CN107046571A - 一种营业厅业务智能分配方法及*** - Google Patents
一种营业厅业务智能分配方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种营业厅智能业务引导方法及***，能够自动获取用户信息，并根据用户信息制定适合的推荐业务，且对于不同的用户采用不同的制定规则；对于老用户可以自动结合用户的消费记录及用户所处区域的消费水平生成用户的消费模型，根据所生成的消费模型向用户推送适合的业务套餐；对于新用户可以结合营业厅所处地域的消费水平向新用户推荐适合的业务套餐；实现营业厅业务的全自动引导，减少营业厅的人力成本，且在保证商家业务推广的同时，充分考虑到用户的经济承受能力，使用户更容易接受所推送的业务内容。
Description
技术领域
本发明涉及互联网数据处理技术领域，特别涉及一种营业厅业务智能分配方法及***。
背景技术
随着电信运营商加快从网络运营到综合信息运营的步伐，以素质内容和应用为主体的无线数据业务在电信运营商的运营业务中所占的比重呈快速提升的趋势。数据业务具有种类丰富和多样化的特点，在这样的环境下用户难以通过主动搜索或查找的方式找到其所需要的产品或应用。
现有的营业厅业务流程用户到营业厅办理业务时，通常有引导人员进行业务引导，引导人员主动询问用户的需求，并根据询问结果向用户推荐相关业务，此种业务引导方式一来会造成营业厅人工成本上升，且在用户较多时，会造成排队拥堵想象，导致用户体验下降；二来对于业务的推荐主要依靠引导人员的主管判断，推荐的业务往往不能很好的满足用户的实际需求及经济能力。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术不足，提供了一种营业厅业务智能分配方法及***，在用户进入营业厅办理业务时，自动根据用户的信息判断用户的实际经济承受能力，并根据用户的经济承受能力推送对应的业务，使用户更容易接受所推送的业务内容。
本发明为实现上述目的采用以下的技术方案：
第一方面，本发明提供了一种营业厅业务智能分配方法，包括：
获取当前用户的用户标签，其中，所述用户标签包括第一标签；
当所述用户标签为第一标签时，记所述当前用户为第一用户；
获取所述第一用户的第一消费记录，并根据所获取第一消费记录生成第一消费模型；
获取预设区域消费特征表，其中，所述预设区域消费特征表包括至少一个区域信息，及与所述区域信息匹配的第二消费模型；
获取所述第一用户的位置信息，并根据所获取的位置信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述位置信息匹配的区域信息；
根据所述区域信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述区域信息匹配的第二消费模型；
根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型；
获取与所述第三消费模型匹配的业务信息，向所述第一用户推送所获取的业务信息。
在本发明一实施例中，所述第一消费模型包括第一预设参数，所述第二消费模型包括第二预设参数，所述根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型，具体包括：
当所述第一消费模型的第一预设参数与所述第二消费模型的第二预设参数一致时；
记所述第一消费模型或所述第二消费模型为第三消费模型。
在本发明一实施例中，所述第一消费模型包括第一预设参数，所述第二消费模型包括第二预设参数，所述根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型，具体包括：
当所述第一消费模型的第一预设参数大于所述第二消费模型的第二预设参数时；
记所述第一消费模型为第三消费模型。
在本发明一实施例中，所述第一消费模型包括第一预设参数，所述第二消费模型包括第二预设参数，所述根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型，具体包括：
当所述第二消费模型的第二预设参数大于所述第一消费模型的第一预设参数时；
记所述第二消费模型为第三消费模型。
在本发明一实施例中，所述获取所述第一用户的第一消费记录，并根据所获取第一消费记录生成第一消费模型，具体包括：
