本申请公开了一种产品推荐方法、装置、介质和计算机设备，应用于产品推荐模型，产品推荐模型用于生成针对目标用户的产品推荐策略，该方法包括：获取所述目标用户与客服进行交流的客服咨询数据，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类；确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的产品意图；对所述目标用户的所述产品意图、属性标签和行为标签进行分析，确定针对所述目标用户的待推荐产品；结合所述评价结果分类对所述待推荐产品进行处理，确定针对所述目标用户的产品推荐策略；将所述推荐策略发送至产品推荐端，以使所述产品推荐端根据所述产品推荐策略，向所述目标用户推荐所述待推荐产品。本申请能够为用户准确地制定产品推荐策略。制定产品推荐策略。制定产品推荐策略。
【技术实现步骤摘要】
一种产品推荐方法、装置、介质和计算机设备
[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种产品推荐方法、装置、介质和计算机设备。
技术介绍
[0002]用于解答用户咨询问题的客服服务是一个触达用户需求的有效途径，在用户咨询服务过程中或服务完成后，为用户进行相关产品的推荐是一个推送产品，增大产品使用的有效方法和途径。
[0003]然而，目前比较普遍的做法在是否推送、推送什么产品的决策逻辑上比较粗放，比如只在客服会话结束后，针对所有用户统一推送固定类别产品，没有实际考虑用户的接受度，没有针对用户的咨询意图、咨询结果满意度、用户属性、产品匹配度等各个维度条件进行综合分析考虑，从而导致推荐效果不佳，用户转化率低等情况，甚至可能引起用户反感和投诉等异常现象。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供一种产品推荐方法、装置、介质和计算机设备，能够显著地提升检测索引创建方式的效率和准确性，节省数据库的开发时间。
[0005]本专利技术实施例提供一种产品推荐方法，应用于产品推荐模型，所述产品推荐模型用于生成针对目标用户的产品推荐策略，该方法包括：
[0006]获取所述目标用户与客服进行交流的客服咨询数据，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类；
[0007]确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的产品意图；
[0008]对所述目标用户的所述产品意图、属性标签和行为标签进行分析，确定针对所述目标用户的待推荐产品；
[0009]结合所述评价结果分类对所述待推荐产品进行处理，确定针对所述目标用户的产品推荐策略；
[0010]将所述推荐策略发送至产品推荐端，以使所述产品推荐端根据所述产品推荐策略，向所述目标用户推荐所述待推荐产品。
[0011]本专利技术实施例还提供一种产品推荐装置，应用于产品推荐模型，所述产品推荐模型用于生成针对目标用户的产品推荐策略，所述装置包括：
[0012]评价结果分类确定模块，用于获取所述目标用户与客服进行交流的客服咨询数据，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类；
[0013]产品意图确定模块，用于确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的产品意图；
[0014]待推荐产品确定模块，用于对所述目标用户的所述产品意图、属性标签和行为标签进行分析，确定针对所述目标用户的待推荐产品；
[0015]产品推荐策略确定模块，用于结合所述评价结果分类对所述待推荐产品进行处
理，确定针对所述目标用户的产品推荐策略；
[0016]策略发送模块，用于将所述推荐策略发送至产品推荐端，以使所述产品推荐端根据所述产品推荐策略，向所述目标用户推荐所述待推荐产品。
[0017]可选地，所述客服咨询数据包括所述目标用户与所述客服交流的文本数据或语音数据，所述评价结果分类确定模块，包括：
[0018]第一评分获取子模块，用于根据所述文本数据或所述语音数据，获取所述目标用户针对所述客服咨询数据的第一评分，所述第一评分用于表征所述目标用户对所述客服咨询数据的结果评分；
[0019]第二评分获取子模块，用于根据所述文本数据或所述语音数据，获取所述目标用户针对所述客服咨询数据的第二评分，所述第二评分用于表征所述目标用户对所述客服咨询数据的情绪评分；
[0020]综合评分获取子模块，用于对所述第一评分和所述第二评分进行处理，得到所述目标用户针对所述客服咨询数据的综合评分；
[0021]评价结果分类确定子模块，用于根据所述综合评分和历史客服咨询数据，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类。
[0022]可选地，所述评价结果分类确定模块还具体用于：
[0023]获取多个所述历史客服咨询数据对应的历史综合评分；
[0024]根据所述历史综合评分，结合预设阈值，构建评价结果分类区间；
[0025]根据所述综合评分与所述评价结果分类区间的对应关系，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类。
[0026]可选地，所述产品意图确定模块还包括：
[0027]分析子模块，用于对所述文本数据或所述语音数据进行识别分析，得到所述目标用户针对所述客服咨询数据的初始产品意图，以及包含所述初始产品意图的初始意图列表；
[0028]分类子模块，用于对所述初始意图列表中的所述初始产品意图按业务种类进行分类，得到分类好的目标产品意图。
