客户智能推送方法与流程

本发明涉及信息推送领域，特别涉及一种客户智能推送方法。

背景技术：

随着通信技术在社会各个领域中日益广泛的应用，企业为了更好的宣传自己的产品，与客户保持良好的关系，完善售后和售前的服务，需要组建专门的客服人员，通过电话和客户沟通，这就存在工作量大、效率低的情况；尤其是在电销过程中，销售人员通常需要挨个打电话，外呼数量较大，工作比较重复，也较为枯燥。销售人员在外呼电话时经常遇到正在通话中、通话正忙以及无人接听等接通率较低影响工作效率。另外，在开发新客户时，也需要人工花时间查找很多的资料，再根据资料打电话联系客户，这样效率也较低。目前还没有能为销售人员自动推荐客户的软件。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种能向需求方智能推荐客户的客户智能推送方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种客户智能推送方法，包括如下步骤：

a)通过客户管理系统app获取需求方的行为信息；所述行为信息至少包括搜索词、搜索词的输入次数、所访问页面的关键词、所访问页面的停留时间、所访问页面的访问次数中的任一种；

b)所述客户管理系统app根据所述行为信息，生成所述需求方的兴趣特征；所述兴趣特征包括兴趣关键词及各兴趣关键词所对应的权重；

c)所述客户管理系统app根据所述兴趣特征进行检索，从云端服务器中获取相匹配的客户信息，并将所述客户信息推送给所述需求方。

在本发明所述的客户智能推送方法中，所述客户管理系统app安装在用户终端中。

在本发明所述的客户智能推送方法中，所述用户终端为手机或电脑。

在本发明所述的客户智能推送方法中，当所述行为信息包括搜索词和所访问页面的关键词时，对所述搜索词和所访问页面的关键词进行汇总得到所述兴趣关键词。

在本发明所述的客户智能推送方法中，当所述行为信息还包括搜索词的输入次数、所访问页面的停留时间和所访问页面的访问次数时，通过所述所访问页面的访问次数统计各个所访问页面的关键词，通过所述搜索词的输入次数和所访问页面的关键词的出现次数和所访问页面的停留时间确定各兴趣关键词的权重。

在本发明所述的客户智能推送方法中，通过获取使用所述搜索词进行搜索的搜索时间和对所访问页面进行访问的访问时间，分别计算出所述搜索时间和访问时间与当前时间的时间差，根据所述时间差、搜索词的输入次数、所访问页面的关键词的出现次数及所访问页面的停留时间确定各兴趣关键词的权重。

在本发明所述的客户智能推送方法中，当检索出权重最高的兴趣关键词与所述需求方的权重最高的兴趣关键词一致时，将所述检索出的权重最高的兴趣关键词所对应的用户信息作为所述客户信息。

实施本发明的客户智能推送方法，具有以下有益效果：由于通过客户管理系统app获取需求方的行为信息；客户管理系统app根据行为信息，生成需求方的兴趣特征；客户管理系统app根据兴趣特征进行检索，从云端服务器中获取相匹配的客户信息，并将客户信息推送给需求方，因此能向需求方智能推荐客户。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明客户智能推送方法一个实施例中的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明客户智能推送方法实施例中，该客户智能推送方法的流程图如图1所示。图1中，该客户智能推送方法包括如下步骤：

步骤s01通过客户管理系统app获取需求方的行为信息：本步骤中，需求方通过账号和密码登录客户管理系统app，在客户管理系统app中进行操作，通过客户管理系统app可以获取需求方(销售人员)的行为信息，该行为信息可以是搜索词、搜索词的输入次数、所访问页面的关键词、所访问页面的停留时间、所访问页面的访问次数中的任意一种或任意几种。其中搜索词是需求方在客户管理系统app中输入的搜索词，比如：客户所在的行业、经营范围等。值得一提的是，本实施例中，客户管理系统app安装在用户终端中，用户终端可以是手机或电脑等，电脑可以是平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等。

步骤s02客户管理系统app根据行为信息，生成需求方的兴趣特征：本步骤中，客户管理系统app根据需求方的行为信息，生成需求方的兴趣特征。兴趣特征是对需求方的行为信息进行抽象概括并通过一定形式(例如词汇、数值等)表达的反映需求方行为倾向性的结果。比如：客户管理系统app可以根据预先学习训练的兴趣分类模型，将获取的行为信息中的相关词汇作为兴趣关键词，假如需求方输入的搜索词为智能家居，则客户管理系统app将预先划分的兴趣分类模型中的通信行业作为需求方的关键词。

