[发明专利]一种基于全渠道的智能客服服务方法及系统

权利要求书

1.一种基于全渠道的智能客服服务方法，所述方法应用于一全渠道智能客服服务平台，所述方法包括：

基于全渠道进行线索数据采集，获得第一线索数据集合；

基于所述第一线索数据集合中的每个线索数据，获得与所述每个线索数据相对应的企业信息和联系人信息；

将所述每个线索数据和相对应的所述企业信息和所述联系人信息进行关联，构建每个线索数据对应的线索链；

根据所述每个线索数据对应的线索链，构建全渠道线索数据库；

获得第一客户的第一运营需求信息；

将所述第一运营需求信息输入所述全渠道线索数据库，获得第一相关线索信息；

根据所述第一相关线索信息，获得第一获客方案；

根据所述第一获客方案，获得第一全渠道客户群体；

获得第一推荐指令，所述第一推荐指令用于将所述第一全渠道客户群体推荐给所述第一客户。

2.如权利要求1所述的方法，其中，基于所述全渠道线索数据采集，获得第一线索数据集合，包括：

构建运营策略；

根据所述运行策略，基于全渠道获得初始线索数据；

对所述初始线索数据进行线索清洗，获得初级线索数据；

对所述初级线索数据进行多维度评估，获得第一评估结果；

根据所述第一评估结果，对所述初级线索数据进行分级流转，获得所述第一线索数据集合。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述构建运营策略包括：

获得线索数据的特征信息；

分别根据所述特征信息进行信息论编码计算，获得每个所述特征信息的信息熵；

根据所述每个所述特征信息的信息熵，获得根节点信息和枝节点信息；

根据所述根节点信息和所述枝节点信息，构建线索数据分类决策树；

根据所述线索数据分类决策树获得逻辑路径；

获得第一出发条件；

根据所述逻辑路径和所述第一出发条件，构建所述运营策略。

4.如权利要求2所述的方法，其中，所述对所述初级线索数据进行多维度评估，获得第一评估结果，包括：

获得所述初级线索数据的属性信息；

将所述初级线索数据的属性信息输入企业画像匹配度评估模型，获得第一画像匹配度评估结果；

获得所述初级线索数据的行为信息；

将所述初级线索数据的行为信息输入兴趣匹配度评估模型，获得第一兴趣匹配度评估结果；

根据所述第一画像匹配度评估结果和所述第一兴趣匹配度评估结果，获得所述第一评估结果。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述将所述初级线索数据的属性信息输入企业画像匹配度评估模型，获得第一画像匹配度评估结果，包括：

将所述初级线索数据作为训练数据对神经网络模型进行训练直至收敛，获得所述企业画像匹配度评估模型；

将所述初级线索数据的属性信息作为输入信息输入所述企业画像匹配度评估模型；

获得所述企业画像匹配度评估模型的输出信息，所述输出信息包括所述第一画像匹配度评估结果。

6.如权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述第一画像匹配度评估结果和所述第一兴趣匹配度评估结果，获得所述第一评估结果，包括：

获得第一权重比；

根据所述第一权重比对所述第一画像匹配度评估结果和所述第一兴趣匹配度评估结果进行加权计算，获得所述第一评估结果。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述获得所述第一权重比，包括：

获得权重比预定阈值；

在所述权重比预定阈值中随机获得M个权重比；

获得所述M个权重比相对应的M个第二评估结果；

获得所述M个第二评估结果的离散度；

获得预定离散度阈值；

获得符合所述预定离散度阈值的所述第二评估结果的离散度，确定所述第一权重比。