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龙图腾网获悉青岛巨商汇网络科技有限公司申请的专利基于深度学习的智能销售链路AI辅助方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120634627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511126992.7，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于深度学习的智能销售链路AI辅助方法是由王刚;于玲;王祖良;孙丹凤;邳继武;周婷婷;焦玉亮;耿伟设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能销售链路AI辅助方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的智能销售链路AI辅助方法，涉及深度学习技术领域。包括利用接口实时同步、数据库日志监听、前端埋点等技术获取销售全链路的目标销售数据；接着，通过特征工程提取业务特征集，并按时间周期划分训练集、验证集与测试集，设计多输入多输出的深度学习网络架构；然后，分别训练客户需求预测、销售流程漏洞识别、营销效果评估三个子模型并输出训练结果；基于子模型的输出结果，制定动态决策规则生成优化指令；最后，通过实时数据监测架构捕获决策执行后的新数据，将其作为增量训练集，采用迁移学习策略对模型进行小规模再训练，持续优化模型参数。

本发明授权基于深度学习的智能销售链路AI辅助方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的智能销售链路AI辅助方法，其特征在于，包括： S1：获取销售全链路的销售数据，记作目标销售数据； S2：基于目标销售数据，提取业务特征集，划分训练集、验证集与测试集，得到深度学习网络架构； S3：将目标销售数据输入到深度学习网络架构，训练客户需求预测子模型、销售流程漏洞识别子模型和营销效果评估子模型，输出客户购买特定产品的概率、定位销售链路中的低效节点、输出营销投入产出比； 所述训练客户需求预测子模型，其具体分析方式包括： 分析客户对产品的购买概率P，其中P是客户购买时间衰减系数与其最大值的比值、客户访问深度指数与其最大值的比值、客户转化效率与其最大值的比值这三项之和的立方根； 所述时间衰减系数，其具体分析方式包括： 时间衰减系数，等于自然常数e的品类平均复购率倒数与上一次购买时间距当前时间的天数的乘积次幂；其中品类平均复购率的倒数大于0； 所述客户访问深度指数，其具体分析方式包括： 对第i次客户访问产品的页面层级与其对应停留时长的乘积，进行所有访问次数的求和，再将该求和结果除以总访问次数，所得的商即为客户访问深度指数； 所述客户转化效率，其具体分析方式包括： 客户购买某产品的支付金额与平滑系数相加的和，除以客户加购总金额与平滑系数相加的和，两者的商即为客户转化效率； 所述销售流程漏洞识别子模型，其具体分析方式包括： 分析低效节点，低效节点的判定规则为：当某环节的客户放弃率大于等于30%，或者该环节的实际平均耗时超过该环节的历史平均耗时时，该环节判定为低效节点； 所述某环节的客户放弃率，其具体分析方式包括： 将该环节的放弃客户数除以进入该环节的总客户数，再将所得的商乘以100%，最终结果即为该环节的客户放弃率； 所述某环节的实际平均耗时，其具体分析方式包括： 将进入该环节所有客户在该环节的耗时总和除以进入该环节的总客户数，最终结果即为该环节的实际平均耗时； 所述训练营销效果评估子模型，其具体分析方式包括： 将营销策略带来的产品净利润除以该营销策略的总投入，所得的商即为投入产出比； S4：基于客户需求预测子模型、销售流程漏洞识别子模型及营销效果评估子模型的训练结果，生成动态决策指令； 所述动态决策指令包括销售流程优化指令、营销策略调整指令和客户需求响应指令； 其中销售流程优化指令触发条件基于销售流程漏洞识别子模型输出的低效节点的取值范围；营销策略调整指令触发条件基于营销效果评估子模型输出的营销投入产出比；客户需求响应指令触发条件基于客户需求预测子模型输出的购买概率P值； S5：监测决策指令执行后新产生的销售数据，将新数据作为增量训练集，输入到各子模型中，基于新数据对模型进行小规模再训练，优化其内部参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛巨商汇网络科技有限公司，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区海尔高科技工业园内创牌大楼南205；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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