CN114372807A - 内部销售团队或专家支持团队的动态形成 - Google Patents

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Abstract

在计算机系统中实现的客户关系管理(“CRM”)方法，包括与多个远程代理站通信的线索知识引擎。线索知识引擎包括具有知识图谱的语义图谱数据库和动态简档分析模块，动态简档分析模块被配置为经由远程代理面板来识别查询远程代理，以接收指示产品/服务兴趣和远程代理经验和专长的内部销售信息。线索知识引擎还被配置为查询销售分析引擎并接收外部销售信息以识别产品/服务兴趣并生成目标线索简档。线索知识引擎自动地对远程代理进行排名，并创建内部销售团队或专家支持团队，以支持特定产品或服务、解析线索并更新远程代理面板。

Description

内部销售团队或专家支持团队的动态形成
背景技术
许多产品和服务(包括基于云或基于网络(web)的产品和服务)、计算系统和其它软件产品、工业用品和商品等，正日益通过电话由远程代理销售。这种销售通常针对复杂的系统和非常老练的客户。这些远程代理通常能够使产品模块化和定制产品，从而为其客户带来增加的效率和功效。
例如，基于云的或网络服务的产品是高度可定制的，并且各种产品可以被组合以向客户提供最佳解决方案，并且可以基于地区或行业被进一步定制。这样的基于云的网络服务通常包括计算应用、数据库应用、迁移应用、网络和内容递送应用、业务管理工具、业务分析、人工智能、移动服务以及更多应用。
客户关系管理(“CRM”)是一种管理公司与当前客户和潜在客户的交互的方法。CRM实现对客户与公司的历史的数据分析，以改进与客户的业务关系，具体集中于客户保持和销售增长。CRM系统编译来自包括电话、电子邮件、在线聊天、文本消息传递、营销材料、网站和社交媒体的一系列通信渠道的数据。通过CRM方法和用于促进CRM方法的系统，企业了解更多关于他们的目标受众以及如何最好地解决他们的需要。
企业CRM系统可能是巨大的。这样的系统可以包括数据仓库技术，用于聚集交易信息，将该信息与关于CRM产品和服务的信息合并，以及提供关键性能指标。CRM系统帮助管理不稳定的增长和需求，并实现将销售历史与销售预测集成的预测模型。CRM系统跟踪并测量多个网络上的营销活动，通过客户点击和销售跟踪客户分析。一些CRM软件可通过云系统、软件即服务(SaaS)供使用，经由网络被递送并且经由浏览器被访问，而不是安装在本地计算机上。使用基于云的CRM SaaS的企业通常订阅这种CRM系统，支付定期订阅费，而不是完全购买该系统。
尽管CRM系统规模庞大，但是当今许多CRM系统缺乏充分利用它们可以访问的信息的基础结构。因此，希望采用企业CRM系统来基于其中包含的数据自动地制定内部销售团队或专家支持团队，由此增强销售和支持。
附图说明
参考以下附图可以更好地理解本公开的许多方面。附图中的部件不一定按比例绘制，而是重点放在清楚地示出本公开的原理上。此外，在附图中，相同的附图标记在所有附图中表示相应的部件。
图1是根据本发明的一个或多个实施例的基于CRM和营销数据实现内部销售团队或专家支持团队的自动形成的示例CRM系统的功能框图。
图2示出了根据本发明的示例性实施例的说明基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成的附加方面的调用顺序图。
图3是根据本发明的实施例的用于基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成的示例性CRM系统的功能框图。
图4是示出根据本发明的实施例的用于基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成的示例性CRM方法的流程图。
具体实施方式
参考以图1开始的附图描述用于基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成的方法、系统、产品和其它特征。图1示出了根据本发明的示例实施例的用于自动团队形成的CRM系统99的网络图。
基于云的应用、网络服务应用、计算系统和其它软件产品越来越多地由远程代理通过电话来销售。这些远程代理通常能够将产品供应模块化和定制产品供应，从而为其客户带来增加的效率和功效。例如，基于云的或网络服务的产品是高度可定制的，并且各种产品可以被组合以向客户提供最佳解决方案，并且可以基于地区或行业被进一步定制。这样的基于云的网络服务通常包括计算应用、数据库应用、迁移应用、网络和内容递送应用、业务管理工具、业务分析、人工智能、移动服务和更多应用。这种软件、云计算平台和网络服务的提供者的示例包括亚马逊(Amazon)、微软(Microsoft)、甲骨文(Oracle)等等。
