一种销售成效人工智能分析方法及系统与流程

本发明涉及人工智能分析技术领域，具体涉及一种销售成效人工智能分析方法及系统。

背景技术：

各行各业都有销售人员并且销售人员在服务于客户的活动中都扮演着重要的角色，尤其在零售业，销售人员作为与顾客面对面沟通的第一线人员，其话语及语调等会直接影响到顾客购物的结果，不同销售人员也会因话语中不同的用词或语调使得其各自的销售业绩产生较大差异，然而像传统零售商店等一般都无从得知为何不同销售人员会产生不同的销售业绩，也不知道各个销售人员在销售过程中说了什么、怎样说的，故而想提升销售人员的销售业绩比较困难，而零售商店想要让低效销售人员借鉴高效销售人员的话术/经验等也很困难。此外，零售业商家专门调查获得的满意度等指数存在不能与销售成效分析实现有效关联等缺点，而且现有的满意度研究很难帮助零售商挖掘数据背后的深层次原因和可能存在的重大价值发现。

随着技术的日益成熟，人工智能已经不是一个新鲜概念，其在销售行业的应用也越来越广泛，但目前大多就是应用在营销推广过程中，在零售业的销售成效提升上的应用却近乎没有。在零售业的经典销售过程中，一般包括六个步骤：一是问候顾客；二是产品介绍；三是鼓励顾客尝试产品；四是为客户提供专业指导和适当的称赞；五是消除障碍完成交易；六是支付过程。六个步骤也即六个场景，若想有效提高销售成效，那么在每一个场景中都需要提升销售人员的销售能力，故而如何利用人工智能技术提高零售业销售成效成为较为可行的研究方向。

技术实现要素：

本发明针对现有零售业无法有效提升各销售人员的销售成效、无法有效指导培训销售人员的问题提供了一种销售成效人工智能分析方法，该系统有效收集销售人员与顾客之间对话的海量语音数据后进行数据分析，能够客观真实地获得销售成效分析结果，并能够让零售商根据该分析结果策划销售技巧，从而能够大大提升零售商店的销售成效。本发明还提供了一种销售成效语音人工智能分析系统。

本发明的技术方案如下：

一种销售成效人工智能分析方法，首先通过在不同战略位置设置的语音收集设备收集销售人员与顾客之间对话的语音数据并上传到云端服务器；然后通过中心服务器从云端服务器下载所述语音数据并识别出与销售业绩呈正相关的销售关键词，再利用人工智能深度学习算法对识别的销售关键词进行数据分析进而建立销售关键词与销售成效的关系计算模型，然后根据模型计算结果进行销售成效分析。

优选地，所述中心服务器从云端服务器下载所述语音数据后，先对所述语音数据进行词语信息统计获得词语名称及使用频率的统计结果；再根据词语名称及使用频率的统计结果鉴别出与销售业绩呈正相关的销售关键词；根据销售关键词鉴别结果再结合语调差异鉴别出与销售业绩呈正相关的销售语调；然后利用人工智能深度学习算法综合根据销售关键词鉴别结果和销售语调鉴别结果进行数据分析进而建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型，根据模型计算结果进行销售成效分析。

优选地，所述语音收集设备所设置的不同战略位置是在零售场地或企业的不同位置，包括但不限于各销售人员身上、墙面上、桌面上、天花板处及柜台处。

进一步地，建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型的同时还根据满意度指数专业调查结果结合通过人脸识别技术确定的客户身份并关联销售成效后从语音数据中分析出与销售成效相关的满意度关键词，再综合根据所述满意度关键词和所述模型计算结果进行销售成效分析。

再进一步地，中心服务器以满意度指数专业调查结果为基础，结合通过人脸识别技术确定的客户身份并关联销售成效后还结合由摄像机采集的视频内容进行交叉分析，确定满意度变化的场景，获取满意度变化的原因以便进行分析和处理。

