(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111344383.0 (22)申请日 2021.11.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113781129 A (43)申请公布日 2021.12.10 (73)专利权人 百融至信 （北京） 征信有限公司 地址 100000 北京市朝阳区阜荣 街10号环 球创意广场A座1- 3层 (72)发明人 冯鑫　 (74)专利代理 机构 北京鼎佳达知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11348 代理人 刘铁生　孟阿妮 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06N 20/00(2019.01)(56)对比文件 CN 111507395 A,2020.08.07 CN 110310163 A,2019.10.08 CN 112954102 A,2021.0 6.11 CN 113298555 A,2021.08.24 CN 113379457 A,2021.09.10 CN 110472017 A,2019.1 1.19 WO 201616286 3 A1,2016.10.13 审查员 马丽莉 (54)发明名称 一种智能营销策略生成方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种智能营销策略生成方法 和系统， 获得第一数据采集指令， 获得第一数据 采集结果； 根据第一数据采集结果构建用户画像 标签； 根据第一数据采集结果获得用户的历史触 达结果， 其中， 所述历史触达结果和所述用户画 像标签具有对应 关系； 通过所述用户画像标签和 所述历史触达结果进行时间段预估模型和触达 方式预估模型的训练， 获得第一训练结果， 其中， 所述时间段预估模型和所述触达方式预估模型 为机器学习中的智能化进行数据处理的模型； 通 过所述第一训练结果获得用户营销策略。 解决了 现有技术中存在不能智能化分析用户的接收营 销沟通的习惯， 采用适配的营销沟通方案， 进而 导致营销策略不够准确和智能化， 导致转化率低 的技术问题。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 113781129 B 2022.02.15 CN 113781129 B 1.一种智能营销策略生成方法， 其中， 所述方法应用于触达投放系统， 所述方法包括： 获得第一数据采集指令， 根据所述第一数据采集指令进行用户数据采集， 获得第一数 据采集结果； 根据所述第一数据采集结果构建用户画像标签； 根据所述第一数据采集结果获得用户的历史触达结果， 其中， 所述历史触达结果和所 述用户画像标签具有对应关系； 获得第一触达话术集合， 根据 所述第一触达话术集合的用户反馈语气获得所述历史触 达结果的第一权 重影响因素； 获得第一语速信 息， 根据所述第 一语速信 息的第一用户反馈特征获得所述历史触达结 果的第二权 重影响因素； 对所述第一权重影响因素和所述第 二权重影响因素进行权重影响占比评估， 获得第 一 权重占比分配结果； 通过所述用户画像标签和所述历史触达结果进行时间段预估模型和触达方式预估模 型的训练， 获得第一训练结果， 其中， 所述时间段预估模型和所述触达方式预估模型为机器 学习中的智能化进行数据处理的模型， 所述时间段预估模型为进 行营销方案投放的时间段 预估的模型， 所述触达方式预估模型为进行用户容易接受的营销触达方式评估的模型， 所 述第一训练结果包括训练完成后的所述触达方式预估 模型和所述时间段 预估模型； 通过所述第 一权重占比分配结果进行所述第 一训练结果的参数修正， 获得进行参数修 正后的所述第一训练结果； 通过所述第一训练结果获得用户营销策略。 2.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 根据所述第一数据采集指令， 获得用户的行为信息； 基于所述行为信息进行用户的行为分析， 获得第一行为分析 结果； 通过所述第一行为分析 结果获得 所述第一数据采集结果。 3.如权利要求2所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 根据所述第一数据采集指令， 对用户进行基础信息采集， 获得第一基础信息采集结果； 基于所述第一基础信息采集结果构建用户属性信息； 通过所述第一行为分析 结果和所述用户属性信息获得 所述第一数据采集结果。 4.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 通过所述触达投放系统基于所述用户营销策略进行触达， 获得第一触达结果 集合； 基于自动机学习AutoML方式， 通过所述第一触达结果集合对所述时间段预估模型和触 达方式预估 模型进行优化， 获得第一优化结果； 通过所述第一优化结果获得用户优化营销策略。 5.如权利要求 4所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 根据所述第 一触达结果集合和所述历史触达结果进行差异化比对， 获得第 一差异化比 对结果； 通过所述第一差异化比对结果对用户画像标签进行共性特征聚类， 获得第一聚类结 果； 将所述第一聚类结果作为标识特征对所述时间段预估模型和触达方式预估模型进行权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113781129 B 2优化， 获得第二优化结果； 通过所述第二优化结果获得 所述用户优化营销策略。 6.如权利要求2所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 根据所述行为信息对用户进行时间分析， 获得第一分析 结果； 根据所述第 一分析结果获得用户的时间分析标签， 基于所述 时间分析标签构建所述用 户画像标签。 7.一种智能营销策略生成系统， 其中， 所述系统包括： 第一获得单元， 所述第一获得单元用于获得第一数据采集指令， 根据所述第一数据采 集指令进行用户数据采集， 获得第一数据采集结果； 第一构建单元， 所述第一构建单元用于根据所述第一数据采集结果构建用户画像标 签； 第二获得单元， 所述第 二获得单元用于根据 所述第一数据采集结果获得用户的历史触 达结果， 其中， 所述历史触达结果和所述用户画像标签具有对应关系； 第一权重分析单元， 所述第一权重分析单元用于获得第一触达话术集合， 根据所述第 一触达话 术集合的用户反馈语气获得 所述历史触达结果的第一权 重影响因素； 第二权重分析单元， 所述第二权重分析单元用于获得第一语速信息， 根据所述第一语 速信息的第一用户反馈特 征获得所述历史触达结果的第二权 重影响因素； 第一权重评估单元， 所述第 一权重评估单元用于对所述第 一权重影响因素和所述第 二 权重影响因素进行权 重影响占比评估， 获得第一权 重占比分配结果； 第三获得单元， 所述第 三获得单元用于通过所述用户画像标签和所述历史触达结果进 行时间段预估模型和触达方式预估模型的训练， 获得第一训练结果， 其中， 所述时间段预估 模型和所述触达方式预估模型为机器学习中的智能化进行数据处理的模型， 所述时间段预 估模型为进行营销方案投放的时间段预估的模型， 所述触达方式预估模型为进行用户容易 接受的营销触达方式评估的模型， 所述第一训练结果包括训练完成后的所述触达方式预估 模型和所述时间段 预估模型； 第一修正单元， 所述第 一修正单元用于通过所述第 一权重占比分配结果进行所述第 一 训练结果的参数修 正， 获得进行参数修 正后的所述第一训练结果； 第四获得 单元， 所述第四获得 单元用于通过 所述第一训练结果获得用户营销策略。 8.一种智能营销策略生成系统， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器 上运行的计算机程序， 其中， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求 1‑6任一项所述方法 的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113781129 B 3