一种客户需求获取方法及装置与流程

1.本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种客户需求获取方法及装置。


背景技术：

2.目前银行系统获取客户需求的方式，是由业务人员收集客户的需求并进行上报，业务人员通过调查问卷、与客户进行深入沟通的方式，来获取客户需求。
3.针对上述获取客户需求的方式，由于业务人员受到自身经验、阅历的限制，提出的客户需求会存在不全面、不具体的情况，业务人员无法基于全局视角、统计数据的基础上提出客户需求。并且，针对一个具体的业务需求，难以确定客户需求的迫切程度，以及应用范围广度与频度，较难发现生产中同时满足客户、营业网点、分行营业网点的客户需求。因此，当前获取客户需求的准确度较低，效率较差。


技术实现要素：

4.本发明的实施例提供一种客户需求获取方法及装置，用于通过对历史工单进行分析，确定客户需求，以提高获取客户需求的准确度和效率。
5.为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
6.第一方面，提供了一种客户需求获取方法，该方法包括：获取预先构建的目标模型，并通过目标模型对历史工单进行分类处理，从历史工单中确定出客户需求类型工单；根据客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，将客户需求类型工单进行聚类处理，得到多种类型的工单；根据多种类型的工单中的每一种客户需求类型的工单数量，确定目标客户需求；目标客户需求包括工单数量最多的n种客户需求类型的工单所对应的客户需求，n为正整数。
7.在一种可能的实现方式中，根据客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，将客户需求类型工单进行聚类处理，得到多种类型的工单之前，方法还包括：获取客户需求类型工单中的每个工单对应的描述文本，并对描述文本进行文本分析处理，确定客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求。
8.在一种可能的实现方式中，获取预先构建的目标模型之前，方法还包括：从历史工单中获取m个目标工单，并获取m个目标工单中的每个工单对应的目标内容；目标内容包括：服务类别、描述文本、工单解决方案和报送原因，m为正整数；根据服务类别、报送原因和工单解决方案确定m个目标工单中每个目标工单的工单类型，并根据 m个目标工单中每个目标工单的描述文本和工单类型，对循环神经网络模型进行分类训练，确定目标模型；工单类型包括：客户需求类型工单和系统功能类型工单。
9.在一种可能的实现方式中，根据目标内容确定m个目标工单中每个目标工单的工单类型，并根据m个目标工单中每个目标工单的工单类型，对循环神经网络模型进行分类训练，确定预先构建的目标模型，包括：对m个目标工单的描述文本进行处理，去除目标内容中包括的特殊字符，并进行分词处理建立目标词典；特殊字符包括以下至少一项：账号标识、
金额标识、时间标识、标点符号、空格；将m个目标工单的描述文本包括的多个文本向量和工单类型确定为数据训练集，并根据数据训练集，对循环神经网络模型进行分类训练，确定预先构建的目标模型；多个文本向量用于指示m个目标工单中每个目标工单的工单类型。
10.第二方面，提供了一种客户需求获取装置，该一种客户需求获取装置包括：获取单元、处理单元和确定单元；获取单元，用于获取预先构建的目标模型；处理单元，用于通过目标模型对历史工单进行分类处理，从历史工单中确定出客户需求类型工单；处理单元，还用于根据客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，将客户需求类型工单进行聚类处理，得到多种类型的工单；确定单元，用于根据多种类型的工单中的每一种客户需求类型的工单数量，确定目标客户需求；目标客户需求包括工单数量最多的n种客户需求类型的工单所对应的客户需求，n为正整数。
11.在一种可能的实现方式中，获取单元，还用于获取客户需求类型工单中的每个工单对应的描述文本；处理单元，还用于对描述文本进行文本分析处理，确定客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求。
12.在一种可能的实现方式中，获取单元，还用于从历史工单中获取 m个目标工单，并获取m个目标工单中的每个工单对应的目标内容；目标内容包括：服务类别、描述文本、工单解决方案和报送原因，m 为正整数；确定单元，还用于根据服务类别、报送原因和工单解决方案确定m个目标工单中每个目标工单的工单类型；处理单元，还用于根据m个目标工单中每个目标工单的描述文本和工单类型，对循环神经网络模型进行分类训练，确定目标模型；工单类型包括：客户需求类型工单和系统功能类型工单。
13.在一种可能的实现方式中，处理单元，还用于对m个目标工单的描述文本进行处理，去除目标内容中包括的特殊字符，并进行分词处理建立目标词典；特殊字符包括以下至少一项：账号标识、金额标识、时间标识、标点符号、空格；确定单元，还用于将m个目标工单的描述文本包括的多个文本向量和工单类型确定为数据训练集；处理单元，还用于根据数据训练集，对循环神经网络模型进行分类训练，确定目标模型；多个文本向量用于指示m个目标工单中每个目标工单的工单类型。
