CN109040489B - 电信客服的分配方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种电信客服的分配方法和装置。该方法包括：根据用户来电时记录的反馈问题，更新所述用户对应的特征值；根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；根据所述来电原因类型，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。本发明实施例能够智能预测用户的来电原因，提高客服效率。
Description
技术领域
本发明涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种电信客服的分配方法和装置。
背景技术
随着无线通信技术日新月异的发展和社会服务意识水平的不断提高，用户对客服人员的服务效率、服务模式和服务质量都提出了越来越高的要求。
目前，客服人员与用户之间的通信一般通过客户服务系统进行电话沟通实现。在电话沟通方式中，客户服务系统根据用户的电话请求，为用户自动分配可以进行服务的客服人员，但是自动分配的客服人员有可能不是负责处理该用户的问题的客服人员，需要更换客服人员，从而导致客服效率较低，用户体验较差。
发明内容
本发明提供一种电信客服的分配方法和装置，以提高客服效率。
第一方面，本发明提供一种电信客服的分配方法，包括：
根据用户来电时记录的反馈问题，更新所述用户对应的特征值；
根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；
根据所述来电原因类型，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。
可选的，更新所述用户对应的特征值之前，还包括：
根据预先存储的所述用户对应的客服数据，利用深度学习算法进行特征值提取，得到所述用户对应的特征值。
可选的，根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类，包括：
利用深度学习算法，根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类。
可选的，所述根据所述来电原因类型，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员，包括：
根据所述来电原因类型以及所述客服人员对应的标签信息，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。
可选的，所述为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员之后，还包括：
记录所述客服人员生成的客服数据，并存储；
根据所述客服数据对所述来电原因类型以及所述用户对应的特征值进行更新，得到更新后的来电原因类型和所述用户对应的特征值。
可选的，所述根据所述客服数据对所述来电原因类型以及所述用户对应的特征值进行更新之后，还包括：
根据所述更新后的来电原因类型和所述用户对应的特征值，以及所述客服人员对所述反馈问题的处理结果的评价信息，更新所述客服人员的标签信息。
可选的，所述根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类之后，还包括：
根据所述来电原因类型，在客户服务系统打开对应的操作界面；或，在所述客户服务系统上进行与所述来电原因类型对应的预处理动作。
第二方面，本发明提供一种电信客服的分配装置，包括：
更新模块，用于根据用户来电时记录的反馈问题，更新所述用户对应的特征值；
处理模块，用于根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；
分配模块，用于根据所述来电原因类型，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。
可选的，还包括：
提取模块，用于根据预先存储的所述用户对应的客服数据，利用深度学习算法进行特征值提取，得到所述用户对应的特征值。
可选的，所述分配模块，具体用于：
根据所述来电原因类型以及所述客服人员对应的标签信息，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。
可选的，所述处理模块，具体用于：
利用深度学习算法，根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类。
可选的，还包括：
存储模块，用于在为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员后，记录所述客服人员生成的客服数据，并存储；
所述更新模块，还用于根据所述客服数据对所述来电原因类型以及所述用户对应的特征值进行更新，得到更新后的来电原因类型和所述用户对应的特征值。
可选的，所述更新模块，还用于：
根据所述更新后的来电原因类型和所述用户对应的特征值，以及所述客服人员对所述反馈问题的处理结果的评价信息，更新所述客服人员的标签信息。
可选的，所述处理模块，还用于：
