CN114820061A - 用户名单的推送方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据推送领域，特别是涉及到一种用户名单的推送方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分；根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单；获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分；根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单；获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签；将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。本申请能够提高目标用户推送的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及数据推送领域，特别是涉及到一种用户名单的推送方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
在坐席系统中，电话客服人员通过坐席系统向客户进行访问，而目前，对于坐席系统中的客户，一般是通过从外部系统拉取已有联系方式的客户名单，没有对客户进行有效的筛选及甄别，无法准确地将产品与用户需求更好地联系在一起，导致坐席系统的有效客户命中率低下，投入成本多，即电话坐席场景下的目标用户数据的推送准确性较低。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种用户名单的推送方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决电话坐席场景下的目标用户数据的推送准确性较低的问题。
为了实现上述发明目的，本申请提出一种用户名单的推送方法，所述方法包括：
获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分；
根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单；
获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分；
根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单；
获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签；
将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。
进一步地，所述获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，包括：
根据所述金融数据信息匹配用户的金融标签；
根据所述金融标签生成用户金融画像；
获取与所述用户金融画像的相似画像及所述相似画像的评价数据；
根据所述相似画像与所述评价数据计算得到用户的第一数据评分。
进一步地，所述根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，包括：
获取所述用户行为数据中的第一类型数据及第二类型数据；
根据所述第一类型数据匹配第一行为标签，根据所述第二类型数据匹配第二行为标签；
获取所述第一行为标签的第一标签分值，以及所述第二行为标签的第二标签分值；
根据所述第一标签分值与所述第二标签分值计算得到第二数据评分。
进一步地，所述根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，包括：
获取所述第一数据评分高于设定阈值的用户，根据所述用户生成第一待选名单；
根据所述第一数据评分对所述第一待选名单中的用户进行排序，生成第一名单，并将所述第一数据评分写入所述第一名单中对应用户的评分信息中。
进一步地，所述识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签，包括：
将所述历史通话录音转化为通话文字；
识别所述通话文字，提取所述通话文字包含的产品信息与用户意图；
根据所述产品信息与所述用户意图生成用户对指定产品的通话标签。
进一步地，所述将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，还包括：
根据用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分以及所述通话标签生成对应用户的描述信息；
将所述描述信息嵌入预设的标准话术框架中，得到个性化话术；
将所述个性化话术与对应用户关联后存储至数据库中。
进一步地，所述将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，还包括：
接收对所述目标名单中的任一用户的查看指令；
根据所述查看指令展示对应用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分、所述通话标签以及所述个性化话术。
本申请还提供一种用户名单的推送装置，所述装置包括：
信息数据模块，用于获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分；
第一评分模块，用于根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单；
行为数据模块，用于获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分；
第二评分模块，用于根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单；
通话数据模块，用于获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签；
名单生成模块，用于将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述用户名单的推送方法。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述用户名单的推送方法。