在本说明书中使用的术语远程代理120是处理针对业务的呼入客户呼叫或呼出客户呼叫的人，诸如，以软件、硬件或基于云的网络服务销售为例。这样的远程代理通常是关于他们销售和支持的产品的主题专家，并且通常在处理销售、查询、客户投诉支持问题和其它相关销售和支持操作的呼叫中心工作。本说明书中使用的术语远程代理意味着包括而非限制。远程代理的其它示例名称包括呼叫中心代理、客户服务代表、电话销售或服务代表、服务员、助理、操作员、业务代表或团队成员。
远程代理120是负责销售或支持商业产品和服务的联系中心105的代理。CRM联系中心105是提供根据本发明实施例的CRM的人员和计算机资源的组织。在图1的示例中，由虚线划界的区域指示联系中心105的范围。该范围是逻辑的而不是物理的。例如，构成联系中心的所有资源和人员可以具有相同的物理位置，或者联系中心可以利用用于远程代理、用于客户端装置和用于服务器的分开的物理位置而被高度虚拟化。一些或所有的远程代理可以在呼叫中心一起工作，该呼叫中心为代理提供书桌、工作站、电话等。所有或一些远程代理可以在家办公或移动办公。
与任何客户的时间都是有价值的，并且每个组织都应该具有可用于特定活动或市场细分的最有知识的和最有经验的远程代理，以最大化组织的效率和功效。因此，图1示出了根据本发明的实施例的用于基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成的示例系统的简化框图。
在本说明书中使用的术语线索(lead)将当前或潜在客户或客户端表示为结构化数据，通常包括线索ID、线索名称、公司、线索的角色、线索或公司的地址、线索的电话号码和本领域技术人员将想到的其它相关信息。根据本发明的实施例，这种线索可被实现为记录、消息、对象或其它对自动计算机器有用的数据结构，以便自动生成线索。
根据本发明实施例的CRM系统99包括经由网络101互连的线索知识引擎104、销售分析引擎108和一个或多个远程代理站112。线索知识引擎104、销售分析引擎108和远程代理站112可以被实现为自动计算机器的实例。
如在本说明书中使用的短语自动计算机器是指本地或远程的硬件、软件、固件、代码或其它自动计算逻辑的模块、区段或部分等，以及上述任何的组合，本地或远程的。自动计算机器通常被实现为可执行指令、物理单元或用于实现指定逻辑功能的其它计算逻辑。
如图1所示，可利用位于呼叫中心105内的计算机服务器来实现线索知识引擎104。然而，如本领域的技术人员所理解的，可以采用其它配置。类似地，销售分析引擎108被示出为使用远程服务器或云服务来实现，但是可以使用其它合适的配置。远程代理站112是自动计算机器，远程代理站112中的每一个通过显示器、图形用户界面或语音启用界面被配置为具有CRM相关I/O的CRM，该显示器、图形用户界面或语音启用界面接受并识别来自用户的语音，并且可选地，向用户表达声音提示和语音响应。远程代理站112可以包括台式计算机、平板电脑、智能电话和膝上型计算机，其中的任何一个或全部可以充当远程代理120在例如联系中心105中执行CRM的工作站。
根据本发明的实施例，图1的线索知识引擎104被实现用于基于CRM和营销数据自动形成内部销售团队或专家支持团队。线索知识引擎104能够查询各种可用资源，并提供相关的线索和营销数据，这些相关的线索和营销数据与销售或支持针对具有类似特征的线索中的线索或具有类似特征的线索集合的产品或服务相关。可用资源可以包括在操作线索知识引擎的特定公司内部和外部的资源以及在用于获得线索的各种市场中的资源。这种线索知识引擎104有利地提供了关于可能对类似的线索中的线索或类似的线索的集合感兴趣的相关产品和服务的细节。
在图1的示例系统中，线索知识引擎104包括动态简档模块164。动态配置模块164被配置为查询多个内部远程代理面板应用110，并且响应于该查询，接收识别由与远程代理面板应用110相关联的远程代理120进行的产品销售的销售信息。在图1的示例中只描述了一个远程代理。这是为了便于说明而不是为了限制。在典型的实施例中，动态简档模块164将查询许多远程代理面板应用110，并且从许多远程代理120接收销售信息。
