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申请/专利权人：深圳大管加软件与技术服务有限公司

摘要：本发明涉及结合跟进状态的客户倾向分析系统、方法和电子设备，包括：采集跟进目标客户过程中跟进频率数据和跟进内容数据；采集历史时间内的历史跟进数据并进行降维，获得降维跟进频率集和降维跟进内容集；根据当前的跟进产品，对降维跟进频率集和降维跟进内容集进行关联降维，获得可靠跟进频率集和可靠跟进内容集，拟合获得积极度分析器和喜爱度分析器，分别对跟进频率数据和跟进内容数据进行积极度分析和喜爱度分析，获得积极度和喜爱度；根据相近的匹配跟进内容进行喜爱度迁移变化分析获得喜爱修正系数，对喜爱度进行修正，结合积极度进行客户倾向分析，获得客户倾向分析结果。本发明达到了提升客户倾向分析准确性和全面性的技术效果。

主权项：1.一种结合跟进状态的客户倾向分析系统，其特征在于，所述系统包括：跟进数据采集模块，用于采集跟进目标客户过程中的跟进数据，其中，跟进数据包括跟进频率数据和跟进内容数据；历史跟进数据降维模块，用于采集历史时间内的历史跟进数据集，对所述历史跟进数据集进行跟进频率的降维，获得降维跟进频率集，以及对所述历史跟进数据集进行跟进内容的降维，获得降维跟进内容集；关联降维模块，用于根据当前的跟进产品，对所述降维跟进频率集和降维跟进内容集进行关联降维，获得可靠跟进频率集和可靠跟进内容集；初步分析模块，用于根据所述可靠跟进频率集和可靠跟进内容集，进行积极度拟合和喜爱度拟合，获得积极度分析器和喜爱度分析器，分别对所述跟进频率数据和跟进内容数据进行积极度分析和喜爱度分析，获得积极度和喜爱度；倾向分析模块，用于根据所述跟进内容数据在所述可靠跟进内容集内进行索引相近的匹配跟进内容，并基于匹配跟进内容进行喜爱度迁移变化分析获得喜爱修正系数，对所述喜爱度进行修正，获得修正喜爱度，结合所述积极度进行客户倾向分析，获得购买倾向率，作为客户倾向分析结果；其中，采集历史时间内的历史跟进数据集，对所述历史跟进数据集进行跟进频率的降维，获得降维跟进频率集，以及对所述历史跟进数据集进行跟进内容的降维，包括：对所述历史跟进数据集进行跟进频率和跟进内容的提取和归类，获得历史跟进频率分布和历史跟进内容分布，其中，历史跟进频率分布内包括不同的多个历史跟进频率以及多个历史跟进频率的出现次数；对所述历史跟进频率分布进行跟进频率的降维，获得降维跟进频率集，其中，以提升历史跟进频率分布的特征保留度和降维的跟进频率的出现次数进行降维；对所述历史跟进内容分布进行跟进内容的降维，获得降维跟进内容集；其中，根据所述可靠跟进频率集和可靠跟进内容集，进行积极度拟合和喜爱度拟合，获得积极度分析器和喜爱度分析器，分别对所述跟进频率数据和跟进内容数据进行积极度分析和喜爱度分析，包括：提取所述可靠跟进频率集内每个可靠跟进频率在所述历史跟进频率分布内的出现次数，以及每个可靠跟进频率出现时的购买次数，计算获得样本积极度集合；提取所述可靠跟进内容集内每个可靠跟进内容在所述历史跟进内容分布内的出现次数，以及每个可靠跟进内容出现时的购买次数，计算获得样本喜爱度集合；采用所述可靠跟进频率集和样本积极度集合作为拟合数据，进行拟合训练，获得积极度分析器；采用所述可靠跟进内容集和样本喜爱度集合，进行拟合训练，获得喜爱度分析器；分别采用所述积极度分析器和所述喜爱度分析器对所述跟进频率数据和跟进内容数据进行积极度分析和喜爱度分析，获得积极度和喜爱度；其中，根据所述跟进内容数据在所述可靠跟进内容集内进行索引相近的匹配跟进内容，并基于匹配跟进内容进行喜爱度迁移变化分析获得喜爱修正系数，包括：分析所述可靠跟进内容集内每个可靠跟进内容和所述跟进内容数据的相似度，将大于相似度阈值的可靠跟进内容输出为多个匹配跟进内容；根据所述多个匹配跟进内容，在所述历史跟进数据集内索引每个匹配跟进内容出现在不同购买量阶段下的购买率，获得多个喜爱度修正表；提取所述目标客户目前的购买量阶段，在所述多个喜爱度修正表内进行索引，获得多个匹配喜爱修正系数，计算获得喜爱修正系数；采用所述喜爱修正系数对所述喜爱度进行修正计算，获得修正喜爱度。

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