[发明专利]一种外呼模型的构建方法、外呼方法、装置和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种外呼模型的构建方法、外呼方法、装置和存储介质，本申请中的外呼模型的构建装置获取历史外呼客户的客户标识、历史外呼时间以及该历史外呼时间对应的历史外呼次数与历史接通次数；然后根据该历史外呼时间所处的时段将该历史外呼时间归类为预置的时段类型；根据该历史外呼次数与该历史接通次数确定该时段类型分别对应的时段接通率；根据该客户标识、该时段类型以及该时段接通率构建样本集；最后根据预置的模型以及该样本集构建智能外呼模型。该方案将历史外呼时间变为其所处时段的时段类型后才进行模型的构建，可以提高智能外呼模型预测的准确率，进而提高智能外呼的接通率。

技术领域

本发明涉及外呼领域，具体涉及一种外呼模型的构建方法、外呼方法、装置和存储介质。

背景技术

随着电子商务以及物流行业的发展，快件量迅速增长。物流公司需要应对随之而来的诸多快件异常情况。

为了减少人力成本，应用外呼系统成为了很多公司的选择。然而，现有的外呼系统只根据客户每个时间点的历史接通率对客户进行外呼，例如系统曾经在早上9点给客户外拨过电话失败了，在对外呼系统中的外呼模块进行训练时只会标记早上9点外拨失败，下次在早上10点进行外拨时不会考虑之前9点外拨失败的记录，依然会给该客户进行外拨，但是一般客户都有接电话的时段习惯，例如不想再早上接通这些电话，但晚上会接通这些电话，所以现有技术中外呼接的通率不高，物流公司希望能更加够准确地预测客户是否会接通外呼电话，进而减少拨打不会被接通的外呼，提升外呼接通率。

发明内容

本发明实施例提供一种外呼模型的构建方法、外呼方法、装置和存储介质，用于提高外呼的接通率。

一方面，本申请提供一种外呼模型的构建方法，所述方法包括：

获取历史外呼客户的客户标识、历史外呼时间以及所述历史外呼时间对应的历史外呼次数与历史接通次数；

根据所述历史外呼时间所处的时段将所述历史外呼时间归类为预置的时段类型；

根据所述历史外呼次数与所述历史接通次数确定所述时段类型分别对应的时段接通率；

根据所述客户标识、所述时段类型以及所述时段接通率构建样本集；

根据预置的模型以及所述样本集构建外呼模型。

可选的，在一些实施例中，在所述根据所述客户标识、所述时段类型以及所述时段接通率构建样本集之前，所述方法还包括：

获取所述历史外呼客户的个人特征信息和/或历史快递信息；

所述根据所述客户标识、所述时段类型以及所述时段接通率构建样本集包括：

根据所述客户标识、所述时段类型、所述时段接通率、所述个人特征信息以及所述历史快递信息构建样本集。

可选的，在一些实施例中，所述样本集包括训练样本集和验证样本集，所述根据预置的模型以及所述样本集构建外呼模型，包括：

根据所述训练样本集训练所述预置的模型，得到训练后的模型；

根据所述验证样本集对所述训练后的模型进行调参处理，得到所述外呼模型。

可选的，在一些实施例中，所述样本集还包括测试样本集，在所述根据所述验证样本集对所述训练后的模型进行调参处理，得到所述外呼模型之后，所述方法还包括：

根据所述测试样本集对所述外呼模型进行模型检验。

可选的，在一些实施例中，在所述根据预置的模型以及所述样本集构建外呼模型之后，所述方法还包括：

根据预置的时间间隔更新所述样本集，得到更新后的样本集；

根据所述更新后的样本集更新所述外呼模型。