[发明专利]产品推荐方法、装置及存储介质

说明书

本发明提出一种产品推荐方法，包括：获取目标客户在第一预设时间内的特征数据，该特征数据包括资产、医疗、工作及生活信息；根据该特征数据及预设的分析规则，分析该目标客户所属的客户类；将所述特征数据输入到该客户类对应的预先训练的分析模型中，预测得到该目标客户可能有购买意向的产品；及，向该目标客户推荐该产品。本发明还提出一种电子装置及存储介质。利用本发明，根据目标客户的特征数据，分析预测该目标客户可能有购买意向的产品，提高产品推荐准确率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种产品推荐方法、电子装置及计算机可读存储介质。

背景技术

在传统的保险业务中，为了提高产品推荐的精准性，通常需要采用产品推荐算法为不同用户推荐产品。然而，采用传统的产品推荐算法为客户推荐产品容易出错，推荐产品的准确性无法满足实际需要。

因此，如何提高产品推荐的精准性，已经成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种产品推荐方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于根据目标客户的特征数据，分析建议向目标客户推荐的产品，提高了产品的推荐准确率。

为实现上述目的，本发明提供一种电子装置，该装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的产品推荐程序，该程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取目标客户在第一预设时间内的特征数据，该特征数据包括资产、医疗、工作及生活信息；

根据该特征数据及预设的分析规则，分析该目标客户所属的客户类；

将所述特征数据输入到该客户类对应的预先训练的分析模型中，预测得到该目标客户可能有购买意向的产品；及

向该目标客户推荐该产品。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种产品推荐方法，该方法包括：

获取目标客户在第一预设时间内的特征数据，该特征数据包括资产、医疗、工作及生活信息；

根据该特征数据及预设的分析规则，分析该目标客户所属的客户类；

将所述特征数据输入到该客户类对应的预先训练的分析模型中，预测得到该目标客户可能有购买意向的产品；及

向该目标客户推荐该产品。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有产品推荐程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的产品推荐方法的任意步骤。

相较于现有技术，本发明提出的产品推荐方法、电子装置及计算机可读存储介质，根据目标客户的特征数据，确定目标客户所属的客户类，利用目标客户所属的客户类对应的分析模型，分析出建议向目标客户推荐的产品，并向其推荐该产品，提高了产品的推荐准确率，进而提高目标客户对产品的购买率。

附图说明

图1为本发明电子装置较佳实施例的示意图；

图2为分析模型的运行机理示意图；

图3为图1中产品推荐程序的程序模块示意图；

图4为本发明产品推荐方法较佳实施例的流程图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种产品推荐方法，该方法应用于一种电子装置1。参照图1所示，为本发明电子装置1较佳实施例的示意图。