[发明专利]信息处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种信息处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标对象对应的特征信息，所述目标对象为待进行转化率评估的对象；根据所述特征信息，通过转化率评估模型，预估得到所述目标对象的转化率评估结果，所述转化率评估模型是根据历史对象的历史特征信息以及历史对象对应的历史转化率采用机器学习算法训练获得的，所述转化率评估结果用于表示所述目标对象对预设业务需求的意愿度；基于所述意愿度，对所述目标对象进行产品推荐。本发明能够解决无法精准、快捷地针对各个潜在的客户进行转化率评估的问题，进而有效地针对特定客户推荐产品，提高工作效率、业绩。

技术领域

本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着企业的不断发展，开始在各种渠道投放广告触达各种业务需求的企业主，为了进一步转化这些潜在客户，通常会将企业主的联系方式集中到一起，进行产品推荐，比如通过电话销售的方式了解这些客户的需求和疑问，通过解答和沟通解决客户的需求，实现这些潜在客群的转化。

由于投放的渠道众多，收集的用户数量众多且质量参差不齐，电销人力成本日益增长，可能导致电销成本剧增，同时电销人员每天的工作量也被动增加，导致客单服务时长降低，且由于无法耐心的倾听顾客的需求和予以解答，导致转化率变低，用户体验变差等。

因此，现有技术中由于无法快捷、精准地针对各个潜在的客户进行转化率评估，导致无法合理地为潜在客户解决业务问题分配服务时长，进而无法满足用户需求，导致转化率变低，影响用户体验。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种信息处理方法、装置、设备及存储介质，旨在解决无法精准、快捷地针对各个潜在的客户进行转化率评估，导致无法有效地针对特定客户推荐产品的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种信息处理方法，所述信息处理方法包括：

获取目标对象对应的特征信息，所述目标对象为待进行转化率评估的对象；

根据所述特征信息，通过转化率评估模型，预估得到所述目标对象的转化率评估结果，所述转化率评估模型是根据历史对象的历史特征信息以及历史对象对应的历史转化率采用机器学习算法训练获得的，所述转化率评估结果用于表示所述目标对象对预设业务需求的意愿度；

基于所述意愿度，对所述目标对象进行产品推荐。

在一种可能的实现方式中，所述获取目标对象对应的特征信息，包括：

获取所述目标对象的有效信息，所述有效信息包括至少一类特征；

对所述至少一类特征中的每类特征进行相应匹配方式的数据处理，得到每类特征对应的特征信息，并形成所述目标对象对应的特征信息。

在一种可能的实现方式中，所述至少一类特征包括下述至少一项：文本类特征、数字类特征以及所述目标对象所属类型特征；

对所述至少一类特征中的每类特征进行相应匹配方式的数据处理，得到每类特征对应的特征信息，包括下述至少一项：

通过自然语言处理，将所述文本类特征转换为文本向量；

对数字类特征进行范围划分，并对划分后的范围进行编码，得到所述数字类特征对应的第一编码信息；

对所述目标对象所属类型特征进行编码，得到所述目标对象所属类型特征对应的第二编码信息；

其中，所述目标对象对应的特征信息包括下述至少一项：所述文本向量、所述第一编码信息以及所述第二编码信息。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述特征信息，通过转化率评估模型，预估得到所述目标对象的转化率评估结果，包括：