[發明專利]基于人工智能和大數據的全周期銷售管理系統

在審

• 申請號: 202310607270.8
• 申請日: 2023-05-26
• 公開（公告）號: CN116629796A
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 馮博;姚校倫;林德雁;何志文
• 申請（專利權）人: 深圳科海數信科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06Q30/0202;G06Q10/0631
• 代理公司: 深圳市中科云策知識產權代理有限公司 44862
• 代理人: 章明美

1.基于人工智能和大數據的全周期銷售管理系統，其特征在于，包括數據采集模塊、預測分析模塊、資源分配模塊、跟進監督模塊以及分配管理模塊，所述數據采集模塊、預測分析模塊、資源分配模塊、跟進監督模塊以及分配管理模塊依次進行單向連接，所述預測分析模塊還與基礎數據庫通信連接，所述分配管理模塊還與資源分配模塊通信連接；

所述數據采集模塊用于對客戶數據進行采集分析并將采集到的客戶數據發送至預測分析模塊；

所述預測分析模塊用于對客戶數據進行成單預測分析：將客戶標記為預測對象，獲取預測對象中的基礎數據JC以及對接數據DJ并進行數值計算得到成交系數CJ，將預測對象的成交系數JC發送至資源分配模塊；

所述資源分配模塊用于對預測對象與跟進員工進行逐一匹配，資源分配模式包括交叉分配模式與集中分配模式；

所述跟進監督模塊用于對跟進員工的跟進效果進行監測分析；

所述分配管理模塊用于對客戶資源分配模式進行管理分析，通過管理分析結果生成集中分配信號或交叉分配信號并發送至資源分配模塊。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能和大數據的全周期銷售管理系統，其特征在于，數據采集模塊對客戶數據進行采集分析的過程包括：通過表單導入、手動錄入以及ORC掃描錄入的方式從廣告渠道服務器中采集到客戶數據，客戶數據包括客戶信息以及對接信息，客戶信息包括客戶的年齡、性別以及職業。

3.根據權利要求2所述的基于人工智能和大數據的全周期銷售管理系統，其特征在于，基礎數據JC的獲取過程包括：從基礎數據庫中調取歷史成交客戶的客戶信息，將客戶信息中性別與預測對象相同的客戶數量與客戶總數量的比值標記為性別影響值，由客戶信息中的年齡最大值與年齡最小值構成年齡范圍，將年齡范圍分割為若干個年齡區間，將預測對象的年齡所屬年齡區間內的客戶數量與客戶總數量的比值標記為年齡影響值，將客戶信息中職業與預測對象相同的客戶數量與客戶總數量的比值標記為職業影響值，將性別影響值、年齡影響值以及職業影響值的和值標記為基礎數據；對接數據DJ的獲取過程包括：從基礎數據庫調取成交詞匯數據包，將對接信息中與成交詞匯數據包中的成交詞匯相同的字符組標記為重合字符組，將重合字符組中的字符數量的和值與對接信息的字符數量的比值標記為對接數據DJ。

4.根據權利要求3所述的基于人工智能和大數據的全周期銷售管理系統，其特征在于，資源分配模塊對客戶資源進行分配的具體過程包括：獲取跟進員工的數量并標記為跟進值，對預測對象的數量與跟進值的比值進行取整后加一得到分配輪次的數量，將預測對象按照成交系數JC由大到小的順序進行排列，將排列后的預測對象分配到第一個分配輪次當中，直至第一個分配輪次的預測對象數量達到跟進值，將排列后的預測對象分配到第二個分配輪次當中，以此類推，直至所有的預測對象全部分配到分配輪次當中。

5.根據權利要求4所述的基于人工智能和大數據的全周期銷售管理系統，其特征在于，資源分配模塊接收到交叉分配信號時采用交叉分配模式進行資源分配：將跟進員工通過跟進系數GJ由大到小的順序進行排序，然后將排序為基數的分配輪次中的預測對象按照正序與跟進對象進行逐一匹配，將排序為偶數的分配輪次中的預測對象按照倒序與跟進對象進行逐一匹配。

6.根據權利要求4所述的基于人工智能和大數據的全周期銷售管理系統，其特征在于，資源分配模塊接收到集中分配信號時采用集中分配模式進行資源分配：將跟進員工通過跟進系數GJ由大到小的順序進行排列，將分配輪次中的預測對象按照正序與跟進對象進行逐一匹配。

7.根據權利要求4所述的基于人工智能和大數據的全周期銷售管理系統，其特征在于，跟進監督模塊對跟進員工的跟進效果進行監測分析的具體過程包括：獲取生成監測周期，獲取監測周期內跟進員工的成額數據CE、成單數據CD以及成客數據CK并進行數值計算得到跟進員工在監測周期內的跟進系數GJ；將跟進員工在監測周期內的跟進系數GJ與預設的跟進閾值GJmin進行比較并通過比較結果對跟進員工在監測周期內的客戶轉化率是否滿足要求進行判定。