在瘦客户端架构中，可以在远程代理站112上运行的网络浏览器中显示面板110，并且可以使用如本领域的技术人员所知的超文本标记语言(HTML)形式、级联样式表(CSS)和Java、PHP、Perl或类似的脚本语言来生成面板110。在瘦客户端架构中，面板更新模块168优选地是大容量网络服务器，其托管一个或多个网络服务器软件应用，用于选择性地和安全地允许一个或多个远程代理站112通过因特网或其它网络101进行访问，以便传输超文本标记语言(HTML)文件等。也可以适当地使用浏览器插件或应用编程接口(API)。在胖客户端架构布置中，面板更新模块168可以直接在远程代理站112上生成面板显示110。无论如何，面板显示110理想地采用标准的窗口类型的显示和控制机制，包括窗口、客户端窗口、框架、弹性框、图标、按钮、复选框、单选按钮、滚动条、下拉菜单(drop-down menu、pull-downmenu)、挖掘机制(drill-down mechanism)、标签、条形图、窗格、面板、表单、滑动条、选择框、对话框、文本框、列表框、菜单栏、条形图、窗口小部件、向导等。用户接口组件的选择和布局及其放置可以在本公开的范围内广泛地变化，并且可以可选地由每个用户定制。理想地，面板更新模块168采用响应性站点设计技术，以便自动地将布局和设计调整为在任何屏幕宽度处可读和可用。由于用户界面编程和设计在本领域中是公知的，因此省略了进一步的细节。
从远程代理120收集的产品的销售信息可以是在销售过程中记录的由远程代理进行的实际销售、对与远程代理交互的客户所展示的产品的兴趣、远程代理120记录的关于远程代理销售的产品的相关注释或本领域技术人员将想到的任何其它相关销售信息。收集这样的销售信息具有双重目的：以识别给定线索或线索集合可能感兴趣的产品或服务，以及识别可能具有关于给定产品或服务组的特定主题专业知识或经验的特定远程代理。
远程代理面板应用110是远程代理120用来组织和支持电话销售的应用。在图1的示例中，面板应用110向客户122提供用于互联网协议电话(“VOIP”)电话通信的媒介。面板应用110允许远程代理记录描述销售呼叫并提供线索细节182的注释180，其由线索知识引擎104收集。
图1的动态简档模块164还被配置为查询一个或多个外部销售分析引擎108，并且响应于查询，接收识别多个公司的产品的外部销售的销售信息。销售分析引擎108是通常被实现为服务器的引擎，其提供关于各个公司的外部销售信息。这样的外部销售分析引擎可以由第三方供应商提供，该第三方供应商从各种公司收集销售信息并且将该信息发布给其客户。查询一个或多个外部销售分析可以通过调用由外部销售分析引擎展示的应用编程接口(“API”)132并且接收识别多个公司的产品的外部销售的信息来执行。这种识别外部销售的信息可以包括正被销售的产品、正被销售的产品的数量、购买这些产品的公司、购买产品的公司的行业、这些公司的规模、正被销售的产品所在的世界区域等等，如本领域技术人员所能想到的。
图1的动态简档模块164还被配置为根据所识别的公司的规模、所识别的公司的行业以及与特定产品或服务相关联的所识别的公司的世界区域，来创建产品特定的目标线索简档。目标线索简档识别特定行业的公司以及世界上特定地区的规模和运营。这些公司代表购买指定产品或服务的公司。满足目标线索简档的标准的公司被认为更可能成为指定产品或服务的客户的候选者。目标线索简档也经常被实现为结构化数据，该结构化数据经常包括简档ID、行业、公司规模、区域和产品、有用产品的列表或产品类型。
图1的线索知识引擎104具有语义图谱数据库152，该语义图谱数据库152具有存储在其中的知识图谱154，该知识图谱154具有节点，该节点至少填充有识别由与远程代理面板应用相关联的远程代理进行的产品销售的销售信息和识别多个公司的产品的外部销售的销售信息。更优选地，知识图谱154可以由企业级图谱数据库组成，该企业级图谱数据库包括描述整个企业、与整个企业相关或对整个企业有用的所有或大多数信息：财务记录、商业实体和结构、雇员数据、合并数据、交易、合同、销售历史、产品描述等。尽管图1示出了语义图谱数据库152包括在线索知识引擎104内，但是它同样可以位于另一离散资源内，例如专用的联网数据库服务器。
图谱数据库是使用图谱结构进行语义查询并以节点、边和属性表示和存储数据的数据库。这个数据库系统的关键概念是直接与数据存储器中的数据项相关的图谱(或边或关系)。这些关系允许存储器中的数据被直接链接在一起，并且在许多情况下以一个操作被检索。
图谱数据库与传统的关系数据库形成对比，在传统的关系数据库中，数据之间的链接被存储在数据中，并且在存储器中查询对该数据的搜索，并使用连接概念来收集相关数据。通过设计，图谱数据库允许简单且快速地检索在关系系统中难以建模的复杂分层结构。
