用于客戶(hù)服務(wù)的方法及裝置制造方法及圖紙

本申請(qǐng)公開(kāi)一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法及裝置。該方法包括：獲取客戶(hù)的要素信息；通過(guò)所述要素信息與分類(lèi)器模型，獲取所述客戶(hù)的流失概率；判斷所述流失概率是否超過(guò)預(yù)定閾值；以及如果所述流失概率超過(guò)預(yù)定閾值，則發(fā)出警報(bào)信息。本申請(qǐng)的用于客戶(hù)服務(wù)的方法，能夠自動(dòng)識(shí)別流失率高的客戶(hù)，從而幫助營(yíng)銷(xiāo)人員提前做好應(yīng)對(duì)和補(bǔ)救。

Method and apparatus for customer service

The present invention discloses a method and a device for customer service. The method comprises: acquiring information elements of customers; through the elements of information model and classifier, obtain the probability of a loss of customers; whether the loss probability is more than a predetermined threshold; and if the loss probability exceeds a predetermined threshold, then the alarm information. The method of customer service used in this application can automatically identify customers with high attrition rates, thus helping marketers to respond and remedy in advance.

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
用于客戶(hù)服務(wù)的方法及裝置
本專(zhuān)利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法及裝置。
技術(shù)介紹
營(yíng)銷(xiāo)是一種客戶(hù)服務(wù)，具體指企業(yè)發(fā)現(xiàn)或挖掘準(zhǔn)消費(fèi)者需求，從整體氛圍的營(yíng)造以及自身產(chǎn)品形態(tài)的營(yíng)造去推廣和銷(xiāo)售產(chǎn)品，主要是深挖產(chǎn)品的內(nèi)涵，切合準(zhǔn)消費(fèi)者的需求，從而讓消費(fèi)者深刻了解該產(chǎn)品進(jìn)而購(gòu)買(mǎi)的過(guò)程。保險(xiǎn)產(chǎn)品是一種商品，像一般商品那樣，保險(xiǎn)產(chǎn)品具有使用價(jià)值和價(jià)值。保險(xiǎn)產(chǎn)品的使用價(jià)值體現(xiàn)在，它能夠滿(mǎn)足人們的某種需要。例如，人壽保險(xiǎn)中的死亡保險(xiǎn)能夠滿(mǎn)足人們支付死亡喪葬費(fèi)用和遺屬的生活需要；年金保險(xiǎn)可以滿(mǎn)足人們?cè)谏鏁r(shí)對(duì)教育、婚嫁、年老等所用資金的需要；財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)可以滿(mǎn)足人們?cè)谠馐茇?cái)產(chǎn)損失后恢復(fù)原狀、或減少損失程度等的需要。由于保險(xiǎn)涉及到的內(nèi)容廣泛，大部分情況下客戶(hù)無(wú)法自行選擇保險(xiǎn)品種。可例如，在保險(xiǎn)行業(yè)中，負(fù)責(zé)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)銷(xiāo)售的業(yè)務(wù)人員向客戶(hù)推銷(xiāo)保險(xiǎn)產(chǎn)品。一般情況下，業(yè)務(wù)員依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、公司主推產(chǎn)品節(jié)奏、邀請(qǐng)客戶(hù)參加產(chǎn)說(shuō)會(huì)等方式向客戶(hù)推薦保險(xiǎn)產(chǎn)品。但是，通常狀況下的保險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)方式存儲(chǔ)如下缺點(diǎn)：1.沒(méi)有從客戶(hù)真實(shí)需求出發(fā)，2.業(yè)務(wù)員個(gè)人能力差別巨大，銷(xiāo)售效果也大不相同。因此，需要一種新的用于客戶(hù)服務(wù)的方法及裝置。在所述
技術(shù)介紹
部分公開(kāi)的上述信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
有鑒于此，本專(zhuān)利技術(shù)提供一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法及裝置，能夠自動(dòng)識(shí)別流失率高的客戶(hù)，從而幫助營(yíng)銷(xiāo)人員提前做好應(yīng)對(duì)和補(bǔ)救。本專(zhuān)利技術(shù)的其他特性和優(yōu)點(diǎn)將通過(guò)下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過(guò)本專(zhuān)利技術(shù)的實(shí)踐而習(xí)得。根據(jù)本專(zhuān)利技術(shù)的一方面，提出一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法，該方法包括：獲取客戶(hù)的要素信息；通過(guò)要素信息與分類(lèi)器模型，獲取客戶(hù)的流失概率；判斷流失概率是否超過(guò)預(yù)定閾值；以及如果流失概率超過(guò)預(yù)定閾值，則發(fā)出警報(bào)信息。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，還包括：根據(jù)歷史客戶(hù)信息，建立分類(lèi)器模型。