【摘 要】
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通常一个销售代表会有数百名客户.销售代表无法定量预测哪位客户最近有下单需求,所以多采用轮询或者主观直觉的方式决定每天的回访客户名单.本文以深度学习的思路,把销售代表
【机 构】
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云汉芯城(上海)互联网科技股份有限公司 上海201612;华东师范大学计算机科学与软件工程学院 上海200062;上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海200240
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通常一个销售代表会有数百名客户.销售代表无法定量预测哪位客户最近有下单需求,所以多采用轮询或者主观直觉的方式决定每天的回访客户名单.本文以深度学习的思路,把销售代表的历史回访记录作为输入数据,以卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)为基础模型,让模型学习客户复购行为的内在逻辑以便指导初级销售代表的每日回访工作.相对传统回访策略,在深度学习算法辅助下的回访策略可以把回访相对成功率提高120％,取得了显著的效果.
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