图谱数据库的底层存储机制可以变化。一些存储机制依赖于关系引擎并将图谱数据存储在表中。其它存储机制使用键值存储或面向文档的数据库来存储，从而使它们固有地成为NoSQL结构。
从图谱数据库检索数据通常需要SQL以外的查询语言，SQL是为关系数据库设计的，并且不精确地处理对图谱的遍历。存在许多系统，最经常紧密地联系到一个产品，并且存在一些多供应商查询语言，如Gremlin、SPARQL和Cypher。除了具有查询语言接口之外，一些图谱数据库通过应用编程接口(API)被访问。
图谱数据库基于图谱理论，并且采用节点、边和属性。节点表示诸如人、企业、帐户或任何其它要跟踪的项目的实体。它们大致等同于关系数据库中的记录、关系或行，或者文档数据库中的文档。边，也称为图谱或关系，是将节点连接到其它节点的线；它们表示节点之间的关系。当检查节点、属性和边的连接和互连时，出现有意义的模式。边是图谱数据库中的关键概念，表示不在其它系统中直接实现的抽象概念。属性是与节点相关的密切关系信息。例如，如果N3是节点之一，则它可被关联到诸如网络服务支持、云计算、或以字母N开头的词等属性，这取决于N3的哪些方面与给定数据库有密切关系。
图1的图谱数据库是语义图谱数据库，并且企业知识图谱154存储在其中。图1的示例企业知识图谱是使用资源描述框架(“RDF”)实现的。图1的企业知识图谱具有由资源标识符表示的每个数据项。这样的资源标识符可以包括统一资源标识符(“URI”)、国际化资源标识符(“IRI”)、统一资源定位符(“URL”)、文字、非文字、或本领域技术人员将想到的任何其它资源标识符。
RDF使数据项之间的资源标识符关系成为其总体数据模型的中心属性。诸如URI的资源标识符是用数据创建的，并使用也用诸如URI的资源标识符命名的关系来链接在一起。
图1的知识图谱具有数学有向图谱的正常特性，因为它由顶点(又称节点)和有向边组成。每条边连接两个顶点，具有类型，并且可以具有一个或多个属性。每个属性是键值对。对边进行键入并将属性附加到边的能力增加了知识图谱的语义表达性。
图1的基于RDF的知识图谱具有逻辑三元组156的概念，其包括主体158、谓词160和客体162，主体158、谓词160和客体162中的每个在图1中表示为URI。在三元组中，主体和客体是顶点，而谓词是连接主体和客体的边。主体和客体的角色意味着边的方向，即从主体到客体。RDF图谱由一组三元组组成。包含RDF图谱的数据库被称为三元组存储。
对图谱数据库和语义图谱数据库的描述是用于解释而不是用于限制。实际上，替代实施例可以包括SQL数据库、关系数据库、NoSQL或本领域技术人员将想到的任何其它可行的数据库结构。
在图1的系统中，动态简档模块164通过遍历知识图谱154并从知识图谱的多个节点和知识图谱的多个节点之间的关系中识别产品兴趣，来识别世界的特定区域中的特定行业中的特定规模的多个公司的产品兴趣。这些节点及其关系在图1的示例中被实现为URI158、160和162的三元组156。
为了识别产品兴趣，图1的动态简档模块采用语义推理器。语义推理器，通常称为推理引擎、规则引擎或简称为推理器，是用于从一组断言的事实或公理推断逻辑结果的自动计算机器。语义推理器的概念通过提供更丰富的机制集合来工作，从而概括了推断引擎。通常借助于本体语言(并且通常是描述逻辑语言)来指定推断规则。许多推理器使用一阶谓词逻辑来执行推理；推断通常通过前向链接和后向链接进行。
还存在概率推理器的示例，包括非公理推理系统和概率逻辑网络。一些这样的推理器可以从机器学习中导出。机器学习与计算统计紧密相关(并且通常与其重叠)，其也集中于通过使用计算机进行预测。机器学习与数学优化有很强的联系，数学优化将方法、理论和应用领域传递给本领域。机器学习有时与数据挖掘相融合或等同，其中数据挖掘更关注探索性数据l，并且有时被称为无监督学习。
在数据分析领域中，机器学习是用于设计适合于预测的复杂模型和算法的方法；在商业使用中，这被称为预测分析。这些分析模型允许研究人员、数据科学家、工程师和分析人员通过从数据中的历史关系和趋势学习来“产生可靠的、可重复的决策和结果”并且发现“隐藏的洞察力”。
