CN114782101A - 一种基于语音识别的客户成交概率分析方法、系统和设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于语音识别的客户成交概率分析方法、系统和设备，其中，方法包括：通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问；记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储；根据预先设置好的相关参数，将音频文件上传至云端；将音频文件转化为文字信息，存储至数据库，并将文字信息和音频文件与客户信息进行关联；识别文字信息中的关键词条，将关键词条与所述客户信息进行关联；将关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联。本发明能够通过预测客户的成交概率，提高置业顾问的工作效率和服务质量。

Description

一种基于语音识别的客户成交概率分析方法、系统和设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于语音识别的客户成交概率分析方法、系统和设备。

背景技术

在房产交易平台中，置业顾问对客户的维护是一个互动、匹配的过程。置业顾问对接的客源越多，在维护跟进客户的过程中，就越难以准确把握每个客户目前的状态、动向。

而在当今房地产销售现场，一个置业顾问很大可能会需要接待非常多的客户。若置业顾问一天接待的客户量比较多，就会出现需要连续接待客户的场景，而在连续接待多个客户后，很可能出现忙于接待客户，而没有对应的时间对客户信息进行相关记录，导致在接待不同客户时将影响成交的关键性信息遗忘或记混，造成后续工作效率和工作质量降低，就可能会出现由于跟进不及时或后期跟进策略不正确，而错失良好客源的情形。此外，现有技术中的数据零散，不宜评估每位客户的成交概率，不能够针对客户的成交概率进行适应性的服务，给用户带来不好的体验。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于语音识别的客户成交概率分析方法、系统和设备。

一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，包括以下步骤：通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问；记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储；根据预先设置好的相关参数，将所述音频文件上传至云端；将所述音频文件转化为文字信息，存储至数据库，并将所述文字信息和音频文件与客户信息进行关联；识别所述文字信息中的关键词条，将所述关键词条与客户信息进行关联；将所述关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联。

在其中一个实施例中，所述通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问，具体包括：客户终端扫描终端上的二维码，填写客户信息并进行授权；终端获取客户信息，并对所述客户信息打上唯一标识；将客户分配至对应的置业顾问，向所述置业顾问终端发送接待信息。

在其中一个实施例中，所述记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储，具体包括：置业顾问在开始接待客户时，点击终端的开始接待按钮，终端与置业顾问的工牌蓝牙连接；在置业顾问进行客户接待时，通过所述工牌记录对话信息，获取对应的音频文件，并存储至工牌的存储卡中。

在其中一个实施例中，所述根据预先设置好的相关参数，将所述音频文件上传至云端，还包括：在置业顾问接待完一组或多组客户后，将所述工牌接入对应的充电坞中；充电坞根据预先设置好的相关参数，将所述音频文件上传至云端，所述相关参数包括：音频文件、楼盘参数、代理商参数、置业顾问参数和唯一标识。

在其中一个实施例中，所述识别所述文字信息中的关键词条，将所述关键词条与客户信息进行关联，具体包括：对所述文字信息进行拆词处理，排除常用词，保留房地产相关词语，获取总词条数，所述房地产相关词语包括面积、朝向、总价、贷款、房屋各种时间、楼盘配套和装修程度，作为重点词条；计算所有重点词条的出现频率并进行排序，根据排序结果选取预设数量的重点词条，作为关键词条；将所述关键词条存储至数据库，并与所述客户信息进行关联。

在其中一个实施例中，所述将所述关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联，具体包括：预设关键词条库，包括开发商词条库、近期推荐词条库和同期推荐词条库；分别计算每个关键词条在所述关键词条库中出现的权重和出现频率，获取关键词条的权重值；根据所述关键词条的权重值、关键词条出现在所述关键词条库中的频次和客户的总词条数，计算获取客户的成交概率值。

在其中一个实施例中，所述根据所述关键词条的权重值、关键词条出现在所述关键词条库中的频次和客户的总词条数，计算获取客户的成交概率值，具体包括：成交概率值＝总词条权重值*(关键词条出现在所述关键词条库中的频次/客户的总词条数)。