优选地，进行销售成效分析生成的销售成效分析结果包括但不限于词语名称及使用频率统计结果、销售关键词鉴别结果、销售语调鉴别结果、满意度关键词；

和/或，所述销售成效分析结果直接传递给零售场地或呈现在智能设备终端间接传递给零售商以供销售人员进行培训学习。

一种销售成效语音人工智能分析系统，包括依次连接的语音收集设备、云端服务器和中心服务器，所述语音收集设备设置在不同战略位置，由语音收集设备收集销售人员与顾客之间对话的语音数据并上传到云端服务器；所述中心服务器从云端服务器下载所述语音数据并识别出与销售业绩呈正相关的销售关键词，再利用人工智能深度学习算法对识别的销售关键词进行数据分析进而建立销售关键词与销售成效的关系计算模型，然后根据模型计算结果进行销售成效分析。

优选地，所述中心服务器包括依次连接的词语信息统计单元、关键词鉴别单元、语调鉴别单元、关系计算模型建立单元和销售成效分析单元且关键词鉴别单元也连接至关系计算模型建立单元，所述词语信息统计单元从云端服务器下载所述语音数据并对所述语音数据进行词语信息统计获得词语名称及使用频率的统计结果，所述关键词鉴别单元根据词语名称及使用频率的统计结果鉴别出与销售业绩呈正相关的销售关键词，所述语调鉴别单元根据销售关键词鉴别结果再结合语调差异鉴别出与销售业绩呈正相关的销售语调，关系计算模型建立单元利用人工智能深度学习算法综合根据销售关键词鉴别结果和销售语调鉴别结果进行数据分析进而建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型，所述销售成效分析单元根据模型计算结果进行销售成效分析。

优选地，所述语音收集设备所设置的不同战略位置是在零售场地或企业的不同位置，包括但不限于各销售人员身上、墙面上、桌面上、天花板处及柜台处。

进一步地，所述中心服务器还包括满意度关键词分析单元，所述满意度关键词分析单元与销售技巧策划单元相连；所述满意度关键词分析单元根据满意度指数专业调查结果结合通过人脸识别技术确定的客户身份并关联销售成效后从语音数据中分析出与销售成效相关的满意度关键词，所述销售成效分析单元综合根据满意度关键词和模型计算结果进行销售成效分析。

本发明的技术效果如下：

本发明涉及了一种销售成效人工智能分析方法，在不同战略位置设置语音收集设备，通过收集销售人员与顾客之间对话的语音数据(理解为海量语音数据)并上传到云端服务器，然后由中心服务器下载后识别出与销售业绩呈正相关的销售关键词，再利用人工智能深度学习算法对识别的销售关键词进行数据分析，对大数据采用机器学习的方式，将销售关键词与销售成效建立关联，建立销售关键词与销售成效的关系计算模型，也就是说，识别销售关键词，确定销售关键词的使用频率，可以连接至销售成效(或者说是销售结果)，再根据模型计算结果进行销售成效分析以供零售商根据销售成效分析结果进行销售技巧策划，该方法开创性地将人工智能技术应用到零售行业中(可以应用到各个零售商店、卖场或者零售电商企业、公司等)，通过监测顾客与销售人员的对话，对销售人员与顾客之间对话进行分析，执行深度学习，能够客观真实地获得销售成效分析结果，并能够根据该分析结果让零售商有效地进行销售技巧策划，及时准确地分析出在购买行为中销售人员的销售技巧及存在的问题，也可以获取改进销售的关键词，恰当地运用这些关键词进行销售转换，从而为零售场地或企业销售人员的培训学习提供指导依据，进而大幅提升零售场地或企业的销售成效。

进一步地，该方法的中心服务器从云端服务器下载所述语音数据后，优选地可以理解为依次执行词语信息统计步骤、关键词鉴别步骤、语调鉴别步骤、关系计算模型建立步骤以及销售技巧策划步骤，既能够对语音数据中词语名称和使用频率进行统计，又能据此进行关键词鉴别和语调鉴别以找出与销售业绩(和/或销售金额)呈正相关的销售关键词和销售语调，使得不可知的销售过程中的谈话技巧变为可知，并能够为销售技巧策划提供有力的依据，随后利用人工智能深度学习算法综合根据销售关键词鉴别结果和销售语调鉴别结果进行数据分析进而建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型，根据模型计算结果进行销售成效分析，更是直接利用这些合适的关键词和语调展现在销售成效分析结果中，为零售场地或企业的销售人员提供培训学习依据，使其能够掌握销售技巧并据此进行销售转化，最终实现提升销售成效的目的。

