CN114662933A - 营销运营风险管控方法及系统 - Google Patents

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CN114662933A CN202210302608.4A CN202210302608A CN114662933A CN 114662933 A CN114662933 A CN 114662933A CN 202210302608 A CN202210302608 A CN 202210302608A CN 114662933 A CN114662933 A CN 114662933A
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Abstract

本发明公开了一种营销运营风险管控方法及系统，方法包括步骤：S1，获取当日工作时间段内的每个i时段内的营销人员的呼入呼出记录，并识别每通呼入或呼出中推销的商品信息；S2，根据每个i时段内的呼入呼出记录，计算营销人员在i时段的电销风险度
Figure DDA0003563399010000011
并根据所识别的商品信息预测商品定价、和/或可出货量，计算营销人员在i时段的商品营销风险度
Figure DDA0003563399010000012
S3，根据
Figure DDA0003563399010000013
和
Figure DDA0003563399010000014
计算营销人员在i时段的营销运营风险度Li。本发明提高了电话营销运营风险管控的有效性。

Description

营销运营风险管控方法及系统
技术领域
本发明涉及营销风险管控技术领域，具体涉及一种营销运营风险管控方法及系统。
背景技术
电话营销是目前多数企业的主要营销手段。电话营销需要频繁的呼出，容易被通信运营商判定为呼出异常而导致被封卡，而且毫无制约的频繁呼出实际上电话营销的效果也并不理想，因此，各类企业希望有一套实际可行的电话营销风险管控机制，能够促进提升电话营销效果且能够有效降低被运营商判定为通话异常的可能。
另外，目前对于电话营销的风险管控局限于呼入呼出频次、通话时长等的管控，比如当一预设时间段内某个营销人员的呼出次数累加值超过预设阈值时，判定为呼出异常并提醒该营销人员暂时不要继续呼出。实际上，企业更关心营销人员在电话中允诺给意向客户的商品价格是否合理，允诺的可出货量在出货日期是否小于库存量，但目前尚没有将电话中允诺的商品价格、允诺可出货量纳入到对电话营销的风险管控考量因素中。
发明内容
本发明以提高电话营销运营风险管控有效性为目的，提供了一种营销运营风险管控方法及系统。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
提供一种营销运营风险管控方法，步骤包括：
S1，获取当日工作时间段内的每个i时段内的营销人员的呼入呼出记录，包括每通呼入和呼出的电话号码、时间、时长，并识别每通呼入或呼出中推销的商品信息，包括商品名称、允诺售卖价格、允诺出货量、出货日期，若识别到所述商品信息，则将识别到的所述商品信息与该通电话记录及所述营销人员的身份信息作绑定后形成绑定信息并存储；
S2，根据每个所述i时段内的所述呼入呼出记录，计算所述营销人员在当日的每个所述i时段内的外呼频次NFi、通话时长小于预设时长的通话次数NTi、呼出同个号码的间隔时间短于预设外呼间隔时间的通话次数NGi以及呼出呼入量比值Ri，并通过以下公式(1)计算所述营销人员在所述i时段的电销风险度
Figure BDA0003563398990000011
Figure BDA0003563398990000012
公式(1)中，wFi、wNi、wGi、wRi分别表示对应的NFi、NTi、NGi、Ri在计算
Figure BDA0003563398990000021
时的所占权重；
并且在所述i时段内的第x通电话中若识别到所述商品信息，则根据所识别的所述商品信息预测商品定价、和/或可出货量，并通过以下公式(2)计算所述营销人员在所述i时段的商品营销风险度
Figure BDA0003563398990000022
Figure BDA0003563398990000023
公式(2)中，w1、w2分别表示对应的
Figure BDA0003563398990000024
在计算
Figure BDA0003563398990000025
的所占权重；
Figure BDA0003563398990000026
表示根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的商品定价；
Figure BDA0003563398990000027
表示在所述i时段内的第x通电话中所述营销人员允诺的商品售卖价格；
Figure BDA0003563398990000028
表示在所述i时段内的第x通电话中所述营销人员允诺的商品出货量；
Figure BDA0003563398990000029