14.第三方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，该一个或多个程序包括指令，上述指令当被计算机执行时使计算机执行如第一方面的一种客户需求获取方法。
15.第四方面，一种电子设备，包括：处理器以及存储器；其中，存储器用于存储一个或多个程序，一个或多个程序包括计算机执行指令，当电子设备运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使电子设备执行如第一方面的一种客户需求获取方法。
16.第五方面，一种计算机程序产品，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面的一种客户需求获取方法。
17.本发明的实施例提供一种客户需求获取方法及装置，应用于获取客户需求的场景中，在需要获取客户需求的情况下，可以通过获取预先构建的目标模型，然后通过目标模型对历史工单进行分类处理，以从历史工单中确定出客户需求类型工单；进一步的，在得到客户需求类型工单之后，可以根据客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，将客户需求类型工单进行聚类处理，从而对客户需求类型工单进行分类，得到多种类型的工单。最后可以通过根据多种类型的工单中的每一种客户需求类型的工单数量，确定出工单数量最
多的n种客户需求类型的工单所对应的客户需求，以获取到所需的客户需求。而无需业务人员通过人工收集客户需求并进行上报，通过调查问卷、与客户进行深入沟通的方式，来获取客户需求，从而可以通过对历史工单进行分析，以确定客户需求，并且可以提高获取客户需求的准确度和效率。
附图说明
18.图1为本发明的实施例提供的一种客户需求获取系统结构示意图；
19.图2为本发明的实施例提供的一种客户需求获取方法流程示意图一；
20.图3为本发明的实施例提供的一种客户需求获取方法流程示意图二；
21.图4为本发明的实施例提供的一种客户需求获取方法流程示意图三；
22.图5为本发明的实施例提供的一种客户需求获取方法流程示意图四；
23.图6为本发明的实施例提供的一种客户需求获取装置结构示意图；
24.图7为本发明的实施例提供的一种电子设备结构示意图一；
25.图8为本发明的实施例提供的一种电子设备结构示意图二。
具体实施方式
26.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描述。
27.在本发明的描述中，除非另有说明，“/”表示“或”的意思，例如， a/b可以表示a或b。本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。此外，“至少一个”“多个”是指两个或两个以上。“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
28.本发明实施例提供的一种客户需求获取方法可以适用于客户需求获取系统。图1示出了该客户需求获取系统的一种结构示意图。如图 1所示，客户需求获取系统10包括电子设备11以及服务器12。电子设备11与服务器12连接。电子设备11以及服务器12之间可以采用有线方式连接，也可以采用无线方式连接，本发明实施例对此不作限定。
29.电子设备11可以用于物联网，电子设备11可以包括多个中央处理器(central processing unit，cpu)、多个内存、存储有多个操作系统的存储装置等硬件。
30.电子设备11可以用于与服务器12进行指令或数据交互，例如，电子设备11可以获取服务器12中存储的工单数据，进而获取工单中的相关信息。电子设备11可以为操作终端，用于访问应用系统服务器后台的设备。
31.服务器12也可以用于物联网，用于向电子设备11发送指令或者数据。控制电子设备11执行对应的功能。
32.需要说明的，电子设备11和服务器12可以为相互独立的设备，也可以集成于同一设备中，本发明对此不作具体限定。
33.当电子设备11和服务器12集成于同一设备时，电子设备11和服务器12之间的通信方式为该设备内部模块之间的通信。这种情况下，二者之间的通信流程与“电子设备11和服务器12之间相互独立的情况下，二者之间的通信流程”相同。
34.在本发明提供的以下实施例中，本发明以电子设备11和服务器 12相互独立设置
为例进行说明。
35.下面结合附图对本发明实施例提供的一种客户需求获取方法进行描述。
36.如图2所示，本发明实施例提供的一种客户需求获取方法应用于包括多个内存以及多个中央处理器cpu的电子设备，包括： s201-s203：
37.s201、获取预先构建的目标模型，并通过目标模型对历史工单进行分类处理，从历史工单中确定出客户需求类型工单。