获取第一业务类型；
根据所述第一业务类型获取所述第一用户的第一消费记录；
根据所述第一业务类型获取匹配的预设第一消费特征表，其中，所述预设第一消费特征表包括至少一个业务套餐信息，及与所述业务套餐信息匹配的第一消费模型；
根据所述第一消费记录，从所述预设第一消费特征表中获取与所述第一消费记录匹配的业务套餐信息；
根据所述业务套餐信息，从所述预设第一消费特征表中获取与所述业务套餐信息匹配的第一消费模型。
在本发明一实施例中，所述获取所述第一用户的位置信息，具体包括：
获取用户在预设时间段内的定位信号；
根据所述定位信号生成位置信息。
在本发明一实施例中，根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型，具体包括：
获取第二业务类型；
根据所述第二业务类型获取所述第一用户的第二消费记录；
根据所述第二业务类型获取匹配的预设第二消费特征表，其中，所述预设第二消费特征表包括至少一个业务套餐信息，及与所述业务信息匹配的第四消费模型；
根据所述第二消费记录，从所述预设第二消费特征表中获取与所述第二消费记录匹配的业务套餐信息；
根据所述业务套餐信息，从所述预设第二消费特征表中获取与所述业务套餐信息匹配的第四消费模型；
根据所述第一消费模型、第二消费模型及第四消费模型生成第三消费模型。
在本发明一实施例中，所述第一消费模型包括第一预设参数，所述第二消费模型包括第二预设参数，所述第四消费模型包括第三预设参数，所述根据所述第一消费模型、第二消费模型及第四消费模型生成第三消费模型，具体包括：
当所述第二消费模型的第二预设参数与所述第四消费模型的第三预设参数匹配，且所述第二预设参数及所述第三预设参数均不小于第一消费模型的第一预设参数时；
记所述第二消费模型或所述第四消费模型为第三消费模型。
进一步的，在本发明一实施例中，所述第四消费模型包括第三预设参数，所述根据所述第一消费模型、第二消费模型及第四消费模型生成第三消费模型，还包括：
当所述第二消费模型的第二预设参数与所述第四消费模型的第三预设参数匹配，且所述第二预设参数及所述第三预设参数小于第一消费模型的第一预设参数时；
记所述第一消费模型为第三消费模型。
进一步的，在本发明一实施例中，所述第四消费模型包括第三预设参数，所述根据所述第一消费模型、第二消费模型及第四消费模型生成第三消费模型，还包括：
当所述第二消费模型的第二预设参数与所述第四消费模型的第三预设参数不匹配时；
获取所述第一预设参数、所述第二预设参数及所述第三预设参数中的最大值，并获取与所述最大值预设参数匹配的消费模型，记为第三消费模型。
在本发明一实施例中，所述获取与所述第三消费模型匹配的业务信息，具体包括：
获取第一业务类型；
根据所述第一业务类型获取匹配的预设业务推送信息表，其中，所述业务推送信息表中包括至少一个第三消费模型，及与所述第三消费模型匹配的业务信息；
根据所述第三消费模型，从所述预设业务推送信息表中获取与所述第三消费模型匹配的业务信息。
在本发明一实施例中，所述用户标签还包括第二标签；
所述一种营业厅业务智能分配方法，还包括：
当所述用户标签为第二标签时，记所述当前用户为第二用户；
获取所述第二用户的位置信息，并根据所获取的位置信息生成第五消费模型；
获取与所述第五消费模型匹配的业务信息；
向所述第二用户推送所获取的业务信息。
第二方面，本发明还提供了一种营业厅业务智能分配***，包括第一用户获取模块，第一消费模型生成模块，第二消费模型生成模块，第三消费模型生成模块，业务信息获取模块及推送模块；
其中，所述第一用户获取模块用于获取当前用户的用户标签，且当所述用户标签为第一标签时，所述第一用户获取模块用于还用于记所述当前用户为第一用户；
所述第一消费模型生成模块用于获取所述第一用户的第一消费记录，并根据所获取第一消费记录生成第一消费模型；
所述第二消费模型生成模块用于获取预设区域消费特征表，其中，所述预设区域消费特征表包括至少一个区域信息，及与所述区域信息匹配的第二消费模型；
所述第二消费模型生成模块还用于获取所述第一用户的位置信息，并根据所获取的位置信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述位置信息匹配的区域信息；