进一步地，本发明销售成效人工智能分析方法在建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型的同时还根据满意度指数专业调查结果结合通过人脸识别技术确定的客户身份并关联销售成效后从语音数据中分析出与销售成效相关的满意度关键词，再综合根据所述满意度关键词和所述模型计算结果进行销售成效分析以供零售商根据销售成效分析结果进行销售技巧策划，这样，通过分析顾客满意度指数专业调查结果，可以了解顾客在非感觉的状态下对销售产品及服务的真实想法和满意程度，明确顾客的需求，发掘顾客的潜在要求，再结合人脸识别技术确定客户身份后关联到销售成效上，通过关联能够明确分析出满意度指数高的、销售成效好的语音对话过程中销售人员说过了哪些词或话，也即说过哪些满意度关键词，通过据此分析出的满意度关键词与所述的模型计算结果综合进行销售成效分析的结果，能够更好地充当供零售商进行销售技巧策划的依据，对销售成效起到了进一步促升的作用。

本发明还涉及了一种销售成效人工智能分析系统，该系统与上述的本发明销售成效人工智能分析方法相对应，也可以理解为是实现本发明销售成效人工智能分析方法的系统，其语音收集设备收集销售人员与顾客之间对话的语音数据(理解为海量语音数据)并上传到云端服务器，其中心服务器从云端服务器下载语音数据对其进行销售关键词识别以及结合人工智能深度学习算法进行数据分析与建立销售关键词与销售成效的关系计算模型，然后根据模型计算结果进行销售成效分析及销售技巧策划，该系统开创性地将销售关键词与销售成效建立链接，根据对销售人员和顾客之间的对话进行分析的结果和利用关键词鉴别(优选结合语调鉴别)的结果建立销售关键词与销售成效的关系计算模型进而进行销售成效分析以供零售商根据销售成效分析结果进行销售技巧策划，能够为销售人员的培训学习提供合理的依据，同时还能够大大提升零售场地或企业的销售成效，高效实用。

附图说明

图1：为本发明一种销售成效人工智能分析方法的第一种优选流程图。

图2：为本发明一种销售成效人工智能分析方法的第二种优选流程图。

图3：为本发明一种销售成效人工智能分析方法的具体优选实施例。

图4：为本发明一种销售成效人工智能分析方法的关键词鉴别优选实施例。

图5：为本发明一种销售成效人工智能分析系统的结构示意图。

图6：为本发明一种销售成效人工智能分析系统的第一种优选结构图。

图7：为本发明一种销售成效人工智能分析系统的第二种优选结构图。

具体实施方式

本发明涉及了一种销售成效人工智能分析方法，首先通过在不同战略位置设置的语音收集设备收集销售人员与顾客之间对话的语音数据(理解为海量语音数据)并上传到云端服务器；然后通过中心服务器从云端服务器下载语音数据并识别出与销售业绩呈正相关的销售关键词，再利用人工智能深度学习算法对识别的销售关键词进行数据分析进而建立销售关键词与销售成效的关系计算模型，然后根据模型计算结果进行销售成效分析。本方法开创性地将人工智能技术应用到零售行业中，通过监测顾客与销售人员的对话，再利用人工智能深度学习算法对销售人员与顾客之间对话进行分析，执行深度学习，能够客观真实地获得销售成效分析结果，并能够根据该分析结果让零售商有效地进行销售技巧策划，及时准确地分析出在购买行为中销售人员的销售技巧及存在的问题，也可以获取改进销售的关键词，恰当地运用这些关键词进行销售转换，从而为零售场地或企业销售人员的培训学习提供指导依据，进而大幅提升零售场地或企业的销售成效，增大经营利润。

