外呼员回访用户的推荐方法和装置、电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种外呼员回访用户的推荐方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法获取外呼员的多个待回访用户的特征数据；将所述多个待回访用户的特征数据输入预先训练的用户质量模型，利用所述用户质量模型对所述多个待回访用户的特征数据对应的转化质量进行预测，得到所述多个待回访用户的质量预测参数；根据所述多个待回访用户的质量预测参数对所述多个待回访用户进行排序，得到推荐回访任务队列；基于所述推荐回访任务队列进行回访用户的推荐，可以提高外呼员的回访效率和订单转化率，从而提高整个电话外呼系统的效率。个电话外呼系统的效率。个电话外呼系统的效率。

【技术实现步骤摘要】
外呼员回访用户的推荐方法和装置、电子设备


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种外呼员回访用户的推荐方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]电话外呼系统是很多复杂产品服务中不可或缺的重要组成部分，例如，保险服务、金融贷款服务、理财投资服务、房产服务、汽车服务、课程服务、旅游线路服务、活动邀请等。一个新用户被电话触达后，大比例不能第一时间发生订单转化，因此需要外呼人员进行回访跟进。通常回访的外呼员是第一次触达该用户的人员，原因是该外呼员对用户情况相对熟悉，用户对该人员也相对建立了信任，另外在用户管理与绩效分配上也更加简便。相关技术中，外呼员回访用户是随机的或者根据上一次电话结束时人工预约的时间来回访，回访效率较低且订单转化率也不高，因此，亟需解决这一技术问题。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的外呼员回访用户的推荐方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高回访效率和订单转化率。所述技术方案如下：
[0004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种外呼员回访用户的推荐方法，其特征在于，包括：获取外呼员的多个待回访用户的特征数据；将所述多个待回访用户的特征数据输入预先训练的用户质量模型，利用所述用户质量模型对所述多个待回访用户的特征数据对应的转化质量进行预测，得到所述多个待回访用户的质量预测参数；根据所述多个待回访用户的质量预测参数对所述多个待回访用户进行排序，得到推荐回访任务队列；基于所述推荐回访任务队列进行回访用户的推荐。2.根据权利要求1所述的外呼员回访用户的推荐方法，其特征在于，基于所述推荐回访任务队列进行回访用户的推荐，包括：将所述推荐回访任务队列提供给所述外呼员，由所述外呼员根据所述推荐回访任务队列依次与待回访用户进行通信；或者结合所述外呼员回访的可用时间，按照指定时间间隔，得到所述推荐回访任务队列中各个待回访用户回访的预测时间，进而将所述推荐回访任务队列中各个待回访用户回访的预测时间作为下一次回访的预约时间推荐给所述外呼员。3.根据权利要求2所述的外呼员回访用户的推荐方法，其特征在于，还包括：在所述外呼员根据所述推荐回访任务队列依次与待回访用户进行通信后，监测所述外呼员外呼未接通的待回访用户；当监测到所述外呼员外呼未接通的待回访用户时，将该未接通的待回访用户在预设时间段后置于当前所述推荐回访任务队列的最前列；或者当监测到所述外呼员外呼未接通的待回访用户时，若该未接通的待回访用户没有超出被呼叫次数阈值，则将该未接通的待回访用户在预设时间段后置于当前所述推荐回访任务队列的最前列。4.根据权利要求2所述的外呼员回访用户的推荐方法，其特征在于，还包括：将所述多个待回访用户的特征数据输入预先训练的高转化时间段模型，利用所述高转化时间段模型对所述多个待回访用户的特征数据对应的高转化时间段进行预测，得到所述多个待回访用户的高转化时间段预测参数，其中所述高转化时间段是订单转化率大于预设转化率阈值的时间段；在得到推荐回访任务队列后，结合所述外呼员回访的可用时间，按照指定时间间隔，得到所述推荐回访任务队列中各个待回访用户回访的预测时间；在所述外呼员根据所述推荐回访任务队列依次与待回访用户进行通信后，监测所述外呼员已回访用户是否实现订单转化；当监测到所述外呼员已回访用户未实现订单转化时，在得到的所述多个待回访用户的高转化时间段预测参数中获取未实现订单转化的已回访用户的高转化时间段预测参数；根据未实现订单转化的已回访用户的高转化时间段预测参数和所述推荐回访任务队列中各个待回访用户回访的预测时间，将未实现订单转化的已回访用户加入到当前所述推荐回访任务队列，得到更新的推荐回访任务队列，由所述外呼员根据所述更新的推荐回访任务队列依次与待回访用户进行通信。5.根据权利要求2所述的外呼员回访用户的推荐方法，其特征在于，还包括：
将所述多个待回访用户的特征数据输入预先训练的高接通率时间段模型，利用所述高接通率时间段模型对所述多个待回访用户的特征数据对应的高接通率时间段进行预测，得到所述多个待回访用户的高接通率时间段预测参数，其中所述高接通率时间段是外呼接通率大于预设接通率阈值的时间段；在得到推荐回访任务队列后，结合所述外呼员回访的可用时间，按照指定时间间隔，得到所述推荐回访任务队列中各个待回访用户回访的预测时间；在所述外呼员根据所述推荐回访任务队列依次与待回访用户进行通信后，监测所述外呼员外呼未接通的待回访用户；当监测到所述外呼员外呼未接通的待回访用户时，在得到的所述多个待回访用户的高接通率时间段预测参数中获取该未接通的待回访用户的高接通率时间段预测参数；根据该未接通的待回访用户的高接通率时间段预测参数和所述推荐回访任务队列中各个待回访用户回访的预测时间，将该未接通的待回访用户加入到当前所述推荐回访任务队列，得到更新的推荐回访任务队列，由所述外呼员根据所述更新的推荐回访任务队列依次与待回访用户进行通信。6.根据权利要求1所述的外呼员回访用户的推荐方法，其特征在于，通过以下步骤训练所述用户质量模型；构建初始用户质量模型；收集已完成呼叫的多个用户的特征数据和历史订单数据；基于所述多个用户的特征数据和历史订单数据对所述初始用户质量模型进行训练，得到训练的用户质量模型。7.一种外呼员回访用户的推荐装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取外呼员的多个待回访用户的特征数据；预测模块，用于将所述多个待回访用户的特征数据输入预先训练的用户质量模型，利用所述用户质量模型对所述多个待回访用户的特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑鑫，沈鹏，
申请(专利权)人：北京健康之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：