CN116562468B - 基于crm系统的自适应线索派发和分配方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法及系统，用于实时更新维护线索状态和智能派发线索以及提高跟进效率。方法包括：对多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；对多个第一线索数据进行线索分级，得到多个第二线索数据；进行离散化分片处理，得到多个目标线索数据和线索基本信息；根据线索基本信息配置目标Tracker并跟踪目标状态数据；将目标状态数据输入线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；根据线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告。

Description

基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法及系统。

背景技术

随着企业市场竞争的日益激烈，高效的线索管理和跟进变得越来越重要。但是，传统的线索处理和跟进方式存在许多问题，例如低效、滞后、不准确等等。因此，需要一种更加自适应和有效的线索处理和跟进方法。

但是，现有技术中因为目前大量的线索数据难以准确的分类识别，传统的线索处理方式通常是靠人力进行，缺乏智能化和自适应性，处理效率低下、分配不均衡等问题，即现有方案的效率低。

发明内容

本发明提供了一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法及系统，用于实时更新维护线索状态和智能派发线索以及提高跟进效率。

本发明第一方面提供了一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法，所述基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法包括：

基于预置的分布式流式数据引擎采集待处理的多个初始线索数据，并对所述多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；

对所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据；

分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个目标线索数据，并获取每个目标线索数据的线索基本信息；

根据所述线索基本信息配置每个目标线索数据的目标Tracker，并根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的目标状态数据；

将所述目标状态数据输入预置的线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；

根据所述线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告。

结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施方式中，所述基于预置的分布式流式数据引擎采集待处理的多个初始线索数据，并对所述多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据，包括：

获取多个线索数据源，并根据所述多个线索数据源确定分布式流式数据引擎；

基于所述分布式流式数据引擎，采集待处理的多个初始线索数据；

分别对所述多个初始线索数据进行数据清洗和数据去重，得到多个第一线索数据。

结合第一方面，在本发明第一方面的第二实施方式中，所述对所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据，包括：

对所述多个第一线索数据进行文本分类，得到每个第一线索数据的文本数据，并对每个第一线索数据的文本数据进行线索特征识别，得到目标线索特征数据量Xa；

定义第一特征数据量阈值X1以及第二特征数据量阈值X2，其中，X1<X2；

若Xa ≤ X1，则确定第一线索数据的重要等级为第一重要等级；

若X1<Xa ≤ X2，则确定第一线索数据的重要等级为第二重要等级；

若Xa>X2，则确定第一线索数据的重要等级为第三重要等级；

根据第一线索数据的重要等级，将所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据。

结合第一方面，在本发明第一方面的第三实施方式中，所述分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个目标线索数据，并获取每个目标线索数据的线索基本信息，包括：

获取每个第二线索数据的目标重要等级，并根据所述目标重要等级构建每个第二线索数据的目标数据分片规则，其中，所述目标数据分片规则包括数据分片算法以及分片数量；

根据所述目标数据分片规则，分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个初始分片数据；

对所述多个初始分片数据进行数据块编码，得到多个目标线索数据；

获取每个目标线索数据的线索基本信息，其中，所述线索基本信息包括：线索ID、线索来源以及线索跟进状态。

结合第一方面，在本发明第一方面的第四实施方式中，所述根据所述线索基本信息配置每个目标线索数据的目标Tracker，并根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的目标状态数据，包括：

基于所述线索基本信息定义Tracker的工作流程以及状态流转和规则；

基于所述工作流程以及状态流转和规则，配置每个目标线索数据的目标Tracker；

根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的状态数据，并通过预置的钩子函数触发每个目标线索数据的状态更新，得到每个目标线索数据的目标状态数据，其中，所述目标状态数据包括：生成新的线索、线索状态变化以及线索被分派给目标部门。

结合第一方面，在本发明第一方面的第五实施方式中，所述将所述目标状态数据输入预置的线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果，包括：

根据所述目标状态数据计算多个监控参数指标，其中，所述多个监控参数指标包括：处理时间、错误率以及线索分类准确度；

对所述多个监控参数指标进行映射编码，得到每个监控参数指标的编码值，并根据每个监控参数指标的编码值构建目标参数向量；

将所述目标参数向量输入预置的线索自适应处理模型，其中，所述线索自适应处理模型包括：编码网络、解码网络以及分类网络；

通过所述编码网络对所述目标参数向量进行特征编码，得到第一特征向量；

将所述第一特征向量输入所述解码网络进行特征重构，得到第二特征向量；

将所述第二特征向量输入所述分类网络进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果，其中，所述线索自适应分析结果包括：用户分配策略以及分配优化策略。

结合第一方面，在本发明第一方面的第六实施方式中，所述根据所述线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新，生成线索监控报告，包括：

根据所述线索自适应分析结果中的用户分配策略确定部门和人员的归属，得到目标用户；

将每个目标线索数据分配至所述目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新，得到线索状态更新数据；

根据预置的优化算法和所述线索状态更新数据，对所述线索自适应处理模型进行模型优化，得到最优化的线索自适应处理模型；

基于预设的跟进时间表，对每个目标线索数据进行线索监控并创建每个目标线索数据的线索监控报告。

本发明第二方面提供了一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配系统，所述基于CRM系统的自适应线索派发和分配系统包括：

采集模块，用于基于预置的分布式流式数据引擎采集待处理的多个初始线索数据，并对所述多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；

分级模块，用于对所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据；

处理模块，用于分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个目标线索数据，并获取每个目标线索数据的线索基本信息；

配置模块，用于根据所述线索基本信息配置每个目标线索数据的目标Tracker，并根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的目标状态数据；

分析模块，用于将所述目标状态数据输入预置的线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；

分配模块，用于根据所述线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告。

本发明第三方面提供了一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备执行上述的基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法。

本发明提供的技术方案中，对多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；对多个第一线索数据进行线索分级，得到多个第二线索数据；进行离散化分片处理，得到多个目标线索数据和线索基本信息；根据线索基本信息配置目标Tracker并跟踪目标状态数据；将目标状态数据输入线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；根据线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告，本发明基于CRM系统的自适应线索派发和分配，利用预置的分布式流式数据引擎采集和处理线索数据，并通过自适应的处理模型进行线索自适应分析和派发，根据线索的重要性和进度等因素进行调整和优化，从而提高线索的处理和跟进效率和准确性。根据线索的重要性和进度等因素进行调整和优化，从而提高线索的处理和跟进效率。通过自适应分析和派发，线索会被更快速地分配到对应的跟进人员，并实时更新和跟踪线索的状态数据。将线索派发和分配过程中的人工干预降至最低，从而避免了人为因素对派发和分配准确性的干扰。基于线索的自适应分析和数据处理，线索更精准地分配给了最适合的人员进行跟进和处理。通过流式数据引擎和自适应处理模型的配置和运行，实现了线索管理和跟进的自动化。