[0029]可选地，所述待推荐产品确定模块还具体用于：
[0030]根据所述目标产品意图，为所述目标用户匹配与所述目标产品意图对应的多个第一产品；
[0031]计算所述属性标签与所述行为标签的匹配度，所述匹配度用于表征所述第一产品与所述目标用户的推荐匹配程度；
[0032]从所述多个第一产品中筛选出匹配度最高的目标数量个第一产品，作为所述待推荐产品。
[0033]可选地，所述产品推荐策略确定模块还具体用于：
[0034]根据所述评价结果分类，获取所述目标用户针对所述客服咨询数据的满意程度；
[0035]根据所述满意程度，确定为所述目标用户推荐所述待推荐产品的推荐话术和推荐强度。
[0036]在本专利技术的一些实施例中，还可以提供一种计算机设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序
时实现如上所述方法的步骤。
[0037]在本专利技术的一些实施例中，还可以提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如如上所述方法的步骤。
[0038]由上可知，本申请通过一系列不同的维度，智能分析目标用户的属性标签和行为标签，提取目标用户与产品相关的历史操作、交易记录等相关用户的实时属性信息，结合目标用户咨询过程中的实时意图属性类型，分析目标用户咨询过程中的意图状态、情绪状态等目标用户和客服状态属性，当通过咨询会话的用户服务满意度智能分析，与用户咨询的意图属性类型所匹配关联的银行业务产品得分值匹配，针对不同的服务满意度得分动态阈值进行比对，实时得到目标用户、产品、咨询服务会话的匹配度结果，并分析对应的匹配度结果决策出不同的应对对策。从而精准的分析目标用户是否希望被推荐相关产品，以及相关产品是否满足用户实际需求，以及针对不同的服务状态，选择最合适的推荐交互方式给到目标用户。
[0039]通过以上多种维度的方式分析、决策后智能选择最合适的产品推荐内容以及推荐方式，从而提升目标用户在使用客服咨询服务后的产品推荐效果、提高推荐准确率，提高产品推荐转化率，优化用户满意度等效果。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[004本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，应用于产品推荐模型，所述产品推荐模型用于生成针对目标用户的产品推荐策略，所述方法包括：获取所述目标用户与客服进行交流的客服咨询数据，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类；确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的产品意图；对所述目标用户的所述产品意图、属性标签和行为标签进行分析，确定针对所述目标用户的待推荐产品；结合所述评价结果分类对所述待推荐产品进行处理，确定针对所述目标用户的产品推荐策略；将所述推荐策略发送至产品推荐端，以使所述产品推荐端根据所述产品推荐策略，向所述目标用户推荐所述待推荐产品。2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述客服咨询数据包括所述目标用户与所述客服交流的文本数据或语音数据，所述获取所述目标用户与客服进行交流的客服咨询数据，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类，包括：根据所述文本数据或所述语音数据，获取所述目标用户针对所述客服咨询数据的第一评分，所述第一评分用于表征所述目标用户对所述客服咨询数据的结果评分；根据所述文本数据或所述语音数据，获取所述目标用户针对所述客服咨询数据的第二评分，所述第二评分用于表征所述目标用户对所述客服咨询数据的情绪评分；对所述第一评分和所述第二评分进行处理，得到所述目标用户针对所述客服咨询数据的综合评分；根据所述综合评分和历史客服咨询数据，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类。3.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类，包括：获取多个所述历史客服咨询数据对应的历史综合评分；根据所述历史综合评分，结合预设阈值，构建评价结果分类区间；根据所述综合评分与所述评价结果分类区间的对应关系，确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的评价结果分类。4.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述确定所述目标用户针对所述客服咨询数据的产品意图，包括：对所述文本数据或所述语音数据进行识别分析，得到所述目标用户针对所述客服咨询数据的初始产品意图，以及包含所述初始产品意图的初始意图列表；对所述初始意图列表中的所述初始产品意图按业务种类进行分类，得到分类好的目标产品意图。5.根据权利要求4所述的产品推荐方法，其特征在于，所述对所述目标用户的所述产品意图、属性标签和行为标签进行分析，确定针对所述目标用户的待推荐产品，包括：根据所述目标产品意图，为所述目标用户匹配与所述目标产品意图对应的多个第一产品；计算所述属性标签与所述行为标签的匹配度，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊福，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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