表示根据在所述i时段内的第x通电话中所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的可出货量；
S3，通过以下公式(3)计算所述营销人员在所述i时段的营销运营风险度：
Figure BDA00035633989900000210
公式(3)中，wTK、wCM分别表示
Figure BDA00035633989900000211
在计算Li时的所占权重。
作为优选，步骤S2中，根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的商品定价
Figure BDA00035633989900000212
的方法包括步骤：
A1，获取所述营销人员允诺的出货日期所属的销售期内的若干组历史销售数据，每组所述历史销售数据包括所述商品在所述销售期的历史售卖价格以及日平均销售量；
A2，以每组所述历史销售数据中所述商品的售卖价格以及日平均销售量为拟合点进行曲线拟合，得到所述商品的价格-日平均销售量拟合曲线；
A3，截取所述拟合曲线中的单调递减区域以及最低价格与最高价格间的曲线区间；
A4，对所述单调递减区域与所述曲线区间作交集运算，
若计算到交集区域，则取所述交集区域对应的价格范围为预测的在所述营销人员允诺的出货日期出货的商品定价范围然后转入步骤A5；
若未计算到所述交集区域，则取所述销售期的历史售卖价格的平均价格作为预测的所述商品定价
Figure BDA0003563398990000031
A5，取所预测的所述商品定价范围内的历史售卖价格的平均价格作为预测的所述商品定价
Figure BDA0003563398990000032
作为优选，步骤A2中，采用拉格朗日插值多项式的插值方法拟合得到所述拟合曲线，拟合过程通过以下公式(4)表达：
Figure BDA0003563398990000033
公式(4)中，ASVj表示所述商品在所述销售期内销售的第j个历史售卖价格对应的历史日平均销售量；
lj(Px)表示拉格朗日基函数；
m表示所述步骤A1获取的所述商品在所述销售期内销售的不同历史售卖价格的数量。
作为优选，拉格朗日基函数lj(Px)通过以下公式(5)表达：
Figure BDA0003563398990000034
公式(5)中，Pj表示所述商品在所述销售期内销售的第j个历史售卖价格；
Pk示所述商品在所述销售期内销售的第k个历史售卖价格；
Px表示所述拟合曲线的求解方程的自变量。
作为优选，步骤S2中的所述预设时长为10秒。
作为优选，步骤S2中，根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期出货的可出货量
Figure BDA0003563398990000035
的方法包括步骤：
B1，获取当前天所述商品的库存量Nstocks；
B2，将预测得到的所述商品定价
Figure BDA0003563398990000036
代入到所述拟合曲线的求解方程中，计算得到所述商品定价
Figure BDA0003563398990000037
对应的日平均销售量
Figure BDA0003563398990000038
B3，计算当前天与所述营销人员在所述i时段的第x通电话中允诺的商品出货日期的间隔天数Ndata；
B4，通过以下公式(6)计算所述商品的预测出货量
Figure BDA0003563398990000039
Figure BDA0003563398990000041
B5，通过以下公式(7)计算得到所述可出货量
Figure BDA0003563398990000042
Figure BDA0003563398990000043
作为优选，每个所述i时段的持续时长为30分钟。
本发明还提供了一种营销运营风险管控系统，可实现所述的营销运营风险管控方法，所述系统包括：
数据获取模块，用于根据数据获取指令获取当日工作时段内的每个i时段内的营销人员的呼入呼出记录，包括每通呼入或呼出的电话号码、时间、时长；
商品信息识别模块，连接所述数据获取模块，用于识别每通呼入或呼出中谈及的商品信息，包括商品名称、允诺售卖价格、允诺出货量、出货日期，并在识别到所述商品信息后，将识别到的所述商品信息与该通电话记录及所述营销人员的身份信息作绑定后形成绑定信息并存储；
电销风险度计算模块，连接所述数据获取模块，用于根据关联每个所述i时段的所述呼入呼出记录，计算所述营销人员在当日的每个所述i时段内的外呼频次NFi、通话时长小于预设时长的通话次数NTi、呼出同个号码的间隔时间短于预设外呼间隔时间的通话次数NGi以及呼出呼入量比值Ri，并通过以下公式(8)计算所述营销人员在所述i时段的电销风险度
Figure BDA0003563398990000044
Figure BDA0003563398990000045
公式(8)中，wFi、wNi、wGi、wRi分别表示对应的NFi、NTi、NGi、Ri在计算
Figure BDA0003563398990000046
时的所占权重；