附图说明

图1为本发明实施例中基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法的一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中线索分级的流程图；

图3为本发明实施例中离散化分片处理的流程图；

图4为本发明实施例中线索自适应处理和分析的流程图；

图5为本发明实施例中基于CRM系统的自适应线索派发和分配系统的一个实施例示意图；

图6为本发明实施例中基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法及系统，用于实时更新维护线索状态和智能派发线索以及提高跟进效率。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法的一个实施例包括：

S101、基于预置的分布式流式数据引擎采集待处理的多个初始线索数据，并对多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为基于CRM系统的自适应线索派发和分配系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，服务器确定多个线索数据源，例如电子邮件、在线表单和社交媒体等。这些数据源提供了待处理的初始线索数据。根据线索数据源的特性和规模，选择适合的分布式流式数据引擎来处理数据流。这种引擎具备高吞吐量和可扩展性，可以同时处理大量的数据。通过配置分布式流式数据引擎，与多个线索数据源建立连接，并设置相应的数据抓取规则。引擎会定期从各个数据源中获取待处理的初始线索数据，并将其作为数据流输入。针对每个初始线索数据，进行数据清洗和去重的处理。数据清洗包括校验、格式化和转换等操作，以确保数据的一致性和准确性。同时，进行数据去重，以避免对同一线索进行重复处理。例如，假设一家公司使用预置的分布式流式数据引擎来处理线索数据。服务器有一个在线表单用于收集线索，同时还从社交媒体平台获取线索数据。服务器连接到在线表单的数据库，并通过数据库连接工具获取相关数据。同时，服务器使用API或其他方法从社交媒体平台获取线索数据。服务器选择适合的分布式流式数据引擎，如Apache Kafka，来处理数据流。通过配置引擎，服务器建立与在线表单数据库和社交媒体平台的连接，设置数据抓取规则。引擎持续地从在线表单数据库和社交媒体平台中采集待处理的初始线索数据，并将其转化为数据流进行处理。在数据流处理过程中，针对每个初始线索数据进行数据清洗。服务器验证表单字段的完整性和有效性，清除不必要的特殊字符，并进行数据格式的转换。通过这种方法，能够基于预置的分布式流式数据引擎采集待处理的多个初始线索数据，并对其进行数据清洗，从而得到多个第一线索数据。服务器在CRM系统中进一步处理和分析这些线索数据，提高线索处理的效率和准确性。

S102、对多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据；

具体的，服务器针对每个第一线索数据进行文本分类。这一步骤的目标是将每个线索数据分配到适当的类别中。通过使用机器学习或自然语言处理技术，可以构建一个文本分类模型，对线索数据进行分类。例如，可以将线索数据分为紧急、一般和低优先级等类别。对每个第一线索数据的文本数据进行线索特征识别。在这一步骤中，需要提取线索数据中的关键信息和特征。这些特征可以是关键词、短语、上下文信息等。通过识别线索特征，可以进一步判断线索的重要性。在识别线索特征后，需要定义第一特征数据量阈值X1和第二特征数据量阈值X2。X1表示第一重要等级和第二重要等级之间的阈值，X2表示第二重要等级和第三重要等级之间的阈值。确保X1<X2的关系。根据线索特征数据量Xa与定义的阈值进行比较，确定每个第一线索数据的重要等级。如果Xa ≤ X1，那么该线索数据将被归类为第一重要等级。如果X1<Xa ≤ X2，那么该线索数据将被归类为第二重要等级。如果Xa>X2，那么该线索数据将被归类为第三重要等级。根据每个第一线索数据的重要等级，将多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据。这样可以将具有相似重要性的线索数据组合在一起，以便在后续处理中更好地分配资源和优先级。例如，假设一家电商公司收集了顾客的在线查询和投诉数据。服务器希望根据线索的重要性将其分级，以便快速响应紧急问题。通过文本分类技术，服务器将线索数据分为紧急、一般和低优先级三个类别。然后，对于每个线索数据，服务器提取关键词、短语和上下文信息作为线索特征，并计算目标线索特征数据量Xa。假设定义了第一特征数据量阈值X1为10，第二特征数据量阈值X2为20。如果线索特征数据量Xa为7，那么该线索数据的重要等级为第一重要等级，因为Xa ≤ X1。如果线索特征数据量Xa为15，那么该线索数据的重要等级为第二重要等级，因为X1<Xa ≤ X2。如果线索特征数据量Xa为25，那么该线索数据的重要等级为第三重要等级，因为Xa>X2。根据线索的重要等级，将多个第一线索数据进行线索分级。例如，将所有第一重要等级的线索数据组合成一个集合，所有第二重要等级的线索数据组合成另一个集合，以此类推。这样就得到了不同重要等级的第二线索数据集合。通过以上步骤，可以实现对多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的第二线索数据。这样的分级方法可以帮助团队更有效地处理线索，优先处理重要的线索，并提高工作效率。

S103、分别对多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个目标线索数据，并获取每个目标线索数据的线索基本信息；

需要说明的是，获取每个第二线索数据的目标重要等级。这可以基于之前的线索分级结果，或者通过特定的规则或评估方法确定每个第二线索数据的重要等级。根据目标重要等级，构建每个第二线索数据的目标数据分片规则。这个规则应包括数据分片算法和分片数量。例如，可以使用均匀分片算法将数据等分为多个分片，并指定分片的数量。根据目标数据分片规则，对每个第二线索数据进行离散化分片处理。这意味着将每个第二线索数据划分为多个初始分片数据。每个分片数据代表一个目标线索数据。这个过程可以根据所选的分片算法和分片数量将第二线索数据按照相应的规则进行分割。对于每个目标线索数据，获取线索基本信息。这些信息通常包括线索ID（唯一标识符），线索来源（指示线索的来源渠道或途径）以及线索跟进状态（指示线索当前的处理状态，如待处理、跟进中、已解决等）。这些信息可以帮助有效管理和追踪每个目标线索数据的进展和状态。例如，假设一家投资公司收集了多个第二线索数据，代表不同的潜在客户。服务器已经对这些线索进行了分级，分为高优先级、中优先级和低优先级三个等级。服务器决定根据目标重要等级将每个第二线索数据进一步划分为多个目标线索数据。根据目标数据分片规则，服务器选择了均匀分片算法，并将每个第二线索数据分为4个初始分片数据。对于其中一个高优先级的第二线索数据，假设它的线索基本信息包括线索ID为CL001，线索来源为网站注册，线索跟进状态为待处理。根据离散化分片处理，它将生成4个目标线索数据，分别是CL001-1、CL001-2、CL001-3和CL001-4，每个目标线索数据代表一个分片。每个目标线索数据都会保留原始线索的基本信息，方便后续的跟进和处理。通过以上步骤，服务器实现对多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个目标线索数据，并获取每个目标线索数据的线索基本信息。这样的处理方法可以将原始的第二线索数据进一步细分和分配，使得每个目标线索数据都可以独立进行处理和跟进。

