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智能客户推荐平台及其推荐方法

阅读:0发布:2022-05-14

专利汇可以提供智能客户推荐平台及其推荐方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种智能客户推荐平台及其推荐方法,其通过采集商家信息和买家信息,并构建买家 数据库 ,以及对买家进行实时监控和更新买家数据库;根据商家产品属性,通过 机器学习 算法 对买家数据库或更新的买家数据库中的买家主体属性和买家行为属性进行智能匹配,得到初步 定位 的目标客户;然后对所述初步定位的目标客户进行一对一互动并建立初步联系,从而根据客户意向进行精准定位潜在客户和生成推荐报告并向商家推送,供所述商家与所述潜在客户建立深度联系;从而为买卖双方搭建快速高效的沟通平台,特别适用于不具备庞大的人 力 物力作为 支撑 的中小企业商家,能够大大提升企业产品知名度,给企业带来源源不断的潜在客户,使企业的业绩成倍增长。,下面是智能客户推荐平台及其推荐方法专利的具体信息内容。

1.一种智能客户推荐平台,其特征在于,包括:
商家信息模,采集商家信息,包括:商家主体属性和商家产品属性;
买家信息模块,采集买家信息,包括:买家主体属性和买家行为属性,并构建买家数据库
实时监控模块,对买家进行实时监控,对买家主体属性和/或买家行为属性进行更新,得到更新的买家数据库;
目标客户提取模块,根据商家产品属性,通过机器学习算法对买家数据库或更新的买家数据库中的买家主体属性和买家行为属性进行智能匹配,得到初步定位的目标客户;
线下营销模块,对所述初步定位的目标客户进行一对一互动并建立初步联系,从而根据客户意向进行精准定位潜在客户;
推荐报告生成模块,对所述精准定位的潜在客户进行统计,生成推荐报告并向商家推送,供所述商家与所述潜在客户建立深度联系。
2.根据权利要求1所述的一种智能客户推荐平台,其特征在于:所述商家信息模块中,所述商家主体属性包括商家所属行业、商家所述地域、商家规模、商家历史、商家实;所述商家产品属性包括产品类别、产品性质、产品品牌;并进一步根据所述商家主体属性和所述商家产品属性进行标签化处理。
3.根据权利要求1或2所述的一种智能客户推荐平台,其特征在于:还进一步根据所述商家主体属性和所述商家产品属性对商家的上下游数据关系进行标签化处理和关系串联处理,构建商家数据模型。
4.根据权利要求1所述的一种智能客户推荐平台,其特征在于:所述买家信息模块中,所述买家主体属性包括买家身份、买家联系方式,所述买家行为属性包括买家偏好、买家需求;并进一步根据所述买家主体属性和买家行为属性进行标签化处理和构建买家数据库。
5.根据权利要求1或2所述的一种智能客户推荐平台,其特征在于:所述实时监控模块中,对买家进行实时监控,包括监控买家主体属性的变更、买家主体属性的增减、买家行为属性的变更、买家行为属性的增减。
6.根据权利要求1所述的一种智能客户推荐平台,其特征在于:所述线下营销模块中,是通过客服平台对所述初步定位的目标客户进行基于话术的互动,利用预设的问答技巧与目标客户进行对话,并记录对话内容,以及根据对话内容进行分析客户意向,从而精准定位潜在客户。
7.根据权利要求1或2或4或6所述的一种智能客户推荐平台,其特征在于:还包括线上营销模块,其根据所述商家主体属性和商家产品属性进行线上多渠道推广,包括网站建设、网站代言、搜索引擎推广、新闻推广、微信营销、权威认证。
8.一种智能客户推荐平台的推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:
a.采集商家信息,包括:商家主体属性和商家产品属性;
b.采集买家信息,包括:买家主体属性和买家行为属性,并构建买家数据库;
c.对买家进行实时监控,对买家主体属性和/或买家行为属性进行更新,得到更新的买家数据库;
d.根据商家产品属性,通过机器学习算法对买家数据库或更新的买家数据库中的买家主体属性和买家行为属性进行智能匹配,得到初步定位的目标客户;
e.对所述初步定位的目标客户进行一对一互动并建立初步联系,从而根据客户意向进行精准定位潜在客户;
f.对所述精准定位的潜在客户进行统计,生成推荐报告并向商家推送,供所述商家与所述潜在客户建立深度联系。

说明书全文

智能客户推荐平台及其推荐方法

技术领域

[0001] 本发明涉及大数据分析技术领域,特别是一种智能客户推荐平台及对应的方法。

背景技术

[0002] 随着信息技术的发展,计算机和互联网被广泛应用于各行各业,并给人们的交流、出行方式及至工业生产方式等都带来了很大的变化。作为信息化时代的产物,近年来,电子商务迅速崛起,并以其低成本、高效率、全球化和交互性等特点取代传统商务,让买卖双方无需谋面就能够进行各种商贸活动,从而给买卖双方提供了极大的便利。
[0003] 传统的电子商务平台主要是通过让买卖双方进行自由交流的方式来进行沟通询盘,买方和卖方都可以通过对话窗口随意输入任何信息。这种询盘方式虽然比较灵活和自由,但是,对于卖方来说,一方面,同一个产品,由于买方不同,沟通的内容就会各种各样,沟通时间长短不一,且沟通成效并不理想,特别是对于不具备庞大的人物力作为支撑的中小企业来说,是一个沉重的负担;另一方面,由于卖方往往都是被动等待买方,而那些没有来询盘的潜在客户,卖方对他们的信息无从得知,从而难以进行主动交流,因此无法有针对性的、高效的挖掘这些潜在客户。