在根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类后，根据所述来电原因类型，在客户服务系统打开对应的操作界面；或，在所述客户服务系统上进行与所述来电原因类型对应的预处理动作。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中任一项所述的方法。
本发明实施例提供的电信客服的分配方法和装置，根据用户来电时记录的反馈问题，更新用户对应的特征值；根据更新后的用户对应的特征值对用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；根据来电原因类型，为用户分配与来电原因类型对应的客服人员，可以通过用户来电时的反馈问题实时更新用户对应的特征值，然后根据更新后的用户对应的特征值对用户的反馈问题进行来电原因分类，然后分配与分类得到的来电原因类型对应的客服人员，通过比较准确的预判用户的来电原因，能较为合理的分派适合的客服人员，提高客服效率。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是本发明提供的电信客服的分配方法一实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的电信客服的分配方法另一实施例的流程示意图；
图3是本发明提供的电信客服的分配方法一实施例的主流程示意图；
图4是本发明提供的电信客服的分配方法另一实施例的提取特征流程示意图；
图5是本发明提供的电信客服的分配装置一实施例的结构示意图；
图6是本发明提供的电子设备一实施例的结构示意图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
首先对本发明所涉及的名词和场景进行介绍：
用户对应的特征值例如包括用户的年龄、地址等身份信息、用户的号码信息，以及用户办理的业务信息、投诉咨询的记录信息等。
来电原因类型指的是对用户的来电原因进行分类后的类型，例如包括宽带业务的网速投诉、宽带业务的故障报修等。
相关技术中，针对用户的来电，客户服务系统为用户自动分配可以进行服务的客服人员，但是自动分配的客服人员有可能不是负责处理该用户的问题的客服人员，需要更换客服人员，从而导致客服效率较低，用户体验较差。
本发明实施例的方法，通过根据更新后的用户对应的特征值对用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；根据来电原因类型，为用户分配与来电原因类型对应的客服人员，提前预测用户的来电原因，并为用户分配相应的客服人员，旨在解决客服效率较低的问题。
图1是本发明提供的电信客服的分配方法一实施例的流程示意图。如图1所示，本实施例提供的方法，包括：
步骤101、根据用户来电时记录的反馈问题，更新用户对应的特征值；
步骤102、根据更新后的用户对应的特征值对用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；
步骤103、根据来电原因类型，为用户分配与来电原因类型对应的客服人员。
可选的，在步骤101之前，还包括：
根据预先存储的用户对应的客服数据，利用深度学习算法进行特征值提取，得到用户对应的特征值。
客服数据指的是用户之前来电记录的客服数据，例如包括用户的身份信息，投诉咨询的记录信息，该记录信息例如包括反馈问题以及对应的解决办法等。
可以使用深度学习工具(DeepLearning4J，简称DL4J)对预先存储的客服数据进行特征值提取。
用户来电时记录用户的反馈问题，例如咨询宽带业务的话费问题。
根据用户的反馈问题，更新用户对应的特征值。
利用深度学习算法，根据更新后的用户对应的特征值对用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；来电原因类型例如包括宽带业务的话费咨询、宽带业务的网速投诉、宽带业务的故障报修等。进一步的，在分类时，最新根据反馈问题得到的用户对应的特征值的权重可以设置的较高。
即在分类时，可以根据实时发生的数据动态进行改变，新特征值的权重比过往特征值高，这样能保证适应新发生的热点问题。
根据来电原因类型，为用户分配与来电原因类型对应的客服人员。该客服人员为具备处理该来电原因类型的能力的客服人员。
可选的，步骤103具体可以通过如下方式实现：
根据来电原因类型以及客服人员对应的标签信息，为用户分配与来电原因类型对应的客服人员。
具体的，在实际应用中可以预先存储客服人员对应的标签信息以及各个标签信息与来电原因类型的对应关系。根据对应关系为用户分配与来电原因类型对应的客服人员。标签信息例如包括客服人员能够处理的反馈问题，或来电原因类型，以及能力信息、评价信息等。能力信息例如包括处理问题的能力等级，评价信息例如包括用户的评价分数等。
本实施例的方法，根据用户来电时记录的反馈问题，更新用户对应的特征值；根据更新后的用户对应的特征值对用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；根据来电原因类型，为用户分配与来电原因类型对应的客服人员，可以通过用户来电时的反馈问题实时更新用户对应的特征值，然后根据更新后的用户对应的特征值对用户的反馈问题进行来电原因分类，然后分配与分类得到的来电原因类型对应的客服人员，通过比较准确的预判用户的来电原因，能较为合理的分派适合的客服人员，提高客服效率。