38.作为一种可能的实现方式，上述历史工单为从服务器获取的当前时刻之前所完成的工单，具体的可以通过爬虫的方式(例如python爬虫)从服务器上获取近两年已完结的工单内容。
39.作为一种可能的实现方式，可以通过电子设备中的基础数据获取模块获取历史工单，获取到的历史工单应包括以下信息：工单的服务类别、工单的描述文本、工单的报送原因、工单的解决方案等。
40.作为一种可能的实现方式，可以通过预先构建的目标模型对历史工单进行分类，得到所有客户需求类型工单。
41.需要说明的是，上述客户需求类型工单可以理解为非系统功能问题的工单，即在全部的工单中包括两种类型的工单，一种是系统功能问题对应的工单，一种是客户需求对应的工单。
42.示例性的，电子设备可以基于目标模型，根据历史工单的服务类别和报送原因，例如客户报修-业务咨询等，从历史工单中筛选出非系统功能问题类型的工单(即客户需求类型工单)。
43.s202、根据客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，将客户需求类型工单进行聚类处理，得到多种类型的工单。
44.作为一种可能的实现方式，可以通过电子设备中的单一需求聚类模块对上述客户需求类型工单进行聚类处理，以将客户需求类型工单根据客户需求的类型分类为多类工单。
45.s203、根据多种类型的工单中的每一种客户需求类型的工单数量，确定目标客户需求。
46.其中，目标客户需求包括工单数量最多的n种客户需求类型的工单所对应的客户需求，n为正整数。
47.作为一种可能的实现方式，可以通过电子设备中的客户需求分析模块将聚类筛选出的各类型的工单通过循环神经网络模型进行训练，将文本进行聚类分析，输出每一种类型的工单数量，整理获取每一种客户需求类型的工单数量。
48.进一步的，在得到每一种客户需求类型的工单数量之后，可以根据工单数量对每一种客户需求类型的工单进行排序分析，确定出工单数量最多的n种客户需求类型的工单所对应的客户需求，获得的n种客户需求即为目标客户需求。
49.在本发明实施例中，通过从已解决的历史工单中，提取客户需求类型工单，并加以统计分类，作为金融应用系统改进的输入。具体的，通过获取预先构建的目标模型，并通过目标模型对历史工单进行分类处理，从历史工单中确定出客户需求类型工单。并根据客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，将客户需求类型工单进行聚类处理，得到多
种类型的工单。从而根据多种类型的工单中的每一种客户需求类型的工单数量，确定工单数量最多的n种客户需求类型的工单所对应的客户需求。从而可以提高获取客户需求的准确度和效率。
50.在一种设计中，为了确定客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，如图3所示，在本发明实施例提供的s202之前，具体还可以包括下述s301。
51.s301、获取客户需求类型工单中的每个工单对应的描述文本，并对描述文本进行文本分析处理，确定客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求。
52.作为一种可能的实现方式，可以通过自然语言处理技术对客户需求类型工单的描述文本进行分析处理，以对描述文本进行预处理并进行分词处理、词典化，通过使用编码好的词表示文本，并将所有文本填充到同一长度，得到客户需求类型工单对应的文本向量(即词向量)。
53.具体的，可以去除客户需求类型工单的描述文本中的特殊字符，并将去除特殊字符后的描述文本进行预处理和向量化，得到各类型的工单对应的文本向量。
54.作为一种可能的实现方式，将得到的文本向量输入到循环神经网络模型进行训练，可以得到文本聚类结果，确定客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求。之后，可根据每一种客户需求类型的工单数量将客户需求类型工单进行分类。
55.在一种设计中，为了预先构建目标模型，如图4所示，在本发明实施例提供的s201之前，具体还可以包括下述s401-s402。
56.s401、从历史工单中获取m个目标工单，并获取m个目标工单中的每个工单对应的目标内容。
57.其中，目标内容包括：服务类别、描述文本、工单解决方案和报送原因，m为正整数。
58.作为一种可能的实现方式，可以先从历史工单中获取m个目标工单(例如1000条历史工单)，以用于训练神经网络模型。
59.作为一种可能的实现方式，可以通过电子设备中的工单类别筛选模块从基础数据(即历史工单)中获取m个目标工单。
60.s402、根据服务类别、报送原因和工单解决方案确定m个目标工单中每个目标工单的工单类型，并根据m个目标工单中每个目标工单的描述文本和工单类型，对循环神经网络模型进行分类训练，确定目标模型。
61.其中，工单类型包括：客户需求类型工单和系统功能类型工单。
62.作为一种可能的实现方式，可以根据服务类别、报送原因和工单解决方案，通过电子设备中的数据预处理模块确定初步筛选的工单(即 m个目标工单)中每个目标工单的工单类型，并依据确定的工单类型通过人工对每个目标工单进行标记，以标注每个目标工单的工单类型。