商品营销风险度计算模块，连接所述商品信息识别模块，用于在所述i时段内的第x通电话中识别到所述商品信息后，则根据所识别的所述商品信息预测商品定价、和/或可出货量，并通过以下公式(9)计算所述营销人员在所述i时段的商品营销风险度
Figure BDA0003563398990000047
Figure BDA0003563398990000048
公式(9)中，w1、w2分别表示对应的
Figure BDA0003563398990000049
在计算
Figure BDA00035633989900000410
的所占权重；
Figure BDA00035633989900000411
表示根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的商品定价；
Figure BDA0003563398990000051
表示在所述i时段内的第x通电话中所述营销人员允诺的商品售卖价格；
Figure BDA0003563398990000052
表示在所述i时段内的第x通电话中所述营销人员允诺的商品出货量；
Figure BDA0003563398990000053
表示根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的可出货量；
营销运营风险度计算模块，分别连接所述电销风险度计算模块和所述商品营销风险度计算模块，用于通过以下公式(10)计算所述营销人员在所述i时段的营销运营风险度：
Figure BDA0003563398990000054
公式(10)中，wTK、wCM分别表示
Figure BDA0003563398990000055
在计算Li时的所占权重。
本发明具有以下有益效果：
1、通过对每个营销人员在每个营销时段的电销风险度及商品营销风险度的计算，并以综合的营销运营风险度来表征对每个营销人员在每个营销时段的管控风险，实现了对企业电话营销人员的分时细致化风险监控，提升了电销风险管控的有效性。
2、通过识别通话内容中包括商品名称、允诺售卖价格、允诺出货量、出货日期在内的商品信息，并据此预测该商品在营销人员允诺的出货日期的商品定价以及在允诺的出货日期的可出货量，并将基于预测的商品定价和可出货量计算的商品营销风险度纳入到综合的营销运营风险度计算的考量因素中，实现了针对每个营销人员推销每个商品的电销风险管控。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的营销运营风险管控方法的实现步骤图；
图2是预测商品定价
Figure BDA0003563398990000056
的方法步骤图；
图3是预测可出货量
Figure BDA0003563398990000057
的方法步骤图；
图4是预测商品定价范围的曲线示意图；
图5是本发明一实施例提供的营销运营风险管控系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系，该术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明实施例提供的营销运营风险管控方法专指电话营销运营风险管控方法，如图1所示，该电话营销运营风险管控方法包括：
步骤S1，获取当日工作时间段内的每个i时段(为了实现对电话营销的细致化风险管控，每个i时段优选为30分钟)内的营销人员的呼入呼出记录，包括每通呼入和呼出的电话号码、时间、时长，并识别每通呼入或呼出中推销的商品信息，包括商品名称、允诺售卖价格、允诺出货量、出货日期，若识别到商品信息，则将识别到的商品信息与该通电话记录及营销人员的身份信息作绑定后形成绑定信息并存储；
这里需要说明的是，识别通话内容中的商品信息的现有方法有许多，实际为语音识别方法，目前语音识别技术非常成熟，比如可以通过信息匹配方式匹配出商品信息，如企业有3中待推销商品，名称分别为A、B、C，当从通话内容中识别到名称A时，将识别到的名称A与数据库中存储的待推销商品名称A、B、C进行匹配，成功匹配到A后即判定该营销人员在通话中推销了商品A。对于通话内容中允诺售卖价格的识别方法，比如识别到“五十八”，由于“五”和“八”中带有单位“十”，可以判定“五十八”即为允诺的商品售卖价格，允诺出货量、出货日期的识别方式与商品名称、允诺售卖价格的识别方式类似，在此不再赘述。需要强调的是，从通话内容中识别出商品信息采用的是现有的语音识别方法，由于从通话内容中识别商品信息并非本申请请求保护的权利范围，因此对从通话内容中识别商品信息的具体方法不做说明。
绑定信息的格式比如为“商品信息+通话记录编号+营销人员姓名”，形成绑定信息并记录是为了区分商品信息从哪个营销人员打的哪通电话中识别而来。后续，系统后台管理人员可以通过该绑定信息快速检索出对应的通话记录及营销人员。
步骤S2，根据每个i时段内的呼入呼出记录，计算营销人员在当日的每个i时段内的外呼频次NFi、通话时长小于预设时长(优选为10秒)的通话次数NTi、呼出同个号码的间隔时间短于预设外呼间隔时间(优选为3分钟)的通话次数NGi以及呼出呼入量比值Ri，并通过以下公式(1)计算该营销人员在i时段的电销风险度