本申请例提供了一种向坐席系统推送潜在用户名单的方法，通过开发一用户名单的智能排序与推送工具，用于对潜在客户进行筛选、排序与推送，首先获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，根据用户的金融数据信息将每一个用户进行量化，得到第一数据评分，根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，电话客服人员可以根据所述第一名单了解更多潜在用户的信息，然后获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，再基于所述用户行为数据对用户进行分析，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单，确定了潜在意愿较高的客户，同时获取用户的历史通话录音，识别所述历史通话录音，从所述历史通话录音中得到用户的通话标签通过所述历史通话录音更加精准地获取用户的个人信息、意图信息等，为电话客服人员提供潜在客户精准的信息，将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单，电话客服人员的坐席系统推送所述目标名单，电话客服人员能够从所述坐席系统中获取到所述目标名单，并针对目标名单中提供的用户以及用户的详细资料信息向用户介绍其意向较高的产品，从而避免无针对性地对所有客户进行访问的问题，节省了时间与资源成本，提高潜在客户挖掘的精准性与效率。
附图说明
图1为本申请用户名单的推送方法的一实施例流程示意图；
图2为本申请计算用户的第一数据评分的一实施例流程示意图；
图3为本申请根据所述用户行为数据匹配第二数据评分的一实施例流程示意图；
图4为本申请根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单的一实施例流程示意图；
图5为本申请识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签的一实施例流程示意图；
图6为本申请生成目标名单后推送所述目标名单之后的一实施例流程示意图；
图7为本申请生成目标名单后推送所述目标名单之后的一实施例流程示意图；
图8为本申请用户名单的推送装置的一实施例结构示意图；
图9为本申请计算机设备的一实施例结构示意框图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，本申请实施例提供一种用户名单的推送方法，所述用户名单的推送方法包括步骤S101-S106，对于所述用户名单的推送方法的各个步骤的详细阐述如下。
S101、获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分。
本实施例应用于电话坐席场景中，在电话坐席场景中，电话客服人员根据用户的资料信息向潜在客户进行电话访问等，本实施例中，电话客服人员根据潜在客户名单中的资料信息向潜在客户进行访问，为了提供更精准的潜在客户名单以及客户的资料信息，首先，获取应用程序中用户的金融数据信息，在金融应用程序中，用户可以在金融应用程序进行借款、转账、消费以及还款等行为，并且需要录入用户的个人身份信息、财产信息、工作信息以及居住信息等，将用户在应用程序上已录入的信息定义为用户的金融数据信息，在获取了金融数据信息后，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，即首先根据用户的金融数据信息将每一个用户进行量化，得到第一数据评分。
S102、根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单。
本实施例中，在获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分之后，为了向电话客服人员推送潜在客户，需要对客户进行筛选与排序，即根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，电话客服人员可以根据所述第一名单了解更多潜在用户的信息。进一步的，在一种实施方式中，先根据所述第一数据评分进行区间划分，将所有用户划分为多个不同区间段的用户，然后对于每个不同区间段的用户，再根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，从而生成每个不同区间段的第一名单。
S103、获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分。
本实施例中，在根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单之后，为了更加精准地推送潜在客户，在所述应用程序中预先埋点对用户在应用程序中的行为进行收集，在一种实施方式中，对于应用程序中与金融行为相关联的功能进行埋点，从而生成应用程序中的埋点信息，然后根据所述埋点信息不断地收集用户在应用程序中的行为数据，从而获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，再基于所述用户行为数据对用户进行分析，分析用户是否符合电话坐席场景的潜在客户的性质，即根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，对于每一项不同的行为数据均预设有评分值，从而根据所述用户行为数据匹配第二数据评分。
S104、根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单。
本实施例中，在获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分之后，根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单，针对用户金融数据而得到的第一名单，定义为下发名单，即基于所述用户金融数据决定哪些用户为潜在客户，将潜在客户排序后下发，再根据第二数据评分对所述第一名单进行重排序，即基于用户在金融应用程序中的用户行为数据对潜在客户再次进行筛选、排序，生成第二名单，在一种实施方式中，获取所述第一数据评分与所述第二数据评分的比例值，然后根据所述比例值计算所述第一数据评分与所述第二数据评分的加权评分，再根据所述加权评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单。
S105、获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签。
