本申請涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種客戶服務(wù)實時跟進方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。
背景技術(shù)：
：：1、在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，客戶服務(wù)作為企業(yè)與客戶交互的重要環(huán)節(jié)，面臨著如何提高服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化客戶體驗的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的客戶服務(wù)方式通常依賴人工跟進，效率較低且個性化服務(wù)能力有限。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和實時通信技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)有機會通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，實現(xiàn)客戶服務(wù)的智能化和實時化。2、針對目前電話報案、客戶投訴等現(xiàn)狀，公司較容易出現(xiàn)人為溝通或服務(wù)跟進不及時的情況，這就會導(dǎo)致銷售人員無法第一手接受到客戶的需求，無法及時解決客戶當(dāng)下的問題，導(dǎo)致客戶滿意度下降。為提升客戶服務(wù)質(zhì)量，構(gòu)建一套基于數(shù)據(jù)分析的客戶服務(wù)實時跟進系統(tǒng)是當(dāng)前重點研究問題。但目前尚缺乏一種客戶服務(wù)實時跟進方法。技術(shù)實現(xiàn)思路1、本申請?zhí)峁┝艘环N客戶服務(wù)實時跟進方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，用以解決上述問題。2、一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N客戶服務(wù)實時跟進方法，所述方法包括以下步驟：3、步驟s1：基于http/https請求調(diào)用呼叫中心api或客服系統(tǒng)api接口來實時采集客戶交互數(shù)據(jù)；4、步驟s2：基于tensorflow框架構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，分析客戶的復(fù)雜行為特征和需求；5、步驟s3：通過api?gateway統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)接口，實現(xiàn)客戶端與云助理系統(tǒng)能夠與后臺系統(tǒng)實時通信；6、步驟s4：通過客戶端或云助理推送問卷鏈接，收集客戶的反饋信息。7、在本申請的一種實現(xiàn)方式中，所述步驟s1，具體包括：8、使用python的scikit-learn庫進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，使用imputer處理缺失值，去除重復(fù)值和異常值，使用minmaxscaler或standardscaler對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，并且提取客戶通話時長、服務(wù)請求頻率、歷史滿意度評分特征；9、將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到kafka的topic中，下游系統(tǒng)從topic中消費數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的實時傳輸和處理；10、將采集到的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)倉庫或臨時存儲中以供快速查詢和實時決策使用；其中，使用cdc技術(shù)捕捉數(shù)據(jù)庫的變更，結(jié)合kafka實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的實時同步。11、在本申請的一種實現(xiàn)方式中，其中，所述步驟s2，具體包括：12、通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，捕捉非線性關(guān)系，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，通過特征選擇和特征組合，提取出能夠反映客戶行為和需求的關(guān)鍵特征，提升模型的預(yù)測精度；13、基于k-means算法對客戶進行分類，根據(jù)客戶的需求和行為模式將客戶劃分到不同的群體中，基于協(xié)同過濾算法，匹配相似客戶案例，提供個性化的服務(wù)建議。14、在本申請的一種實現(xiàn)方式中，所述步驟s3，具體包括：15、使用websocket或restful?api實現(xiàn)實時消息推送，實現(xiàn)銷售人員能夠及時收到客戶需求信息；其中，websocket技術(shù)提供了雙向通信能力，能夠降低通信延遲；16、構(gòu)建實時決策引擎，結(jié)合客戶的分類和行為預(yù)測結(jié)果，實時生成個性化的服務(wù)建議，并通過消息隊列推送給銷售人員。17、在本申請的一種實現(xiàn)方式中，所述步驟s3中，api?gateway的引入簡化了系統(tǒng)集成過程，提升了系統(tǒng)的可擴展性和安全性，api?gateway采用微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計，將系統(tǒng)拆分為多個獨立的服務(wù)，每個服務(wù)負(fù)責(zé)特定的功能。18、在本申請的一種實現(xiàn)方式中，所述步驟s4中，通過問卷設(shè)計收集客戶的反饋信息，問卷設(shè)計采用多維度的評分機制，確保能夠全面反映客戶滿意度。使用tableau或power?bi對問卷數(shù)據(jù)進行可視化分析，生成客戶滿意度報告。