63.可以理解，数据预处理模块可以通过自然语言处理技术对m个目标工单对应的服务类别、报送原因和工单解决方案进行分析，以确定出每个目标工单的工单类型为客户需求类型工单或系统功能问题类型工单。
64.示例性的，可以根据分类规则手动标记m个目标工单中，系统功能问题类型工单标记为0，客户需求类型工单标记为1。
65.作为一种可能的实现方式，将预先确定了工单类型的m个目标工单，输入至循环神
经网络模型中，以对循环神经网络模型进行训练，得到预先构建的目标模型。
66.示例性的，从历史工单中随机获取1000条工单，并根据这1000 条工单对应的描述文本，建立样本数据，对这1000条工单进行人工打标，确定每一条工单的类型，以将工单分成“客户需求类型工单”、“系统功能问题类型工单”。并通过深度学习文本处理技术训练模型，训练后的模型可实现对历史工单进行分类的处理。
67.例如，根据人工对1000条工单对应的工单类型进行标注之后，根据每种工单类型对应的工单数量，以每个工单对应的系统名称分组，得到对应的工单类型分类建议表，例如表一：
68.表一
69.应用系统标签数量a系统客户需求类型工单400b系统系统功能问题类型工单600
70.在本发明实施例中，可以预先从历史工单中获取m个目标工单，并获取m个目标工单中的每个工单对应的描述文本和工单解决方案，从而可以根据每个工单对应的描述文本和工单解决方案确定m个目标工单中每个目标工单的工单类型。进一步的，可以根据m个目标工单中每个目标工单的工单类型，对循环神经网络模型进行分类训练，确定目标模型，从而可以通过预先训练得到的目标模型对全部历史工单进行训练，以对历史工单对应的类型进行分类筛选。
71.在一种设计中，为了预先构建目标模型，如图5所示，本发明实施例提供的一种客户需求获取方法，本发明实施例提供的s402，具体可以包括下述s501-s502。
72.s501、对m个目标工单的描述文本进行处理，去除目标内容中包括的特殊字符，并进行分词处理建立目标词典。
73.其中，特殊字符包括以下至少一项：账号标识、金额标识、时间标识、标点符号、空格。
74.作为一种可能的实现方式，将各类型的工单的原始描述文本及工单解决方案使用正则匹配去除特殊字符。
75.示例性的，将原始描述文本使用正则匹配去除卡号、账号、交易金额、电话、时间等信息的数字。并去除文本中的回车、空格和标点符号等特殊字符。
76.作为一种可能的实现方式，可以通过自然语言处理技术对去除特殊字符后的描述文本进行分析，将描述文本预处理并进行分词处理、词典化，建立目标词典。并使用预训练词嵌入模型glove来学习文本向量，将目标词典中的文本向量作为描述文本对应的数据训练集。
77.s502、将m个目标工单的描述文本包括的多个文本向量和工单类型确定为数据训练集，并根据数据训练集，对循环神经网络模型进行分类训练，确定目标模型。
78.其中，多个文本向量用于指示m个目标工单中每个目标工单的工单类型。
79.作为一种可能的实现方式，可以将描述文本中每个单词的文本向量作为序列中的一个输入，使用循环神经网络模型将文本进行分类训练，将分类准确率最高的模型确定为目标模型。
80.作为一种可能的实现方式，可以将训练好的目标模型用于其他所有未分类的工单
中筛选出客户需求类型的工单。
81.在本发明实施例中，可以对每个工单对应的目标内容进行处理，去除目标内容中包括的特殊字符，并进行分词处理建立目标词典，从而将描述文本包括的多个文本向量和工单类型确定为数据训练集，并根据数据训练集，对循环神经网络模型进行分类训练，确定目标模型，以通过预先构建的目标模型对历史工单中的全部工单进行分类处理。
82.需要说明的是，本发明实施例中的数据来源为总分行提交的工单，即确定为生产中必不可少的需求，如若无法实现相关需求或合理解释将会影响总分行或者是客户的用户体验，这些需求是确实存在的。工单的需求来源涉及总分行各个业务部门，需求有客户维度、分行维度、总行维度等，可以从多个角度识别客户的需求。通过爬虫技术从工单处理网站上获取近两年已完结的工单内容，保证客户需求的频度，通过循环神经网络模型进行分类训练得到分类准确率高的目标模型，从而保证客户需求的应用范围与广度。
83.本发明的实施例提供一种客户需求获取方法及装置，应用于获取客户需求的场景中，在需要获取客户需求的情况下，可以通过获取预先构建的目标模型，然后通过目标模型对历史工单进行分类处理，以从历史工单中确定出客户需求类型工单；进一步的，在得到客户需求类型工单之后，可以根据客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，将客户需求类型工单进行聚类处理，从而对客户需求类型工单进行分类，得到多种类型的工单。最后可以通过根据多种类型的工单中的每一种客户需求类型的工单数量，确定出工单数量最多的n种客户需求类型的工单所对应的客户需求，以获取到所需的客户需求。而无需业务人员通过人工收集客户需求并进行上报，通过调查问卷、与客户进行深入沟通的方式，来获取客户需求，从而可以通过对历史工单进行分析，以确定客户需求，并且可以提高获取客户需求的准确度和效率。
