一、成果简介

本成果面向企业客户关系管理、商业服务和数字化运营场景，开发一种减小客户流失风险的大数据聚类算法软件。软件基于Java语言和C/S架构设计，支持数据库数据初始化、数据源连接、客户数据来源管理、客户流失风险数据分析和用户状态反馈等功能，可对客户数据进行聚类分析和风险识别，帮助企业发现潜在流失客户并制定精细化运营策略。软件运行环境适配Windows系列系统，具有运行稳定、部署便捷、安全性较高和处理速度较快等特点。该成果可服务于零售、电商、金融、通信、会员运营和客户服务等行业，为企业客户留存、营销决策、风险预警和数据资产管理提供软件工具支撑。

图1.客户流失风险大数据聚类分析软件流程示意图

图2.客户数据聚类与流失风险分层原理图

二、应用领域

可应用于零售、电商、金融、通信、会员制服务、客户服务中心、企业CRM和数字营销等场景。潜在用户包括拥有客户行为数据、交易数据、会员数据或服务记录的企业，以及提供数据分析、客户运营和商业智能系统的软件服务商。

三、市场前景

随着企业数字化运营和精细化客户管理需求提升，客户流失预测、客户分群和精准营销成为商业服务领域的重要应用方向。传统客户管理系统多侧重信息记录和流程管理，对客户流失风险识别及数据驱动决策支持不足。本成果以大数据聚类算法为核心，可帮助企业整合客户来源数据、识别高风险客户群体、提升客户留存率和营销转化效率。成果转化后可通过软件许可、定制开发、技术服务和数据分析咨询等方式形成收益，并为企业降低获客成本、减少客户流失损失和提升运营效率提供支撑。

四、知识产权

1、成果由北京理工大学单独持有；

2、已申请软件著作权保护。

五、合作方式

技术许可、合作开发或技术服务与咨询等。

六、对接方式

（1）合作意向方联系北理工技术转移中心；

（2）北理工技术转移中心沟通了解意向方情况；

（3）会同成果完成团队与意向方共同研讨合作方案。

北京理工大学技术转移中心

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