发明内容

[0004] 本发明为解决上述问题,提供了一种智能客户推荐平台及其推荐方法,其通过基于大数据对买家进行初步定位,并结合线下营销进行精准定位潜在客户,从而为买卖双方搭建快速高效的沟通平台,特别适用于不具备庞大的人力物力作为支撑的中小企业商家,能够大大提升企业产品知名度,给企业带来源源不断的潜在客户,使企业的业绩成倍增长。
[0005] 为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
[0006] 一种智能客户推荐平台,其包括:
[0007] 商家信息模,采集商家信息,包括:商家主体属性和商家产品属性;
[0008] 买家信息模块,采集买家信息,包括:买家主体属性和买家行为属性,并构建买家数据库
[0009] 实时监控模块,对买家进行实时监控,对买家主体属性和/或买家行为属性进行更新,得到更新的买家数据库;
[0010] 目标客户提取模块,根据商家产品属性,通过机器学习算法对买家数据库或更新的买家数据库中的买家主体属性和买家行为属性进行智能匹配,得到初步定位的目标客户;
[0011] 线下营销模块,对所述初步定位的目标客户进行一对一互动并建立初步联系,从而根据客户意向进行精准定位潜在客户;
[0012] 推荐报告生成模块,对所述精准定位的潜在客户进行统计,生成推荐报告并向商家推送,供所述商家与所述潜在客户建立深度联系。
[0013] 优选的,所述商家信息模块中,所述商家主体属性包括商家所属行业、商家所述地域、商家规模、商家历史、商家实力;所述商家产品属性包括产品类别、产品性质、产品品牌;并进一步根据所述商家主体属性和所述商家产品属性进行标签化处理。还进一步根据所述商家主体属性和所述商家产品属性对商家的上下游数据关系进行标签化处理和关系串联处理,构建商家数据模型。
[0014] 优选的,所述买家信息模块中,所述买家主体属性包括买家身份、买家联系方式,所述买家行为属性包括买家偏好、买家需求;并进一步根据所述买家主体属性和买家行为属性进行标签化处理和构建买家数据库。
[0015] 优选的,所述实时监控模块中,对买家进行实时监控,包括监控买家主体属性的变更、买家主体属性的增减、买家行为属性的变更、买家行为属性的增减。
[0016] 优选的,所述线下营销模块中,是通过客服平台对所述初步定位的目标客户进行基于话术的互动,利用预设的问答技巧与目标客户进行对话,并记录对话内容,以及根据对话内容进行分析客户意向,从而精准定位潜在客户。
[0017] 优选的,还包括线上营销模块,其根据所述商家主体属性和商家产品属性进行线上多渠道推广,包括网站建设、网站代言、搜索引擎推广、新闻推广、微信营销、权威认证。
[0018] 对应的,本发明还提供一种智能客户推荐平台的推荐方法,其包括以下步骤:
[0019] a.采集商家信息,包括:商家主体属性和商家产品属性;
[0020] b.采集买家信息,包括:买家主体属性和买家行为属性,并构建买家数据库;
[0021] c.对买家进行实时监控,对买家主体属性和/或买家行为属性进行更新,得到更新的买家数据库;
[0022] d.根据商家产品属性,通过机器学习算法对买家数据库或更新的买家数据库中的买家主体属性和买家行为属性进行智能匹配,得到初步定位的目标客户;
[0023] e.对所述初步定位的目标客户进行一对一互动并建立初步联系,从而根据客户意向进行精准定位潜在客户;
[0024] f.对所述精准定位的潜在客户进行统计,生成推荐报告并向商家推送,供所述商家与所述潜在客户建立深度联系。
[0025] 本发明的有益效果是:
[0026] 本发明通过基于大数据对买家进行初步定位,并结合线下营销进行精准定位潜在客户,从而为买卖双方搭建快速高效的沟通平台,特别适用于不具备庞大的人力物力作为支撑的中小企业商家,能够大大提升企业产品知名度,给企业带来源源不断的潜在客户,使企业的业绩成倍增长。附图说明
[0027] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本发明的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0028] 图1为本发明一种智能客户推荐平台的结构示意图;
[0029] 图2为本发明一种智能客户推荐平台的推荐方法的流程简图。

