[发明专利]一种机器学习算法架构下的产品销售售后服务系统

说明书

本发明公开了一种机器学习算法架构下的产品销售售后服务系统，包括故障申报系统、故障判断系统、故障原因分析系统、故障解决方案制定系统、故障解决方案判断系统；所述故障申报系统用于对客户的故障进行申报；所述故障判断系统用于对申报的故障进行判断，判断故障是否属于新故障；所述故障原因分析系统用于对故障原因进行分析，分析故障是否可以直接制定解决方案。本发明的机器学习算法架构下的产品销售售后服务系统通过故障判断系统可以根据故障信息储存系统中存储的故障进行判断该故障是否属于新故障，并且达到对新故障进行储存的效果，使该系统具备自动学习和备忘的功能，方便再次针对相同故障进行分析和解决。

技术领域

本发明涉及售后服务领域，特别涉及一种机器学习算法架构下的产品销售售后服务系统。

背景技术

售后服务是售后最重要的环节，售后服务已经成为了企业保持或扩大市场份额的要件(如舒达、天猫、京东等)，售后服务的优劣能影响消费者的满意程度，在购买时，商品的保修、售后服务等有关规定可使顾客摆脱疑虑、摇摆的形态，下定决心购买商品，优质的售后服务可以算是品牌经济的产物，在市场激烈竞争的社会，随着消费者维权意识的提高和消费观念的变化，消费者们不再只关注产品本身，在同类产品的质量与性能都相似的情况下，更愿意选择这些拥有优质售后服务的公司，客观地讲，优质的售后服务是品牌经济的产物，名牌产品的售后服务往往优于杂牌产品，名牌产品的价格普遍高于杂牌，一方面是基于产品成本和质量，同时也因为名牌产品的销售策略中已经考虑到了售后服务成本。

现有的售后服务大多采用人工服务，这样的服务方式导致售后服务成本极高，且由于售后服务中故障原因不同，解决方式不同，导致售后服务时故障解决的效率较低，为此，我们提出一种机器学习算法架构下的产品销售售后服务系统。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种机器学习算法架构下的产品销售售后服务系统，可以有效解决背景技术中的问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种机器学习算法架构下的产品销售售后服务系统，包括故障申报系统、故障判断系统、故障原因分析系统、故障解决方案制定系统、故障解决方案判断系统；

所述故障申报系统用于对客户的故障进行申报；

所述故障判断系统用于对申报的故障进行判断，判断故障是否属于新故障；

所述故障原因分析系统用于对故障原因进行分析，分析故障是否可以直接制定解决方案；

所述故障解决方案制定系统用于对故障制定解决方案，制定可以解决故障的有效方案；

所述故障解决方案判断系统对制定的故障进行分析判断，分析故障解决方案是否可以通过无线进行解决。

优选的，所述故障判断系统包括故障信息储存系统和客户资料储存系统，所述故障信息储存系统用于对故障的信息进行储存，所述客户资料储存系统用于对客户的资料进行储存。

优选的，所述故障解决方案制定系统对于可直接确定解决方案的自动制定解决方案，对于不可直接确定解决方案的，经过自动拨号专业人员并发送故障报告，根据专业人员反馈信息自动制定解决方案。

优选的，所述故障解决方案判断系统制定的故障进行分析判断，分析故障解决方案是否可以通过无线进行解决，对于可以进行无线解决的故障，自动拨号客户进行指导维护，对于不可以进行无线解决的故障，自动拨号客户，针对客户制定维护时间，自动拨号专业人员并发送故障报告和维护时间。

优选的，所述机器学习算法架构下的产品销售售后服务系统的具体流程为：

a、所述故障申报系统对客户的故障进行申报，并执行下一步；