值得一提的是，本实施例中，兴趣特征包括兴趣关键词及各兴趣关键词所对应的权重，各个兴趣关键词的权重之和为1。兴趣关键词可以为一个或多个，兴趣关键词的权重用来表示一个兴趣关键词对于需求方的重要程度，或者需求方对一个兴趣关键词所代表的兴趣项的爱好程度。可以对不同的需求方分别建立权重模型，将一个需求方对应的每个兴趣关键词在该需求方对应的所有兴趣关键词中的重要程度的比重作为兴趣关键词的权重。

步骤s03客户管理系统app根据兴趣特征进行检索，从云端服务器中获取相匹配的客户信息，并将客户信息推送给需求方：本步骤中，客户管理系统app根据兴趣特征进行检索，从云端服务器中获取与兴趣特征相匹配的客户信息(可以仅是兴趣关键词的匹配，也是可以兴趣关键词和兴趣关键词的权重同时匹配)，并将获取的客户信息推送给需求方，需求方可以通过客户管理系统app查看客户信息。本发明通过将需求方的行为信息生成兴趣特征，并将需求方的兴趣特征与客户进行匹配，再将客户信息推送给需求方，实现有针对性的信息推送，提高客户信息的准确度。因此本发明能向需求方智能推荐客户。

本实施例中，当需求方的行为信息包括搜索词和所访问页面的关键词时，客户管理系统app对该搜索词和所访问页面的关键词进行汇总后，就可以得到兴趣关键词。

当需求方的行为信息还包括搜索词的输入次数、所访问页面的停留时间和所访问页面的访问次数时，通过所访问页面的访问次数统计各个所访问页面的关键词，通过搜索词的输入次数和所访问页面的关键词的出现次数和所访问页面的停留时间确定各兴趣关键词的权重。具体而言，客户管理系统app基于所访问页面的访问次数统计同一页面关键词的出现次数，然后基于搜索词的输入次数、所访问页面的关键词的出现次数以及所访问页面的停留时间去顶各兴趣管词的权重。

本实施例中，通过获取使用搜索词进行搜索的搜索时间和对所访问页面进行访问的访问时间，分别计算出搜索时间和访问时间与当前时间的时间差，根据时间差、搜索词的输入次数、所访问页面的关键词的出现次数及所访问页面的停留时间确定各兴趣关键词的权重。

值得一提的是，由于需求方的兴趣可能随着时间的变化而变化，客户管理系统app在确定兴趣关键词的权重时，可以引入以当前时间为参考值的时间久远度参数(例如上述的时间差)，以更准确地获取需求方当前的兴趣特征。客户管理系统app可以预设一个时间段(例如2个月)，并将搜索词对应的搜索时间或所访问页面的关键词对应的访问时间和当前时间的时间差与预设的该时间段相比较。其中，当上述时间差大于该预设的时间段时，搜索词的输入次数、所访问页面的关键词的出现次数及所访问页面的停留时间对应的权重乘以一个较小的时间久远度系数(例如是0.005)，当上述时间差小于该预设的时间段时，搜索词的输入次数、所访问页面的关键词的出现次数及所访问页面的停留时间对应的权重乘以一个较大的时间久远度系数(例如是0.9)。

本实施例中，当检索出权重最高的兴趣关键词与需求方的权重最高的兴趣关键词一致时，将检索出的权重最高的兴趣关键词所对应的用户信息作为客户信息。也就是说，客户管理系统app可以检索出权重最高的兴趣关键词与需求方的权重最高的兴趣关键词一致的用户的用户信息作为与需求方相匹配的客户信息，例如需求方权重最高的兴趣关键词为“互联网”，则客户管理系统app可以检索出权重最高的兴趣关键词为“互联网”的用户的用户信息。将其作为客户信息。

总之，本实施例中，由于通过客户管理系统app获取需求方的行为信息；客户管理系统app根据行为信息，生成需求方的兴趣特征；客户管理系统app根据兴趣特征进行检索，从云端服务器中获取相匹配的客户信息，并将客户信息推送给需求方，因此本发明能向需求方智能推荐客户。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。