【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种基于情绪分析的营销话术优化方法和系统。
技术介绍
1、在现代商业活动中，营销是企业推广产品或服务、与客户建立联系的重要手段。营销人员通过与潜在客户的沟通交流，传递产品信息，激发购买欲望，从而实现销售目标。话术作为营销沟通中的关键工具，直接影响到营销的效果和成败。
2、然而，传统的营销话术主要依赖营销人员个人的经验积累和直觉判断，缺乏科学性和系统性。由于没有统一的评估标准和有效的改进机制，话术的质量参差不齐，营销成功的概率很大程度上取决于营销人员个体的经验。不同客户群体的话术倾向不完全一致，这种依赖个体经验的营销方式存在明显局限性，缺乏量化的评估体系，话术效果的好坏难以客观衡量；不区分客户群体特点盲目改进营销话术，没有针对性的改进方向和依据，难以发挥营销话术在市场上的应用价值。
技术实现思路
1、为解决现有技术的不足，本专利技术实现了话术的科学优化，在对不同客户群体话术特点分析的同时，针对性的提升了营销的效率和实用性，更好的发挥了营销话术的价值。
2、为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于情绪分析的营销话术优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2包括利用TIM算法和EVM算法对营销人员说出单一话术样本前中后的图像进行处理，再通过SVM、RF算法对获取的图像进行特征分类，以此确定所述单一话术样本对应的微表情种类，按照预设微表情种类设置微表情对应的分值，将所述单一话术样本产生的微表情个数记为n，所述单一话术样本产生的微表情得分计为P，其中P＝(p1+p2+……pn)/n(n>＝1)。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S2还包括，将所述单一话术样本的音频数...
【技术特征摘要】
1.一种基于情绪分析的营销话术优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2包括利用tim算法和evm算法对营销人员说出单一话术样本前中后的图像进行处理，再通过svm、rf算法对获取的图像进行特征分类，以此确定所述单一话术样本对应的微表情种类，按照预设微表情种类设置微表情对应的分值，将所述单一话术样本产生的微表情个数记为n，所述单一话术样本产生的微表情得分计为p，其中p＝(p1+p2+……pn)/n(n>＝1)。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述s2还包括，将所述单一话术样本的音频数据通过自动语音识别技术转换为文本数据，并利用自然语言处理技术确定文本数据表达的音频情绪种类，按照预设的音频情绪种类分值，计算音频数据得分，将所述单一话术样本产生的音频数据个数记为m(m>＝1)，所述单一话术样本产生的音频数据得分记为q，其中q＝(q1+q2+……qm)/m。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述s2还包括，设置所述单一话术样本的原始得分为a，所述单一话术样本得分m＝a+p+q。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述不同客户群体的所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊伟，杨娜，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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