为了进一步说明，图2示出了根据本发明的示例性实施例的说明基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成的附加方面的调用顺序图。在图2的示例中，在特定行业和世界的特定地区中，线索知识引擎104识别可能与特定规模的公司相关的特定产品或服务。关于所识别的产品或服务，线索知识引擎104将外部销售信息请求210发送到销售分析引擎108。图2的销售分析引擎108接收请求210，并且在响应212将销售分析引擎108从公司272收集的外部销售信息发送到线索知识引擎104。在图2的示例中，线索知识引擎重复256发送请求210和接收响应212，直到线索知识引擎104具有足够的外部销售信息，以便用于根据本发明的实施例的基于CRM和营销数据自动形成内部销售团队或专家支持团队，如本领域技术人员将想到的。
在图2的示例中，关于所识别的产品或服务，线索知识引擎104还向一个或多个远程代理面板应用110发送内部销售信息请求202。图2的线索知识引擎响应于请求202，从远程代理面板应用110接收内部销售信息响应204。图2的内部销售信息响应通常包含描述由远程代理以产品、销售、公司、客户、进行销售的世界区域的形式进行的销售或潜在销售的信息、由远程代理进行的附加注释，或者本领域技术人员将想到的任何其它内部销售信息。在图2的示例中，线索知识引擎重复252发送请求202和接收响应204，直到线索知识引擎104具有足够的内部销售信息，以便用于根据本发明的实施例的基于CRM和营销数据自动形成内部销售团队或专家支持团队，如本领域技术人员将想到的。
与线索知识引擎104针对内部销售信息发送请求202和接收响应204并行地，销售分析引擎108向公司272发送市场信息请求206，并从那些公司接收市场信息响应，市场信息响应包含关于由公司272针对所识别的产品或服务所进行的外部销售的信息。图2的外部销售信息响应通常包含描述由外部公司进行的销售或潜在销售的信息，通常包括产品、销售、公司ID、客户、进行销售的世界区域、或本领域技术人员将想到的任何其它外部销售信息。在图2的示例中，销售分析引擎272重复254发送请求和接收响应，直到销售分析具有足够的外部销售信息提供给线索知识引擎104，以便用于根据本发明的实施例的基于CRM和营销数据自动形成内部销售团队或专家支持团队，如本领域技术人员将想到的。
为了进一步说明，图3是根据本发明的实施例的用于基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成的示例性CRM系统99的功能框图。图3的CRM系统99包括线索知识引擎104，其被耦接以用于通过网络101与包括销售分析引擎108的多个远程资源进行数据通信。在该示例中呈现图3的远程资源108是为了解释而非限制。实际上，根据本发明的实施例的基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成可包括本领域的技术人员将想到的附加远程资源。
在图3的示例中，远程代理能够查看在远程代理站112的用户界面上显示的面板110上的线索细节182。图3的示例中的远程代理站112被耦接以用于通过网络101与线索知识引擎104进行数据通信。在本发明的各种实施例中，如本领域技术人员所能想到的，远程代理所使用的计算机站可被实现为相对于线索知识引擎104是本地的或远程的。
在图3的示例中，线索知识引擎104被描述为被实现为在服务器290上运行的软件。该描述是为了解释而不是为了限制。如上所述，如本领域技术人员将想到的，动态脚本引擎可以以自动计算机器的任何数量的排列来实现。图3的示例服务器290理想地包括连接到数据总线278的易失性和/或非易失性存储器270、处理器276、通信适配器274以及I/O模块282。线索知识引擎104被显示为存储在存储器270中。存储器270可以包括高速缓存、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储器、以及大部分其它计算机存储器，无论是扩展的还是尚待开发的。
图3的线索知识引擎104可以包括存储在存储器270中的动态简档模块164、语义图谱数据库152、面板更新模块168和多个线索，线索的细节可以显示在远程代理230的面板应用110上。如上所述，动态简档模块164包括自动计算机器，该自动计算机器被配置为查询多个内部远程代理面板应用110，并且响应于该查询，接收识别由与远程代理面板应用110相关联的远程代理120进行的产品销售的销售信息，并且查询一个或多个外部销售分析引擎108，并且响应于该查询，接收识别多个公司的产品的外部销售的销售信息。
