基于RPA技术的客户关系管理方法、装置及相关介质与流程

本发明涉及计算机软件，特别涉及基于rpa技术的客户关系管理方法、装置及相关介质。

背景技术：

1、客户关系管理（customer relationship management，简称crm），是指企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户，增加市场。

2、在现代商业环境中，企业面临着日益复杂的客户关系管理挑战。传统的手动进行客户关系管理的方式效率低下且容易出错，难以应对大量的客户数据和繁琐的业务流程。而在一些基于大数据的客户关系管理方法中，会利用大数据资源建立对应的服务拓扑关系，并对每一条拓扑链进行赋值；然后对客户登录信息进行特征提取，得到对应的任务信息和客户信息；再将客户信息与服务拓扑关系进行对比，并在所有的客户信息均包含在服务拓扑关系之后，将任务信息和客户信息与服务拓扑关系进行相似度计算，生成对应的服务链路，再基于该服务链路，对任务信息的处理情况进行跟踪、记录和反馈。虽然通过上述方式或许可以对客户关系管理的效率进行改进，但是却无法对其精度进行调整，例如由于数据量逐渐增多，初始的服务拓扑关系很难在后期满足所有的任务信息和客户信息，因此就要不断建立新的服务拓扑关系以满足后续需要，但是由于前后发展不同，初始数据量不同，那么在新建立的服务拓扑关系中便会存在较大的管理精度问题。

3、因此如何提高客户关系管理的效率和质量是本领域技术人员需要解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于rpa技术的客户关系管理方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在提高客户关系管理效率，实现客户关系管理的业务流程的准确性和一致性。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于rpa技术的客户关系管理方法，包括：

3、获取客户数据，并对所述客户数据进行预处理；其中，所述客户数据包括客户历史购买数据、客户历史浏览数据；

4、基于rpa技术，通过深度神经网络对所述客户数据提取目标特征；

5、结合强化学习算法对目标特征进行决策选择，得到最终的决策策略，以此构建rpa客户关系管理模型；

6、利用所述rpa客户关系管理模型对指定的客户数据进行策略预测输出。

7、第二方面，本发明实施例一种基于rpa技术的客户关系管理装置，包括：

8、数据获取单元，用于获取客户数据，并对所述客户数据进行预处理；其中，所述客户数据包括客户历史购买数据、客户历史浏览数据；

9、特征提取单元，用于基于rpa技术，通过深度神经网络对所述客户数据提取目标特征；

10、决策选择单元，用于结合强化学习算法对目标特征进行决策选择，得到最终的决策策略，以此构建rpa客户关系管理模型；

11、预测输出单元，用于利用所述rpa客户关系管理模型对指定的客户数据进行策略预测输出。

12、第三方面，本发明实施例一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的基于rpa技术的客户关系管理方法。

13、第四方面，本发明实施例一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于rpa技术的客户关系管理方法。

14、本发明实施例提供了一种基于rpa技术的客户关系管理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取客户数据，并对所述客户数据进行预处理；其中，所述客户数据包括客户历史购买数据、客户历史浏览数据；基于rpa技术，通过深度神经网络对所述客户数据提取目标特征；结合强化学习算法对目标特征进行决策选择，得到最终的决策策略，以此构建rpa客户关系管理模型；利用所述rpa客户关系管理模型对指定的客户数据进行策略预测输出。本发明实施例提供的rpa客户关系管理模型，采用了先进的机器学习和自然语言处理技术，能够自动理解和处理大量的客户数据，从而大大提高了客户关系管理的效率。同时，该rpa客户关系管理模型还包含了一个强大的规则引擎，该规则引擎可以根据一系列的条件和动作来定义规则，然后根据这些规则来自动化决策过程。这使得rpa客户关系管理模型不仅能够处理大量的数据，而且能够在遵循业务规则的同时自动化复杂的业务流程。进一步的，该rpa客户关系管理模型还使用了优化算法，可以在处理复杂的业务流程时进行优化决策，从而进一步提高业务效率可以根据预定义的规则自动化决策过程，确保业务流程的准确性和一致性，以最大化效率或者最小化成本。

技术特征：

1.一种基于rpa技术的客户关系管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于rpa技术的客户关系管理方法，其特征在于，所述获取客户数据，并对所述客户数据进行预处理，包括：

3.根据权利要求1所述的基于rpa技术的客户关系管理方法，其特征在于，所述通过深度神经网络对所述客户数据提取目标特征，包括：

4.根据权利要求1所述的基于rpa技术的客户关系管理方法，其特征在于，所述结合强化学习算法对目标特征进行决策选择，得到最终的决策策略，以此构建rpa客户关系管理模型，包括：

5.根据权利要求3所述的基于rpa技术的客户关系管理方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求5所述的基于rpa技术的客户关系管理方法，其特征在于，所述获取带有标注的训练数据集，并利用所述训练数据集对所述深度神经网络进行训练，包括：

7.根据权利要求1所述的基于rpa技术的客户关系管理方法，其特征在于，所述利用所述rpa客户关系管理模型对指定的客户数据进行策略预测输出，包括：

8.一种基于rpa技术的客户关系管理装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于rpa技术的客户关系管理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于rpa技术的客户关系管理方法。

技术总结
本发明公开了基于RPA技术的客户关系管理方法、装置及相关介质，该方法包括：获取客户数据，并对所述客户数据进行预处理；基于RPA技术，通过深度神经网络对所述客户数据提取目标特征；结合强化学习算法对目标特征进行决策选择，得到最终的决策策略，以此构建RPA客户关系管理模型；利用所述RPA客户关系管理模型对指定的客户数据进行策略预测输出。本发明实施例提供的RPA客户关系管理模型，采用了先进的机器学习和自然语言处理技术，能够自动理解和处理大量的客户数据，从而大大提高了客户关系管理的效率。同时，该RPA客户关系管理模型还包含了一个规则引擎，使得不仅能够处理大量的数据，而且能够在遵循业务规则的同时自动化复杂的业务流程。

技术研发人员：彭超,董新胜,李春建
受保护的技术使用者：深圳市加推科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16