在一个实施例，所述将所述关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联之后，还包括：根据预设周期对成交客户对应的关键词条进行统计，并按照关键词条的出现频率进行Top-K排序，取排序位于前K位的关键词条填充至所述关键词条库中，获取更新关键词条库；；查找所述更新关键词条库中所有关键词条对应的客户，获取所有客户的到访时间和成交时间，计算每个关键词条对应的平均成交时间；根据所述平均成交时间对关键词条进行升序排列，根据关键词条的排序由高到低设置关键词条的权重。

一种基于语音识别的客户成交概率分析系统，包括：工牌、终端、充电坞、客户信息获取模块、对话信息记录模块、音频文件上传模块、音频文件转化模块、关键词条识别模块和关键词条对比分析模块；所述工牌与所述终端蓝牙连接，且与所述充电坞连接；所述工牌用于记录接待客户过程中的对话信息，获取音频文件；所述终端用于上传客户信息、对客户打上唯一标签和分配置业顾问；所述充电坞用于将所述音频文件上传至云端；所述客户信息获取模块，用于通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问；所述对话信息记录模块，用于记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储；所述音频文件上传模块，用于根据预先设置好的相关参数，将所述音频文件上传至云端；所述音频文件转化模块，用于将所述音频文件转化为文字信息，存储至数据库，并将所述文字信息和音频文件与客户信息进行关联；所述关键词条识别模块，用于识别所述文字信息中的关键词条，将所述关键词条与所述客户信息进行关联；所述关键词条对比分析模块，用于将所述关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联。

一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述各个实施例中所述的一种基于语音识别的客户成交概率分析方法的步骤。

相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：本发明能够通过客户信息和对话信息，分析预测客户的成交概率，提高置业顾问的工作效率和服务质量，给用户带来更好的体验。

附图说明

图1为一个实施例中一种基于语音识别的客户成交概率分析方法的流程示意图；

图2为一个实施例中一种基于语音识别的客户成交概率分析系统的结构示意图；

图3为一个实施例中设备的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明做进一步详细说明。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。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，包括以下步骤：

步骤S101，通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问。

具体地，客户到达案场后，通过客户终端扫描对应的二维码，填写客户信息和授权，终端即可获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，通过系统已有分配逻辑，将客户分配至对应的置业顾问，便于置业顾问进行接待。

步骤S102，记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储。

具体地，在置业顾问开始接待后，可以通过置业顾问的工牌，记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储，在记录对话之前须对客户进行询问授权录音。

步骤S103，根据预先设置好的相关参数，将音频文件上传至云端。

具体地，在置业顾问接待完一组或多组客户之后，需要将工牌接入对应的充电坞中，此时充电坞会根据预先设置好的相关参数，将音频文件上传至云端。

步骤S104，将音频文件转化为文字信息，存储至数据库，并将文字信息和音频文件与客户信息进行关联。

具体地，系统接收到上传的音频文件后，可以定时分批次的通过语音智能识别功能，将音频文件转化为文字信息，存储到数据库中，并根据充电坞中上传的相关参数，将音频文件和文字信息与客户信息进行关联。

步骤S105，识别文字信息中的关键词条，将关键词条与客户信息进行关联。

具体地，通过音频文件转化获取的文字信息，系统会定时对识别出的文字信息进行关键词条提取，获取对应的关键词条，并存储至数据库中，与客户信息进行关联。

步骤S106，将关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联。

具体地，将根据文字信息提取出的关键词条与关键词条库进行对比分析，获取分析结果，根据分析结果获取客户的成交概率值，进行数据库存储，并与客户信息进行关联，能够通过客户唯一标识查询到客户的成交概率值，便于给客户带来更好的服务和体验。

在本实施例中，通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问；记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储；根据预先设置好的相关参数，将音频文件上传至云端；将音频文件转化为文字信息，存储至数据库，并将文字信息和音频文件与客户信息进行关联；识别文字信息中的关键词条，将关键词条与客户信息进行关联；将关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联，能够通过客户信息和对话信息，分析预测客户的成交概率，提高置业顾问的工作效率和服务质量，给用户带来更好的体验。

其中，步骤S101具体包括：客户终端扫描终端上的二维码，填写客户信息并进行授权；终端获取客户信息，并对所述客户信息打上唯一标识；将客户分配至对应的置业顾问，向置业顾问终端发送接待信息。

具体地，客户通过客户终端扫描案场终端或海报上的二维码，通过二维码进行信息采集，填写客户信息，并进行授权，终端获取到客户信息后，对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问，并向置业顾问终端发送接待信息。

