基于大数据的回访方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请的实施例提供了基于大数据的回访方法、装置、电子设备和存储介质。方法包括获取目标保单信息和服务记录大数据信息，一目标保单信息包含一客户待服务的所有保单；基于服务记录大数据，根据预设的分类评价规则确定经纪人的分类评价信息，分类评价信息包含经纪人每一类保单的分类评分以及综合评分；基于预设的倾向计算模型，根据服务记录大数据确定客户对每一类保单的倾向权重；基于预设的匹配规则，根据目标保单信息的保单类型、对应客户对相应保单类型的倾向权重以及经纪人的分类评价信息，确定经纪人针对目标保单的推荐度信息；由此方式，客户可以根据推荐度信息选择经纪人，提高经纪人与客户之间的适配性，有效提高客户对服务的满意度。对服务的满意度。对服务的满意度。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的回访方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请的实施例涉及通信
，并且更具体地，涉及基于大数据的回访方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断发展，互联网技术被应用到各行各业，移动通讯设备成为人们日常生活中必不可少的一部分，在保险行业中，为了提高客户服务效率，往往通过手机APP 来建立客户和服务客户的经纪人之间的联系，但是在首次建立客户与经纪人之间的服务关系时，如何为客户推荐适配的经纪人，成为一大难题。

技术实现思路

[0003]根据本申请的实施例，提供了一种基于大数据的回访方法、装置、电子设备和存储介质。
[0004]在本申请的第一方面，提供了一种基于大数据的回访方法。该方法包括：获取目标保单信息和服务记录大数据信息，一目标保单信息包含一客户待服务的所有保单；基于服务记录大数据，根据预设的分类评价规则确定经纪人的分类评价信息，所述分类评价信息包含经纪人每一类保单的分类评分以及综合评分；基于预设的倾向计算模型，根据服务记录大数据确定客户对每一类保单的倾向权重；基于预设的匹配规则，根据目标保单信息的保单类型、对应客户对相应保单类型的倾向权重以及经纪人的分类评价信息，确定经纪人针对目标保单的推荐度信息。
[0005]在一种可能的实现方式中，所述分类评价规则包括：根据所述经纪人每一类保单中每个保单的评分和每一类保单的数量，确定每一类保单的平均评分，以所述平均评分作为每一类保单的分类评分；根据所述经纪人每个保单的评分和所有保单数量确定总平均评分，以所述总平均评分作为所述综合评分。
[0006]在一种可能的实现方式中，所述根据所述经纪人每一类保单中每个保单的评分和每一类保单的数量，确定每一类保单的平均评分包括：根据每一保单的下单时间，对每一类保单分组；根据分组所得的分组保单中每一保单的评分和每一分组保单的数量，确定每一分组保单的平均评分；每一分组保单匹配有一加权系数，根据所述加权系数和所述每一分组保单的平均评分确定每一类保单的平均评分。
[0007]在一种可能的实现方式中，根据所述经纪人每个保单的评分和所有保单数量确定总平均评分包括：根据每个保单的下单时间，对所有保单分组；
根据分组所得的分组保单中每一保单的评分和所述该分组保单的保单数量，确定分组保单的平均评分；每一分组保单匹配有一加权系数，根据所述加权系数和所述每一分组保单的平均评分确定所述总平均评分。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述基于预设的倾向计算模型，根据服务记录大数据确定客户对每一类保单的倾向权重包括：根据服务记录大数据调取待服务客户的历史保单；依据指定参数，确定待服务客户历史保单中每一类保单的历史占比；根据所述客户的待服务保单和与所述待服务保单对应的历史占比确定所述客户的倾向权重。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述指定参数包括每一类保单的投保次数、投保年限和保额中的一种。
[0010]在一种可能的实现方式中，所述基于预设的匹配规则，根据目标保单信息的保单类型、对应客户对相应保单类型的倾向权重以及经纪人的分类评价信息，确定经纪人针对目标保单的推荐度信息包括：调取目标保单的保单类型、对应客户对应相应保单类型的倾向权重以及经纪人的每一类保单的分类评分；根据所述对应客户对应相应保单类型的倾向权重和经纪人对应相应保单类型的分类评分，确定经纪人对应目标保单中每一类保单的推荐评分；根据经纪人对应目标保单中每一类保单的推荐评分，确定经纪人针对目标保单的推荐度信息。
[0011]由以上技术方案可知，本申请能够根据客户的历史保单和待服务保单确定客户对每一类保单的倾向权重，并根据经纪人历史服务过的保单中每一类保单的分类评分，计算得到每一经纪人针对一目标保单的推荐度信息，使得，客户可以根据推荐度信息选择经纪人，提高了经纪人与客户之间的适配性，能够有效的提高客户对服务的满意程度。