84.上述主要从方法的角度对本发明实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
85.本发明实施例可以根据上述方法示例对一种客户需求获取装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
86.图6为本发明实施例提供的一种客户需求获取装置的结构示意图。如图6所示，一种客户需求获取装置50用于通过对历史工单进行分析，确定客户需求，以提高获取客户需求的准确度和效率，例如用于执行图2所示的一种客户需求获取方法。该一种客户需求获取装置 50包括：获取单元501、处理单元502和确定单元503。
87.获取单元501，用于获取预先构建的目标模型。例如，如图2所示，获取单元501可以用于执行s201中的步骤。
88.处理单元502，用于通过目标模型对历史工单进行分类处理，从历史工单中确定出客户需求类型工单。例如，如图2所示，处理单元 502可以用于执行s201中的步骤。
89.处理单元502，还用于根据客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求，将客户需求类型工单进行聚类处理，得到多种类型的工单。例如，如图2所示，处理单元502可以用于执行s202中的步骤。
90.确定单元503，用于根据多种类型的工单中的每一种客户需求类型的工单数量，确定目标客户需求；目标客户需求包括工单数量最多的n种客户需求类型的工单所对应的客户需求，n为正整数。例如，如图2所示，确定单元503可以用于执行s203中的步骤。
91.可选的，本发明实施例提供的获取单元501，还用于获取客户需求类型工单中的每个工单对应的描述文本。例如，如图3所示，确定单元501可以用于执行s301中的步骤。
92.处理单元502，还用于对描述文本进行文本分析处理，确定客户需求类型工单中的每个工单对应的客户需求。例如，如图3所示，处理单元502可以用于执行s301中的步骤。
93.可选的，本发明实施例提供的获取单元501，还用于从历史工单中获取m个目标工单，并获取m个目标工单中的每个工单对应的目标内容；目标内容包括：服务类别、描述文本、工单解决方案和报送原因，m为正整数。例如，如图4所示，获取单元501可以用于执行 s401中的步骤。
94.确定单元503，还用于根据服务类别、报送原因和工单解决方案确定m个目标工单中每个目标工单的工单类型。例如，如图4所示，确定单元503可以用于执行s402中的步骤。
95.处理单元502，还用于根据m个目标工单中每个目标工单的描述文本和工单类型，对循环神经网络模型进行分类训练，确定预先构建的目标模型；工单类型包括：客户需求类型工单和系统功能类型工单。例如，如图4所示，处理单元502可以用于执行s402中的步骤。
96.可选的，本发明实施例提供的处理单元502，还用于对m个目标工单的描述文本进行处理，去除目标内容中包括的特殊字符，并进行分词处理建立目标词典；特殊字符包括以下至少一项：账号标识、金额标识、时间标识、标点符号、空格。例如，如图5所示，处理单元 502可以用于执行s501中的步骤。
97.确定单元503，还用于将m个目标工单的描述文本包括的多个文本向量和工单类型确定为数据训练集。例如，如图5所示，确定单元 503可以用于执行s502中的步骤。
98.处理单元502，还用于根据数据训练集，对循环神经网络模型进行分类训练，确定预先构建的目标模型；多个文本向量用于指示m个目标工单中每个目标工单的工单类型。例如，如图5所示，处理单元 502可以用于执行s502中的步骤。
99.在采用硬件的形式实现上述集成的模块的功能的情况下，本发明实施例提供了上述实施例中所涉及的电子设备的另外一种可能的结构示意图。如图7所示，一种电子设备60，用于高效的评估产品进行迭代更新时，产品内容的调整导致产品活跃度发生变化的情况，例如用于执行图2所示的一种客户需求获取方法。该电子设备60包括处理器 601，存储器602以及总线603。处理器601与存储器602之间可以通过总线603连接。
100.处理器601是通信装置的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器601可以是一个通用中央处理单元(central processing unit，cpu)，也可以是其他通用处理器等。其中，通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。
101.作为一种实施例，处理器601可以包括一个或多个cpu，例如图 7中所示的cpu 0和
cpu 1。
102.存储器602可以是只读存储器(read-only memory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器 (random access memory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory，eeprom)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
