[發明專利]一種基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法及系統

在審

• 申請號: 202011286355.3
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112380437A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 徐紅;徐世超;梁志婷
• 申請（專利權）人: 上海明略人工智能（集團）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/955;G06K9/00;G06K9/62;G10L17/00
• 代理公司: 青島清泰聯信知識產權代理有限公司 37256
• 代理人: 李紅巖

本發明提供的一種基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法及系統，獲取方法包括：獲取線下門店內顧客的特征信息及所述線下門店的位置信息；將所述特征信息與顧客行為數據庫進行匹配，確定所述顧客的唯一標識號，并將所述位置信息與所述顧客行為數據庫進行匹配，確定所述門店的類目標簽；基于所述顧客行為數據庫，確定與所述唯一標識號相對應的行為數據包，基于所述類目標簽對所述行為數據包進行偏好計算，得到與所述類目標簽相對應的所述顧客的偏好信息；將所述偏好信息發送至所述線下門店的終端設備。該方法根據特征識別，精準的匹配顧客的偏好，使得線下門店的銷售人員根據顧客的偏好推薦顧客想要的產品，提高了工作效率且提升了顧客的消費體驗。

技術領域

本發明涉及大數據分析技術領域，特別涉及一種基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法及系統。

背景技術

新零售業發展迅猛，且大多數企業都在向線下門店滲透。在顧客在進入線下門店進行消費時，由于顧客的偏好不同，往往對線下門店商品有著不同的需求。

目前線下門店，當顧客進店后，大多由銷售人員與顧客進行溝通交流后，挖掘到顧客的需求，根據顧客的需求進行線下門店的商品的推薦。

但通過銷售人員挖掘顧客的需求進行商品推薦的方式存在諸多弊端：

(1)銷售人員需挖缺客戶需求過程耗時長，不能清楚的了解顧客的偏好，導致工作效率低；

(2)當線下門店顧客數量較多時，由于線下門店內銷售人員有限，可能會使得很多顧客無人接待，顧客消費體驗差。

發明內容

為解決現有技術中線下門店進行商品推薦時無法清楚了解顧客偏好、顧客消費體驗差的技術問題，本發明提供了一種基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法，根據特征識別，精準的匹配顧客的偏好，使得線下門店的銷售人員根據顧客的偏好推薦顧客想要的產品，提高了工作效率且提升了顧客的消費體驗。

本發明提供了一種基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法，包括：

S1：獲取線下門店內顧客的特征信息及所述線下門店的位置信息；

S2：將所述特征信息與顧客行為數據庫進行匹配，確定所述顧客的唯一標識號，并將所述位置信息與所述顧客行為數據庫進行匹配，確定所述門店的類目標簽；

S3：基于所述顧客行為數據庫，確定與所述唯一標識號相對應的行為數據包，基于所述類目標簽對所述行為數據包進行偏好計算，得到與所述類目標簽相對應的所述顧客的偏好信息；

S4：將所述偏好信息發送至所述線下門店的終端設備。

上述的基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法，其中，所述S4步驟中具體包括：

S41：根據所述唯一標識號，對所述顧客進行分類；顧客的類型包括：首次顧客和固定顧客；

S42：將所述S41步驟的分類結果和所述偏好信息發送至所述線下門店的終端設備。

上述的基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法，其中，所述S1步驟中所述獲取線下門店內顧客的特征信息，具體包括：

通過攝像設備，和/或錄音設備獲取線下門店內顧客的特征信息。

上述的基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法，其中，所述S1步驟中所述特征信息，具體包括：

人臉特征信息，和/或聲紋特征信息。

上述的基于特征識別的獲取顧客偏好信息的方法，其中，所述S2步驟中所述顧客行為數據庫，具體包括：

顧客特征信息、顧客唯一標識號、門店位置信息、門店類目標簽及顧客行為數據包；

所述顧客行為數據包包括：線下門店顧客行為數據和線上平臺顧客行為數據。