[發明專利]置業顧問客戶跟進績效評估方法、系統及存儲介質在審
| 申請號: | 202010429011.7 | 申請日: | 2020-05-20 |
| 公開(公告)號: | CN111639299A | 公開(公告)日: | 2020-09-08 |
| 發明(設計)人: | 李琦;宋衛東 | 申請(專利權)人: | 重慶銳云科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/18 | 分類號: | G06F17/18;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/16 |
| 代理公司: | 重慶智慧之源知識產權代理事務所(普通合伙) 50234 | 代理人: | 余洪 |
| 地址: | 401120 重慶*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 置業 顧問 客戶 跟進 績效 評估 方法 系統 存儲 介質 | ||
1.一種置業顧問客戶跟進績效評估方法,其特征在于,包括:
獲取待評估置業顧問在設定時間段內對所接待客戶的跟進數據;當所述所接待客戶屬于已成交客戶時,所述跟進數據包括如下指標:客戶當前成交意向等級、等級更新次數、跟進文本內容有效性、跟進次數、電話回訪次數、首次來訪與首次跟進的時間間隔、首次來訪與成交的時間間隔、最后一次跟進與成交的時間間隔、客戶已成交;
當所述所接待客戶屬于未成交客戶時,所述跟進數據包括如下指標:客戶當前成交意向等級、等級更新次數、跟進文本內容有效性、跟進次數、電話回訪次數、首次來訪與首次跟進的時間間隔、首次來訪與當前時刻的時間間隔、最后一次跟進與當前時刻的時間間隔、客戶未成交;
獲取預先建立的回歸模型,以獲取各指標對應的權重系數;
根據所述跟進數據與所述各指標對應的權重系數,分別計算所述待評估置業顧問對各所述所接待客戶的一次跟進績效得分;
獲取所述所接待客戶中當前成交意向等級相同的總客戶數量,以及該成交意向等級中的成交客戶數量,計算相應成交意向等級下的客戶成交概率;
基于所述待評估置業顧問對各所述所接待客戶的一次跟進績效得分,與所述相應成交意向等級下的客戶成交概率,計算所述待評估置業顧問的最終績效得分;以對所述待評估置業顧問在該設定時間段內的客戶跟進情況完成評估。
2.如權利要求1所述的置業顧問客戶跟進績效評估方法,其特征在于,其中獲取跟進文本內容有效性包括:
判斷所述跟進文本內容是否屬于如下情形之一:文本為空;只包含符號和/或字符串;只包含數字和/或字母;中文字數未達到設定數值;
如是,判斷所述跟進文本內容屬于無效文本,判定有效性為0;
如否,利用長短期記憶模型對所述跟進文本內容進行正負分類,基于分類結果得到有效性數值。
3.如權利要求1所述的置業顧問客戶跟進績效評估方法,其特征在于,所述回歸模型的建立過程包括:
將跟進數據中的相應指標作為自變量,將銷售經理對置業顧問的跟進數據做出的評分值作為因變量,初步設定回歸方程;
基于訓練樣本求出回歸方程各指標對應的回歸系數及常數;
根據各指標的顯著性數值進行相關性檢驗,確定回歸模型的自變量和對應的回歸系數,從而得到回歸模型;
利用測試數據計算所得回歸模型預測值的擬合優度,使得擬合優度滿足模型設定需求,否則,重新訓練直至滿足模型設定需求。
4.如權利要求3所述的置業顧問客戶跟進績效評估方法,其特征在于,所述根據各指標的顯著性數值進行相關性檢驗,確定回歸模型的自變量和對應的回歸系數包括:
將各指標的顯著性數值與設定數值進行比較,將顯著性數值大于所述設定數值的指標予以刪除,保留顯著性數值小于等于設定數值的指標,以得到回歸模型的自變量和對應的回歸系數。
5.如權利要求1-4任一項所述的置業顧問客戶跟進績效評估方法,其特征在于,所述基于所述待評估置業顧問對各所述所接待客戶的一次跟進績效得分,與所述相應成交意向等級下的客戶成交概率,計算所述待評估置業顧問的最終績效得分包括:
計算所述待評估置業顧問對各所述所接待客戶的一次跟進績效得分的平均值,將所述一次跟進績效得分的平均值與所述相應成交意向等級下的客戶成交概率進行加權求和,得到所述待評估置業顧問的最終績效得分。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于重慶銳云科技有限公司,未經重慶銳云科技有限公司許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010429011.7/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