S104、根据线索基本信息配置每个目标线索数据的目标Tracker，并根据目标Tracker跟踪每个目标线索数据的目标状态数据；

具体的，基于线索基本信息定义Tracker的工作流程、状态流转和规则。这涉及确定目标线索数据的处理流程，包括不同状态之间的转换条件和规则。例如，工作流程可以包括状态如"待处理"、"跟进中"、"已解决"等，而状态流转和规则可以确定从一个状态转移到另一个状态所需的条件，如指派给目标部门后状态变为"跟进中"。根据工作流程和状态流转规则，为每个目标线索数据配置目标Tracker。Tracker可以是一个系统或工具，用于管理和跟踪线索数据的状态。配置Tracker时，根据线索基本信息为每个目标线索数据指定初始状态，并设置相应的状态转换规则和条件。然后，根据目标Tracker跟踪每个目标线索数据的状态数据。这包括根据线索的状态流转规则更新线索的状态，并通过预置的钩子函数触发状态更新。钩子函数可以在特定事件或状态转换发生时被触发，例如当线索被分派给目标部门时触发状态更新。通过这样的跟踪和更新，可以获取每个目标线索数据的目标状态数据。目标状态数据可以包括以下内容：生成新的线索（例如，创建时间和创建者信息）、线索状态变化（例如，状态转换时间和转换原因）以及线索被分派给目标部门（例如，分派时间和目标部门信息）。这些信息可以帮助跟踪线索的处理进程、分析工作效率以及提供透明的线索管理。例如，假设一个汽车服务中心使用CRM系统来处理线索。根据线索基本信息，服务器定义了三个状态："待处理"、"维修中"和"已完成"。配置目标Tracker时，服务器为每个目标线索数据设置初始状态，例如，待处理状态。服务器还定义了状态转换规则，例如，当线索被分派给具体的维修部门后，状态将从"待处理"转变为"维修中"。当线索被分派给目标部门时，通过预置的钩子函数触发状态更新。系统根据规定的规则将线索的状态从"待处理"更新为"维修中"，并记录更新时间和分派给的维修部门信息。通过Tracker的跟踪，服务器获取每个目标线索数据的目标状态数据，了解线索的处理进度和当前状态。并对目标状态数据进行进一步分析和处理。例如，服务器根据目标状态数据生成报告，统计每个状态下的线索数量和处理时间，评估工作效率并进行优化。

S105、将目标状态数据输入预置的线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；

具体的，服务器根据目标状态数据计算多个监控参数指标。这些指标可以反映线索处理的效率、准确性和质量。例如，处理时间指标可以衡量处理一个线索所需的时间；错误率指标可以衡量在处理过程中产生的错误数量；线索分类准确度指标可以衡量将线索正确分类的准确性。然后，对多个监控参数指标进行映射编码，得到每个指标的编码值。映射编码可以将连续的指标值映射到离散的编码值，便于后续处理和分析。每个监控参数指标都被编码为相应的值，形成目标参数向量。将目标参数向量输入预置的线索自适应处理模型。线索自适应处理模型包括编码网络、解码网络和分类网络。编码网络用于对目标参数向量进行特征编码，生成第一特征向量。解码网络将第一特征向量进行特征重构，生成第二特征向量。第二特征向量被输入分类网络，进行线索自适应处理和分析。通过分类网络的处理和分析，可以得到线索自适应分析结果。这些结果可以包括用户分配策略和分配优化策略。用户分配策略指定了如何将线索分配给不同的用户或团队，以实现高效的处理和分工。分配优化策略则旨在优化线索分配的效果和结果，例如提高处理速度、降低错误率或增加分类准确度。例如，假设一个在线客服平台使用CRM系统来处理客户咨询线索。服务器根据目标状态数据计算了三个监控参数指标：处理时间、错误率和线索分类准确度。处理时间指标衡量了客服人员处理一个线索所需的平均时间。错误率指标衡量了在处理过程中产生的错误数量与总线索数量的比例。线索分类准确度指标衡量了将线索正确分类的准确性。然后，服务器对这些监控参数指标进行了映射编码，将它们转换为离散的编码值。例如，处理时间指标可以映射为"短"、"中"和"长"三个编码值，错误率指标可以映射为"低"、"中"和"高"三个编码值，线索分类准确度指标可以映射为"低"、"中"和"高"三个编码值。服务器将编码后的目标参数向量输入预置的线索自适应处理模型。该模型具有编码网络、解码网络和分类网络。编码网络将目标参数向量进行特征编码，生成第一特征向量。解码网络将第一特征向量进行特征重构，生成第二特征向量。第二特征向量被输入分类网络，进行线索自适应处理和分析。通过分类网络的处理和分析，服务器得到了线索自适应分析结果。例如，根据分析结果，服务器制定了用户分配策略，将处理时间较短、错误率较低且线索分类准确度较高的线索分配给经验丰富的客服人员。而处理时间较长、错误率较高或线索分类准确度较低的线索则分配给其他团队成员，以便更多地学习和提高处理能力。此外，服务器还通过分配优化策略不断优化线索的分配方式，以提高整体处理效率和客户满意度。总之，通过将目标状态数据输入线索自适应处理模型，可以根据监控参数指标对线索进行自适应处理和分析，从而得到适合的用户分配策略和分配优化策略。这种方法可以提高线索处理的效率和质量，确保线索得到及时处理，并优化团队的工作流程和资源分配。

