基于大语言模型的销售提升分析装置、方法及电子设备与流程

[]本发明涉及人工智能，具体地说是一种基于大语言模型的销售提升分析装置、方法及电子设备。

背景技术：

0、[背景技术]

1、在传统的汽车销售领域，销售人员主要依靠个人经验和技巧来与客户进行交流并推销车辆。然而，这种方法严重依赖于销售人员的个人能力，而无法体系化地总结出有效的销售策略。

2、虽然目前市场上已经有部分技术试图引入人工智能和数据分析来提升销售效率，但对于消费者而言，却无法降低人工干预，以及无法提供精准需求分析和科学决策支持，同时，现有的数据分析工具往往只限于对标记数据的简单分析，无法深度挖掘对话内容中潜在的决策因素。

技术实现思路

0、[技术实现要素：]

1、本发明的目的就是要解决上述的不足而提供一种基于大语言模型的销售提升分析装置、方法及电子设备，通过结合现代化的大语言模型和科学的数据分析，在提升成交率、减少个人经验依赖、提供精准需求分析和科学决策支持等方面具有显著效果，能够为销售人员提供针对性的建议，从而提升销售效率和成交率。

2、本发明一方面，提供了一种基于大语言模型的销售提升分析装置，包括：

3、数据收集与预处理模块：用于从销售人员和客户处收集销售信息和对话数据，并对这些数据进行清洗和内容提取；

4、大语言模型模块：使用数据收集与预处理模块预处理完成的数据进行大语言模型的llm训练和模型优化；

5、数据分析模块：使用大语言模型模块对处理后的数据进行特征提取和成交分析，并结合当时的外在影响因素，深入挖掘影响客户决策的关键因素；

6、外在因素存档模块：用于引入并存档各个时间点的外在因素，以便在生成个性化建议时参考；

7、建议生成模块：用于根据综合分析结果及当前的外在影响因素，生成针对每个客户的个性化销售策略建议。

8、在一种可能的实施方案中，所述数据收集与预处理模块中，还收集成交情况数据和各个时间点的外在影响因素，该外在影响因素包括但不限于促销活动信息和最新贷款政策。

9、在另一种可能的实施方案中，所述外在因素存档模块中，其外在因素包括但不限于历史促销活动信息、历史贷款政策、当前促销活动信息以及当前贷款政策。

10、在又一种可能的实施方案中，还包括系统反馈模块，系统反馈模块分别连接大语言模型模块和建议生成模块，系统反馈模块用于收集销售策略实施后的反馈数据，以及模型再训练与优化。

11、本发明另一方面，提供了一种基于大语言模型的销售提升分析方法，包括以下步骤：

12、1)数据收集与预处理：从销售人员和客户处收集销售信息和对话数据，并对这些数据进行清洗和内容提取；

13、2)大语言模型训练与优化：使用步骤1)预处理完成的数据进行大语言模型的llm训练和模型优化；

14、3)数据分析：使用大语言模型对处理后的数据进行特征提取和成交分析，结合当时的外在影响因素，深入挖掘影响客户决策的关键因素；

15、4)外在因素存档：引入并存档各个时间点的外在因素，以便在生成个性化建议时参考；

16、5)建议生成：根据综合分析结果及当前的外在影响因素，生成针对每个客户的个性化销售策略建议。

17、在一种可能的实施方案中，步骤1)中，还收集成交情况数据和各个时间点的外在影响因素，该外在影响因素包括但不限于促销活动信息和最新贷款政策。

18、在另一种可能的实施方案中，步骤2)包括以下步骤：

19、201)模型训练：大语言模型利用大量历史数据进行训练，包括但不限于以往销售对话、成交情况以及当时的外在因素信息；

20、202)模型优化：模型通过不断的反馈优化，使其能够更精准地理解并分析新的对话内容。

21、在又一种可能的实施方案中，步骤5)之后，还包括系统反馈的步骤：收集销售策略实施后的反馈数据，用于模型的再训练和优化，以持续提升系统性能和分析准确度。

22、本发明第三方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现上述方法。

23、本发明第四方面，提出了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备实现上述方法。

24、本发明同现有技术相比，具有如下优点：

25、(1)提升成交率：本发明通过综合考虑客户对话内容、成交情况数据及外部影响因素(如促销活动信息、最新贷款政策等)，能够为每位客户生成高度个性化的销售策略建议，有效提升成交率；