下面结合附图进一步对本发明涉及的一种销售成效人工智能分析方法进行详细说明。

图1为本发明一种销售成效人工智能分析方法的第一种优选流程图，如图所示，本方法首先通过在不同战略位置设置的语音收集设备收集销售人员与顾客之间对话的语音数据(也即海量语音数据或大量语音数据)并上传到云端服务器，当同时收集多个零售场地或企业的对话语音数据时，各零售场地的多个语音收集设备同时工作以收集大量的语音数据，各零售场地的对话语音数据上传到云端服务器后可以按照预先设定好的不同的场地编号对各零售场地数据进行分类存储以便于后续针对特定零售场地或企业进行销售成效分析，或者根据卖品类别对多个零售场地的对话语音数据进行按卖品类别汇总后分别存储以便于后续根据卖品类别进行销售成效分析；利用中心服务器从云端服务器下载所述语音数据后，先对所述语音数据进行词语信息统计获得词语名称及使用频率的统计结果；再根据词语名称及使用频率的统计结果鉴别出与销售业绩呈正相关的销售关键词；根据销售关键词鉴别结果再结合语调差异鉴别出与销售业绩呈正相关的销售语调；然后利用人工智能深度学习算法综合根据销售关键词鉴别结果和销售语调鉴别结果进行数据分析进而建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型；最后根据模型计算结果进行销售成效分析，以供零售商根据销售成效分析结果进行销售技巧策划，当然本方法也可根据零售商客户等的需求利用人工智能技术进行智能销售技巧策划。本方法首先通过多战略位置的语音收集设备收集大量的销售人员与顾客对话的语音数据，并鉴别出销售关键词以及销售语调，再利用人工智能深度学习算法对识别的销售关键词和销售语调进行数据分析，尤其对大数据采用机器学习的方式，将销售关键词、销售语调与销售成效建立关联，建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型，也就是说，识别销售关键词，确定销售关键词的使用频率，并结合识别的销售语调，可以连接至销售成效(或者说是销售结果)，再根据模型计算结果进行销售成效分析及销售技巧策划，更具体地，还能够针对于特定销售人员，详细结合该销售人员促成了那些销售订单、卖出的是哪些销售物品，再分析在销售过程中销售人员都说话哪些话语，实现该销售人员的销售订单与其话语内容的一对一关联，判断其销售水平，以便后期更加精准有效地提升该销售人员的销售业绩，该方法开创性地将人工智能技术应用到零售行业中(可以应用到各个零售商店、卖场或者零售电商企业、公司等)，通过监测顾客与销售人员的对话，对销售人员与顾客之间对话进行分析，执行深度学习，能够客观真实地获得销售成效分析结果，并能够根据该分析结果让零售商有效地进行销售技巧策划，及时准确地分析出在购买行为中销售人员的销售技巧及存在的问题，也可以获取改进销售的关键词和销售语调，恰当地运用这些关键词和语调进行销售转换，从而为零售场地或企业销售人员的培训学习提供指导依据，进而大幅提升零售商店的销售成效。

优选地，所述语音收集设备所设置的不同战略位置是在零售场地或企业的不同位置，包括但不限于各销售人员身上、墙面上、桌面上、天花板处及柜台处，即在零售商店、卖场、或者零售电商企业等众多零售场地的内部空间不同的位置设置若干个语音收集设备，可以戴在销售人员身上，也可以设置在墙面上、桌面上、天花板上、柜台处以及其它能便于多方位多角度实时收集销售人员与顾客对话的位置上，由此能够保证语音数据的实时性、丰富性、全面性，近距离采集高清晰度对话，使得后续的数据分析结果更可靠。

