[发明专利]一种用于获客营销的NLP智能分析方法

说明书

本发明属于人工智能技术领域，本发明公开了一种用于获客营销的NLP智能分析方法，采集目标用户的网上行为数据，对网上行为数据进行需求特征模糊量化，获得量化的需求特征模糊变量值，将目标用户需求特征映射到模糊数值区间内将网上行为数据和网上行为数据对应的模糊数值区间进行关联，并将网上行为数据和模糊数值区间整合生成文本数据；文本数据通过NLP模块进行分析识别生成营销文本数据；构建营销决策模型，将营销文本数据通过营销决策模型生成营销策略；根据营销策略推送对应的展示内容；根据展示内容查看目标用户接受意向；根据目标用户接受意向优化对应的营销策略。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，更具体地说，本发明涉及一种用于获客营销的NLP智能分析方法。

背景技术

现今的电子商务企业在市场中的竞争越来越激烈，访问用户的选择也越来越多样化，因此企业需要不断改进其服务和产品，以吸引和保留访问用户。在大数据时代，企业可以利用访问用户的网上行为数据和消费记录等数据，通过数据挖掘和分析技术来了解访问用户的行为偏好和潜在需求。

授权公告号为CN113360625B的中国专利申请提供了一种基于NLP的智能对话营销获客方法，基于机器人智能对话，代替客服人员与访问用户沟通，并且通过在各个阶段、各种场景的套电话术配置，增强了机器人的拟人化程度，提升二次开口率以及灵活选择套电时机，提高机器人的套电成功机率。

然而在实际中，很多访问用户并不愿意配合机器人对话，导致机器人无法获取访问用户的信息，或者获取的访问用户信息准确性不高；因此需要根据访问用户的网上行为数据，不断地推送其感兴趣的内容，更加有针对性地提供获客指引路径。

鉴于此，本申请发明人发明了一种用于获客营销的NLP智能分析方法。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种用于获客营销的NLP智能分析方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于获客营销的NLP智能分析方法：

采集目标用户的网上行为数据，对所述网上行为数据进行需求特征模糊量化，获得量化的需求特征模糊变量值，将目标用户需求特征映射到模糊数值区间内；

将网上行为数据和网上行为数据对应的模糊数值区间进行关联，并将网上行为数据和模糊数值区间整合生成文本数据；

所述文本数据通过NLP模块进行分析识别，分析识别冗余数据，并对冗余数据进行清洗生成营销文本数据；所述冗余数据包括多余的、错误的或者不正常的数据；

构建营销决策模型，将所述营销文本数据通过营销决策模型生成营销策略；根据所述营销策略推送对应的展示内容；

根据展示内容查看目标用户接受意向；根据目标用户接受意向优化对应的营销策略。

优选的，所述目标用户的获取逻辑如下：

利用页面爬虫工具，获得访问用户的网上行为数据，提取网上行为数据的字符长度；

将提取网上行为数据的字符长度与预设字符长度阈值进行比对分析；

若字符长度大于或等于预设字符长度阈值，则将所述字符长度对应的所述访问用户标记为目标用户；

若字符长度小于预设字符长度阈值，则将所述字符长度对应的所述网上行为数据进行删除。

优选的，所述网上行为数据包括访问行为数据、搜索行为数据、社交行为数据和应用行为数据。

优选的，对所述网上行为数据进行需求特征模糊量化的分析逻辑如下：

根据所述网上行为数据获取目标用户需求特征，将目标用户需求特征转化为模糊语言变量；