商机转化概率的预测方法、装置及计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种商机转化概率的预测方法，其特征在于，包括：获取至少一个商机数据，其中，所述至少一个商机数据中的每个商机数据包括拜访记录；对所述每个商机数据进行数据处理，得到每个商机数据对应的概率预测数据；将每个商机数据对应的概率预测数据输入至商机转化概率预测模型中，得到每个商机数据对应的商机转化概率，其中，所述商机转化概率用于表征商机数据对应客户的成交概率，且所述商机转化概率预测模型包括bert网络以及文本分类输出层；所述bert网络作为所述商机转化概率预测模型的主干特征提取网络，用于提取所述概率预测数据的特征信息；所述文本分类输出层用于根据所述特征信息进行二分类预测，以输出所述概率预测数据对应的商机转化概率。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取至少一个商机数据前，所述方法还包括：获取多个历史商机数据，其中，所述多个历史商机数据中的每个历史商机数据包括历史拜访记录以及商机成交状态；根据所述每个历史商机数据，构建概率预测训练数据集；以所述概率预测训练数据集为输入，所述每个历史商机数据对应的商机成交状态为输出，训练所述bert网络以及所述文本分类输出层，得到所述商机转化概率预测模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史拜访记录包括拜访信息以及客户反馈信息，且所述拜访信息包括商机编号以及客户拜访时间；相应的，根据所述每个历史商机数据，构建概率预测训练数据集，包括:将所述每个历史商机数据中的历史拜访记录按照时间顺序拼接为长文本数据，其中，所述时间顺序为所述历史拜访记录中的客户拜访时间的先后顺序；将所述每个历史商机数据的商机编号，作为每个历史商机数据对应的长文本数据的标签，以得到每个历史商机数据对应的拜访反馈文本数据；利用每个历史商机数据对应的拜访反馈文本数据以及对应的商机成交状态，组成所述概率预测训练数据集。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述商机成交状态包括1和0，其中，1表示商机成交状态为已成交，0表示商机成交状态为失败。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到每个商机数据对应的商机转化概率后，所述方法还包括：按照从高到低的顺序将每个商机数据对应的商机转化概率进行排序，并将排序顺序作为每个商机数据对应客户的拜访优先级，其中，商机转化概率越大，拜访优先级越高。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到每个商机数据对应的商机转化概率后，所述方法还包括：获取所述每个商机数据对应的拜访次数；根据所述每个商机数据对应的拜访次数以及商机转化概率，对每个商机数据对应的拜访记录进行拜访评估，得到拜访评估结果，其中，所述拜访评估结果包括虚假拜访和无效拜访。
7.一种商机转化概率的预测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取至少一个商机数据，其中，所述至少一个商机数据中的每个商机数据包括拜访记录；数据处理单元，用于对所述每个商机数据进行数据处理，得到每个商机数据对应的概率预测数据；转换概率预测单元，用于将每个商机数据对应的概率预测数据输入至商机转化概率预测模型中，得到每个商机数据对应的商机转化概率，其中，所述商机转化概率用于表征商机数据对应客户的成交概率，且所述商机转化概率预测模型包括bert网络以及文本分类输出层；所述bert网络作为所述商机转化概率预测模型的主干特征提取网络，用于提取所述概率预测数据的特征信息；所述文本分类输出层用于根据所述特征信息进行二分类预测，以输出所述概率预测数据对应的商机转化概率。8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：训练单元；所述获取单元，还用于获取多个历史商机数据，其中，所述多个历史商机数据中的每个历史商机数据包括历史拜访记录以及商机成交状态；所述数据处理单元，还用于根据所述每个历史商机数据，构建概率预测训练数据集；所述训练单元，用于以所述概率预测训练数据集为输入，所述每个历史商机数据对应的商机成交状态为输出，训练所述bert网络以及所述文本分类输出层，得到所述商机转化概率预测模型。9.一种商机转化概率的预测装置，其特征在于，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～6任意一项所述的商机转化概率的预测方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～6任意一项所述的商机转化概率的预测方法。

技术总结
本发明公开了一种商机转化概率的预测方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取至少一个商机数据；对所述每个商机数据进行数据处理，得到每个商机数据对应的概率预测数据；将每个商机数据对应的概率预测数据输入至商机转化概率预测模型中，得到每个商机数据对应的商机转化概率，其中，所述商机转化概率用于表征商机数据对应客户的成交概率，且所述商机转化概率预测模型包括BERT网络以及文本分类输出层；本发明避免了传统经验判断所存在的判断不准确的问题，同时，销售人员也可根据预估出的成交概率，来优先拜访成交概率高的客户，从而避免无效拜访，不仅可提升销售人员的工作效率以及业绩，还可提高公司的整体营收。还可提高公司的整体营收。还可提高公司的整体营收。


技术研发人员：石立娟 谢利堂 王胜利
受保护的技术使用者：成都新潮传媒集团有限公司
技术研发日：2021.12.16
技术公布日：2022/3/25