S106、根据线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告。

具体的，根据线索自适应分析结果中的用户分配策略，确定每个目标线索数据应该归属的部门和人员，以得到目标用户。这一过程可以根据线索的特征、重要性等级以及用户的专长和负责范围来进行决策。例如，高重要性的线索可能被分配给具有高级技能和经验的客户经理，而低重要性的线索则可以分配给新人或专注于该领域的团队成员。将每个目标线索数据分配给相应的目标用户。这意味着每个目标用户将负责处理服务器被分配到的线索，并开始处理的过程。在线索处理过程中，需要进行线索进度的更新，以跟踪每个线索的处理状态、进展和结果等信息。通过实时更新线索的进度，可以确保团队成员了解线索的处理情况，并可以及时进行必要的调整和跟进。基于预设的优化算法和线索状态更新数据，可以对线索自适应处理模型进行模型优化。通过分析线索处理的结果和反馈信息，结合预设的优化算法，可以对处理模型进行调整和改进，以提高线索处理的效率和准确性。例如，可以根据线索处理时间、错误率和线索分类准确度等指标来评估模型的性能，并针对性地进行模型参数的优化，以实现最优化的线索自适应处理模型。同时，根据预设的跟进时间表，对每个目标线索数据进行线索监控，并创建线索监控报告。通过按照预设的时间表对线索的处理进度进行监控，可以及时发现潜在的延迟或问题，并采取相应的措施进行解决。线索监控报告可以包括线索的处理状态、跟进进度、处理结果以及其他相关指标的统计和分析。管理人员和团队成员可以了解线索的整体情况，并基于报告提供的信息做出决策和优化策略。例如，假设一家投资公司使用CRM系统来处理潜在客户的线索。根据线索自适应分析结果，系统确定高重要性的线索应该分配给经验丰富的销售团队，而低重要性的线索可以分配给新人进行培养。然后，每个线索被分配给相应的销售人员，并在系统中进行记录和更新。在处理过程中，系统会根据线索的进展情况和处理结果生成线索监控报告，报告会显示每个线索的处理状态，包括线索是否已被联系、是否达成销售意向等信息。根据预设的时间表，系统会监控每个线索的处理进度，并在预设的时间点生成线索监控报告。例如，假设一位销售人员接收到一个高重要性的线索，该线索涉及一位对购买房产有浓厚兴趣的潜在客户。销售人员立即联系了该客户，并进行了初步的需求分析和产品介绍。在处理过程中，系统实时更新线索的状态，记录每个联系和沟通的细节。根据预设的时间表，系统在第三天生成线索监控报告。报告显示该线索的处理状态为“联系已建立，需求分析已完成”，并记录了销售人员与客户的沟通情况、客户的购买意向以及下一步的计划。管理人员可以通过线索监控报告了解销售团队的工作进展，确定是否需要协调资源或采取其他措施来促进线索的进一步转化。本实施例中，可以实现根据线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对多个目标线索数据进行线索进度更新，最终生成线索监控报告。这样的实施可以提高线索处理的效率和准确性，帮助管理团队实时了解线索的处理情况，并基于报告的数据和分析结果做出相应的决策和优化策略。

本发明实施例中，对多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；对多个第一线索数据进行线索分级，得到多个第二线索数据；进行离散化分片处理，得到多个目标线索数据和线索基本信息；根据线索基本信息配置目标Tracker并跟踪目标状态数据；将目标状态数据输入线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；根据线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告，本发明基于CRM系统的自适应线索派发和分配，利用预置的分布式流式数据引擎采集和处理线索数据，并通过自适应的处理模型进行线索自适应分析和派发，根据线索的重要性和进度等因素进行调整和优化，从而提高线索的处理和跟进效率和准确性。根据线索的重要性和进度等因素进行调整和优化，从而提高线索的处理和跟进效率。通过自适应分析和派发，线索会被更快速地分配到对应的跟进人员，并实时更新和跟踪线索的状态数据。将线索派发和分配过程中的人工干预降至最低，从而避免了人为因素对派发和分配准确性的干扰。基于线索的自适应分析和数据处理，线索更精准地分配给了最适合的人员进行跟进和处理。通过流式数据引擎和自适应处理模型的配置和运行，实现了线索管理和跟进的自动化。

在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：

（1）获取多个线索数据源，并根据多个线索数据源确定分布式流式数据引擎；

（2）基于分布式流式数据引擎，采集待处理的多个初始线索数据；

（3）分别对多个初始线索数据进行数据清洗和数据去重，得到多个第一线索数据。

具体的，服务器获取多个线索数据源，这些数据源可以包括公司的官方网站表单提交、社交媒体平台、电子邮件营销活动等。每个数据源可能包含不同类型和格式的线索数据。例如，公司的官方网站表单提交可以提供客户姓名、联系方式、需求信息等，而社交媒体平台可能包含用户的留言、评论和关注信息。根据获取的多个线索数据源，确定适合的分布式流式数据引擎。这样的引擎应该能够处理大规模的实时数据，并具备高吞吐量和低延迟的特性。常用的分布式流式数据引擎包括Apache Kafka、Apache Flink等。选择合适的引擎后，搭建分布式流式数据处理环境。基于搭建好的分布式流式数据引擎，开始采集待处理的多个初始线索数据。通过与各个线索数据源建立连接，设置数据采集任务，实时地获取线索数据。这些任务可以针对不同的数据源进行配置，以满足各自的数据格式和获取频率要求。获取到初始线索数据后，需要进行数据清洗和数据去重的处理。数据清洗过程包括处理缺失值、格式转换、去除噪声等操作，以确保数据的一致性和准确性。同时，进行数据去重，排除重复的线索数据，避免重复处理和分析。本实施例中，可以从多个线索数据源获取线索数据，并利用分布式流式数据引擎进行数据采集、清洗和去重的操作。最终得到多个第一线索数据，这些数据已经经过清洗和去重处理，为后续的线索分析和处理提供了准备。例如，假设一家电商公司通过官方网站的注册表单和社交媒体平台收集线索数据。当用户在官方网站注册时，其姓名、联系方式和购买偏好等信息将作为线索数据保存。同时，公司在社交媒体平台上进行市场推广，通过用户的留言和评论获取潜在线索数据。在这种情况下，公司可以使用分布式流式数据引擎，如Apache Kafka，作为数据处理的基础设施。通过与官方网站和社交媒体平台的API接口建立连接，实时地采集注册表单数据和社交媒体上的留言信息。采集到的初始线索数据可能包含重复、格式不统一或含有噪声的情况。因此，需要进行数据清洗和数据去重的处理。在数据清洗阶段，可以对线索数据进行格式转换，例如将日期和时间统一格式化，将联系方式进行验证和修正，确保数据的一致性和准确性。同时，还可以去除无效或重复的数据，以避免对相同线索进行重复处理和分析。

