[发明专利]一种信息处理方法及装置

说明书

本发明提供一种信息处理方法及装置，涉及数据业务技术领域，用以提高向营销人员提供的预测结果的准确性，从而降低运营成本。本发明的信息处理方法，包括：获取当前营销人员的信息；根据所述当前营销人员的信息，获取与所述当前营销人员的信息匹配的推荐模型；其中，所述推荐模型是利用预设营销人员的信息和所述预设营销人员对应的历史客户的信息训练得到的；获取待处理客户的信息；根据所述当前营销人员的信息、所述待处理客户的信息和所述推荐模型，从所述待处理客户中为所述当前营销人员确定目标客户。本发明主要用于业务营销技术中。

技术领域

本发明涉及数据业务技术领域，尤其涉及一种信息处理方法及装置。

背景技术

精准营销模型的建模挖掘和使用过程，包括三个基本过程：用于训练模型的历史数据收集和特征选择阶段；模型训练阶段；使用模型预测推荐阶段等。

例如，电信运营商通过语音客服人员向客户营销特定终端或流量套餐时，客服人员看到系统输出的推荐营销的客户群，就是后台已有精准营销模型的推荐结果。

但是，在现有的用于建模训练的历史数据收集阶段、建模阶段以及后续模型使用阶段，都仅关注客户群体的历史数据、客户群体的特征，给不同营销人员推荐的营销目标客户群也都是同一个推荐模型的结果，从而导致推荐的预测结果不准确。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种信息处理方法及装置，用以提高向营销人员提供的预测结果的准确性，从而降低运营成本。

为解决上述技术问题，本发明提供一种信息处理方法，包括：

获取当前营销人员的信息；

根据所述当前营销人员的信息，获取与所述当前营销人员的信息匹配的推荐模型；其中，所述推荐模型是利用预设营销人员的信息和所述预设营销人员对应的历史客户的信息训练得到的；

获取待处理客户的信息；

根据所述当前营销人员的信息、所述待处理客户的信息和所述推荐模型，从所述待处理客户中为所述当前营销人员确定目标客户。

其中，所述根据所述当前营销人员的信息，获取与所述当前营销人员的信息匹配的推荐模型的步骤，包括：

将所述当前营销人员的信息，与存储的各备选推荐模型中的营销人员的信息进行匹配；

若所述当前营销人员的信息与第一备选推荐模型中的营销人员的信息的匹配度大于预设阈值，则将所述第一备选推荐模型作为与所述当前营销人员的信息匹配的推荐模型。

其中，所述根据所述当前营销人员的信息、所述待处理客户的信息和所述推荐模型，从所述待处理客户中为所述当前营销人员确定目标客户的步骤，包括：

将所述当前营销人员的信息、所述待处理客户的信息作为所述推荐模型的输入，运行所述推荐模型；

根据所述推荐模型的运行结果确定所述目标客户。

其中，在所述获取当前营销人员的信息的步骤前，所述方法还包括：

训练所述推荐模型。

其中，所述训练所述推荐模型的步骤，包括：

获取所述预设营销人员的信息；

获取所述预设营销人员对应的历史客户的信息，其中所述历史客户的信息包括所述历史客户的标识，所述历史客户的客户特征，所述历史客户的营销结果；

将所述预设营销人员的信息和所述历史客户的信息作为预设推荐算法的输入，训练所述预设营销人员对应的推荐模型。

其中，在所述获取待处理客户的信息的步骤之后，所述方法还包括：