所述第二消费模型生成模块还用于根据所述区域信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述区域信息匹配的第二消费模型，记为第二消费模型；
所述第三消费模型生成模块用于根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型；
所述业务信息获取模块用于获取与所述第三消费模型匹配的业务信息；
所述推送模块用于向所述用户推送所获取的业务信息。
进一步的，在本发明一实施例中，所述一种营业厅业务智能分配***还包括第二用户获取模块及第五消费模型获取模块；所述用户标签还包括第二标签；
其中，所述第二用户获取模块用于获取当前用户的用户标签，且当所述用户标签为第二标签时，所述第二用户获取模块还用于记所述当前用户为第二用户；
所述第五消费模型获取模块用于获取所述第二用户的位置信息，并根据所获取的位置信息生成第五消费模型；
所述业务信息获取模块还用于获取与所述第五消费模型匹配的业务信息。
本发明的有益效果：
本发明提供了一种营业厅业务智能分配方法及***，能够自动获取用户信息，并根据用户信息制定适合的推荐业务，且对于不同的用户采用不同的制定规则；对于老用户可以自动结合用户的消费记录及用户所处区域的消费水平生成用户的消费模型，根据所生成的消费模型向用户推送适合的业务套餐；对于新用户可以结合营业厅所处地域的消费水平向新用户推荐适合的业务套餐；实现营业厅业务的全自动引导，减少营业厅的人力成本，且在保证商家业务推广的同时，充分考虑到用户的经济承受能力，使用户更容易接受所推送的业务内容。
附图说明
图1为本发明一实施例中一种营业厅业务智能分配方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例中第一消费模型生成方法的流程示意图；
图3为本发明一实施例中第三消费模型生成方法的流程示意图；
图4为本发明一实施例中一种营业厅业务智能分配***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明做进一步说明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
第一方面，如图1所示，本发明提供了一种营业厅业务智能分配方法，包括：
S100：获取当前用户的用户标签，其中，所述用户标签包括第一标签；
S200：当所述用户标签为第一标签时，记所述当前用户为第一用户；
具体的，所述第一标签为用户的手机号码；
具体的，当用户去营业厅办理业务时，用户通过输入自己的手机号码获取业务办理号，此时后台服务器获取到用户的手机号码后，判断该用户为老用户，记该用户为第一用户。
S300：获取所述第一用户的第一消费记录，并根据所获取第一消费记录生成第一消费模型；
具体的，所述第一消费记录为用户对于待推送业务类型的消费记录；
如，商家想要推送宽带业务时，获取用户当前的宽带业务消费记录，其中，所述消费记录包括上行带宽速度、下行带宽速度及宽带费用等信息。
具体的，在本发明一实施例中，所述第一消费模型为根据用户消费记录生成的第一消费模型。
具体的，所述第一消费模型为商家根据业务类型预设用户的经济能力模型，如低档消费用户、中档消费用户、高档消费用户等。
S400：获取预设区域消费特征表，其中，所述预设区域消费特征表包括至少一个区域信息，及与所述区域信息匹配的第二消费模型；
具体的，所述第二消费模型为商家根据区域信息设置的区域经济能力模型，如低档消费区域、中档消费区域、高档消费区域等。
具体的，所述区域信息包括省、市、区、小区、街道等。
S500：获取所述第一用户的位置信息，并根据所获取的位置信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述位置信息匹配的区域信息；
其中，所述第一用户的地理位置信息包括IP地址、GPS信号或GSM定位信息。
可以理解的是，在获得用户的地理位置信息后，后台服务器可以按照不同的预设精度对用户的地理位置信息进行区域的划分，如，可以根据用户的IP地址定位用户所在的省、市、区、街道或小区；如，后台服务器通过用户的IP地址判断用户位于某一个小区，则后台服务器判断该用户的地理位置信息为该小区。
具体的，在本发明一实施例中，所述获取所述第一用户的位置信息具体包括：