在一具体实施例中，如图2所示，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

S201、对多个第一线索数据进行文本分类，得到每个第一线索数据的文本数据，并对每个第一线索数据的文本数据进行线索特征识别，得到目标线索特征数据量Xa；

S202、定义第一特征数据量阈值X1以及第二特征数据量阈值X2，其中，X1<X2；

S203、若Xa ≤ X1，则确定第一线索数据的重要等级为第一重要等级；

S204、若X1<Xa ≤ X2，则确定第一线索数据的重要等级为第二重要等级；

S205、若Xa>X2，则确定第一线索数据的重要等级为第三重要等级；

S206、根据第一线索数据的重要等级，将多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据。

具体的，服务器获取多个线索数据源，例如社交媒体、新闻网站和用户调查。接着，服务器对这些线索数据进行文本分类，使用机器学习算法或自然语言处理技术，将每个线索数据归类到适当的类别中，如娱乐、科技、健康等。通过文本分类，服务器得到每个第一线索数据的文本数据。进一步地，服务器对每个第一线索数据的文本数据进行线索特征识别。这意味着服务器提取关键信息和特征，以便后续的分析和评估。线索特征可以包括关键词、实体识别、情感分析结果等。通过线索特征识别，服务器得到每个第一线索数据的目标线索特征数据量Xa。在此基础上，服务器定义第一特征数据量阈值X1和第二特征数据量阈值X2，其中X1<X2。这些阈值用于确定重要等级。若Xa ≤ X1，则第一线索数据的重要等级确定为第一重要等级。若X1<Xa ≤ X2，则第一线索数据的重要等级确定为第二重要等级。若Xa>X2，则第一线索数据的重要等级确定为第三重要等级。根据第一线索数据的重要等级，服务器将多个第一线索数据进行线索分级。这意味着服务器根据重要等级的不同，将线索数据划分为不同的组别或优先级。例如，对于第一重要等级的线索数据，服务器将其分配给高级分析师进行深入研究和处理。对于第二重要等级的线索数据，服务器将其分配给普通分析师进行处理。对于第三重要等级的线索数据，服务器将其放置在低优先级处理队列中。例如，假设有一个电商平台，收集了大量用户的线索数据，包括用户的购买历史、浏览行为和客户反馈。服务器首先对这些线索数据进行文本分类，将其分为购物、用户体验和产品问题等类别。然后，服务器进行线索特征识别，提取关键词如“满意度”、“退款”和“物流”等。假设服务器定义第一特征数据量阈值X1=5和第二特征数据量阈值X2=10。如果某个线索数据的目标线索特征数据量Xa为3，则该线索数据的重要等级确定为第一重要等级。如果Xa为7，则该线索数据的重要等级确定为第二重要等级。如果Xa为12，则该线索数据的重要等级确定为第三重要等级。根据第一线索数据的重要等级，服务器将多个第一线索数据进行线索分级。例如，对于第一重要等级的线索数据，服务器会将其指派给专门的团队进行详细分析和处理。对于第二重要等级的线索数据，服务器将其分配给普通的处理团队进行进一步的跟进。对于第三重要等级的线索数据，服务器将其放置在较低优先级的处理队列中，以备后续处理。综上所述，通过对多个第一线索数据进行文本分类、线索特征识别和重要等级确定，服务器实现对线索数据的有效管理和分级。这样做可以帮助服务器更好地处理和优先处理重要的线索数据，以及更好地了解用户需求和问题，从而提升业务运营效率和用户满意度。

在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

S301、获取每个第二线索数据的目标重要等级，并根据目标重要等级构建每个第二线索数据的目标数据分片规则，其中，目标数据分片规则包括数据分片算法以及分片数量；

S302、根据目标数据分片规则，分别对多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个初始分片数据；

S303、对多个初始分片数据进行数据块编码，得到多个目标线索数据；

S304、获取每个目标线索数据的线索基本信息，其中，线索基本信息包括：线索ID、线索来源以及线索跟进状态。

具体的，服务器针对每个第二线索数据，获取其目标重要等级。这可以通过先前的线索分级过程或其他相关算法来确定。目标重要等级可以分为高、中、低等级，代表了线索的重要程度。根据目标重要等级，服务器构建每个第二线索数据的目标数据分片规则。这些规则包括数据分片算法和分片数量。数据分片算法可以是基于规则的静态分片，也可以是根据数据特征进行动态分片。分片数量取决于系统需求和处理能力。根据目标数据分片规则，服务器对多个第二线索数据进行离散化分片处理。这意味着将每个第二线索数据划分为多个小的数据片段，以便更好地处理和管理。每个第二线索数据将对应多个初始分片数据。对于这些初始分片数据，服务器进行数据块编码。数据块编码是将数据片段转换为更紧凑的表示形式，以减少存储空间和传输成本。编码可以采用各种技术，如哈希函数、压缩算法或特定的编码方案，以根据具体需求对数据进行编码。通过数据块编码，服务器得到了多个目标线索数据，每个数据代表一个离散化的线索片段。服务器从每个目标线索数据中提取线索的基本信息，如线索ID、线索来源和线索跟进状态。这些信息对于线索的识别、跟进和管理至关重要。例如，假设服务器有一家电商公司，收集了大量的线索数据，包括用户的购买历史、浏览行为和客户反馈等。服务器根据文本内容和用户行为对这些线索数据进行分类，并识别出每个线索数据的目标特征。然后，服务器定义目标数据分片规则，如将高价值的线索分成更小的数据块以进行更精细的处理。根据规则，服务器对每个线索数据进行离散化分片处理，并对分片数据进行编码。最终，服务器从每个目标线索数据中提取线索的基本信息，如线索ID、线索来源和线索跟进状态，以支持销售团队进行个性化的跟进和营销活动。

在一具体实施例中，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：

（1）基于线索基本信息定义Tracker的工作流程以及状态流转和规则；

（2）基于工作流程以及状态流转和规则，配置每个目标线索数据的目标Tracker；

（3）根据目标Tracker跟踪每个目标线索数据的状态数据，并通过预置的钩子函数触发每个目标线索数据的状态更新，得到每个目标线索数据的目标状态数据，其中，目标状态数据包括：生成新的线索、线索状态变化以及线索被分派给目标部门。