其中，步骤S102还包括：置业顾问在开始接待客户时，点击终端的开始接待按钮，终端与置业顾问的工牌蓝牙连接；在置业顾问进行客户接待时，通过工牌记录对话信息，获取对应的音频文件，并存储至工牌的存储卡中。

具体地，置业顾问在接收到接待信息后，点击终端待接待客户列表的开始接待按钮，终端与置业顾问的工牌蓝牙连接，在开始接待按钮按下后，开启工牌的录音功能，从而能在置业顾问进行客户接待时，通过工牌记录对话信息，获取对应的音频文件，并存储至工牌的存储卡中，音频文件携带有客户的唯一标识。

其中，步骤S103具体包括：在置业顾问接待完一组或多组客户后，将工牌接入对应的充电坞中；充电坞根据预先设置好的相关参数，将音频文件上传至云端，相关参数包括音频文件、楼盘参数、代理商参数、置业顾问参数和唯一标识。

具体地，当置业顾问接待完一组或多组客户之后，可以将工牌接入对应的充电坞中，充电坞会根据预先设定好的相关参数，将音频文件上传至系统云端。当然，置业顾问也可以在一天工作完成之后，再将工牌放入充电坞中，只要确保工牌最终在充电坞中进行连接即可。

其中，步骤S105具体包括：对文字信息进行拆词处理，排除常用词，保留房地产相关词语，获取总词条数，房地产相关词语包括面积、朝向、总价、贷款、房屋各种时间、楼盘配套和装修程度，作为重点词条；计算所有重点词条的出现频率并进行排序，根据排序结果选取预设数量的重点词条，作为关键词条；将关键词条存储至数据库，并与客户信息进行关联。

具体地，对文字信息进行关键词条提取时，将转化后的文字信息和客户部分信息，进行逐句拆词，排除常用语言，保留和房地产或房屋相关角度的词语，例如面积、朝向、总价、贷款、房屋各种时间、楼盘配套和装修程度等，作为重点词条，并计算所有重点词条出现频率最高十个或多个，作为关键词条，关键词条数量可以进行预先设置，将关键词条存储至数据库，并与客户信息进行关联。

其中，步骤S106具体包括：预设关键词条库，包括开发商词条库、近期推荐词条库和同期推荐词条库；分别计算每个关键词条在关键词条库中出现的权重和出现频率，获取关键词条的权重值；根据关键词条的权重值、关键词条出现在关键词条库中的频次和客户的总词条数，计算获取客户的成交概率值。

具体地，预先设置有关键词条库，包括开发商词条库、近期推荐词条库和同期推荐词条库；分别计算客户的每个关键词条在关键词条库中出现的权重的出现频率，获取关键词条的权重值；根据关键词条的权重值、关键词条出现在关键词条库中的频次和客户的总词条数，计算获取客户的成交概率值。

其中，开发商词条库为开发商在系统中设定的词条，并配置有对应的权重；近期推荐词条库为系统计算近期，例如近三个月，成交客户的关键信息词条出现数量排行，并将出现次数作为权重；同期推荐词条库为系统计算上一年同期月份以及前后各一个月，共三个月的成交客户的关键信息词条出现数量排行，出现次数为权重。

其中，单一关键词条权重值＝该关键词条出现在关键词条库中的权重和/该关键词条出现的词条库总数，例如，“面积”出现在三个关键词条库中，则“面积”在三个关键词条库中的三个权重相加除以3，即为该客户关于“面积”这个关键词条的权重值。

其中，关键词条的权重值为所有单一关键词条权重值的总和。

其中，客户的成交概率值＝关键词条的权重值*(关键词条出现在关键词条库中的频次/客户的总词条数)。

具体地，获取客户的成交概率后，将成交概率和对应的关键词条在置业顾问终端进行展示，供置业顾问进行参考，并对客户制定针对性的跟进策略，给客户带来更好的体验。

其中，在步骤S106之后，还包括：根据预设周期对成交客户对应的关键词条进行统计，并按照关键词条的出现频率进行Top-K排序，取排序位于前K位的关键词条填充至所述关键词条库中，获取更新关键词条库；；查找更新关键词条库中所有关键词条对应的客户，获取所有客户的到访时间和成交时间，计算每个关键词条对应的平均成交时间；根据平均成交时间对关键词条进行升序排列，根据关键词条的排序由高到低设置关键词条的权重。