获取第一用户在预设时间段内的定位信号；
根据所述定位信号生成位置信息。
具体的，所述定位信号包括GPS信号或GSM定位信息。
具体的，对于通过移动设备获取用户的位置信息而言，在不同时间段获取到的用户的位置信息可能有较大的差别，商家可以根据业务的需求获取用户在特定时间段内的定位信号；
如，针对家用宽带而言，后台服务器可以获取用户在晚上10点之后的定位信号，并根据所获取定位信号生成用户所处的小区或街道信息；针对商务宽带，后台服务器可以获取用户在早上10点到下午5点的定位信号，并根据所获取的定位信号生成用户所在办公地点信息。
S600：根据所述区域信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述区域信息匹配的第二消费模型；
具体的，后台服务器获取用户的位置信息后，从预设区域消费特征表中获取与所述位置信息匹配的区域信息，并获取与所述区域信息匹配的第二消费模型记为第二消费模型；
如，后台服务器获取用户在晚上10点的GPS定位信号为小区A中的某个街道，则后台服务器生成用户的位置信息为小区A；后台服务器从预设区域消费特征表中查找包含小区A的区域信息，并获取该区域信息的第二消费模型，如中档消费区域，即该用户的第二消费模型为中档消费区域。
S700：根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型；
在本发明一实施例中，所述第一消费模型包括第一预设参数，所述第二消费模型包括第二预设参数。
具体的，所述第一预设参数为所述第一消费模型对应的消费额度，所述第二预设参数为第二消费模型对应的消费额度。
具体的，根据第一消费模型及第二消费模型生成用户最终的经济能力模型，即第三消费模型；
如，用户的第一消费模型为低档消费用户，第二消费模型为中档消费区域，则后台服务器可以判断虽然当前用户的消费额度较低，但是根据用户所处位置的区域的平均消费额度来看该用户具备中档消费用户的经济能力，因此生成该用户的第三消费模型为中档消费用户；
如，用户的第一消费模型为中档消费用户，第二消费模型为低档消费区域，则后台服务器可以判断用户当前的消费额度超出用户所在区域的平均消费额度，但为了不降低商家收入，因此参照用户的第一消费模型生成该用户的第三消费模型为中档消费用户。
S800：获取与所述第三消费模型匹配的业务信息，向所述第一用户推送所获取的业务信息。
具体的，在本发明一实施例中，步骤S800包括：
获取第一业务类型；
根据所述第一业务类型获取匹配的预设业务推送信息表，其中，所述业务推送信息表中包括至少一个第三消费模型，及与所述第三消费模型匹配的业务信息；
根据所述第三消费模型，从所述预设业务推送信息表中获取与所述第三消费模型匹配的业务信息，向所述第一用户推送所获取的业务信息。
其中，所述第一业务类型为商家预设的待推送的业务类型；
具体的，沿用上例，所述第一用户的第三消费模型为中档消费用户，后台服务器获取到的第一业务类型为宽带业务，后台服务器调用与宽带业务匹配的预设业务推送信息表，获取表中中档消费用户对应的业务信息，并发送给所述第一用户。
如图2所示，在本发明一实施例中，步骤S300具体包括：
S310：获取第一业务类型；
具体的，所述第一业务类型为待推送的业务类型；如，商家准备向用户推送宽带业务，则所述第一业务类型为宽带业务。
S320：根据所述第一业务类型获取所述第一用户的第一消费记录；
具体的，所述第一消费记录为所述第一用户对于待推送业务类型的消费记录；
如，商家想要推送宽带业务时，获取用户当前的宽带业务消费记录，其中，所述消费记录包括上行带宽速度、下行带宽速度及宽带费用等信息。
S330：根据所述第一业务类型获取匹配的预设第一消费特征表，其中，所述预设第一消费特征表包括至少一个业务套餐信息，及与所述业务套餐信息匹配的第一消费模型；
具体的，商家可以在后台服务器中预设有多个第一消费特征表，每个所述第一消费特征表对应一种业务类型，且每个所述第一消费特征表中包括至少一个业务套餐信息，及与所述业务套餐信息匹配的第一消费模型；
其中，所述第一消费模型为商家根据业务类型预设用户的经济能力模型，如低档消费用户、中档消费用户、高档消费用户等；
如，对于宽带业务，预设用户的宽带月租为0～199元的为低档消费用户，宽带月租
为200～499元的为中档消费用户，宽带月租为500以上的为高档消费用户，则可生成下表