具体的，服务器设计Tracker的工作流程，即确定线索处理的各个阶段和相应的操作。这包括线索的创建、处理、分派以及状态更新等步骤。工作流程可以根据具体业务需求进行定制，确保线索的处理流程清晰且符合业务规则。在工作流程中，服务器定义线索的状态流转和规则。每个状态代表了线索在处理过程中的不同状态，例如待处理、处理中、已完成等。状态流转规则规定了线索在不同状态之间的转换条件和操作。例如，当线索创建时，状态为待处理；当线索分派给目标部门时，状态从待处理变为处理中；当线索完成处理时，状态从处理中变为已完成。基于工作流程和状态流转规则，服务器配置每个目标线索数据的目标Tracker。这意味着为每个线索数据创建一个对应的Tracker实例，并将其配置为符合线索的处理流程和规则。通过配置Tracker，服务器确保每个目标线索数据都能按照定义的工作流程进行处理，并且状态能够正确流转。一旦配置了目标Tracker，服务器就可以开始跟踪每个目标线索数据的状态数据。通过预置的钩子函数，服务器在特定事件或操作发生时触发线索状态的更新。例如，当线索被分派给目标部门时，钩子函数可以触发状态从待处理到处理中的更新。服务器就可以获取每个目标线索数据的目标状态数据，其中包括生成新的线索、线索状态变化以及线索被分派给目标部门等信息。例如，假设有一个客户关系管理系统，用于管理销售团队的线索处理过程。服务器定义了以下Tracker工作流程和状态流转规则：线索的状态包括待处理、处理中和已完成，流转规则为线索在待处理状态下可以被分派给不同部门的销售人员进行处理，处理过程中可以跟踪线索的进展，当线索处理完成时状态更新为已完成。针对某个具体的目标线索数据，服务器配置了对应的目标Tracker。该Tracker根据工作流程和规则，确保线索按照预定流程进行处理。当线索被分派给销售部门时，通过钩子函数触发状态更新，将线索状态从待处理更新为处理中。销售人员可以在系统中更新线索的进展，并随时跟踪线索的状态变化。

在一具体实施例中，如图4所示，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

S401、根据目标状态数据计算多个监控参数指标，其中，多个监控参数指标包括：处理时间、错误率以及线索分类准确度；

S402、对多个监控参数指标进行映射编码，得到每个监控参数指标的编码值，并根据每个监控参数指标的编码值构建目标参数向量；

S403、将目标参数向量输入预置的线索自适应处理模型，其中，线索自适应处理模型包括：编码网络、解码网络以及分类网络；

S404、通过编码网络对目标参数向量进行特征编码，得到第一特征向量；

S405、将第一特征向量输入解码网络进行特征重构，得到第二特征向量；

S406、将第二特征向量输入分类网络进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果，其中，线索自适应分析结果包括：用户分配策略以及分配优化策略。

具体的，服务器收集并统计目标状态数据，包括处理时间、错误率和线索分类准确度等指标。处理时间指示了线索处理所需的时间长度，错误率表示处理中的错误比例，线索分类准确度衡量了线索被正确分类的程度。这些指标反映了线索处理的效率和质量。针对每个监控参数指标，服务器进行映射编码，将其转换为相应的编码值。这可以通过将指标值映射到特定的编码范围或使用编码函数来实现。例如，处理时间可以映射到一个离散的时间段编码，错误率可以映射到一个离散的错误级别编码，线索分类准确度可以映射到一个离散的准确度等级编码。通过映射编码，服务器将连续的指标值转换为离散的编码值。然后，根据每个监控参数指标的编码值构建目标参数向量。目标参数向量是一个包含多个监控参数指标编码值的向量。例如，如果服务器有三个监控参数指标，处理时间、错误率和线索分类准确度，那么目标参数向量可以是一个三维向量，其中每个维度表示一个监控参数指标的编码值。服务器将目标参数向量输入预置的线索自适应处理模型。线索自适应处理模型由编码网络、解码网络和分类网络组成。编码网络负责将目标参数向量进行特征编码，生成第一特征向量。解码网络接收第一特征向量并进行特征重构，生成第二特征向量。分类网络接收第二特征向量，并对线索进行自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果。线索自适应分析结果包括用户分配策略和分配优化策略。用户分配策略确定了将线索分配给哪些目标用户的策略，可以基于用户的能力、专业领域或其他因素进行决策。分配优化策略则根据目标用户的负载、工作效率等因素，优化线索的分配方式，以提高处理效率和准确性。例如，假设有一个线索管理系统，其中包含处理时间、错误率和线索分类准确度三个监控参数指标。服务器收集了一批线索数据，并计算了每个线索的处理时间、错误率和线索分类准确度。针对处理时间，服务器将其映射为以下离散编码值：短（S）、中等（M）和长（L）。例如，处理时间小于1小时的线索被编码为S，1-3小时的线索被编码为M，大于3小时的线索被编码为L。对于错误率，服务器将其映射为以下离散编码值：低（L）、中等（M）和高（H）。例如，错误率小于5%的线索被编码为L，5-10%的线索被编码为M，大于10%的线索被编码为H。对于线索分类准确度，服务器将其映射为以下离散编码值：高（H）、中等（M）和低（L）。例如，准确度大于90%的线索被编码为H，80-90%的线索被编码为M，低于80%的线索被编码为L。基于这些映射编码，服务器得到了每个线索的处理时间编码、错误率编码和准确度编码。然后，服务器构建了目标参数向量，其中每个维度表示一个监控参数指标的编码值。服务器将目标参数向量输入线索自适应处理模型。编码网络接收目标参数向量，并提取特征信息，生成第一特征向量。解码网络接收第一特征向量，并进行特征重构，生成第二特征向量。分类网络接收第二特征向量，并对线索进行自适应处理和分析。根据线索自适应分析结果，服务器得到了用户分配策略和分配优化策略。例如，根据分析结果，系统决定将高处理时间且低准确度的线索分配给经验丰富的专业人员，将中等处理时间且中等准确度的线索分配给技术团队，将低处理时间且高准确度的线索分配给新手人员。这是用户分配策略的一种示例。分配优化策略可以根据目标用户的负载和工作效率进行优化。例如，如果某个目标用户的负载较高，系统可以将新的线索优先分配给其他空闲的目标用户，以平衡工作负载和提高整体处理效率。