Figure BDA0003563398990000071
Figure BDA0003563398990000072
公式(1)中，wFi、wNi、wGi、wRi分别表示对应的NFi、NTi、NGi、Ri在计算
Figure BDA0003563398990000073
时的所占权重；
这里需要说明的是，外呼频次NFi即在i时段内的呼出次数，可以通过对每次呼出的次数累加得到；NTi同样通过累加得到，只要识别到通话时长小于10秒，则NTi累加“1”；NGi同样通过累加得到，比如前后两次呼出同个号码的间隔时间小于3分钟，则NGi累加“1”；呼出呼入量比值Ri即在i时段内的呼出次数与呼入次数的比值，这个比值越接近1表示呼入呼出风险越小，且实际上由于电话营销中呼出次数通常远大于呼入次数，这个比值通常都大于1，比值越大被封号的风险越大。
并且在i时段内的第x通电话中若识别到商品信息，则根据所识别的商品信息预测商品定价、和/或可出货量，并通过以下公式(2)计算营销人员在i时段的商品营销风险度
Figure BDA0003563398990000074
Figure BDA0003563398990000075
公式(2)中，w1、w2分别表示对应的
Figure BDA0003563398990000076
在计算
Figure BDA0003563398990000077
的所占权重；
Figure BDA0003563398990000078
表示根据所识别的商品信息预测商品在营销人员允诺的出货日期的商品定价；
Figure BDA0003563398990000079
表示在i时段内的第x通电话中营销人员允诺的商品售卖价格；
Figure BDA00035633989900000710
表示在i时段内的第x通电话中营销人员允诺的商品出货量；
Figure BDA00035633989900000711
表示根据在i时段内的第x通电话中所识别的商品信息预测商品在营销人员允诺的出货日期的可出货量；
商品定价
Figure BDA0003563398990000081
的预测方法如图2所示，包括：
步骤A1，获取营销人员允诺的出货日期所属的销售期内的若干组历史销售数据，每组历史销售数据包括商品在该销售期的历史售卖价格以及日平均销售量；比如，一个销售期为30天，某商品在该销售期的其中一个历史售卖价格比如为1000元，该售卖价格下在该30天的销售期中卖出800件，则1000元的历史售卖价格下的日平均销售量为800/30＝26.67件；
A2，以每组历史销售数据中该商品的售卖价格以及日平均销售量为拟合点进行曲线拟合，得到该商品的价格-日平均销售量拟合曲线；
本申请中，优选采用拉格朗日插值多项式的插值方法拟合得到该拟合曲线，拟合过程通过以下公式(3)表达：
Figure BDA0003563398990000082
公式(3)中，ASVj表示商品在销售期内销售的第j个历史售卖价格对应的历史日平均销售量；
lj(Px)表示拉格朗日基函数；
m表示步骤A1获取的该商品在该销售期内销售的不同历史售卖价格的数量。
拉格朗日基函数lj(Px)则通过以下公式(4)表达：
Figure BDA0003563398990000083
公式(4)中，Pj表示该商品在该销售期内销售的第j个历史售卖价格；
Pk示该商品在该销售期内销售的第k个历史售卖价格；
Px表示拟合曲线的求解方程的自变量。
比如，步骤A1中获取到5组历史销售数据，分别为(P1，ASV1)、(P2，ASV2)、(P3，ASV3)、(P4，ASV4)、(P5，ASV5)，根据公式(5)，5个拉格朗日基函数分别为：
Figure BDA0003563398990000084
Figure BDA0003563398990000085
Figure BDA0003563398990000086
Figure BDA0003563398990000091
然后，通过公式(3)计算得到L5(Px)＝ASV1l1(Px)+ASV2l2(Px)+ASV3l3(Px)+ASV4l4(Px)+ASV5l5(Px)，通过L5(Px)即可得到上述的拟合曲线，该拟合曲线的一种示例请见图4。
A3，截取拟合曲线中的单调递减区域以及最低价格与最高价格间的曲线区间；比如图4中所示的区间A为单调递减区间，图4中的a、b点分别为最低价格和最高价格，则a、b间的曲线段即为最低价格与最高价格间的曲线区间；
A4，对单调递减区域与曲线区间作交集运算，
若计算到交集区域，则取交集区域对应的价格范围为预测的在营销人员允诺的出货日期出货的商品定价范围然后转入步骤A5；比如图4中a、b间的曲线区间B1在单调递减区域A内，则将最低价格a与最高价格b间的价格确定为所预测的商品定价范围；
这里需要说明的是，当a、b间的曲线区间B2有部分落入到单调递减区间A中且有部分未落入到该区间A时，则取落入到单调递交区间A中的部分比如图4中所示的区间B2中的a、c间的曲线区间作为所预测的商品定价范围。