本实施例中，在根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单之后，确定了潜在意愿较高的客户，为了给电话客服人员提供潜在客户更加精准的个人信息，获取用户的历史通话录音，然后识别所述历史通话录音，从所述历史通话录音中得到用户的通话标签，所述历史通话录音为与用户的历史通话记录，例如在每一次与用户的通话之前向用户提示“为了保证服务质量，本次通话将会录音”，然后记录下每一次与用户的通话，所述历史通话录音包括历史电话客服人员以及机器客服人员向用户拨打电话时的通话录音信息，以及用户自行拨打电话咨询时的录音信息，通过所述历史通话录音可以更加精准地获取用户的个人信息、意图信息等，以通话标签标定历史通话录音中识别得到的信息，从而为电话客服人员提供潜在客户精准的信息。
S106、将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。
本实施例中，在获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签之后，将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单，生成的目标名单中，不仅包括了基于用户金融数据而进行排序、归类的名单，还包括基于用户在金融应用程序中的行为数据而进行重排序的潜在客户名单，同时为潜在客户名单关联其对应的通话标签，能够更加直观地了解潜在客户的基本信息，然后向电话客服人员的坐席系统推送所述目标名单，电话客服人员能够从所述坐席系统中获取到所述目标名单，并针对目标名单中提供的用户以及用户的详细资料信息向用户介绍其意向较高的产品，从而避免无针对性地对所有客户进行访问的问题，节省了时间与资源成本，提高潜在客户挖掘的精准性与效率。
本实施例提供了一种向坐席系统推送潜在用户名单的方法，通过开发一用户名单的智能排序与推送工具，用于对潜在客户进行筛选、排序与推送，首先获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，根据用户的金融数据信息将每一个用户进行量化，得到第一数据评分，根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，电话客服人员可以根据所述第一名单了解更多潜在用户的信息，然后获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，再基于所述用户行为数据对用户进行分析，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单，确定了潜在意愿较高的客户，同时获取用户的历史通话录音，识别所述历史通话录音，从所述历史通话录音中得到用户的通话标签通过所述历史通话录音更加精准地获取用户的个人信息、意图信息等，为电话客服人员提供潜在客户精准的信息，将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单，电话客服人员的坐席系统推送所述目标名单，电话客服人员能够从所述坐席系统中获取到所述目标名单，并针对目标名单中提供的用户以及用户的详细资料信息向用户介绍其意向较高的产品，从而避免无针对性地对所有客户进行访问的问题，节省了时间与资源成本，提高潜在客户挖掘的精准性与效率。
在一个实施例中，如图2所示，所述获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，还包括步骤S201-204：
S201，根据所述金融数据信息匹配用户的金融标签；
S202，根据所述金融标签生成用户金融画像；
S203，获取与所述用户金融画像的相似画像及所述相似画像的评价数据；
S204，根据所述相似画像与所述评价数据计算得到用户的第一数据评分。
本实施例中，在获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分的过程中，首先根据所述金融数据信息匹配用户的金融标签，包括用户的贷款金额、贷款年限、贷款利率、还款时间、还款及时性等，然后根据所述金融标签生成用户金融画像，从而为每一个用户生成器对应的金融画像，再获取与所述用户金融画像的相似画像及所述相似画像的评价数据，针对历史已收集的用户金融画像均配置有对应的评价数据，然后根据所述相似画像与所述评价数据计算得到用户的第一数据评分，基于相似画像的评价数据加权计算用户的第一数据评分，从而提高基于用户金融数据而筛选潜在客户的准确性。
在一个实施例中，如图3所示，所述根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，包括步骤S301-S304：
S301，获取所述用户行为数据中的第一类型数据及第二类型数据；
S302，根据所述第一类型数据匹配第一行为标签，根据所述第二类型数据匹配第二行为标签；
S303，获取所述第一行为标签的第一标签分值，以及所述第二行为标签的第二标签分值；
S304，根据所述第一标签分值与所述第二标签分值计算得到第二数据评分。
本实施例中，在根据所述用户行为数据匹配第二数据评分的过程中，获取所述用户行为数据中的第一类型数据及第二类型数据，即将用户行为数据中包含的多种不同类型的数据定义为第一类型数据与第二类型数据，然后根据所述第一类型数据匹配第一行为标签，根据所述第二类型数据匹配第二行为标签，为不同类型的数据匹配不同的行为标签，再获取所述第一行为标签的第一标签分值，以及所述第二行为标签的第二标签分值，根据所述第一标签分值与所述第二标签分值计算得到第二数据评分，基于用户行为数据匹配的行为标签，再基于不同类型的行为标签进行加权计算用户的第二数据评分，从而提高基于用户行为数据而筛选潜在客户的准确性。
在一个实施例中，如图4所示，所述根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，还包括步骤S401-S402：
S401，获取所述第一数据评分高于设定阈值的用户，根据所述用户生成第一待选名单；
S402，根据所述第一数据评分对所述第一待选名单中的用户进行排序，生成第一名单，并将所述第一数据评分写入所述第一名单中对应用户的评分信息中。
本实施例中，在根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单的过程中，获取所述第一数据评分高于设定阈值的用户，根据所述用户生成第一待选名单，即首先对用户进行有效地筛选，保留所述第一数据评分高于设定阈值的用户选入第一名单中，再根据所述第一数据评分对所述第一待选名单中的用户进行排序，生成第一名单，并将所述第一数据评分写入所述第一名单中对应用户的评分信息中，通过所述第一名单能够清晰地知晓每一个用户的评分信息，从而为电话客服人员提供潜在客户精准的信息，提高潜在客户推送的精准性。
在一个实施例中，如图5所示，所述识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签，还包括步骤S501-S503：
