[發明專利]一種用于直播帶貨的模擬培訓方法和系統

在審

• 申請號: 202111151038.5
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113870641A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 湯偉杰
• 申請（專利權）人: 上海樂項信息技術有限公司
• 主分類號: G09B9/00
• 分類號: G09B9/00
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 張彩珍

本發明提供了一種用于智能互動的模擬培訓系統，用于直播帶貨過程中不同崗位角色的能力培訓及效果追蹤，打造最佳直播拍檔組合。該系統利用直播歷史數據，將直播過程和崗位角色進行拆解，并建立相應的預測模型；利用預測的成效對應學員自身的行為數據，進行歸因分析，生成具有針對性的個性化提升方案。通過本發明能夠有針對性提升專業技能，同時也關注不同學員、不同崗位之間的團隊協作能力。

技術領域

本申請涉及AI模擬技術領域，具體涉及一種用于直播帶貨的模擬培訓方法和系統。

背景技術

隨著直播行業監管趨嚴，對主播、投手、運營人員的專業素養要求不斷提高，主播的話術、動作、價值觀導向等，都會受到平臺及相關部門的監管，如果觸發紅線，直播間可能隨時面臨關停、下架商品等處罰，對品牌和MCN機構來說，都是不可挽回的損失，而智能培訓系統，可以更有針對性地培養具有專業素養的直播團隊。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種用于直播帶貨的模擬培訓方法和系統。本發明所采用的技術方案如下：

一種用于直播帶貨的模擬培訓系統，該系統包括直播數據采集模塊、直播成效預測模塊和直播成效歸因模塊；

所述直播數據采集模塊用于采集和存儲學員的歷史直播數據、歷史直播成效數據和實時直播數據；所述歷史直播數據和歷史直播成效數據用于生成直播樣本數據，所述實時直播數據用于對學員的直播行為進行成效預測和分析；

所述直播成效預測模塊采用RF隨機森林回歸算法，根據學員的所述直播樣本數據進行訓練，以生成直播成效預測模型；

所述直播成效歸因模塊采用LR邏輯回歸算法，根據學員的所述直播樣本數據進行訓練，得到直播成效權重因子，并建立直播成效歸因模型；

其中，所述直播成效預測模塊基于訓練好的直播成效預測模型，根據所述實時直播數據預測得到各個學員的直播成效預測數據；所述直播成效歸因模塊根據所述實時直播數據和所述直播成效預測數據，基于所述直播成效歸因模型對各個學員的直播成效進行分析，確定各個學員需要提升的技能。

進一步的，所述學員包括以下多個類型：主播學員、投手學員和運營學員。

進一步的，所述直播成效預測模塊根據不同的學員類型分別建立對應類型的直播成效預測模型，包括主播成效預測模型、投手成效預測模型和運營成效預測模型，并基于學員的類型調用對應類型的直播成效預測模型對學員的直播成效進行預測，得到學員的直播成效預測數據。

進一步的，所述直播成效歸因模塊根據不同的學員類型分別建立對應類型的直播成效歸因模型，包括主播成效歸因模型、投手成效歸因模型和運營成效歸因模型，并基于學員的類型調用對應類型的直播成效歸因模型對學員的直播成效預測數據進行分析。。

進一步的，所述直播數據采集模塊還用于將所述歷史直播數據按照學員類型進行分類以用于訓練所述直播成效預測模型和所述直播成效歸因模型，以及將所述實時直播數據按照學員ID進行匹配得到各個學員的實時直播數據。

進一步的，所述歷史直播成效數據和直播成效預測數據包括直播間成交金額和直播投流回報率。

進一步的，所述直播成效權重因子包括多個權重因子，分別對應于不同的學員技能。

進一步的，所述歷史直播數據和實時直播數據包括投流數據、用戶畫像、品類標簽、主播話術和直播互動中的一個或多個。

進一步的，還包括數據庫模塊，用于存儲各個學員的基本信息、直播行為數據和評分數據，并與所述直播數據采集模塊、直播成效預測模塊和直播成效歸因模塊相關聯，當生成新的直播數據、直播成效預測數據和/或直播成效歸因數據時更新所述數據庫模塊中的學員數據。

一種用于直播帶貨的模擬培訓方法，該方法包括：