若未计算到交集区域，则取销售期的历史售卖价格的平均价格作为预测的商品定价
Figure BDA0003563398990000092
比如如图4所示的a、b间的曲线区间B3全部未落入到单调递减区间A中，则取该销售期内的历史售卖价格的平均价格作为预测的商品定价
Figure BDA0003563398990000093
A5，取所预测的商品定价范围内的历史售卖价格的平均价格作为预测的商品定价
Figure BDA0003563398990000094
可出货量
Figure BDA0003563398990000095
的预测方法如图3所示，包括：
步骤B1，获取当前天商品的库存量Nstocks，Nstocks可从库存数据中直接获得，不需要计算；
步骤B2，将预测得到的商品定价
Figure BDA0003563398990000096
代入到拟合曲线的求解方程中，计算得到该商品定价
Figure BDA0003563398990000097
对应的日平均销售量
Figure BDA0003563398990000098
的计算方式如图4所示，拟合曲线对应一个求解方程，这个求解方程表达了商品定价与日平均销售量的映射关系，得到商品定价
Figure BDA0003563398990000099
后，可根据拟合曲线对应的求解方程快速求解出对应的日平均销售量
Figure BDA00035633989900000910
步骤B3，计算当前天与营销人员在i时段的第x通电话中允诺的商品出货日期的间隔天数Ndata，比如当前点为1月1日，允诺的商品出货日期为1月10日，则Ndata＝9；
步骤B4，通过以下公式(5)计算商品的预测出货量
Figure BDA00035633989900000911
Figure BDA0003563398990000101
步骤B5，通过以下公式(6)计算得到可出货量
Figure BDA0003563398990000102
Figure BDA0003563398990000103
通过步骤S1和步骤S2计算到电销风险度
Figure BDA0003563398990000104
和商品营销风险度
Figure BDA0003563398990000105
后，请继续参照图1，本实施例提供的营销运营风险管控方法转入：
步骤S3，通过以下公式(7)计算营销人员在i时段的营销运营风险度：
Figure BDA0003563398990000106
公式(7)中，wTK、wCM分别表示
Figure BDA0003563398990000107
在计算Li时的所占权重。
本发明实施例还提供了一种营销运营风险管控系统，可实现上述的营销运营风险管控方法，如图5所示，该系统包括：
数据获取模块，用于根据数据获取指令获取当日工作时段内的每个i时段内的营销人员的呼入呼出记录，包括每通呼入或呼出的电话号码、时间、时长；
商品信息识别模块，连接数据获取模块，用于识别每通呼入或呼出中谈及的商品信息，包括商品名称、允诺售卖价格、允诺出货量、出货日期，并在识别到商品信息后，将识别到的商品信息与该通电话记录及营销人员的身份信息作绑定后形成绑定信息并存储；
电销风险度计算模块，连接数据获取模块，用于根据关联每个i时段的呼入呼出记录，计算营销人员在当日的每个i时段内的外呼频次NFi、通话时长小于预设时长的通话次数NTi、呼出同个号码的间隔时间短于预设外呼间隔时间的通话次数NGi以及呼出呼入量比值Ri，并通过以下公式(8)计算营销人员在i时段的电销风险度
Figure BDA0003563398990000108
Figure BDA0003563398990000109
公式(8)中，wFi、wNi、wGi、wRi分别表示对应的NFi、NTi、NGi、Ri在计算
Figure BDA00035633989900001010
时的所占权重；
商品营销风险度计算模块，连接商品信息识别模块，用于在i时段内的第x通电话中识别到商品信息后，则根据所识别的商品信息预测商品定价、和/或可出货量，并通过以下公式(9)计算营销人员在所述i时段的商品营销风险度
Figure BDA00035633989900001011
Figure BDA00035633989900001012
公式(9)中，w1、w2分别表示对应的
Figure BDA0003563398990000111
在计算
Figure BDA0003563398990000112
的所占权重；
Figure BDA0003563398990000113
表示根据所识别的商品信息预测商品在营销人员允诺的出货日期的商品定价；
Figure BDA0003563398990000114
表示在i时段内的第x通电话中营销人员允诺的商品售卖价格；
Figure BDA0003563398990000115
表示在i时段内的第x通电话中营销人员允诺的商品出货量；
Figure BDA0003563398990000116
表示根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的可出货量；
