[發明專利]快速引導訪客咨詢的方法及系統在審
| 申請號: | 201710052665.0 | 申請日: | 2017-01-24 |
| 公開(公告)號: | CN106897884A | 公開(公告)日: | 2017-06-27 |
| 發明(設計)人: | 曹剛;劉津瑋;習磊;賈軍軍;舒洲豪 | 申請(專利權)人: | 武漢奇米網絡科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/00 | 分類號: | G06Q30/00;H04L12/58 |
| 代理公司: | 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙)42231 | 代理人: | 黃君軍 |
| 地址: | 430000 湖北省武漢市東湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 快速 引導 訪客 咨詢 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及電子商務技術領域,特別涉及一種快速引導訪客咨詢的方法及系統。
背景技術
電商平臺即是一個為企業或個人提供網上交易洽談的平臺,是建立在Internet網上進行商務活動的虛擬網絡空間和保障商務順利運營的管理環境;是協調、整合信息流、貨物流、資金流有序、關聯、高效流動的重要場所。企業、商家可充分利用電子商務平臺提供的網絡基礎設施、支付平臺、安全平臺、管理平臺等共享資源有效地、低成本地開展自己的商業活動。
在現有的電商平臺中,用戶請求人工客服,客服通過詢問知曉了用戶此次來訪的大致意圖后,會根據用戶提供的信息選擇預定的流程來幫助用戶解決問題。在這一業務場景中,存在以下問題:
(1)不同的用戶會問大量相似的問題,比如查詢指定訂單的物流,如何申請商品售后,購買的商品是否可以售后?
(2)某些引導性問題的答案,只是告訴了用戶如何操作,需要用戶根據步驟前往相應的頁面執行操作,但是用戶是否前往操作,問題最終是否得到了解決,無從知曉。
(3)由于溝通雙方表述能力和理解能力的不同,用戶可能需要很長時間才可以描述清楚自己的問題,客服需要通過多次問與答的形式,了解用戶真實需求,在此期間還需要不斷安撫用戶,無法迅速提升客服效率。
發明內容
有鑒于此,本發明提出一種能夠理解用戶的真實述求,幫助用戶快速解決問題,提高客服效率的快速引導訪客咨詢的方法及系統。
一種快速引導訪客咨詢的方法,其包括如下步驟:
S1、根據用戶的多維歷史記錄構造實時用戶畫像;
S2、調用風險控制模塊,獲取該用戶售后相關業務指標評價分值,作為后續特定業務是否可以辦理的依據,并判斷評價分值是否低于預設閾值,在低于時隱藏特定業務入口;否則顯示特定業務入口;
S3、根據用戶訪問軌跡構造咨詢場景;
S4、將資訊場景中數據導入到智能推薦模塊,通過智能推薦模塊產生匹配度最高的問題或者業務并推送給用戶,并獲取用戶的選擇信息,在用戶選擇從售后申請頁直接進入客服時,引導用戶直接進入售后流程;在用戶從訂單詳情頁進入時,推送訂單相關操作流程;
S5、判斷用戶是否接收系統推送信息;在用戶不接收推送消息,并自行發送其他消息到智能客服時,通過智能語義模塊分析用戶發送的消息的,結合反饋模型和智能推薦模型重新構造問題匹配項目,并重新推送給用戶;
S6、重復步驟S4-S5,直至獲取用戶問題解決反饋信息;并在重復執行過程中將用戶每一步的操作和發送的消息導入到反饋模型,使反饋模型不斷得到調整和訓練,為后續用戶提供更匹配的推薦數據。
在本發明所述的快速引導訪客咨詢的方法中,其還包括如下步驟:
S7、在用戶申請人工介入時,根據場景數據和用戶此前的操作數據從客服中選擇業務匹配度最高客服并推送至客戶,在客服側展示步驟S1的用戶畫像數據以及步驟S2的用戶評價分值,幫助客服決策。
在本發明所述的快速引導訪客咨詢的方法中,
所述步驟S1中維度為五維,通過用戶個人信息、消費記錄、售后記錄、信用記錄、咨詢客服的歷史記錄構造實時用戶畫像。
在本發明所述的快速引導訪客咨詢的方法中,
所述步驟S3中用戶訪問軌跡構造咨詢場景,包含以下數據:入口頁鏈接、app頁面、訂單號、售后編號、訂單內商品信息、已申請售后商品信息。
本發明還提供一種快速引導訪客咨詢的系統,其包括如下單元:
用戶畫像繪制單元,用于根據用戶的多維歷史記錄構造實時用戶畫像;
業務入口配置單元,用于調用風險控制模塊,獲取該用戶售后相關業務指標評價分值,作為后續特定業務是否可以辦理的依據,并判斷評價分值是否低于預設閾值,在低于時隱藏特定業務入口;否則顯示特定業務入口;
咨詢場景構造單元,用于根據用戶訪問軌跡構造咨詢場景;
信息推送單元,用于將資訊場景中數據導入到智能推薦模塊,通過智能推薦模塊產生匹配度最高的問題或者業務并推送給用戶,并獲取用戶的選擇信息,在用戶選擇從售后申請頁直接進入客服時,引導用戶直接進入售后流程;在用戶從訂單詳情頁進入時,推送訂單相關操作流程;
問題重構單元,用于判斷用戶是否接收系統推送信息;在用戶不接收推送消息,并自行發送其他消息到智能客服時,通過智能語義模塊分析用戶發送的消息的,結合反饋模型和智能推薦模型重新構造問題匹配項目,并重新推送給用戶;
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