再进一步地，如图2本发明一种销售成效人工智能分析方法的第二种优选流程图所示，本方法在建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型的同时，还根据满意度指数专业调查结果(通常由各零售商店/企业专业调查后提供结果数据，当然也通过与专业调查设备直接关联获取结果数据)结合通过人脸识别技术确定的客户身份并关联销售成效后从语音数据中分析出与销售成效相关的满意度关键词，再综合根据所述满意度关键词和所述模型计算结果进行销售成效分析。也就是在进行销售技巧策划时，不仅要考虑销售关键词、销售语调对销售业绩的相关影响，还要考虑满意度关键词对销售成效的相关影响，由此综合做出合理的销售技巧策划，能够了解顾客在非感觉状态下对销售产品及服务的真实想法和满意程度，明确顾客的需求，发掘顾客的潜在要求，为后续分析与处理提供有力依据，再结合人脸识别技术确定客户身份后关联到销售成效上，通过关联能够明确分析出满意度指数高的、销售成效好的语音对话过程中销售人员说过了哪些词或话，也即说过哪些满意度关键词，通过据此分析出的满意度关键词与所述的模型计算结果综合进行销售成效分析的结果，能够更好地充当供零售商进行销售技巧策划的依据；更加优选地，顾客满意度指数还可能与语调具有一定的关系，因此在分析满意度指数专业调查结果的时候，还可以考虑到语调对顾客满意度指数的影响，建议零售商店或企业提供结合了语调调查的满意度指数专业调查结果由此，在分析出满意度关键词后进一步分析出与满意度相关的满意语调，也即分析出通过影响满意度指数而影响到销售成效的满意语调，进而综合根据满意度关键词、满意语调和模型计算结果进行销售成效分析，加入了语调评价满意度指数的元素，更加贴近顾客们的真实情绪状态，更符合自然状态下顾客的消费倾向和消费结果，使得整体的销售成效分析结果更为精准可靠，能够有效提高销售成效，对销售业绩也起到了促进作用。

进一步结合图3所示的具体实施例，本方法优选地可以理解为依次执行语音数据采集步骤、语音数据初步分析步骤、人工智能深度学习步骤和销售成效分析结果输出步骤，其中后三个步骤均在中心服务器中进行，具体表地，语音数据采集步骤首先通过在不同战略位置设置的语音收集设备收集销售人员与顾客之间对话的语音数据(理解为海量语音数据)并上传到云端服务器；然后语音数据初步分析步骤从云端服务器的语音数据下载至中心服务器，对语音数据进行词语信息统计获得词语名称及使用频率的统计结果，然后识别出与销售业绩呈正相关的销售关键词，再结合语调差异鉴别出与销售业绩呈正相关的销售语调，对此可以进一步称为依次执行词语信息统计步骤、关键词鉴别步骤、语调鉴别步骤，然后将词语名称及使用频率的统计结果、销售关键词、销售语调均存储至语音数据分析结果数据库，既能够对语音数据中词语名称和使用频率进行统计，又能据此进行关键词鉴别和语调鉴别以找出与销售业绩(和/或销售金额)呈正相关的销售关键词和销售语调，使得不可知的销售过程中的谈话技巧变为可知，并能够为销售技巧策划提供有力的依据；在人工智能深度学习步骤基于语音数据分析结果数据库的数据基础并结合销售人员信息数据库、店铺信息数据库、商品销售分类与金额信息数据库、满意度关键词数据库等多个辅助数据库中任意一个或几个数据库的数据，最终利用人工智能深度学习算法综合进行数据分析进而建立各种数据(影响销售成效的各种因素数据，如：词语、销售关键词、销售语调、销售人员经验程度、店铺地理位置、店铺规模、商品类别、满意度关键词等等)与销售成效的关系计算模型；然后销售成效分析结果输出步骤根据综合的模型计算结果进行销售成效分析，获得包含高效话术集成结果、高效满意度集成结果等在内的销售成效分析结果，以供零售商根据销售成效分析结果进行销售技巧策划。也就是优选地，本方法还可以收集销售人员的信息资料、零售商店/企业的销售订单数据和零售商店/企业的地理位置数据等等可能影响销售成效的各类数据，存储于各个辅助数据库中，当然也可以将各类数据均上传到云端服务器并按类别区分存储，当需要哪类数据时，中心服务器一并下载该类数据进行分析和处理；当进行人工智能深度学习步骤时，基于语音数据分析结果数据库的数据基础并结合销售人员信息数据库、店铺信息数据库、商品销售分类与金额信息数据库、满意度关键词数据库等多个辅助数据库中任意一个或几个数据库的数据，最终利用人工智能深度学习算法综合进行数据分析进而建立各类数据与销售成效的关系计算模型并结合对销售人员与顾客对话数据的分析结果综合做出销售成效分析，例如当考虑销售人员水平参差不齐可能影响销售成效的因素时，可以收集销售人员的信息资料，包括各销售人员分别有几年经验、往日平均月交易次数是多少、往日平均交易最高单价是多少等等信息，新引入不同销售人员对销售成效不同影响的因素后，将销售人员信息资料与销售成效相关联，并通过人智能机器学习方法分析出优秀销售人员的情况或者分析出优秀销售人员与普通销售人员的差异，将其结合在根据销售关键词、销售语调得出的模型计算结果上，最终据此综合进行销售成效分析以供零售商根据销售成效分析结果进行销售技巧策划，使得技巧策划的依据也更为精准可靠。综上，本方法开创性地将人工智能技术应用到零售行业中，通过监测顾客与销售人员的对话，再利用人工智能深度学习算法对销售人员与顾客之间对话进行分析，执行深度学习，能够客观真实地获得销售成效分析结果，并能够根据该分析结果让零售商有效地进行销售技巧策划，及时准确地分析出在购买行为中销售人员的销售技巧及存在的问题，也可以获取改进销售的关键词，恰当地运用这些关键词进行销售转换，从而为零售场地或企业销售人员的培训学习提供指导依据，使其能够掌握销售技巧并据此进行销售转化，最终实现提升销售成效的目的。