19、第二方面，本申請還提供了一種客戶服務(wù)實時跟進系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：20、采集模塊，用于基于http/https請求調(diào)用呼叫中心api或客服系統(tǒng)api接口來實時采集客戶交互數(shù)據(jù)；21、分析模塊，用于基于tensorflow框架構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，分析客戶的復(fù)雜行為特征和需求；22、接口模塊，用于通過api?gateway統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)接口，實現(xiàn)客戶端與云助理系統(tǒng)能夠與后臺系統(tǒng)實時通信；23、反饋模塊，用于通過客戶端或云助理推送問卷鏈接，收集客戶的反饋信息。24、第三方面，本申請還提供了一種客戶服務(wù)實時跟進設(shè)備，所述設(shè)備包括：25、至少一個處理器；以及，26、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，27、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠完成前述的一種客戶服務(wù)實時跟進方法。28、第四方面，本申請還提供了一種客戶服務(wù)實時跟進的非易失性計算機存儲介質(zhì)，存儲有計算機可執(zhí)行指令，其特征在于，所述計算機可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行以用于實現(xiàn)前述的一種客戶服務(wù)實時跟進方法。29、本申請?zhí)峁┑囊环N客戶服務(wù)實時跟進方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，將客戶進行了精準(zhǔn)分類，為個性化服務(wù)打下了基礎(chǔ)。通過協(xié)同過濾算法，我們根據(jù)相似客戶的偏好，為客戶提供了個性化的服務(wù)案例和建議，實現(xiàn)了服務(wù)的精準(zhǔn)匹配。這些個性化建議通過實時通信與推送技術(shù)，及時傳達(dá)給銷售人員和客戶，確保了服務(wù)的時效性和針對性。最后，通過收集客戶反饋，并使用數(shù)據(jù)可視化工具進行分析，我們實現(xiàn)了對服務(wù)效果的實時監(jiān)控和持續(xù)改進，從而為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)、個性化的服務(wù)體驗。整個流程從數(shù)據(jù)采集到實時反饋，形成了一個閉環(huán)，不斷優(yōu)化和提升服務(wù)質(zhì)量。技術(shù)特征：1.一種客戶服務(wù)實時跟進方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶服務(wù)實時跟進方法，其特征在于，所述步驟s1，具體包括：3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶服務(wù)實時跟進方法，其特征在于，其中，所述步驟s2，具體包括：4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶服務(wù)實時跟進方法，其特征在于，所述步驟s3，具體包括：5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶服務(wù)實時跟進方法，其特征在于，所述步驟s3中，apigateway的引入簡化了系統(tǒng)集成過程，提升了系統(tǒng)的可擴展性和安全性，api?gateway采用微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計，將系統(tǒng)拆分為多個獨立的服務(wù)，每個服務(wù)負(fù)責(zé)特定的功能。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶服務(wù)實時跟進方法，其特征在于，所述步驟s4中，通過問卷設(shè)計收集客戶的反饋信息，問卷設(shè)計采用多維度的評分機制，確保能夠全面反映客戶滿意度，使用tableau或power?bi對問卷數(shù)據(jù)進行可視化分析，生成客戶滿意度報告。7.一種客戶服務(wù)實時跟進系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：8.一種客戶服務(wù)實時跟進設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：9.一種客戶服務(wù)實時跟進的非易失性計算機存儲介質(zhì)，存儲有計算機可執(zhí)行指令，其特征在于，所述計算機可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行以用于實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任意一項所述的一種客戶服務(wù)實時跟進方法。技術(shù)總結(jié)本申請公開了一種客戶服務(wù)實時跟進方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：基于HTTP/HTTPS請求調(diào)用呼叫中心API或客服系統(tǒng)API接口來實時采集客戶交互數(shù)據(jù)；基于TensorFlow框架構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，分析客戶的復(fù)雜行為特征和需求；通過API?Gateway統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)接口，實現(xiàn)客戶端與云助理系統(tǒng)能夠與后臺系統(tǒng)實時通信；通過客戶端或云助理推送問卷鏈接，收集客戶的反饋信息。采用分層架構(gòu)模式，通過這種分層架構(gòu)的模式將系統(tǒng)劃分為多個層次，主要分為數(shù)據(jù)采集與處理層、數(shù)據(jù)分析與模型構(gòu)建層、實時決策與通信層、系統(tǒng)集成與管理層、客戶反饋與可視化層。每個層次負(fù)責(zé)特定的功能模塊。各層之間通過定義良好的接口進行通信，從而提高系統(tǒng)的模塊化、可擴展性和可維護性。技術(shù)研發(fā)人員：顏建濤,李文雪,朱家瑋受保護的技術(shù)使用者：中國人壽保險股份有限公司山東省分公司技術(shù)研發(fā)日：技術(shù)公布日：2025/5/15