内部和外部销售信息以及诸如远程代理ID、产品、线索细节、公司、世界区域、激增(surge)、销售历史、市场历史以及其它信息被存储在语义图谱数据库152中。如本领域技术人员将想到的，可以使用RDF三元组将该信息存储为企业知识图谱154(图1)的一部分。
图3的动态简档模块164还被配置为从语义图谱数据库152中的知识图谱识别世界的特定地区中的特定行业中的特定规模的多个公司的产品兴趣，并且根据与兴趣相关联的所识别的公司的规模、所识别的公司的行业以及所识别的公司的世界地区来创建公司简档。
为了进一步解释，图4是示出根据本发明的实施例的用于基于CRM和营销数据的内部销售团队或专家支持团队的自动形成的示例性方法的流程图。图4的方法包括初始步骤502：由动态简档模块164查询多个内部远程代理面板应用110。在步骤504，响应于查询202，识别由远程代理120(图1和图3)进行的产品或服务的销售和支持的内部销售信息204经由远程代理面板应用110被提供给动态简档模块164。如关于图2所讨论的，针对所有远程代理120和针对所有感兴趣的产品或服务，由动态简档模块164理想地重复步骤502和504。
如上所述，远程代理面板应用110是远程代理用来组织和支持电话销售的应用。由远程代理120进行的产品的销售信息可以是在销售过程中记录的由远程代理进行的实际销售、对由与远程代理交互的客户展示的产品的兴趣、由远程代理120记录的关于由远程代理销售的产品的相关注释或本领域技术人员将想到的任何其它相关销售信息。
除了提供对于确定什么产品和服务可能是特定线索感兴趣的有价值的数据之外，内部销售信息204还可包括与确定哪些远程代理120应理想地被分配给特定产品和服务的内部销售团队或专家支持团队有关的数据。该信息可以包括从实际销售或对特定产品和服务的支持开发的专门技术、与特定客户开发的关系、特定产品或服务的正式培训或认证、以及特定远程代理的可用性(即，带宽)。
在步骤506，动态简档模块164向一个或多个外部销售分析引擎108查询销售信息。在步骤508，响应于查询210，(一个或多个)销售分析引擎108向动态简档模块164提供识别多个公司的产品和服务的外部销售的外部销售信息212。在步骤510，动态简档模块164从外部销售信息212和内部销售信息204两者识别出412世界的特定地区中的特定行业中的特定规模的多个公司的特定产品或服务兴趣，并且从其创建产品特定的目标线索简档428。在图4的示例中，产品特定的目标线索简档428被实现为数据结构的实例，该数据结构包括简档ID 430、行业类型432、公司规模434、世界区域436以及一个或多个产品或服务438。
根据图4的方法识别世界的特定地区中的特定行业中的特定规模的多个公司的产品或服务兴趣可以通过以下方式来执行：遍历存储在语义图谱数据库152(图1和图3)中的知识图谱154(图1)并且从知识图谱的多个节点和知识图谱的多个节点之间的关系识别出特定产品或服务兴趣。在一些实施例中，语义推理器可以用于识别产品兴趣，如本领域技术人员将想到的。
在步骤512，动态简档模块164使用内部销售信息204来创建与由呼叫中心305(图1)所支持的特定产品或服务111相关联的远程代理排名468。可以基于从实际销售或对特定产品和服务111的支持开发的专门技术、与特定客户开发的关系、特定产品或服务111的正式培训或认证、以及各个远程代理的可用性(即，带宽)来导出远程代理排名468。更有经验的和成功的远程代理更容易被分配给特定的内部销售或专家支持团队，但是动态简档模块164可以可选地加权排名以提升远程代理分配的公平度。此外，动态简档模块164可以将知识较少的远程代理与特定团队中更有经验的远程代理配对，以促进整体销售人员的教育和进步。
在图4的示例中，远程代理排名468被实现为数据结构的实例，该数据结构包括排名ID 470、对应于特定目标线索简档428的目标线索简档ID 470、以及根据多个准则来识别自动排名的远程代理成员的远程代理排名矩阵474，远程代理排名468包括产品专业知识、当前分配、可用性、正式培训等。
在一个或多个实施例中，线索知识引擎104(图1)还将结构和内容目标线索简档428和远程代理排名468作为语义三元组存储在企业知识图谱154(图1)中：将结构和内容解析为解析的三元组；线索知识引擎104分析所解析的三元组以创建推断的三元组。解析和推断的三元组然后存储在企业知识图谱154(图1)中。解析的三元组、推断的三元组、以及企业知识图谱154(图1)在2018年10月9日提交的题为“Semantic Call Notes”的共同未决的美国申请序列号16/154,718和在2020年6月25日提交的题为“Semantic ArtificialIntelligence Agent”的美国申请序列号16/911,717以及在2020年6月30日提交的题为“Improved Enterprise Level Sales Management System and Method Including Real-Time Incentive Compensation”的美国申请序列号16/916,615中被更详细地描述，这些申请通过引用整体并入本文。
