[发明专利]电话外呼分析控制方法、电子装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的电话外呼分析控制系统，所述电话外呼分析控制系统被所述处理器执行时实现如下步骤：

A、获取待电话回访客户的客户预设相关信息；

B、基于所述客户预设相关信息，并利用预先确定的分类模型进行分类，输出分类结果；其中，所述分类结果为肯定答复或否定答复，所述预先确定的分类模型为预先通过对预设数量的肯定答复样例以及否定答复样例采用逻辑回归算法进行训练得到的分类模型；

C、若分类结果为否定答复，则发送提醒信息至所述待电话回访客户对应的业务员，提醒对应的业务员提前介入与所述待电话回访客户进行沟通，以避免坐席对所述待电话回访客户进行电话回访时产生沟通解释件。

2.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述客户预设相关信息包括所述待电话回访客户的客户信息、所述待电话回访客户购买的产品信息以及所述待电话回访客户对应的业务员信息；所述预先确定的分类模型的训练过程如下：

按预设第一比例采集预设数量的肯定答复样例以及否定答复样例作为训练数据集；其中，每一肯定答复样例以及否定答复样例中均包含有客户信息、产品信息以及业务员信息，所述肯定答复样例中客户在进行电话回访时的回答结果为肯定答复，所述否定答复样例中客户在进行电话回访时的回答结果为否定答复；

采用Spark MLlib逻辑回归算法对采集的训练数据集进行学习训练，建立分类模型；建立模型的公式如下：

y＝WX+b

其中，W为客户信息、产品信息、业务员信息对应的权重参数，X为客户信息、产品信息、业务员信息对应的特征变量，b为偏置参数，y为最终输出值，将y与预设阈值进行大小比较，并根据比较结果输出分类结果，所述分类结果为肯定答复或否定答复。

3.如权利要求2所述的电子装置，其特征在于，所述预先确定的分类模型的训练过程还包括：

按预设第二比例采集预设数量的肯定答复样例以及否定答复样例作为验证数据集；

利用所述验证数据集验证建立的分类模型的分类准确率，若分类准确率大于或者等于预设准确率，则训练结束，或者，若分类准确率小于预设准确率，则调整分类模型的权重参数、偏置参数和/或预设阈值，直至分类准确率大于或者等于预设准确率。

4.如权利要求1-3任一项所述的电子装置，其特征在于，所述处理器还用于执行所述电话外呼分析控制系统，以实现以下步骤：

若分类结果为肯定答复，则发送通知信息至预设的坐席，通知预设的坐席直接对所述待电话回访客户进行电话回访。

5.一种电话外呼分析控制方法，其特征在于，所述电话外呼分析控制方法包括：

获取待电话回访客户的客户预设相关信息；

基于所述客户预设相关信息，并利用预先确定的分类模型进行分类，输出分类结果；其中，所述分类结果为肯定答复或否定答复，所述预先确定的分类模型为预先通过对预设数量的肯定答复样例以及否定答复样例采用逻辑回归算法进行训练得到的分类模型；

若分类结果为否定答复，则发送提醒信息至所述待电话回访客户对应的业务员，提醒对应的业务员提前介入与所述待电话回访客户进行沟通，以避免坐席对所述待电话回访客户进行电话回访时产生沟通解释件。