进一步结合图4的关键词鉴别的优选实施例所示，在根据统计结果鉴别出与销售业绩程呈正相关的销售关键词有“气质”、“合适”、“漂亮”三个词语名称的基础上进一步直观得到：“气质”出现过4000多次、“合适”出现过2000多次、“漂亮”出现过不到2000次，也就是说“气质”类词语是最能表现和促进销售业绩的词语，比如夸顾客穿起来/用起来显气质，“合适”次之，“漂亮”则一般，可以据此建议销售人员重点关注顾客的喜欢程度并据此去引导顾客，以促成销售订单；在根据满意度指数专业调查结果分析出与满意度正相关的满意度关键词有“适合”、“场合”、“礼物”三个词语的基础上进一步直观得到：“适合”出现了3800多次、“场合”和“礼物”都大约出现了2000多次，也就是说这些词能够正面影响顾客的满意度，因此可以根据分析结果建议零售商的销售人员尽量多从正面影响顾客满意度的方面去做；而关键词鉴别优选还可以鉴别出与销售业绩负相关的销售关键词如“赶快”“不合”“这东西太多余”等，且分析出的与满意度指数负相关的满意度关键词如“不适”“没有礼物”“服务差”等类词语，可以根据这些负相关类的词语建议销售人员尽量避免此类负相关关键词描述的语言行为，由此从反面思考的角度来减少销售不成功的情况，以增加销售成效。

优选地，中心服务器以满意度指数专业调查结果为基础，结合通过人脸识别技术确定的客户身份并关联销售成效后进一步结合由摄像机采集的视频内容进行交叉分析，确定满意度变化的场景，获取满意度变化的原因以便进行分析和处理，具体地即为若干个摄像机采集销售场景的视频画面数据，中心服务器以满意度指数专业调查结果为基础对视频画面数据进行交叉分析，能够直观观察到顾客的满意度变化及引起顾客满意度变化的原因，便于进一步有效进行销售成效分析并根据分析结果让零售商能够根据分析结果快速指导现场进行有效处理，避免影响销售成效。

优选地，进行销售成效分析生成的销售成效分析结果包括但不限于词语名称及使用频率统计结果、销售关键词鉴别结果、销售语调鉴别结果、顾客满意度指数；和/或，所述销售成效分析结果直接传递给零售商(零售场地或零售企业)或呈现在智能设备终端间接传递给零售商(零售场地或零售企业)以供其销售人员进行培训学习，使得销售人员能够根据报告内容进行销售成效转化，提高销售业绩。