在一具体实施例中，执行步骤S106的过程可以具体包括如下步骤：

（1）根据线索自适应分析结果中的用户分配策略确定部门和人员的归属，得到目标用户；

（2）将每个目标线索数据分配至目标用户，并对多个目标线索数据进行线索进度更新，得到线索状态更新数据；

（3）根据预置的优化算法和线索状态更新数据，对线索自适应处理模型进行模型优化，得到最优化的线索自适应处理模型；

（4）基于预设的跟进时间表，对每个目标线索数据进行线索监控并创建每个目标线索数据的线索监控报告。

具体的，根据线索自适应分析结果中的用户分配策略，确定每个目标线索数据应该归属的部门和人员，从而得到目标用户。这可以通过匹配分配策略中定义的条件和规则来实现。例如，如果分析结果指示将某个线索分配给销售部门的A作为目标用户，系统会自动将该线索分配给A。将每个目标线索数据分配给相应的目标用户，并对多个目标线索数据进行线索进度更新。目标用户将开始处理他们被分配的线索，并相应地更新线索的状态和进展。例如，A开始处理他所负责的线索，记录线索的处理进度、备注和相关操作。根据预设的优化算法和线索状态更新数据，对线索自适应处理模型进行模型优化。这可以包括使用机器学习算法、优化算法或其他相关技术对模型进行参数调整和优化。通过分析线索状态更新数据，系统可以识别出模型中的潜在改进点，并根据优化算法进行相应的调整，从而得到最优化的线索自适应处理模型。基于预设的跟进时间表，对每个目标线索数据进行线索监控，并创建每个目标线索数据的线索监控报告。根据时间表，系统会自动检查每个线索的处理进度和状态，并生成相应的监控报告。报告可能包括线索的当前状态、处理时间、处理人员等信息。管理人员可以随时了解线索的处理情况，并及时采取措施，如提醒延迟处理的线索或重新分配任务。例如，假设服务器有一个客户关系管理系统，根据线索的重要程度和产品类型进行自适应分析，确定线索应分配给销售部门或技术部门的目标用户。根据分析结果，系统将某个重要度较高且属于技术类的线索分配给技术部门的B。B接收到该线索后开始处理，并定期更新线索的进度和状态。系统根据预置的优化算法和线索状态更新数据对线索自适应处理模型进行优化。通过分析B处理该线索的时间、处理结果和客户反馈等信息，系统可能发现可以改进模型中的某些参数或规则，以提高线索处理的准确性和效率。同时，根据预设的跟进时间表，系统定期对该线索进行监控。系统检查该线索的处理进度、处理质量和满意度等信息，并生成线索监控报告。例如，系统可能生成一份报告，指出该线索的处理进度正常，质量良好，并提供相关的统计数据和指标。管理人员可以及时了解线索的状态，确保任务按时完成，并根据报告中的信息进行必要的决策和调整。综上所述，通过根据线索自适应分析结果确定目标用户、分配线索、更新线索状态、优化处理模型以及基于预设的时间表进行线索监控和报告生成，服务器实现一个高效的线索管理系统。这种系统可以帮助组织有效地分配线索、跟踪处理进度，并根据实时数据进行优化，从而提高线索处理的效率和质量。同时，通过监控和报告功能，管理人员可以及时了解线索处理情况，并做出相应的决策，以保证业务的顺利进行。

上面对本发明实施例中基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法进行了描述，下面对本发明实施例中基于CRM系统的自适应线索派发和分配系统进行描述，请参阅图5，本发明实施例中基于CRM系统的自适应线索派发和分配系统一个实施例包括：

采集模块501，用于基于预置的分布式流式数据引擎采集待处理的多个初始线索数据，并对所述多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；

分级模块502，用于对所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据；

处理模块503，用于分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个目标线索数据，并获取每个目标线索数据的线索基本信息；

配置模块504，用于根据所述线索基本信息配置每个目标线索数据的目标Tracker，并根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的目标状态数据；

分析模块505，用于将所述目标状态数据输入预置的线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；

分配模块506，用于根据所述线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告。

通过上述各个组成部分的协同合作，对多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；对多个第一线索数据进行线索分级，得到多个第二线索数据；进行离散化分片处理，得到多个目标线索数据和线索基本信息；根据线索基本信息配置目标Tracker并跟踪目标状态数据；将目标状态数据输入线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；根据线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告，本发明基于CRM系统的自适应线索派发和分配，利用预置的分布式流式数据引擎采集和处理线索数据，并通过自适应的处理模型进行线索自适应分析和派发，根据线索的重要性和进度等因素进行调整和优化，从而提高线索的处理和跟进效率和准确性。根据线索的重要性和进度等因素进行调整和优化，从而提高线索的处理和跟进效率。通过自适应分析和派发，线索会被更快速地分配到对应的跟进人员，并实时更新和跟踪线索的状态数据。将线索派发和分配过程中的人工干预降至最低，从而避免了人为因素对派发和分配准确性的干扰。基于线索的自适应分析和数据处理，线索更精准地分配给了最适合的人员进行跟进和处理。通过流式数据引擎和自适应处理模型的配置和运行，实现了线索管理和跟进的自动化。

上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的基于CRM系统的自适应线索派发和分配系统进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备进行详细描述。

图6是本发明实施例提供的一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备的结构示意图，该基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）610（例如，一个或一个以上处理器）和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。

基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备结构并不构成对基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备，所述基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random acceS memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (4)

1.一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法，其特征在于，所述方法包括：

基于预置的分布式流式数据引擎采集待处理的多个初始线索数据，并对所述多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；具体包括：获取多个线索数据源，并根据所述多个线索数据源确定分布式流式数据引擎；基于所述分布式流式数据引擎，采集待处理的多个初始线索数据；分别对所述多个初始线索数据进行数据清洗和数据去重，得到多个第一线索数据；

对所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据；具体包括：对所述多个第一线索数据进行文本分类，得到每个第一线索数据的文本数据，并对每个第一线索数据的文本数据进行线索特征识别，得到目标线索特征数据量Xa；定义第一特征数据量阈值X1以及第二特征数据量阈值X2，其中，X1 < X2；若Xa ≤ X1，则确定第一线索数据的重要等级为第一重要等级；若X1 < Xa ≤ X2，则确定第一线索数据的重要等级为第二重要等级；若Xa > X2，则确定第一线索数据的重要等级为第三重要等级；根据第一线索数据的重要等级，将所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据；