在步骤514，产品和/或服务428(其中一些可能源自外部销售)被动态简档模块164映射到呼叫中心305(图1)所支持的产品和/或服务111。动态简档模块164然后基于诸如经验或专业知识、市场规模、远程代理的数量和特定远程代理的可用性的前述因素，自动地指定负责支持特定目标线索简档428的远程代理团队，例如内部销售团队或专家支持团队。特别地，动态简档模块164可以采用仿真和优化算法来最大化收益性。如上所述，包括非公理推理系统和概率逻辑网络的概率推理器、集中于通过使用计算机的进行预测的计算统计、以及与数学优化具有强联系的机器学习技术可用于设计适用于远程代理人员的预测和优化的复杂模型和算法。另外，动态简档模块164可以指定团队领导、候补等。图4的方法可以随着时间周期性地重复，利用通过面板110收集的附加远程代理反馈来优化团队分配。例如，跟踪未接呼叫、与客户的长保持时间、过度或未充分利用的远程代理等等，可以用于改进团队分配。
线索知识引擎104(图1)还包括远程代理面板更新模块168。远程代理面板更新模块168被实现为自动计算机器，其被配置为针对利用相关联的团队分配矩阵474自动识别的一个或多个远程代理，解析与特定目标线索简档428相关联的线索102。在步骤516，远程代理面板更新模块168将解析的线索发送至相关联的一个或多个远程代理面板应用110。解析远程代理的线索为每个选定的远程代理提供了与销售、支持和与特定远程代理相关的产品以及他们所从事的活动的独特方面有关的线索。通过基于诸如那些远程代理出售的产品、远程代理的经验、远程代理服务的世界区域、远程代理服务的行业的因素以及本领域技术人员将想到的许多其它因素选择特定远程代理团队的线索，可以由线索知识引擎104自动地执行解析一个或多个远程代理的线索102。如图1所示，线索细节182在远程代理的计算机站112上呈现的面板应用110上被显示给远程代理。
图1至图4示出了根据本发明的各种实施例的系统、方法和产品的可能实施方式的架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个框可以表示代码或其它自动计算机器的模块、段或部分，其包括用于实现(一个或多个)指定的逻辑功能的一个或多个可执行指令或逻辑框。还应当注意，在一些替代实施方式中，框中所标注的功能可以不按图中所标注的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能，在彼此之前或之后示出的两个框实际上可以基本上同时执行，或者这些框有时可以以相反的顺序执行。还将注意，框图和/或流程图图示的每个框以及框图和/或流程图图示中的框的组合可以由执行指定功能或动作的基于专用硬件的系统或专用硬件和计算机指令的组合来实现。
本公开的摘要仅用于提供一种方式，通过粗略地阅读本技术公开的本质和要点，来快速确定本公开的摘要，并且本公开的摘要仅代表一个或多个实施例。
本公开的上述实施例仅仅是为了清楚理解本公开的原理而阐述的实施方式的可能示例。在基本上不偏离本公开的精神和原理的情况下，可以对(一个或多个)上述实施例进行变化和修改。所有这些修改和变化都旨在包括在本公开的范围内并由所附权利要求保护。

Claims (18)

1.一种客户关系管理系统，包括：
线索知识引擎，其被实现为自动计算机器的第一实例，所述线索知识引擎包括动态简档模块和面板更新模块；以及
多个远程代理站，每个远程代理站被配置为在其上执行远程代理面板应用，所述远程代理站经由计算机网络可操作地耦接到所述线索知识引擎；其中
所述动态简档模块被配置为查询所述多个远程代理站上的所述远程代理面板应用，并且作为响应，接收内部销售信息，所述内部销售信息包括由与所述远程代理面板应用相关联的多个远程代理进行的产品或服务的销售的标识；
所述动态简档模块被配置为查询一个或多个外部销售分析引擎，并且作为响应，接收外部销售信息，所述外部销售信息包括多个公司的产品或服务的外部销售的标识；