S501，将所述历史通话录音转化为通话文字；
S502，识别所述通话文字，提取所述通话文字包含的产品信息与用户意图；
S503，根据所述产品信息与所述用户意图生成用户对指定产品的通话标签。
本实施例中，在识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签的过程中，首先将所述历史通话录音转化为通话文字，然后识别所述通话文字，提取所述通话文字包含的产品信息与用户意图，即通话过程中涉及到用户咨询的产品或客服人员向用户推荐的产品，以及每一个产品的用户意图，通过所述用户意图能够判别用户对每一个产品的潜在意愿，然后根据所述产品信息与所述用户意图生成用户对指定产品的通话标签，从而对通话标签基于产品信息进行细化，为电话客服人员提供潜在客户精准的信息，提高信息与用户的关联性，提高潜在客户推送的精准性。
在一个实施例中，如图6所示，所述将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，还包括步骤S601-S603：
S601，根据用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分以及所述通话标签生成对应用户的描述信息；
S602，将所述描述信息嵌入预设的标准话术框架中，得到个性化话术；
S603，将所述个性化话术与对应用户关联后存储至数据库中。
本实施例中，在将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，根据用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分以及所述通话标签生成对应用户的描述信息，然后将所述描述信息嵌入预设的标准话术框架中，即得到针对不同用户的个性化话术，所述个性化话术中包括用户的基本信息、第一数据评分、所述第二数据评分以及所述通话标签，将所述个性化话术与对应用户关联后存储至数据库中，从而为电话客服人员提供潜在客户精准的信息，提高信息与用户的关联性，提高潜在客户推送的精准性。
在一个实施例中，如图7所示，所述将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，还包括步骤S701-S702：
S701，接收对所述目标名单中的任一用户的查看指令；
S702，根据所述查看指令展示对应用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分、所述通话标签以及所述个性化话术。
本实施例中，在将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，接收对所述目标名单中的任一用户的查看指令，即电话客服人员通过坐席系统查看目标名单中的任一用户，然后根据所述查看指令展示对应用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分、所述通话标签以及所述个性化话术，电话客服人员不仅可以了解潜在客户的信息，还能基于提供的个性化话术向用户介绍、推荐产品，避免对话出现明显的内容错误，从而提高信息推送的准确性。
参照图8，本申请还提供一种用户名单的推送装置，包括：
信息数据模块101，用于获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分；
第一评分模块102，用于根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单；
行为数据模块103，用于获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分；
第二评分模块104，用于根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单；
通话数据模块105，用于获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签；
名单生成模块106，用于将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。
如上所述，可以理解地，本申请中提出的所述用户名单的推送装置的各组成部分可以实现如上所述用户名单的推送方法任一项的功能。
在一个实施例中，所述获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，包括：
根据所述金融数据信息匹配用户的金融标签；
根据所述金融标签生成用户金融画像；
获取与所述用户金融画像的相似画像及所述相似画像的评价数据；
根据所述相似画像与所述评价数据计算得到用户的第一数据评分。
在一个实施例中，所述根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，包括：
获取所述用户行为数据中的第一类型数据及第二类型数据；
根据所述第一类型数据匹配第一行为标签，根据所述第二类型数据匹配第二行为标签；
获取所述第一行为标签的第一标签分值，以及所述第二行为标签的第二标签分值；
根据所述第一标签分值与所述第二标签分值计算得到第二数据评分。
在一个实施例中，所述根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，包括：
获取所述第一数据评分高于设定阈值的用户，根据所述用户生成第一待选名单；
根据所述第一数据评分对所述第一待选名单中的用户进行排序，生成第一名单，并将所述第一数据评分写入所述第一名单中对应用户的评分信息中。
在一个实施例中，所述识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签，包括：
将所述历史通话录音转化为通话文字；
识别所述通话文字，提取所述通话文字包含的产品信息与用户意图；
根据所述产品信息与所述用户意图生成用户对指定产品的通话标签。
在一个实施例中，所述将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，还包括：
根据用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分以及所述通话标签生成对应用户的描述信息；
将所述描述信息嵌入预设的标准话术框架中，得到个性化话术；
将所述个性化话术与对应用户关联后存储至数据库中。
在一个实施例中，所述将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，还包括：
接收对所述目标名单中的任一用户的查看指令；