分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个目标线索数据，并获取每个目标线索数据的线索基本信息；具体包括：获取每个第二线索数据的重要等级，并根据所述重要等级构建每个第二线索数据的目标数据分片规则，其中，所述目标数据分片规则包括数据分片算法以及分片数量；根据所述目标数据分片规则，分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个初始分片数据；对所述多个初始分片数据进行数据块编码，得到多个目标线索数据；获取每个目标线索数据的线索基本信息，其中，所述线索基本信息包括：线索ID、线索来源以及线索跟进状态；

根据所述线索基本信息配置每个目标线索数据的目标Tracker，并根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的目标状态数据；具体包括：基于所述线索基本信息定义Tracker的工作流程以及状态流转的规则；基于所述工作流程以及状态流转的规则，配置每个目标线索数据的目标Tracker；根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的状态数据，并通过预置的钩子函数触发每个目标线索数据的状态更新，得到每个目标线索数据的目标状态数据，其中，所述目标状态数据包括：生成新的线索、线索状态变化以及线索被分派给目标部门；

将所述目标状态数据输入预置的线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；具体包括：根据所述目标状态数据计算多个监控参数指标，其中，所述多个监控参数指标包括：处理时间、错误率以及线索分类准确度；对所述多个监控参数指标进行映射编码，得到每个监控参数指标的编码值，并根据每个监控参数指标的编码值构建目标参数向量；将所述目标参数向量输入预置的线索自适应处理模型，其中，所述线索自适应处理模型包括：编码网络、解码网络以及分类网络；通过所述编码网络对所述目标参数向量进行特征编码，得到第一特征向量；将所述第一特征向量输入所述解码网络进行特征重构，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述分类网络进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果，其中，所述线索自适应分析结果包括：用户分配策略以及分配优化策略；

根据所述线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告；具体包括：根据所述线索自适应分析结果中的用户分配策略确定部门和人员的归属，得到目标用户；将每个目标线索数据分配至所述目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新，得到线索状态更新数据；根据预置的优化算法和所述线索状态更新数据，对所述线索自适应处理模型进行模型优化，得到最优化的线索自适应处理模型；基于预设的跟进时间表，对每个目标线索数据进行线索监控并创建每个目标线索数据的线索监控报告。

2.一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块，用于基于预置的分布式流式数据引擎采集待处理的多个初始线索数据，并对所述多个初始线索数据进行数据清洗，得到多个第一线索数据；具体包括：获取多个线索数据源，并根据所述多个线索数据源确定分布式流式数据引擎；基于所述分布式流式数据引擎，采集待处理的多个初始线索数据；分别对所述多个初始线索数据进行数据清洗和数据去重，得到多个第一线索数据；

分级模块，用于对所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据；具体包括：对所述多个第一线索数据进行文本分类，得到每个第一线索数据的文本数据，并对每个第一线索数据的文本数据进行线索特征识别，得到目标线索特征数据量Xa；定义第一特征数据量阈值X1以及第二特征数据量阈值X2，其中，X1 < X2；若Xa ≤X1，则确定第一线索数据的重要等级为第一重要等级；若X1 < Xa ≤ X2，则确定第一线索数据的重要等级为第二重要等级；若Xa > X2，则确定第一线索数据的重要等级为第三重要等级；根据第一线索数据的重要等级，将所述多个第一线索数据进行线索分级，得到不同重要等级的多个第二线索数据；

处理模块，用于分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个目标线索数据，并获取每个目标线索数据的线索基本信息；具体包括：获取每个第二线索数据的重要等级，并根据所述重要等级构建每个第二线索数据的目标数据分片规则，其中，所述目标数据分片规则包括数据分片算法以及分片数量；根据所述目标数据分片规则，分别对所述多个第二线索数据进行离散化分片处理，得到每个第二线索数据对应的多个初始分片数据；对所述多个初始分片数据进行数据块编码，得到多个目标线索数据；获取每个目标线索数据的线索基本信息，其中，所述线索基本信息包括：线索ID、线索来源以及线索跟进状态；

配置模块，用于根据所述线索基本信息配置每个目标线索数据的目标Tracker，并根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的目标状态数据；具体包括：基于所述线索基本信息定义Tracker的工作流程以及状态流转的规则；基于所述工作流程以及状态流转的规则，配置每个目标线索数据的目标Tracker；根据所述目标Tracker跟踪每个目标线索数据的状态数据，并通过预置的钩子函数触发每个目标线索数据的状态更新，得到每个目标线索数据的目标状态数据，其中，所述目标状态数据包括：生成新的线索、线索状态变化以及线索被分派给目标部门；

分析模块，用于将所述目标状态数据输入预置的线索自适应处理模型进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果；具体包括：根据所述目标状态数据计算多个监控参数指标，其中，所述多个监控参数指标包括：处理时间、错误率以及线索分类准确度；对所述多个监控参数指标进行映射编码，得到每个监控参数指标的编码值，并根据每个监控参数指标的编码值构建目标参数向量；将所述目标参数向量输入预置的线索自适应处理模型，其中，所述线索自适应处理模型包括：编码网络、解码网络以及分类网络；通过所述编码网络对所述目标参数向量进行特征编码，得到第一特征向量；将所述第一特征向量输入所述解码网络进行特征重构，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述分类网络进行线索自适应处理和分析，得到线索自适应分析结果，其中，所述线索自适应分析结果包括：用户分配策略以及分配优化策略；

分配模块，用于根据所述线索自适应分析结果将每个目标线索数据分配至对应的目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新和模型优化，生成线索监控报告；具体包括：根据所述线索自适应分析结果中的用户分配策略确定部门和人员的归属，得到目标用户；将每个目标线索数据分配至所述目标用户，并对所述多个目标线索数据进行线索进度更新，得到线索状态更新数据；根据预置的优化算法和所述线索状态更新数据，对所述线索自适应处理模型进行模型优化，得到最优化的线索自适应处理模型；基于预设的跟进时间表，对每个目标线索数据进行线索监控并创建每个目标线索数据的线索监控报告。

3.一种基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备，其特征在于，所述基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于CRM系统的自适应线索派发和分配设备执行如权利要求1所述的基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法。

4.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1所述的基于CRM系统的自适应线索派发和分配方法。