所述动态简档模块被配置为根据所述外部销售信息和所述内部销售信息来创建目标线索简档；
所述动态简档模块被配置为根据所述内部销售信息来创建远程代理排名；以及
所述动态简档模块被配置为根据所述目标线索简档和所述远程代理排名来创建远程代理团队。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述面板更新模块被配置为解析线索，并且根据所述远程代理团队将所解析的线索发送到所述远程代理面板应用中的一个或多个。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述线索知识引擎还包括语义图谱数据库，所述语义图谱数据库在其中存储有知识图谱，所述知识图谱具有填充有所述内部销售信息和所述外部销售信息的节点。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述知识图谱包括多个节点，每个节点包括三个资源标识符。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述线索知识引擎被设计和布置为迭代地遍历所述语义图谱数据库，并且在多个互连节点的每一个处应用语义推理。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述动态简档模块被配置为作为自动计算机器的所述第一实例的计算机存储器的结构，将所述外部销售信息和所述内部销售信息建立为自动计算机器的面向对象的模块。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述动态简档模块被配置为作为自动计算机器的所述第一实例的计算机存储器的结构，将所述目标线索简档和所述远程代理排名建立为自动计算机器的面向对象的模块。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述目标线索简档包括简档标识、行业名称、规模名称、区域名称和产品/服务名称。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述远程代理排名包括排名标识和远程代理排名矩阵。
10.一种客户关系管理的计算机实现的方法，包括：
通过被实现为自动计算机器的第一实例的动态简档模块，查询多个远程代理站上的远程代理面板应用，并且作为响应，接收内部销售信息，所述内部销售信息包括由与所述远程代理面板应用相关联的多个远程代理进行的产品或服务的销售的标识；
通过所述动态简档模块，查询一个或多个外部销售分析引擎，并且作为响应，接收外部销售信息，所述外部销售信息包括多个公司的产品或服务的外部销售的标识；
通过所述动态简档模块，根据所述外部销售信息和所述内部销售信息来创建目标线索简档；
通过所述动态简档模块，根据所述内部销售信息来创建远程代理排名；以及
通过所述动态简档模块，根据所述目标线索简档和所述远程代理排名来创建远程代理团队。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
通过被实现为自动计算机器的第二实例的面板更新模块，解析线索；以及
通过所述面板更新模块，根据所述远程代理团队将所解析的线索发送到所述远程代理面板应用中的一个或多个。
12.根据权利要求10所述的方法，还包括：
将知识图谱存储为语义图谱数据库，所述知识图谱具有填充有所述内部销售信息和所述外部销售信息的节点。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述知识图谱包括多个节点，每个节点包括三个资源标识符。
14.根据权利要求10所述的方法，还包括：
迭代地遍历所述语义图谱数据库；以及
在多个互连节点的每一个处应用语义推理。
15.根据权利要求10所述的方法，还包括：
通过所述动态简档模块，作为计算机存储器的结构，将所述外部销售信息和所述内部销售信息建立为自动计算机器的面向对象的模块。
16.根据权利要求10所述的方法，还包括：
通过所述动态简档模块，作为计算机存储器的结构，将所述目标线索简档和所述远程代理排名建立为自动计算机器的面向对象的模块。
17.根据权利要求10所述的方法，其中，所述目标线索简档包括简档标识、行业名称、规模名称、区域名称和产品/服务名称。
18.根据权利要求10所述的方法，其中，所述远程代理排名包括排名标识和远程代理排名矩阵。
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