本发明还涉及了一种销售成效语音人工智能分析系统，该系统与上述的本发明销售成效人工智能分析方法相对应，也可以理解为是实现本发明销售成效人工智能分析方法的系统，具体包括通过无线网依次连接的语音收集设备、云端服务器和中心服务器，当然还可以采用蓝牙无线连接，所述语音收集设备设置在不同战略位置，结合图5所示的本发明一种销售成效人工智能分析系统的结构示意图，可以在1、2、……n个战略位置分别设置1、2、……n个语音收集设备，进而由语音收集设备收集销售人员与顾客之间对话的海量的语音数据并上传到云端服务器；所述中心服务器从云端服务器下载所述语音数据并识别出与销售业绩呈正相关的销售关键词，再利用人工智能深度学习算法对识别的销售关键词进行数据分析进而建立销售关键词与销售成效的关系计算模型，然后根据模型计算结果进行销售成效分析及销售技巧策划，该系统开创性地将人工智能技术应用到零售行业并将销售关键词与销售成效建立链接，根据对销售人员和顾客之间的对话进行分析的结果和利用关键词鉴别的结果建立销售关键词与销售成效的关系计算模型进而进行精确的销售成效分析，以供零售商根据销售成效分析结果进行销售技巧策划，能够为相关销售人员的培训学习和改进提供有效依据，同时还能够大幅提升零售场地或企业的销售成效，高效实用。

优选地，如图6所示，本发明一种销售成效语音人工智能分析系统的第一种优选结构包括通过无线网连接的若干个语音收集设备、云端服务器及中心服务器，中心服务器进一步包括依次连接的词语信息统计单元、关键词鉴别单元、语调鉴别单元、关系计算模型建立单元和销售成效分析单元且关键词鉴别单元也连接至关系计算模型建立单元，词语信息统计单元从云端服务器下载所述语音数据并对语音数据进行词语信息统计获得词语名称及使用频率的统计结果，关键词鉴别单元根据词语名称及使用频率的统计结果鉴别出与销售业绩呈正相关的销售关键词，语调鉴别单元根据销售关键词鉴别结果再结合语调差异鉴别出与销售业绩呈正相关的销售语调，关系计算模型建立单元利用人工智能深度学习算法综合根据销售关键词鉴别结果和销售语调鉴别结果进行数据分析进而建立销售关键词、销售语调与销售成效的关系计算模型，销售成效分析单元根据模型计算结果进行销售成效分析。

优选地，语音收集设备所设置的不同战略位置是在零售场地或企业的不同位置，包括但不限于各销售人员身上、墙面上、桌面上、天花板处及柜台处，即在零售商店、卖场、或者零售电商企业等众多零售场地的内部空间不同的位置设置若干个语音收集设备，可以戴在销售人员身上，也可以设置在墙面上、桌面上、天花板上、柜台处以及其它能便于多方位多角度实时收集销售人员与顾客对话的位置上，由此能够保证语音数据的实时性、丰富性、全面性，近距离采集高清晰度对话，使得后续的数据分析结果更可靠。

再进一步地，如图7本发明一种销售成效人工智能分析系统的第二种优选结构所示，中心服务器内部除了包括如图6所示的各单元外，还包括满意度关键词分析单元，满意度关键词分析单元与销售成效分析单元相连，满意度关键词分析单元根据满意度指数专业调查结果结合通过人脸识别技术确定的客户身份并关联销售成效后从语音数据中分析出与销售成效相关的满意度关键词，本系统在通过中心服务器从云端服务器下载所述语音数据后，根据词语名称及使用频率的统计结果鉴别出与销售业绩呈正相关的销售关键词的同时也鉴别出与满意度相关的满意度关键词，然后满意度关键词分析单元还可以利用人工智能深度学习算法对识别的满意度关键词进行数据分析，统计出满意度关键词的频率，最后所述销售成效分析单元综合根据满意度关键词和模型计算结果进行销售成效分析，以供零售商根据销售成效分析结果进行销售技巧策划，也就是让零售商在进行销售技巧策划时，不仅要考虑销售关键词、销售语调对销售业绩的相关影响，还要考虑满意度关键词的相关影响，由此综合做出合理的销售技巧策划，能够了解顾客在非感觉状态下对销售产品及服务的真实想法和满意程度，明确顾客的需求，发掘顾客的潜在要求，为销售工作提供有力依据。

应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造，但不以任何方式限制本发明创造。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换，总之，一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。