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，通過(guò)邏輯回歸算法建立分類(lèi)器模型。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，根據(jù)歷史客戶(hù)信息，建立分類(lèi)器模型，包括：獲取已流失客戶(hù)的要素信息；獲取穩(wěn)定客戶(hù)的要素信息；以及將已流失客戶(hù)的要素信息與穩(wěn)定客戶(hù)的要素信息作為訓(xùn)練樣本，通過(guò)邏輯回歸算法建立分類(lèi)器模型。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，將已流失客戶(hù)的要素信息與穩(wěn)定客戶(hù)的要素信息作為訓(xùn)練樣本，通過(guò)邏輯回歸算法建立分類(lèi)器模型，包括：建立流失概率模型；建立流失概率模的代價(jià)函數(shù)；以及通過(guò)代價(jià)函數(shù)與梯度下降算法對(duì)流失概率模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到分類(lèi)器模型。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，流失概率模型包括：其中，W＝(b,w1,w2,…,wn),X＝(1,x1,x2,…xn)'，X為要素信息，b為偏置量，W為待訓(xùn)練的系數(shù)，為流失概率，n為要素信息數(shù)量。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，代價(jià)函數(shù)包括：其中，y為流失概率，Xi為要素信息，W為待訓(xùn)練的系數(shù)，m為訓(xùn)練樣本數(shù)量。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，通過(guò)代價(jià)函數(shù)與梯度下降算法對(duì)流失概率模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到分類(lèi)器模型，包括：使用梯度下降算法進(jìn)行迭代，以獲取代價(jià)函數(shù)的最小值；達(dá)到收斂條件時(shí)，結(jié)束迭代；以及通過(guò)達(dá)到收斂條件的流失概率模型，生成分類(lèi)器模型。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，收斂條件包括以下情況至少一者：迭代預(yù)定次數(shù)；以及代價(jià)函數(shù)小于預(yù)定值。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，獲取客戶(hù)的要素信息包括：對(duì)客戶(hù)的要素信息進(jìn)行歸一化處理。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，還包括：通過(guò)警報(bào)信息，調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，要素信息包括：投保人資料，被保人資料，保險(xiǎn)資料。根據(jù)本專(zhuān)利技術(shù)的一方面，提出一種用于客戶(hù)服務(wù)的裝置，該裝置包括：信息模塊，用于獲取客戶(hù)的要素信息；分類(lèi)器模塊，用于通過(guò)要素信息與分類(lèi)器模型，獲取客戶(hù)的流失概率；判斷模塊，用于判斷流失概率是否超過(guò)預(yù)定閾值；以及警示模塊，用于在流失概率超過(guò)預(yù)定閾值，發(fā)出警報(bào)信息。在本公開(kāi)的一種示例性實(shí)施例中，還包括：建立分類(lèi)器模塊，用于根據(jù)歷史客戶(hù)信息，建立分類(lèi)器模型。根據(jù)本專(zhuān)利技術(shù)的用于客戶(hù)服務(wù)的方法及裝置，能夠自動(dòng)識(shí)別流失率高的客戶(hù)，從而幫助營(yíng)銷(xiāo)人員提前做好應(yīng)對(duì)和補(bǔ)救。應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性的，并不能限制本專(zhuān)利技術(shù)。附圖說(shuō)明通過(guò)參照附圖詳細(xì)描述其示例實(shí)施例，本專(zhuān)利技術(shù)的上述和其它目標(biāo)、特征及優(yōu)點(diǎn)將變得更加顯而易見(jiàn)。下面描述的附圖僅僅是本專(zhuān)利技術(shù)的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法的流程圖。圖2是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法的流程圖。圖3是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法的流程圖。圖4是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法的流程圖。圖5是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種用于客戶(hù)服務(wù)的裝置的框圖。具體實(shí)施例現(xiàn)在將參考附圖更全面地描述示例實(shí)施例。然而，示例實(shí)施例能夠以多種形式實(shí)施，且不應(yīng)被理解為限于在此闡述的實(shí)施例；相反，提供這些實(shí)施例使得本專(zhuān)利技術(shù)將全面和完整，并將示例實(shí)施例的構(gòu)思全面地傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。在圖中相同的附圖標(biāo)記表示相同或類(lèi)似的部分，因而將省略對(duì)它們的重復(fù)描述。此外，所描述的特征、結(jié)構(gòu)或特性可以以任何合適的方式結(jié)合在一個(gè)或更多實(shí)施例中。在下面的描述中，提供許多具體細(xì)節(jié)從而給出對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)的實(shí)施例的充分理解。