customer-deduplication

name	customer-deduplication
version	1.0.0
description	Use when 需要跨平台合并重复客户记录时
always	false
triggers	["去重","合并客户","重复客户","deduplication","merge customers"]

客户去重技能

Skill Graph： 领域 → [[_index-conversion|报价与转化领域]] | 上游 ← [[crm|CRM]] ← [[_index-conversion|转化领域]] | 下游 → [[knowledge-base|团队知识库]]（统一客户视图）

跨平台合并重复客户，统一客户信息，生成去重后的客户列表。

可执行脚本

本技能提供 Python 脚本（零第三方依赖），可直接运行去重：

# 跨平台合并去重
python scripts/dedup.py --input facebook.json linkedin.json --output result.json

# 从目录批量加载
python scripts/dedup.py --input-dir ./customer_data/ --output result.json

# 自定义相似度阈值（默认 0.70）
python scripts/dedup.py --input data.json --output result.json --threshold 0.80

脚本使用 difflib.SequenceMatcher（Python 标准库），无需 pip install。

一、去重维度

1.1 主要匹配维度

维度	权重	说明	示例
公司名称	40%	标准化后匹配	"ABC Industrial" = "ABC Industrial Ltd"
域名	30%	提取主域名匹配	abc.com = www.abc.com
邮箱域名	20%	邮箱后缀匹配	@abc.com
电话	10%	数字格式匹配	+1-xxx = 001-xxx

1.2 公司名称标准化规则

规则	原始	标准化
移除后缀	ABC Industrial Ltd	abc industrial
移除前缀	The ABC Company	abc company
统一大小写	ABC INDUSTRIAL	abc industrial
移除特殊字符	ABC-Industrial	abc industrial
移除空格	ABC Industrial	abcindustrial

1.3 常见公司后缀

Ltd, Limited, Inc, Incorporated, Corp, Corporation
Co, Company, LLC, LLP, GmbH, AG, SA, S.A., B.V.
Group, Holdings, Industries, International, Enterprises

二、去重流程

Step 1: 收集客户数据

输入格式（支持多平台）：

{
  "platform": "facebook",
  "customers": [
    {
      "name": "ABC Industrial Supply",
      "website": "https://www.abc-industrial.com",
      "email": "[e-mail]",
      "phone": "[phone]",
      "country": "USA"
    }
  ]
}

Step 2: 标准化数据

1. 公司名称转小写
2. 移除公司后缀
3. 移除特殊字符
4. 提取域名主名
5. 格式化电话号码

Step 3: 匹配重复项

匹配规则：

• 公司名称相似度 > 80% → 重复
• 域名相同 → 重复
• 邮箱域名相同 + 公司名称相似 → 重复

Step 4: 合并重复项

合并策略：

• 保留最完整的名称
• 合并所有联系方式
• 合并所有来源平台
• 保留最新的信息

Step 5: 输出去重结果

{
  "unique_customers": [
    {
      "name": "ABC Industrial Supply",
      "normalized_name": "abcindustrialsupply",
      "website": "https://www.abc-industrial.com",
      "domain": "abc-industrial.com",
      "emails": ["[e-mail]", "[e-mail]"],
      "phones": ["[phone]"],
      "country": "USA",
      "sources": ["facebook", "linkedin", "instagram"],
      "source_count": 3,
      "first_found": "2026-03-25"
       
    
  
   
   

三、匹配算法

3.1 公司名称相似度

Levenshtein距离：

相似度 = 1 - (编辑距离 / 最大长度)

示例：
"ABC Industrial" vs "ABC Industries"
编辑距离: 1
最大长度: 15
相似度: 1 - (1/15) = 93% → 重复

Jaccard相似度（单词集合）：

集合A = {ABC, Industrial}
集合B = {ABC, Industries}
交集 = {ABC}
并集 = {ABC, Industrial, Industries}
相似度 = 1/3 = 33% → 可能不重复（需要其他维度确认）

3.2 域名匹配

# 提取主域名
def extract_domain(url):
    # 移除协议
    url = url.replace("https://", "").replace("http://", "")
    # 移除www
    url = url.replace("www.", "")
    # 移除路径
    domain = url.split("/")[0]
    return domain

# 示例
extract_domain("https://www.abc-industrial.com/about")
→ "abc-industrial.com"

3.3 综合评分

总分 = 公司名称分数 * 0.4 
     + 域名分数 * 0.3 
     + 邮箱域名分数 * 0.2 
     + 电话分数 * 0.1

总分 > 70% → 重复

四、去重场景

场景1: 跨平台去重

输入：
- Facebook: 20个客户
- LinkedIn: 15个客户
- Instagram: 12个客户
- 特易海关: 30个客户

处理：
1. 合并所有客户（77个）
2. 标准化
3. 匹配重复
4. 合并信息

输出：
- 去重后客户：45个
- 重复项：32个

场景2: 同平台去重

输入：
- 特易海关搜索结果（多次搜索）
- 搜索1: 秘鲁 - 30个
- 搜索2: 智利 - 25个
- 搜索3: 哥伦比亚 - 20个

处理：
1. 合并搜索结果
2. 去重（同一公司可能出现在多个国家搜索中）

输出：
- 去重后客户：60个
- 重复项：15个

场景3: 历史数据去重

输入：
- 本月新客户：20个
- 历史客户库：500个

处理：
1. 对比新客户与历史客户
2. 识别已存在客户
3. 标记新客户

输出：
- 新客户：15个
- 已存在：5个

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详细参考

以下内容已拆分到 [[references/extended-guide.md]]，仅在需要时读取：

• 五、特殊情况处理
• 六、输出报告
• 客户去重报告
• 七、快速命令
• 八、数据结构
• 九、注意事项

何时读取：需要查阅详细步骤、模板、配置或示例时。