营销运营风险度计算模块，分别连接电销风险度计算模块和商品营销风险度计算模块，用于通过以下公式(10)计算所述营销人员在i时段的营销运营风险度：
Figure BDA0003563398990000117
公式(10)中，wTK、wCM分别表示
Figure BDA0003563398990000118
在计算Li时的所占权重。
需要声明的是，上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制，仅仅是为了便于描述。

Claims (8)

1.一种营销运营风险管控方法，其特征在于，步骤包括：
S1，获取当日工作时间段内的每个i时段内的营销人员的呼入呼出记录，包括每通呼入和呼出的电话号码、时间、时长，并识别每通呼入或呼出中推销的商品信息，包括商品名称、允诺售卖价格、允诺出货量、出货日期，若识别到所述商品信息，则将识别到的所述商品信息与该通电话记录及所述营销人员的身份信息作绑定后形成绑定信息并存储；
S2，根据每个所述i时段内的所述呼入呼出记录，计算所述营销人员在当日的每个所述i时段内的外呼频次NFl、通话时长小于预设时长的通话次数NTi、呼出同个号码的间隔时间短于预设外呼间隔时间的通话次数NGi以及呼出呼入量比值Ri，并通过以下公式(1)计算所述营销人员在所述i时段的电销风险度
Figure FDA0003563398980000011
Figure FDA0003563398980000012
公式(1)中，wFi、wNi、wGi、wRi分别表示对应的NFi、NTi、NGi、Ri在计算
Figure FDA0003563398980000013
时的所占权重；
并且在所述i时段内的第x通电话中若识别到所述商品信息，则根据所识别的所述商品信息预测商品定价、和/或可出货量，并通过以下公式(2)计算所述营销人员在所述i时段的商品营销风险度
Figure FDA0003563398980000014
Figure FDA0003563398980000015
公式(2)中，w1、w2分别表示对应的
Figure FDA0003563398980000016
在计算
Figure FDA0003563398980000017
的所占权重；
Figure FDA0003563398980000018
表示根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的商品定价；
Figure FDA0003563398980000019
表示在所述i时段内的第x通电话中所述营销人员允诺的商品售卖价格；
Figure FDA00035633989800000110
表示在所述i时段内的第x通电话中所述营销人员允诺的商品出货量；
Figure FDA00035633989800000111
表示根据在所述i时段内的第x通电话中所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的可出货量；
S3，通过以下公式(3)计算所述营销人员在所述i时段的营销运营风险度：
Figure FDA00035633989800000112
公式(3)中，wTK、wCM分别表示
Figure FDA00035633989800000113
在计算Li时的所占权重。
2.根据权利要求1所述的营销运营风险管控方法，其特征在于，步骤S2中，根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的商品定价
Figure FDA0003563398980000021
的方法包括步骤：
A1，获取所述营销人员允诺的出货日期所属的销售期内的若干组历史销售数据，每组所述历史销售数据包括所述商品在所述销售期的历史售卖价格以及日平均销售量；
A2，以每组所述历史销售数据中所述商品的售卖价格以及日平均销售量为拟合点进行曲线拟合，得到所述商品的价格-日平均销售量拟合曲线；
A3，截取所述拟合曲线中的单调递减区域以及最低价格与最高价格间的曲线区间；
A4，对所述单调递减区域与所述曲线区间作交集运算，
若计算到交集区域，则取所述交集区域对应的价格范围为预测的在所述营销人员允诺的出货日期出货的商品定价范围然后转入步骤A5；
若未计算到所述交集区域，则取所述销售期的历史售卖价格的平均价格作为预测的所述商品定价
Figure FDA0003563398980000024
A5，取所预测的所述商品定价范围内的历史售卖价格的平均价格作为预测的所述商品定价
Figure FDA0003563398980000025
3.根据权利要求2所述的营销运营风险管控方法，其特征在于，步骤A2中，采用拉格朗日插值多项式的插值方法拟合得到所述拟合曲线，拟合过程通过以下公式(4)表达：
Figure FDA0003563398980000022
公式(4)中，ASVj表示所述商品在所述销售期内销售的第j个历史售卖价格对应的历史日平均销售量；
lj(Px)表示拉格朗日基函数；
