基于人工智能的客户关系管理系统及方法与流程

本申请涉及智能管理领域，且更为具体地，涉及一种基于人工智能的客户关系管理系统及方法。

背景技术：

1、客户关系管理系统(customer relationship management，简称crm)是一种用于管理企业与客户之间互动的技术解决方案。它的目的是帮助企业改善业务关系，提升客户服务质量，增强客户满意度和忠诚度，从而推动销售增长和利润提升。

2、在客户关系管理系统中，为客户提供个性化的产品推荐是客户关系管理系统的一部分。具体来说，通过了解客户的偏好和需求，企业可以提供更加贴合其兴趣的产品推荐，从而提升客户的购物体验和满意度，可以让客户感受到企业的关注和重视，增强客户对品牌的忠诚度和信任感，从而更能吸引客户进行购买，以此来提高转化率和销售额。

3、但由于传统向客户进行推荐时可能依赖于有限的数据集，如仅基于客户的购买历史，而忽视了其他重要的行为数据和外部因素，这可能导致推荐不够精准。其次，传统的推荐方法可能过于依赖一般化的规则，无法充分考虑每个客户的个性化特征，导致推荐结果缺乏针对性。

4、因此，期待一种基于人工智能的客户关系管理系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于人工智能的客户关系管理系统及方法，其通过获取客户的历史数据，所述历史数据包括购买记录、浏览历史、搜索记录、产品评价、客户反馈，并采用基于人工智能技术对所述客户的历史数据进行语义理解和特征分析，从而得到推荐客户的产品类别标签的推荐结果。通过这样的方式，能够更加精准地识别出客户的偏好和需求，以提供个性化的产品推荐和服务，从而提升客户满意度和忠诚度，帮助企业更好地理解和服务客户，提高竞争力，实现可持续的业务增长。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于人工智能的客户关系管理系统，其包括：

3、客户历史数据获取模块，用于获取客户的历史数据，所述历史数据包括购买记录、浏览历史、搜索记录、产品评价、客户反馈；

4、历史数据语义编码模块，用于对所述客户的历史数据进行客户历史数据上下文语义编码以得到客户历史数据语义编码特征向量的序列；

5、多尺度特征提取模块，用于将所述客户历史数据语义编码特征向量的序列排列为客户历史数据语义编码融合特征向量后进行历史数据多尺度特征提取以得到客户历史数据多尺度语义编码融合特征向量；

6、语义关联模块，用于对所述客户历史数据语义编码特征向量的序列进行语义关联以得到客户历史数据语义编码关联特征向量；

7、特征融合表征模块，用于融合所述客户历史数据语义编码关联特征向量和所述客户历史数据多尺度语义编码融合特征向量以得到客户历史数据表征特征向量；

8、推荐结果生成模块，用于基于所述客户历史数据表征特征向量，得到推荐结果。

9、根据本申请的另一方面，提供了一种基于人工智能的客户关系管理方法，其包括：

10、获取客户的历史数据，所述历史数据包括购买记录、浏览历史、搜索记录、产品评价、客户反馈；

11、对所述客户的历史数据进行客户历史数据上下文语义编码以得到客户历史数据语义编码特征向量的序列；

12、将所述客户历史数据语义编码特征向量的序列排列为客户历史数据语义编码融合特征向量后进行历史数据多尺度特征提取以得到客户历史数据多尺度语义编码融合特征向量；

13、对所述客户历史数据语义编码特征向量的序列进行语义关联以得到客户历史数据语义编码关联特征向量；

14、融合所述客户历史数据语义编码关联特征向量和所述客户历史数据多尺度语义编码融合特征向量以得到客户历史数据表征特征向量；

15、基于所述客户历史数据表征特征向量，得到推荐结果。

16、与现有技术相比，本申请提供的一种基于人工智能的客户关系管理系统及方法，其通过获取客户的历史数据，所述历史数据包括购买记录、浏览历史、搜索记录、产品评价、客户反馈，并采用基于人工智能技术对所述客户的历史数据进行语义理解和特征分析，从而得到推荐客户的产品类别标签的推荐结果。通过这样的方式，能够更加精准地识别出客户的偏好和需求，以提供个性化的产品推荐和服务，从而提升客户满意度和忠诚度，帮助企业更好地理解和服务客户，提高竞争力，实现可持续的业务增长。

技术特征：

1.一种基于人工智能的客户关系管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的客户关系管理系统，其特征在于，所述历史数据语义编码模块，用于：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的客户关系管理系统，其特征在于，所述历史数据语义编码模块，用于：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的客户关系管理系统，其特征在于，所述多尺度特征提取模块，包括：

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的客户关系管理系统，其特征在于，所述语义关联模块，用于：

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的客户关系管理系统，其特征在于，所述推荐结果生成模块，包括：

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的客户关系管理系统，其特征在于，所述特征优化单元，包括：

8.一种基于人工智能的客户关系管理方法，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的基于人工智能的客户关系管理方法，其特征在于，对所述客户的历史数据进行客户历史数据上下文语义编码以得到客户历史数据语义编码特征向量的序列，包括：

10.根据权利要求9所述的基于人工智能的客户关系管理方法，其特征在于，将所述客户的历史数据进行分词处理以得到分词后客户的历史数据后进行基于词粒度的客户历史数据语义编码以得到所述客户历史数据语义编码特征向量的序列，包括：

技术总结本申请涉及智能管理领域，其具体地公开了一种基于人工智能的客户关系管理系统及方法，其通过获取客户的历史数据，所述历史数据包括购买记录、浏览历史、搜索记录、产品评价、客户反馈，并采用基于人工智能技术对所述客户的历史数据进行语义理解和特征分析，从而得到推荐客户的产品类别标签的推荐结果。通过这样的方式，能够更加精准地识别出客户的偏好和需求，以提供个性化的产品推荐和服务，从而提升客户满意度和忠诚度，帮助企业更好地理解和服务客户，提高竞争力，实现可持续的业务增长。技术研发人员：张楚坤,梁耀丹受保护的技术使用者：广州圆桌文化传播有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/5