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將意識(shí)到，可以實(shí)踐本專(zhuān)利技術(shù)的技術(shù)方案而沒(méi)有特定細(xì)節(jié)中的一個(gè)或更多，或者可以采用其它的方法、組元、裝置、步驟等。在其它情況下，不詳細(xì)示出或描述公知方法、裝置、實(shí)現(xiàn)或者操作以避免模糊本專(zhuān)利技術(shù)的各方面。附圖中所示的方框圖僅僅是功能實(shí)體，不一定必須與物理上獨(dú)立的實(shí)體相對(duì)應(yīng)。即，可以采用軟件形式來(lái)實(shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體，或在一個(gè)或多個(gè)硬件模塊或集成電路中實(shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體，或在不同網(wǎng)絡(luò)和/或處理器裝置和/或微控制器裝置中實(shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體。附圖中所示的流程圖僅是示例性說(shuō)明，不是必須包括所有的內(nèi)容和操作/步驟，也不是必須按所描述的順序執(zhí)行。例如，有的操作/步驟還可以分解，而有的操作/步驟可以合并或部分合并，因此實(shí)際執(zhí)行的順序有可能根據(jù)實(shí)際情況改變。應(yīng)理解，雖然本文中可能使用術(shù)語(yǔ)第一、第二、第三等來(lái)描述各種組件，但這些組件不應(yīng)受這些術(shù)語(yǔ)限制。這些術(shù)語(yǔ)乃用以區(qū)分一組件與另一組件。因此，下文論述的第一組件可稱(chēng)為第二組件而不偏離本公開(kāi)概念的教示。如本文中所使用，術(shù)語(yǔ)“及/或”包括相關(guān)聯(lián)的列出項(xiàng)目中的任一個(gè)及一或多者的所有組合。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，附圖只是示例實(shí)施例的示意圖，附圖中的模塊或流程并不一定是實(shí)施本專(zhuān)利技術(shù)所必須的，因此不能用于限制本專(zhuān)利技術(shù)的保護(hù)范圍。圖1是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法的流程圖。如圖1所示，在S102中，獲取客戶(hù)的要素信息。如上文所述，以保險(xiǎn)行業(yè)客戶(hù)服務(wù)為例，在客戶(hù)服務(wù)時(shí)，獲取客戶(hù)的要素信息，要素信息可例如為：投保人資料，被保人資料，保險(xiǎn)資料，等相關(guān)信息，還可例如，客戶(hù)ID，性別，婚姻狀況，年齡，職業(yè)，子女?dāng)?shù)量，證件省份，證件地區(qū)，是否高學(xué)歷，累計(jì)綜合保費(fèi)，投保人標(biāo)識(shí)，被保人標(biāo)識(shí)，最近屬地，銷(xiāo)售渠道個(gè)數(shù)，個(gè)險(xiǎn)渠道標(biāo)識(shí)，銀保渠道標(biāo)識(shí)，電銷(xiāo)渠道標(biāo)識(shí)，本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法，其特征在于，包括：獲取客戶(hù)的要素信息；通過(guò)所述要素信息與分類(lèi)器模型，獲取所述客戶(hù)的流失概率；判斷所述流失概率是否超過(guò)預(yù)定閾值；以及如果所述流失概率超過(guò)預(yù)定閾值，則發(fā)出警報(bào)信息。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種用于客戶(hù)服務(wù)的方法，其特征在于，包括：獲取客戶(hù)的要素信息；通過(guò)所述要素信息與分類(lèi)器模型，獲取所述客戶(hù)的流失概率；判斷所述流失概率是否超過(guò)預(yù)定閾值；以及如果所述流失概率超過(guò)預(yù)定閾值，則發(fā)出警報(bào)信息。2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：根據(jù)歷史客戶(hù)信息，建立所述分類(lèi)器模型。3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，通過(guò)邏輯回歸算法建立所述分類(lèi)器模型。4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)歷史客戶(hù)信息，建立所述分類(lèi)器模型，包括：獲取已流失客戶(hù)的所述要素信息；獲取穩(wěn)定客戶(hù)的所述要素信息；以及將所述已流失客戶(hù)的所述要素信息與所述穩(wěn)定客戶(hù)的所述要素信息作為訓(xùn)練樣本，通過(guò)所述邏輯回歸算法建立所述分類(lèi)器模型。5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述已流失客戶(hù)的所述要素信息與所述穩(wěn)定客戶(hù)的所述要素信息作為訓(xùn)練樣本，通過(guò)所述邏輯回歸算法建立所述分類(lèi)器模型，包括：建立所述流失概率模型；建立所述流失概率模的代價(jià)函數(shù)；以及通過(guò)所述代價(jià)函數(shù)與梯度下降算法對(duì)所述流失概率模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述分類(lèi)器模型。6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述流失概率模型包括：其中，W＝(b,w1,w2,…,wn),X＝(1,x1,x2,…xn)'，X為所述要素信息，b為偏置量，W為待訓(xùn)練的系數(shù)，為所述流失概率，n為所述要素信息數(shù)量。7.如權(quán)利要求5所述的方法，其特...

【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：關(guān)鵬，丁桂萍，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：泰康保險(xiǎn)集團(tuán)股份有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：北京,11