m表示所述步骤A1获取的所述商品在所述销售期内销售的不同历史售卖价格的数量。
4.根据权利要求3所述的营销运营风险管控方法，其特征在于，拉格朗日基函数lj(Px)通过以下公式(5)表达：
Figure FDA0003563398980000023
公式(5)中，Pj表示所述商品在所述销售期内销售的第j个历史售卖价格；
Pk示所述商品在所述销售期内销售的第k个历史售卖价格；
Px表示所述拟合曲线的求解方程的自变量。
5.根据权利要求1所述的营销运营风险管控方法，其特征在于，步骤S2中的所述预设时长为10秒。
6.根据权利要求2-4任意一项所述的营销运营风险管控方法，其特征在于，步骤S2中，根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期出货的可出货量
Figure FDA0003563398980000038
的方法包括步骤：
B1，获取当前天所述商品的库存量Nstocks；
B2，将预测得到的所述商品定价
Figure FDA0003563398980000031
代入到所述拟合曲线的求解方程中，计算得到所述商品定价
Figure FDA0003563398980000032
对应的日平均销售量
Figure FDA0003563398980000033
B3，计算当前天与所述营销人员在所述i时段的第x通电话中允诺的商品出货日期的间隔天数Ndata；
B4，通过以下公式(6)计算所述商品的预测出货量
Figure FDA0003563398980000034
Figure FDA0003563398980000035
B5，通过以下公式(7)计算得到所述可出货量
Figure FDA0003563398980000036
Figure FDA0003563398980000037
7.根据权利要求1所述的营销运营风险管控方法，其特征在于，每个所述i时段的持续时长为30分钟。
8.一种营销运营风险管控系统，可实现如权利要求1-7任意一项所述的营销运营风险管控方法，其特征在于，所述系统包括：
数据获取模块，用于根据数据获取指令获取当日工作时段内的每个i时段内的营销人员的呼入呼出记录，包括每通呼入或呼出的电话号码、时间、时长；
商品信息识别模块，连接所述数据获取模块，用于识别每通呼入或呼出中谈及的商品信息，包括商品名称、允诺售卖价格、允诺出货量、出货日期，并在识别到所述商品信息后，将识别到的所述商品信息与该通电话记录及所述营销人员的身份信息作绑定后形成绑定信息并存储；
电销风险度计算模块，连接所述数据获取模块，用于根据关联每个所述i时段的所述呼入呼出记录，计算所述营销人员在当日的每个所述i时段内的外呼频次NFi、通话时长小于预设时长的通话次数NTi、呼出同个号码的间隔时间短于预设外呼间隔时间的通话次数NGi以及呼出呼入量比值Ri，并通过以下公式(8)计算所述营销人员在所述i时段的电销风险度
Figure FDA0003563398980000041
Figure FDA0003563398980000042
公式(8)中，wFi、wNi、wGi、wRi分别表示对应的NFi、NTi、NGi、Ri在计算
Figure FDA0003563398980000043
时的所占权重；
商品营销风险度计算模块，连接所述商品信息识别模块，用于在所述i时段内的第x通电话中识别到所述商品信息后，则根据所识别的所述商品信息预测商品定价、和/或可出货量，并通过以下公式(9)计算所述营销人员在所述i时段的商品营销风险度
Figure FDA0003563398980000044
Figure FDA0003563398980000045
公式(9)中，w1、w2分别表示对应的
Figure FDA0003563398980000046
在计算
Figure FDA0003563398980000047
的所占权重；
Figure FDA0003563398980000048
表示根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的商品定价；
Figure FDA0003563398980000049
表示在所述i时段内的第x通电话中所述营销人员允诺的商品售卖价格；
Figure FDA00035633989800000410
表示在所述i时段内的第x通电话中所述营销人员允诺的商品出货量；
Figure FDA00035633989800000411
表示根据所识别的所述商品信息预测商品在所述营销人员允诺的出货日期的可出货量；
营销运营风险度计算模块，分别连接所述电销风险度计算模块和所述商品营销风险度计算模块，用于通过以下公式(10)计算所述营销人员在所述i时段的营销运营风险度：
Figure FDA00035633989800000412
公式(10)中，wTK、wCM分别表示
Figure FDA00035633989800000413
在计算Li时的所占权重。
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