| 业务套餐信息 | 0～199元 | 200～499元 | 500以上 |
| 第一消费模型 | 低档消费用户 | 中档消费用户 | 高档消费用户 |
S340：根据所述第一消费记录，从所述预设第一消费特征表中获取与所述第一消费记录匹配的业务套餐信息；
S350：根据所述业务套餐信息，从所述预设第一消费特征表中获取与所述业务套餐信息匹配的第一消费模型。
具体的，沿用上例，后台服务器获取用户的宽带业务消费记录，用户的当前使用的宽带业务为月租158元的20M宽带；
则根据预设的第一消费特征表可获得用户的第一消费模型为低档消费用户，即用户的第一消费模型为低档消费用户。
进一步的，在本发明一实施例中，除了参考用户的对待推送业务的消费记录及所处区域的消费水平来判断用户的经济承受能力外，还可以结合用户其他类型业务的消费记录来进一步判断用户的经济承受能力，具体的，如图3所示，步骤S700具体包括：
S710：获取第二业务类型；
具体的，所述第二业务类型为非待推送的业务类型；如商家选择的待推送业务为宽带业务，则所述第二业务类型包括商家提供的其他业务，如固话业务、移动通信业务、数字电视业务等。
S720：根据所述第二业务类型获取所述第一用户的第二消费记录；
S730：根据所述第二业务类型获取匹配的预设第二消费特征表，其中，所述预设第二消费特征表包括至少一个业务套餐信息，及与所述业务信息匹配的第四消费模型；
其中，所述第四消费模型为商家根据业务类型预设用户的经济能力模型，如低档消费用户、中档消费用户、高档消费用户等。
S740：根据所述第二消费记录，从所述预设第二消费特征表中获取与所述第二消费记录匹配的业务套餐信息；
S750：根据所述业务套餐信息，从所述预设第二消费特征表中获取与所述业务套餐信息匹配的第四消费模型；
在本发明一实施例中，所述第四消费模型包括第三预设参数。
具体的，所述第三预设参数为所述第四消费模型对应的消费额度。
S760：根据所述第一消费模型、第二消费模型及第四消费模型生成第三消费模型。
具体的，后台服务器在获取用户的第一消费模型及第二消费模型后，还会获取第二业务类型，并根据第二业务类型获取用户的第二消费记录，并根据用户的第二消费记录及预设的第二消费特征表生成第四消费模型；
如，第一业务类型为宽带业务，用户的第一消费模型为低档消费用户，第二消费模型为中档消费区域；商家预设的第二业务类型为移动通信业务，则后台服务器获取用户关于移动通信业务的消费记录，如用户使用的套餐为月租88元的4G通信套餐，并根据预设的第二消费特征表获取用户的第四消费模型，如第二消费特征表中，月租58～88元业务套餐信息对应的消费模型为中档消费用户，即用户的第四消费模型为中档消费用户；后台服务器根据用户的第一消费模型、第二消费模型及第四消费模型判断用户的实际经济承受能力；如虽然用户的宽带业务消费较低，但用户所住的小区为中档消费区域，且用户使用的移动通信业务也为中档消费用户使用的业务，即用户的实际经济承受能力为中档消费用户，因此后台服务器生成的用户的第三消费模型为中档消费用户。
在本发明一实施例中，所述用户标签还包括第二标签；所述一种营业厅业务智能分配方法，还包括：
当所述用户标签为第二标签时，记所述当前用户为第二用户；
获取所述第二用户的位置信息，并根据所获取的位置信息生成第五消费模型；
获取与所述第五消费模型匹配的业务信息；
向所述第二用户推送所获取的业务信息。
具体的，所述第二标签为新用户标签；
具体的，当用户去营业厅办理业务时，在预约排号设备上选择新用户按钮获取业务办理号，此时后台服务器判断该用户为新用户，记该用户为第二用户。
具体的，所述第二用户的位置信息为当前营业厅的位置信息，后台服务器从预设区域消费特征表中获取与所述当前营业厅的位置信息匹配的区域信息，并获取与所述区域信息匹配的第二消费模型记为第五消费模型。
第二方面，本发明还提供了一种基于本发明第一方面所提供的业务推送方法的业务推送***，如图4所示，一种营业厅业务智能分配***，包括第一用户获取模块100，第一消费模型生成模块200，第二消费模型生成模块300，第三消费模型生成模块400，业务信息获取模块500及推送模块600；
其中，第一用户获取模块100用于获取当前用户的用户标签，且当所述用户标签为第一标签时，第一用户获取模块100用于还用于记所述当前用户为第一用户；