具体地，根据预设周期，例如每天、每周或每月，对成交客户对应的关键词条进行统计，并按照关键词条的出现频率进行Top-K排序，将排序位于前K位的关键词条填充至关键词条库，例如K取100时，将排序在前100的关键词条填充至关键词条库，获取更新关键词条库；更新关键词条库之后，查找更新关键词条库中的所有关键词条对应的客户，获取所有客户对应的楼盘到访时间和楼盘成交时间，获取成交时间差，并根据成交时间差计算每个关键词条对应的平均成交时间；根据关键词条对应的平均成交时间进行升序排序，获取关键词条的排序结果，位于排序结果第一的设置最高的权重值，位于排序结果第二的设置第二高的权重值，以此类推，设置所有关键词条的权重，得到更新后的权重值，从而对实现对关键词条库和词条权重的更新，提高了适应性。

如图2所示，提供了一种基于语音识别的客户成交概率分析系统20，包括：工牌21、终端22、充电坞23、客户信息获取模块24、对话信息记录模块25、音频文件上传模块26、音频文件转化模块27、关键词条识别模块28和关键词条对比分析模块29；工牌21与所述终端22蓝牙连接，且与充电坞23连接；工牌21用于记录接待客户过程中的对话信息，获取音频文件；终端22用于上传客户信息、对客户打上唯一标签和分配置业顾问；充电坞23用于将音频文件上传至云端，其中：

客户信息获取模块24，用于通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问；

对话信息记录模块25，用于记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储；

音频文件上传模块26，用于根据预先设置好的相关参数，将音频文件上传至云端；

音频文件转化模块27，用于将音频文件转化为文字信息，存储至数据库，并将文字信息和音频文件与客户信息进行关联；

关键词条识别模块28，用于识别文字信息中的关键词条，将关键词条与所述客户信息进行关联；

关键词条对比分析模块29，用于将关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联。

在一个实施例中，客户信息获取模块24具体用于：客户终端扫描终端上的二维码，填写客户信息并进行授权；终端获取客户信息，并对所述客户信息打上唯一标识；将客户分配至对应的置业顾问，向置业顾问终端发送接待信息。

在一个实施例中，对话信息记录模块25具体用于：置业顾问在开始接待客户时，点击终端的开始接待按钮，终端与置业顾问的工牌蓝牙连接；在置业顾问进行客户接待时，通过工牌记录对话信息，获取对应的音频文件，并存储至工牌的存储卡中。

在一个实施例中，音频文件上传模块26具体用于：在置业顾问接待完一组或多组客户后，将工牌接入对应的充电坞中；充电坞根据预先设置好的相关参数，将音频文件上传至云端，相关参数包括音频文件、楼盘参数、代理商参数、置业顾问参数和唯一标识。

在一个实施例中，关键词条识别模块28具体用于：对文字信息进行拆词处理，排除常用词，保留房地产相关词语，获取总词条数，房地产相关词语包括面积、朝向、总价、贷款、房屋各种时间、楼盘配套和装修程度，作为重点词条；计算所有重点词条的出现频率并进行排序，根据排序结果选取预设数量的重点词条，作为关键词条；将关键词条存储至数据库，并与客户信息进行关联。

在一个实施例中，关键词条对比分析模块29具体用于：预设关键词条库，包括开发商词条库、近期推荐词条库和同期推荐词条库；分别计算每个关键词条在关键词条库中出现的权重和出现频率，获取关键词条的权重值；根据关键词条的权重值、关键词条出现在关键词条库中的频次和客户的总词条数，计算获取客户的成交概率值。

在一个实施例中，提供了一种设备，该设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该设备的处理器用于提供计算和控制能力。该设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该设备的数据库用于存储配置模板，还可用于存储目标网页数据。该设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于语音识别的客户成交概率分析方法。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的设备的限定，具体的设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还可以提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被计算机执行时使所述计算机执行如前述实施例所述的方法，所述计算机可以为上述提到的一种基于语音识别的客户成交概率分析系统的一部分。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在计算机存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所做的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问；