具体实施方式

[0030] 为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白,以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
[0031] 如图1所示,本发明的一种智能客户推荐平台,其包括:
[0032] 商家信息模块,采集商家信息,包括:商家主体属性和商家产品属性;
[0033] 买家信息模块,采集买家信息,包括:买家主体属性和买家行为属性,并构建买家数据库;
[0034] 实时监控模块,对买家进行实时监控,对买家主体属性和/或买家行为属性进行更新,得到更新的买家数据库;
[0035] 目标客户提取模块,根据商家产品属性,通过机器学习算法对买家数据库或更新的买家数据库中的买家主体属性和买家行为属性进行智能匹配,得到初步定位的目标客户;
[0036] 线下营销模块,对所述初步定位的目标客户进行一对一互动并建立初步联系,从而根据客户意向进行精准定位潜在客户;
[0037] 推荐报告生成模块,对所述精准定位的潜在客户进行统计,生成推荐报告并向商家推送,供所述商家与所述潜在客户建立深度联系。
[0038] 所述商家信息模块中,所述商家主体属性包括商家所属行业、商家所述地域、商家规模、商家历史、商家实力;所述商家产品属性包括产品类别、产品性质、产品品牌;并进一步根据所述商家主体属性和所述商家产品属性进行标签化处理。还进一步根据所述商家主体属性和所述商家产品属性对商家的上下游数据关系进行标签化处理和关系串联处理,构建商家数据模型。本实施例中,所述商家信息的采集主要通过在本发明的智能客户推荐平台的注册入口进行注册登录,并按照要求填写线上线下推广所需的商家主体属性和商家产品属性等相关资料;或者,也可以通过导入商家信息来创建商家数据模型。
[0039] 所述买家信息模块中,所述买家主体属性包括买家身份、买家联系方式,所述买家行为属性包括买家偏好、买家需求;并进一步根据所述买家主体属性和买家行为属性进行标签化处理和构建买家数据库。本实施例中,所述买家信息主要是通过全国各种联盟优质网站和垂直行业网站等进行采集,联盟优质网站例如中国供应商、58同城分类网、环球经贸网、国际贸易网、中华企业录、中国114黄页、中国制造网、各种招聘网等等,行业网站包括中国机械网、中国建材在线、品牌招商网、中国农业网、食品商务网、中国家具网、中国纺织网、环球金属信息网、中国五金网、中国机电产品交易网、中国化工企业联盟等等各行各业相关网站。并且,本发明平台本身采集的商家信息,根据其各自的上下游数据关系也可互为供求关系,商家变为买家。
[0040] 所述实时监控模块中,对买家进行实时监控,包括监控买家主体属性的变更、买家主体属性的增减、买家行为属性的变更、买家行为属性的增减。
[0041] 所述目标客户提取模块中,所述机器学习算法可采用有监督学习的算法,例如,决策树(Decision Trees)、朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes ClassificaTIon)、人工神经网络(Artificial Neural Networks),等等。
[0042] 所述线下营销模块中,是通过客服平台对所述初步定位的目标客户进行基于话术的互动,利用预设的问答技巧与目标客户进行对话,并记录对话内容,以及根据对话内容进行分析客户意向,从而精准定位潜在客户。
[0043] 所述推荐报告生成模块中,所述推荐报告包括:目标客户画像报告(包括所述买家主体属性和买家行为属性等)、挖掘买家数据库报告、呼叫电话量数据报告、业务开发节点短信发送数据报告、客户关系维护短信发送数据报告、微信朋友圈建立报告、明确意向客户数据报告、长期跟进意向客户数据报告,等等。
[0044] 还包括线上营销模块,其根据所述商家主体属性和商家产品属性进行线上多渠道推广,包括网站建设、网站代言、搜索引擎推广、新闻推广、微信营销、权威认证。并且,进一步根据线上营销策略生成对应的营销报告,例如包括:网站建设报告、平台同步总量报告、平台同步信息总量报告、商情总量报告、搜索引擎收录量报告、搜索引擎关键词上线数量报告、残联手工输入验证码服务数据报告、新媒体品牌营销报告、企业诚信体系建设报告、整体营销优化报告,等等。
[0045] 如图2所示,本发明还提供一种智能客户推荐平台的推荐方法,其包括以下步骤:
[0046] a.采集商家信息,包括:商家主体属性和商家产品属性;
[0047] b.采集买家信息,包括:买家主体属性和买家行为属性,并构建买家数据库;
[0048] c.对买家进行实时监控,对买家主体属性和/或买家行为属性进行更新,得到更新的买家数据库;
[0049] d.根据商家产品属性,通过机器学习算法对买家数据库或更新的买家数据库中的买家主体属性和买家行为属性进行智能匹配,得到初步定位的目标客户;
[0050] e.对所述初步定位的目标客户进行一对一互动并建立初步联系,从而根据客户意向进行精准定位潜在客户;
[0051] f.对所述精准定位的潜在客户进行统计,生成推荐报告并向商家推送,供所述商家与所述潜在客户建立深度联系。
[0052] 需要说明的是,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于推荐方法的实施例而言,由于其与推荐平台的实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见推荐平台实施例的相关说明即可。
[0053] 上述说明示出并描述了本发明的优选实施例,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文发明构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
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