第一消费模型生成模块200用于获取所述第一用户的第一消费记录，并根据所获取第一消费记录生成第一消费模型；
第二消费模型生成模块300用于获取预设区域消费特征表，其中，所述预设区域消费特征表包括至少一个区域信息，及与所述区域信息匹配的第二消费模型；
第二消费模型生成模块300还用于获取所述第一用户的位置信息，并根据所获取的位置信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述位置信息匹配的区域信息；
第二消费模型生成模块300还用于根据所述区域信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述区域信息匹配的第二消费模型，记为第二消费模型；
第三消费模型生成模块400用于根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型；
业务信息获取模块500用于获取与所述第三消费模型匹配的业务信息；
推送模块600用于向所述用户推送所获取的业务信息。
进一步的，在本发明一实施例中，所述一种营业厅业务智能分配***还包括第二用户获取模块及第五消费模型获取模块；
其中，所述第二用户获取模块用于获取当前用户的用户标签，且当所述用户标签为第二标签时，所述第二用户获取模块还用于记所述当前用户为第二用户；
所述第五消费模型获取模块用于获取所述第二用户的位置信息，并根据所获取的位置信息生成第五消费模型；
业务信息获取模块500还用于获取与所述第五消费模型匹配的业务信息。
显然，上述实施例仅仅是为了更清楚的表达本发明技术方案所作的举例，而非对本发明实施方式的限定。对于本领域技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，在不脱离本发明构思的前提下，这些都属于本发明的保护范围。因此本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，包括：
获取当前用户的用户标签，其中，所述用户标签包括第一标签；
当所述用户标签为第一标签时，记所述当前用户为第一用户；
获取所述第一用户的第一消费记录，并根据所获取第一消费记录生成第一消费模型；
获取预设区域消费特征表，其中，所述预设区域消费特征表包括至少一个区域信息，及与所述区域信息匹配的第二消费模型；
获取所述第一用户的位置信息，并根据所获取的位置信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述位置信息匹配的区域信息；
根据所述区域信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述区域信息匹配的第二消费模型；
根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型；
获取与所述第三消费模型匹配的业务信息，向所述第一用户推送所获取的业务信息。
2.如权利要求1所述的一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，所述第一消费模型包括第一预设参数，所述第二消费模型包括第二预设参数，所述根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型，具体包括：
当所述第一消费模型的第一预设参数与所述第二消费模型的第二预设参数一致时；
记所述第一消费模型或所述第二消费模型为第三消费模型。
3.如权利要求1所述的一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，所述第一消费模型包括第一预设参数，所述第二消费模型包括第二预设参数，所述根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型，具体包括：
当所述第一消费模型的第一预设参数大于所述第二消费模型的第二预设参数时；
记所述第一消费模型为第三消费模型。
4.如权利要求1所述的一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，所述第一消费模型包括第一预设参数，所述第二消费模型包括第二预设参数，所述根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型，具体包括：