记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储；

根据预先设置好的相关参数，将所述音频文件上传至云端；

将所述音频文件转化为文字信息，存储至数据库，并将所述文字信息和音频文件与客户信息进行关联；

识别所述文字信息中的关键词条，将所述关键词条与客户信息进行关联；

将所述关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联。

2.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，其特征在于，所述通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问，具体包括：

客户终端扫描终端上的二维码，填写客户信息并进行授权；

终端获取客户信息，并对所述客户信息打上唯一标识；

将客户分配至对应的置业顾问，向所述置业顾问终端发送接待信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，其特征在于，所述记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储，具体包括：

置业顾问在开始接待客户时，点击终端的开始接待按钮，终端与置业顾问的工牌蓝牙连接；

在置业顾问进行客户接待时，通过所述工牌记录对话信息，获取对应的音频文件，并存储至工牌的存储卡中。

4.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，其特征在于，所述根据预先设置好的相关参数，将所述音频文件上传至云端，还包括：

在置业顾问接待完一组或多组客户后，将所述工牌接入对应的充电坞中；

充电坞根据预先设置好的相关参数，将所述音频文件上传至云端，所述相关参数包括：音频文件、楼盘参数、代理商参数、置业顾问参数和唯一标识。

5.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，其特征在于，所述识别所述文字信息中的关键词条，将所述关键词条与客户信息进行关联，具体包括：

对所述文字信息进行拆词处理，排除常用词，保留房地产相关词语，获取总词条数，所述房地产相关词语包括面积、朝向、总价、贷款、房屋各种时间、楼盘配套和装修程度，作为重点词条；

计算所有重点词条的出现频率并进行排序，根据排序结果选取预设数量的重点词条，作为关键词条；

将所述关键词条存储至数据库，并与所述客户信息进行关联。

6.根据权利要求5所述的一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，其特征在于，所述将所述关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联，具体包括：

预设关键词条库，包括开发商词条库、近期推荐词条库和同期推荐词条库；

分别计算每个关键词条在所述关键词条库中出现的权重和出现频率，获取关键词条的权重值；

根据所述关键词条的权重值、关键词条出现在所述关键词条库中的频次和客户的总词条数，计算获取客户的成交概率值。

7.根据权利要求6所述的一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，其特征在于，所述根据所述关键词条的权重值、关键词条出现在所述关键词条库中的频次和客户的总词条数，计算获取客户的成交概率值，具体包括：

成交概率值＝总词条权重值*(关键词条出现在所述关键词条库中的频次/客户的总词条数)。

8.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的客户成交概率分析方法，其特征在于，所述将所述关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联之后，还包括：

根据预设周期对成交客户对应的关键词条进行统计，并按照关键词条的出现频率进行Top-K排序，取排序位于前K位的关键词条填充至所述关键词条库中，获取更新关键词条库；

查找所述更新关键词条库中所有关键词条对应的客户，获取所有客户的到访时间和成交时间，计算每个关键词条对应的平均成交时间；

根据所述平均成交时间对关键词条进行升序排列，根据关键词条的排序由高到低设置关键词条的权重。

9.一种基于语音识别的客户成交概率分析系统，其特征在于，包括：工牌、终端、充电坞、客户信息获取模块、对话信息记录模块、音频文件上传模块、音频文件转化模块、关键词条识别模块和关键词条对比分析模块；所述工牌与所述终端蓝牙连接，且与所述充电坞连接；所述工牌用于记录接待客户过程中的对话信息，获取音频文件；所述终端用于上传客户信息、对客户打上唯一标签和分配置业顾问；所述充电坞用于将所述音频文件上传至云端；

所述客户信息获取模块，用于通过终端获取客户信息，并对客户信息打上唯一标识，将客户分配至对应的置业顾问；

所述对话信息记录模块，用于记录置业顾问在接待客户过程中的对话信息，获取音频文件并进行存储；

所述音频文件上传模块，用于根据预先设置好的相关参数，将所述音频文件上传至云端；

所述音频文件转化模块，用于将所述音频文件转化为文字信息，存储至数据库，并将所述文字信息和音频文件与客户信息进行关联；

所述关键词条识别模块，用于识别所述文字信息中的关键词条，将所述关键词条与所述客户信息进行关联；

所述关键词条对比分析模块，用于将所述关键词条与关键词条库进行对比分析，根据分析结果获取客户的成交概率值，并存储至数据库，与客户信息进行关联。

10.一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

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