103.作为一种可能的实现方式，存储器602可以独立于处理器601存在，存储器602可以通过总线603与处理器601相连接，用于存储指令或者程序代码。处理器601调用并执行存储器602中存储的指令或程序代码时，能够实现本发明实施例提供的一种客户需求获取方法。
104.另一种可能的实现方式中，存储器602也可以和处理器601集成在一起。
105.总线603，可以是工业标准体系结构(industry standardarchitecture，isa)总线、外围设备互连(peripheral componentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industrystandard architecture，eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
106.需要指出的是，图7示出的结构并不构成对该电子设备60的限定。除图7所示部件之外，该电子设备60可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
107.作为一个示例，结合图6，电子设备中的获取单元501、处理单元 502和确定单元503实现的功能与图7中的处理器601的功能相同。
108.可选的，如图7所示，本发明实施例提供的电子设备60还可以包括通信接口604。
109.通信接口604，用于与其他设备通过通信网络连接。该通信网络可以是以太网，无线接入网，无线局域网(wireless local area networks， wlan)等。通信接口604可以包括用于接收数据的接收单元，以及用于发送数据的发送单元。
110.在一种设计中，本发明实施例提供的电子设备中，通信接口还可以集成在处理器中。
111.图8示出了本发明实施例中电子设备的另一种硬件结构。如图8 所示，电子设备80可以包括处理器801、通信接口802、存储器803 以及总线804。处理器801与通信接口802、存储器803耦合。
112.处理器801的功能可以参考上述处理器601的描述。此外，处理器801还具备存储功能，可以参考上述存储器602的功能。
113.通信接口802用于为处理器801提供数据。该通信接口802可以是通信装置的内部接口，也可以是通信装置对外的接口(相当于通信接口604)。
114.需要指出的是，图8中示出的结构并不构成对电子设备80的限定，除图8所示部件之外，该电子设备80可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
115.通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明。在实际应用中，可以根据需要而将
上述功能分配由不同的功能单元完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
116.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行该指令时，该计算机执行上述方法实施例所示的方法流程中的各个步骤。
117.本发明的实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例中的一种客户需求获取方法。
118.其中，计算机可读存储介质，例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘。随机存取存储器 (random access memory，ram)、只读存储器(read-only memory， rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read onlymemory，eprom)、寄存器、硬盘、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的人以合适的组合、或者本领域数值的任何其他形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(application specific integrated circuit，asic) 中。在本发明实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
119.由于本发明的实施例中的电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品可以应用于上述方法，因此，其所能获得的技术效果也可参考上述方法实施例，本发明实施例在此不再赘述。
120.以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何在本发明揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。