当所述第二消费模型的第二预设参数大于所述第一消费模型的第一预设参数时；
记所述第二消费模型为第三消费模型。
5.如权利要求1所述的一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，所述获取所述第一用户的第一消费记录，并根据所获取第一消费记录生成第一消费模型，具体包括：
获取第一业务类型；
根据所述第一业务类型获取所述第一用户的第一消费记录；
根据所述第一业务类型获取匹配的预设第一消费特征表，其中，所述预设第一消费特征表包括至少一个业务套餐信息，及与所述业务套餐信息匹配的第一消费模型；
根据所述第一消费记录，从所述预设第一消费特征表中获取与所述第一消费记录匹配的业务套餐信息；
根据所述业务套餐信息，从所述预设第一消费特征表中获取与所述业务套餐信息匹配的第一消费模型。
6.如权利要求1所述的一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，所述获取所述第一用户的位置信息，具体包括：
获取用户在预设时间段内的定位信号；
根据所述定位信号生成位置信息。
7.如权利要求1所述的一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，所述获取与所述第三消费模型匹配的业务信息，具体包括：
获取第二业务类型；
根据所述第二业务类型获取所述第一用户的第二消费记录；
根据所述第二业务类型获取匹配的预设第二消费特征表，其中，所述预设第二消费特征表包括至少一个业务套餐信息，及与所述业务信息匹配的第四消费模型；
根据所述第二消费记录，从所述预设第二消费特征表中获取与所述第二消费记录匹配的业务套餐信息；
根据所述业务套餐信息，从所述预设第二消费特征表中获取与所述业务套餐信息匹配的第四消费模型；
根据所述第一消费模型、第二消费模型及第四消费模型生成第三消费模型。
8.如权利要求1所述的一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，所述获取与所述第三消费模型匹配的业务信息，具体包括：
获取第一业务类型；
根据所述第一业务类型获取匹配的预设业务推送信息表，其中，所述业务推送信息表中包括至少一个第三消费模型，及与所述第三消费模型匹配的业务信息；
根据所述第三消费模型，从所述预设业务推送信息表中获取与所述第三消费模型匹配的业务信息。
9.如权利要求1所述的一种营业厅智能业务引导方法，其特征在于，所述用户标签还包括第二标签；所述一种营业厅智能业务引导方法，还包括：
当所述用户标签为第二标签时，记所述当前用户为第二用户；
获取所述第二用户的位置信息，并根据所获取的位置信息生成第五消费模型；
获取与所述第五消费模型匹配的业务信息；
向所述第二用户推送所获取的业务信息。
10.一种营业厅智能业务引导***，其特征在于，包括第一用户获取模块，第一消费模型生成模块，第二消费模型生成模块，第三消费模型生成模块，业务信息获取模块及推送模块；
其中，所述第一用户获取模块用于获取当前用户的用户标签，且当所述用户标签为第一标签时，所述第一用户获取模块用于还用于记所述当前用户为第一用户；
所述第一消费模型生成模块用于获取所述第一用户的第一消费记录，并根据所获取第一消费记录生成第一消费模型；
所述第二消费模型生成模块用于获取预设区域消费特征表，其中，所述预设区域消费特征表包括至少一个区域信息，及与所述区域信息匹配的第二消费模型；
所述第二消费模型生成模块还用于获取所述第一用户的位置信息，并根据所获取的位置信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述位置信息匹配的区域信息；
所述第二消费模型生成模块还用于根据所述区域信息，从所述预设区域消费特征表中获取与所述区域信息匹配的第二消费模型；
所述第三消费模型生成模块用于根据所述第一消费模型及第二消费模型生成第三消费模型；
所述业务信息获取模块用于获取与所述第三消费模型匹配的业务信息；
所述推送模块用于向所述用户推送所获取的业务信息。
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