26、(2)降低对个人经验的依赖：本发明利用大语言模型进行系统性的数据分析，提炼出一套通用的高效销售策略，能够减少对销售人员个人经验的依赖，缩短新员工的上手时间，提高整体销售团队的水平；

27、(3)精准需求挖掘：本发明大语言模型能够深入理解客户对话中的隐含需求和关注点，结合外部影响因素，提供更精准的销售建议，满足客户个性化需求；

28、(4)科学决策支持：本发明通过对历史和当前外部影响因素(如促销活动信息和贷款政策)的综合分析，能够提供科学的决策支持，使销售策略能够及时应对市场变化和政策调整，提高反应速度和准确性；

29、(5)持续优化：本发明通过系统反馈机制，收集实际销售过程中的数据和结果，不断对大语言模型进行再训练和优化，能够形成一个闭环的改进流程，使系统随着时间的推移越来越智能和精准；

30、(6)整体效率提升：本发明结合历史数据和当前信息，系统自动化生成销售建议，能够降低人工干预，提高整体销售工作的效率和效果；

31、(7)本发明通过将大语言模型应用于4s店销售对话数据的分析中，能够自动提取对话中的重要信息并分析其对成交率的影响；

32、(8)本发明利用数据分析结果为销售人员提供科学的销售策略建议，提升成交率；通过反馈机制不断优化大语言模型和分析流程，使得系统越来越智能和精准；

33、(9)本发明不仅分析对话内容，还兼顾了客户情绪、关注点等多维度因素，为提供更全面的销售建议打下基础；

34、综上，本发明不仅仅关注销售对话数据，还将外在因素纳入分析考虑，从而能够确保建议的全面性和及时性，对销售人员的工作有重大指导意义；此外，本发明通过结合现代化的大语言模型和科学的数据分析方法，在提升成交率、减少个人经验依赖、提供精准需求分析和科学决策支持等方面具有显著效果，值得推广应用。

技术特征：

1.一种基于大语言模型的销售提升分析装置，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述数据收集与预处理模块中，还收集成交情况数据和各个时间点的外在影响因素，该外在影响因素包括但不限于促销活动信息和最新贷款政策。

3.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述外在因素存档模块中，其外在因素包括但不限于历史促销活动信息、历史贷款政策、当前促销活动信息以及当前贷款政策。

4.如权利要求1所述的装置，其特征在于：还包括系统反馈模块，系统反馈模块分别连接大语言模型模块和建议生成模块，系统反馈模块用于收集销售策略实施后的反馈数据，以及模型再训练与优化。

5.一种基于大语言模型的销售提升分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：步骤1)中，还收集成交情况数据和各个时间点的外在影响因素，该外在影响因素包括但不限于促销活动信息和最新贷款政策。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤2)包括以下步骤：

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤5)之后，还包括系统反馈的步骤：收集销售策略实施后的反馈数据，用于模型的再训练和优化，以持续提升系统性能和分析准确度。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时，实现如权利要求5至8中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求5至8中任一项所述的方法。

技术总结本发明涉及一种基于大语言模型的销售提升分析装置、方法及电子设备，其装置包括：数据收集与预处理模块用于收集销售信息和对话数据，并对这些数据进行清洗和内容提取；大语言模型模块使用数据收集与预处理模块预处理完成的数据进行大语言模型的训练和模型优化；数据分析模块使用大语言模型模块对处理后的数据进行特征提取和成交分析，并结合当时的外在影响因素，深入挖掘影响客户决策的关键因素；外在因素存档模块用于引入并存档各个时间点的外在因素；建议生成模块用于根据综合分析结果及当前的外在影响因素，生成针对每个客户的个性化销售策略建议；本发明在提升成交率、减少个人经验依赖、提供精准需求分析和科学决策支持等方面具有显著效果。技术研发人员：彭维玮受保护的技术使用者：上海数珩信息科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4