}]# 定义一个函数来分析客户行为并筛选销售线索defanalyze_customers(customer_list):high_value_customers=[]forcustomerincustomer_list:# 简单设定购买频率大于5且购买金额大于1000为高价值客户ifcustomer["purchase_frequency"]>5andcustomer["purchase_amount"]>1000:high_value_customers.append(customer)returnhigh_value_customers# 调用函数进行客户分析potential_leads=analyze_customers(customers)# 输出筛选出的高价值销售线索forleadinpotential_leads:print(f"高价值潜在客户: {lead['name']}, 联系方式: {lead['contact_info']}")
在实际应用中，AI 获客系统会涉及更复杂的数据处理、机器学习算法以及与各类数据源和业务系统的交互。你是计划将此代码用于实际项目，还是想进一步了解其中某部分功能的实现细节呢？
