一、模块概述
客户管理模块是美菜生鲜B2B电商系统的核心组成部分，主要负责企业客户信息管理、订单关系维护、信用评估及客户服务等功能。该模块旨在提升客户满意度、增强客户粘性并优化销售流程。
二、核心功能设计
1. 客户信息管理
- 基础信息：企业名称、统一社会信用代码、联系人、联系方式、地址等
- 行业分类：餐饮、酒店、学校、企业食堂等
- 规模信息：员工人数、日均用餐量、采购频率等
- 资质管理：营业执照、食品经营许可证等电子档上传与审核
2. 客户分级管理
- RFM模型：基于最近购买时间(Recency)、购买频率(Frequency)、购买金额(Monetary)进行分级
- 自定义标签：如"战略客户"、"高潜力客户"、"风险客户"等
- 信用评级：根据历史订单履约情况、付款记录等评估信用等级
3. 订单关系管理
- 历史订单查询：按时间、商品类别、金额等维度筛选
- 采购偏好分析：统计常购商品、采购周期、价格敏感度等
- 智能推荐：基于采购历史推荐相关商品或促销活动
4. 客户服务管理
- 工单系统：客户咨询、投诉、建议的受理与跟踪
- 回访管理：定期客户满意度调查与回访计划
- 通知中心：订单状态、促销活动、系统维护等消息推送
三、技术实现方案
1. 数据库设计
```sql
-- 客户基本信息表
CREATE TABLE customer (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
credit_code VARCHAR(18) UNIQUE,
industry_type TINYINT COMMENT 1-餐饮 2-酒店 3-学校 4-企业食堂,
scale TINYINT COMMENT 1-小型 2-中型 3-大型,
contact_person VARCHAR(50),
contact_phone VARCHAR(20),
address TEXT,
status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT 0-禁用 1-正常,
create_time DATETIME,
update_time DATETIME
);
-- 客户信用评估表
CREATE TABLE customer_credit (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
customer_id BIGINT NOT NULL,
credit_score INT COMMENT 信用评分(0-1000),
credit_level TINYINT COMMENT 1-AAA 2-AA 3-A 4-B 5-C,
last_assessment_date DATE,
FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customer(id)
);
-- 客户采购偏好表
CREATE TABLE customer_preference (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
customer_id BIGINT NOT NULL,
category_id BIGINT COMMENT 商品分类ID,
preference_score DECIMAL(5,2) COMMENT 偏好度(0-100),
avg_purchase_cycle INT COMMENT 平均采购周期(天),
price_sensitivity TINYINT COMMENT 1-高 2-中 3-低,
FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customer(id)
);
```
2. 核心接口设计
```java
// 客户信息服务接口
public interface CustomerService {
// 创建客户
Result
createCustomer(CustomerCreateDTO dto);
// 更新客户信息
Result updateCustomer(CustomerUpdateDTO dto);
// 查询客户详情
Result getCustomerDetail(Long customerId);
// 分页查询客户列表
Result> queryCustomers(CustomerQueryDTO query);
// 评估客户信用
Result assessCredit(Long customerId);
// 获取客户采购偏好
Result> getPreferences(Long customerId);
}
// 客户信用评估实现
@Service
public class CreditAssessmentService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Autowired
private PaymentRepository paymentRepository;
public CreditAssessmentDTO assess(Long customerId) {
// 1. 计算履约率
double fulfillmentRate = calculateFulfillmentRate(customerId);
// 2. 计算平均付款周期
int avgPaymentDays = calculateAvgPaymentDays(customerId);
// 3. 计算订单稳定性
double orderStability = calculateOrderStability(customerId);
// 4. 综合评分
int score = (int)(fulfillmentRate * 300 +
(1 - avgPaymentDays/30.0) * 400 +
orderStability * 300);
// 5. 确定信用等级
String level = determineCreditLevel(score);
return new CreditAssessmentDTO(score, level);
}
// 其他计算方法...
}
```
3. 前端实现要点
- 客户列表页：支持多条件筛选、批量操作、状态切换
- 客户详情页：分tab展示基本信息、信用评估、采购记录、服务记录
- 客户编辑页：表单验证、资质文件上传预览
- 数据分析看板：采购趋势图、商品偏好热力图
四、关键业务逻辑
1. 客户信用评估算法
```
信用评分 = 履约率权重(30%) + 付款及时性权重(40%) + 订单稳定性权重(30%)
履约率 = 完全履约订单数 / 总订单数
付款及时性 = 1 - (平均实际付款天数 / 约定付款天数)
订单稳定性 = 近3个月有效订单数 / 近6个月有效订单数
```
2. 客户分级策略
| 信用等级 | 评分范围 | 享受权益 |
|---------|---------|---------|
| AAA | 900-1000| 专属客服、优先供货、账期延长 |
| AA | 800-899 | 优先供货、定期回访 |
| A | 700-799 | 标准服务 |
| B | 600-699 | 预警监控、限制账期 |
| C | 0-599 | 现金交易、暂停合作 |
3. 智能推荐逻辑
```
1. 基于协同过滤的商品推荐：
- 找出相似采购模式的客户群体
- 推荐该群体高频采购但目标客户未采购的商品
2. 基于时间序列的补货提醒：
- 分析历史采购周期
- 在预计采购日前3天推送补货提醒
3. 促销活动精准推送：
- 根据客户价格敏感度匹配不同力度促销
- 高敏感客户推送折扣活动，低敏感客户推送满赠活动
```
五、系统集成要点
1. 与订单系统集成：实时同步订单数据用于信用评估
2. 与支付系统集成：获取实际付款时间计算付款及时性
3. 与仓储系统集成：获取库存数据支持智能推荐
4. 与营销系统集成：同步客户标签支持精准营销
六、安全与合规考虑
1. 数据加密：客户敏感信息(如联系方式、资质文件)加密存储
2. 权限控制：基于角色的访问控制(RBAC)，区分销售、客服、管理等角色权限
3. 审计日志：记录关键操作(如信用评级调整、客户状态变更)
4. 合规性：符合《个人信息保护法》要求，提供数据导出和删除功能
七、扩展性设计
1. 插件化架构：支持自定义信用评估算法插件
2. 多维度标签体系：可扩展客户标签维度，支持复杂查询
3. API网关：提供标准化RESTful API供第三方系统调用
4. 大数据分析：预留数据接口支持后续构建客户360°视图
八、实施路线图
1. 第一阶段(2周)：完成基础客户信息管理和简单查询功能
2. 第二阶段(3周)：实现信用评估体系和分级管理
3. 第三阶段(3周)：开发采购偏好分析和智能推荐
4. 第四阶段(2周)：完善客户服务工单系统和通知中心
该客户管理模块的实现将显著提升美菜生鲜的企业客户服务能力，通过数据驱动的客户运营策略提高客户留存率和生命周期价值。 
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