[0012]在本申请的第二方面，提供了一种基于大数据的回访装置。该装置包括：获取模块(210)，用于获取目标保单信息和服务记录大数据信息，一目标保单信息包含一客户待服务的所有保单；处理模块(220)，用于基于服务记录大数据，根据预设的分类评价规则确定经纪人的分类评价信息；所述分类评价信息包含经纪人每一类保单的分类评分以及综合评分；计算模块(230)，用于基于预设的倾向计算模型，根据服务记录大数据确定客户对每一类保单的倾向权重；确定模块(240)，基于预设的匹配规则，根据目标保单信息的保单类型、对应客户对相应保单类型的倾向权重以及经纪人的分类评价信息，确定经纪人针对目标保单的推荐度信息。
[0013]由以上技术方案可知，计算模块能够根据客户的历史保单和待服务保单确定客户对每一类保单的倾向权重，处理模块能够根据经纪人历史服务过的保单计算得到中每一类保单的分类评分，确定模块能够确定每一经纪人针对一目标保单的推荐度信息，使得，客户可以根据推荐度信息选择经纪人，提高了经纪人与客户之间的适配性，能够有效的提高客
户对服务的满意程度。
[0014]在本申请的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
[0015]在本申请的第四方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本申请的第一方面的方法。
[0016]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本申请的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
[0017]结合附图并参考以下详细说明，本申请各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：图1示出了根据本申请的实施例的基于大数据的回访方法的流程图；图2示出了根据本申请的实施例的基于大数据的回访装置的方框图；图3示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的结构示意图。
[0018]附图标记说明：210、获取模块；220、处理模块；230、计算模块；240、确定模块；301、CPU；302、ROM；303、RAM；304、总线；305、I/O接口；306、输入部分； 307、输出部分；308、储存部分；309、通信部分；310、驱动器；311、可拆卸介质。
具体实施方式
[0019]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0020]在保险行业中，为了能够给客户带来良好的服务体验，往往采用客户与经纪人一对一服务的模式，在为客户服务的经纪人离职后，为了给客户提供后续的服务，需要对客户进行回本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的回访方法，其特征在于，包括：获取目标保单信息和服务记录大数据信息，一目标保单信息包含一客户待服务的所有保单；基于服务记录大数据，根据预设的分类评价规则确定经纪人的分类评价信息，所述分类评价信息包含经纪人每一类保单的分类评分以及综合评分；基于预设的倾向计算模型，根据服务记录大数据确定客户对每一类保单的倾向权重；基于预设的匹配规则，根据目标保单信息的保单类型、对应客户对相应保单类型的倾向权重以及经纪人的分类评价信息，确定经纪人针对目标保单的推荐度信息。2.根据权利要求1所述的基于大数据的回访方法，其特征在于，所述分类评价规则包括：根据所述经纪人每一类保单中每个保单的评分和每一类保单的数量，确定每一类保单的平均评分，以所述平均评分作为每一类保单的分类评分；根据所述经纪人每个保单的评分和所有保单数量确定总平均评分，以所述总平均评分作为所述综合评分。3.根据权利要求2所述的基于大数据的回访方法，其特征在于，所述根据所述经纪人每一类保单中每个保单的评分和每一类保单的数量，确定每一类保单的平均评分包括：根据每一保单的下单时间，对每一类保单分组；根据分组所得的分组保单中每一保单的评分和每一分组保单的数量，确定每一分组保单的平均评分；每一分组保单匹配有一加权系数，根据所述加权系数和所述每一分组保单的平均评分确定每一类保单的平均评分。4.根据权利要求2述的基于大数据的回访方法，其特征在于，根据所述经纪人每个保单的评分和所有保单数量确定总平均评分包括：根据每个保单的下单时间，对所有保单分组；根据分组所得的分组保单中每一保单的评分和所述该分组保单的保单数量，确定分组保单的平均评分；每一分组保单匹配有一加权系数，根据所述加权系数和所述每一分组保单的平均评分确定所述总平均评分。5.根据权利要求1所述的基于大数据的回访方法，其特征在于，所述基于预设的倾向计算模型，根据服务记录大数据确定客户对每一类保单的倾向权重...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄俊，吴新华，
申请(专利权)人：明亚保险经纪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：