根据所述查看指令展示对应用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分、所述通话标签以及所述个性化话术。
参照图9，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是移动终端，其内部结构可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和显示装置及输入装置。其中，该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机设备的显示装置用于显示离线应用。该计算机设备的输入装置用于接收用户在离线应用的输入。该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质。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。该计算机设备的数据库用于存放原始数据。该计算机程序被处理器执行时以实现一种用户名单的推送方法。
上述处理器执行上述的用户名单的推送方法，所述方法包括：获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分；根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单；获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分；根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单；获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签；将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。
所述计算机设备提供了一种向坐席系统推送潜在用户名单的方法，通过开发一用户名单的智能排序与推送工具，用于对潜在客户进行筛选、排序与推送，首先获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，根据用户的金融数据信息将每一个用户进行量化，得到第一数据评分，根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，电话客服人员可以根据所述第一名单了解更多潜在用户的信息，然后获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，再基于所述用户行为数据对用户进行分析，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单，确定了潜在意愿较高的客户，同时获取用户的历史通话录音，识别所述历史通话录音，从所述历史通话录音中得到用户的通话标签通过所述历史通话录音更加精准地获取用户的个人信息、意图信息等，为电话客服人员提供潜在客户精准的信息，将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单，电话客服人员的坐席系统推送所述目标名单，电话客服人员能够从所述坐席系统中获取到所述目标名单，并针对目标名单中提供的用户以及用户的详细资料信息向用户介绍其意向较高的产品，从而避免无针对性地对所有客户进行访问的问题，节省了时间与资源成本，提高潜在客户挖掘的精准性与效率。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现一种用户名单的推送方法，包括步骤：获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分；根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单；获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分；根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单；获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签；将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。
所述计算机可读存储介质提供了一种向坐席系统推送潜在用户名单的方法，通过开发一用户名单的智能排序与推送工具，用于对潜在客户进行筛选、排序与推送，首先获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，根据用户的金融数据信息将每一个用户进行量化，得到第一数据评分，根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，电话客服人员可以根据所述第一名单了解更多潜在用户的信息，然后获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，再基于所述用户行为数据对用户进行分析，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单，确定了潜在意愿较高的客户，同时获取用户的历史通话录音，识别所述历史通话录音，从所述历史通话录音中得到用户的通话标签通过所述历史通话录音更加精准地获取用户的个人信息、意图信息等，为电话客服人员提供潜在客户精准的信息，将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单，电话客服人员的坐席系统推送所述目标名单，电话客服人员能够从所述坐席系统中获取到所述目标名单，并针对目标名单中提供的用户以及用户的详细资料信息向用户介绍其意向较高的产品，从而避免无针对性地对所有客户进行访问的问题，节省了时间与资源成本，提高潜在客户挖掘的精准性与效率。
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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种用户名单的推送方法，其特征在于，所述方法包括：
获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分；
根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单；
获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分；
根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单；
获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签；
将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。
2.根据权利要求1所述的用户名单的推送方法，其特征在于，所述获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分，包括：
根据所述金融数据信息匹配用户的金融标签；
根据所述金融标签生成用户金融画像；
获取与所述用户金融画像的相似画像及所述相似画像的评价数据；
根据所述相似画像与所述评价数据计算得到用户的第一数据评分。
3.根据权利要求1所述的用户名单的推送方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据匹配第二数据评分，包括：
获取所述用户行为数据中的第一类型数据及第二类型数据；
根据所述第一类型数据匹配第一行为标签，根据所述第二类型数据匹配第二行为标签；
获取所述第一行为标签的第一标签分值，以及所述第二行为标签的第二标签分值；
根据所述第一标签分值与所述第二标签分值计算得到第二数据评分。
4.根据权利要求1所述的用户名单的推送方法，其特征在于，所述根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单，包括：
获取所述第一数据评分高于设定阈值的用户，根据所述用户生成第一待选名单；
根据所述第一数据评分对所述第一待选名单中的用户进行排序，生成第一名单，并将所述第一数据评分写入所述第一名单中对应用户的评分信息中。
5.根据权利要求1所述的用户名单的推送方法，其特征在于，所述识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签，包括：
将所述历史通话录音转化为通话文字；
识别所述通话文字，提取所述通话文字包含的产品信息与用户意图；
根据所述产品信息与所述用户意图生成用户对指定产品的通话标签。
6.根据权利要求1或5所述的用户名单的推送方法，其特征在于，所述将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，还包括：
根据用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分以及所述通话标签生成对应用户的描述信息；
将所述描述信息嵌入预设的标准话术框架中，得到个性化话术；
将所述个性化话术与对应用户关联后存储至数据库中。
7.根据权利要求6所述的用户名单的推送方法，其特征在于，所述将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单之后，还包括：
接收对所述目标名单中的任一用户的查看指令；
根据所述查看指令展示对应用户的所述第一数据评分、所述第二数据评分、所述通话标签以及所述个性化话术。
8.一种用户名单的推送装置，其特征在于，所述装置包括：
信息数据模块，用于获取应用程序中用户的金融数据信息，根据所述金融数据信息计算用户的第一数据评分；
第一评分模块，用于根据所述第一数据评分对所述用户进行排序，生成第一名单；
行为数据模块，用于获取应用程序中的埋点信息收集到的用户行为数据，根据所述用户行为数据匹配第二数据评分；
第二评分模块，用于根据所述第二数据评分对所述第一名单进行重排序，生成第二名单；
通话数据模块，用于获取用户的历史通话录音，并识别所述历史通话录音，得到用户的通话标签；
名单生成模块，用于将所述通话标签与对应用户关联后写入所述第二名单，生成目标名单后推送所述目标名单。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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7任一项所述用户名单的推送方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述用户名单的推送方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210450663.8A CN114820061A (zh) | 2022-04-26 | 2022-04-26 | 用户名单的推送方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210450663.8A CN114820061A (zh) | 2022-04-26 | 2022-04-26 | 用户名单的推送方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114820061A true CN114820061A (zh) | 2022-07-29 |
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ID=82507964
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| CN202210450663.8A Pending CN114820061A (zh) | 2022-04-26 | 2022-04-26 | 用户名单的推送方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115907272A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-04-04 | 贝壳找房(北京)科技有限公司 | 经纪人的评价方法和装置、电子设备、存储介质 |
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2022
- 2022-04-26 CN CN202210450663.8A patent/CN114820061A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115907272A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-04-04 | 贝壳找房(北京)科技有限公司 | 经纪人的评价方法和装置、电子设备、存储介质 |
| CN115907272B (zh) * | 2022-11-29 | 2023-11-14 | 贝壳找房(北京)科技有限公司 | 经纪人的评价方法和装置、电子设备、存储介质 |
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