在上述实施例的基础上，可选的，如图2所示，在分配的客服人员为用户服务结束后，即在步骤103之后，还可以进行如下操作：
步骤104、记录客服人员生成的客服数据，并存储；
步骤105、根据客服数据对来电原因类型以及用户对应的特征值进行更新，得到更新后的来电原因类型和用户对应的特征值。
具体的，在客服人员处理完用户的来电后，可以对客服人员生成的客服数据进行记录，并存储。客服数据例如包括用户的身份信息，反馈问题以及对应的解决办法等。
根据最新得到的客服数据对来电原因类型以及用户对应的特征值进行更新。例如增加或修改用户对应的特征值，修改来电原因类型。
示例性的，用户来电的反馈问题为故障报修，基于用户之前的客服数据，用户对应的特征值大多属于移动业务，因此首先将用户的来电原因分类为移动业务的故障报修，并分配相关的客服人员，但是经过客服人员的处理发现是关于宽带业务的，则可以增加用户对应的特征值，并将来电原因分类为宽带业务的故障报修。
进一步地，如图2所示，在对来电原因类型以及用户对应的特征值进行更新后，即步骤105之后，还可以进行如下操作：
步骤106、根据更新后的来电原因类型和用户对应的特征值，以及客服人员对反馈问题的处理结果的评价信息，更新客服人员的标签信息。
具体的，在根据最新得到的客服数据对来电原因类型以及用户对应的特征值进行更新后，根据更新后的来电原因类型和用户对应的特征值，以及客服人员对反馈问题的处理结果的评价信息，更新客服人员的标签信息，例如增加标签信息、修改标签信息或删除标签信息等。
其中，评价信息可以包括用户给出的评价信息、其他客服人员给出的评价信息等。
可选的，步骤102之后，还可以进行如下操作：
根据所述来电原因类型，在客户服务系统打开对应的操作界面；或，在所述客户服务系统上进行与所述来电原因类型对应的预处理动作。
具体的，在对用户的来电原因进行分类得到来电原因类型后，可以在客户服务系统打开对应的操作界面方便客服人员进行操作，提高客服效率。或者，可以在客户服务系统上进行与所述来电原因类型对应的预处理动作，例如来电原因类型为宽带业务的故障报修，预处理动作为建立一个表格用于记录故障报修信息。
本实施例中，能够较为准确的预判用户的来电原因，一方面能够比较合理的分配客服人员，另一方面可以事前准备相应的操作界面或者做出其它预处理动作；或者通过语音机器人基于预判的来电原因类型进行服务，从而提高客服系统效率。
图3是本发明提供的电信客服的分配方法一实施例的主流程示意图。如图3所示，本实施例的方法，包括：
步骤301、判断用户上次的反馈问题是否处理结束；
若否，则执行步骤302、继续处理上次的问题；
若是，则执行步骤303、记录本次来电的反馈问题；
步骤304、通过接口查询用户对应的特征值；
具体的用户对应的特征值可以预先存储在数据库中，可以通过相应的接口查询。
步骤305、判断用户对应的特征值是否符合重点事件规则；
重点事件例如为预设区域内的重点事件，如某几个小区同时发生的宽带业务故障。
若是，则执行步骤306、播报重点事件语音提示；
若否，则执行步骤307、根据用户对应的特征值为用户的来电原因分类；
步骤308、根据预测的来电原因类型为用户分配客服人员；
步骤309、根据预测的来电原因类型准备相应数据及操作选择；例如来电原因类型为宽带业务的话费咨询，则可以提前获取相关数据，或者打开客户服务系统的某个操作界面，便于客服人员进行处理，提高客服效率。
步骤310、服务结束后重新为来电原因分类；
具体的，可以根据客服人员服务后产生的客服数据更新来电原因类型。
步骤311、提出用户特征指标新建议；
具体的，客服人员根据客服数据可以提出用户特征指标新建议。即提出增加新的用户对应的特征值。
步骤312、后台运维人员鉴别新建议能否形成用户对应的特征值；
步骤313、后台增加新用户对应的特征值。
本实施例中，能够较为准确的预判用户的来电原因，一方面能够比较合理的分配客服人员，另一方面可以事前准备相应的数据、操作界面或者做出其它预处理动作，从而提高客服系统效率。
图4是本发明提供的电信客服的分配方法另一实施例的提取特征流程示意图。如图4所示，本实施例的方法，包括：
步骤401、把数据库中新增客服数据文档化；
具体的，在客服人员为用户服务结束后，可以将新产生的客服数据进行文档化，便于保存和后续分析使用。
步骤402、按照来电原因类型，为每个类型抽取用户对应的特征值，为客服人员添加标签信息；
具体的，按照来电原因类型，提取每个类型中的用户对应的特征值，并且根据用户对应的特征值为客服人员添加标签信息。
步骤403、同步用户对应的特征值到数据库。
本实施例的提取特征的动作可以定时执行，或在用户对应的客服数据有更新后执行。
本实施例中，根据新增的客服数据更新用户对应的特征值，以及客服人员对应的标签信息，使得用户和客服人员的数据较为准确，便于后续分类以及分配客服人员，提高客服效率。
图5为本发明提供的电信客服的分配装置一实施例的结构图，如图5所示，本实施例的电信客服的分配装置，包括：
更新模块501，用于根据用户来电时记录的反馈问题，更新所述用户对应的特征值；
处理模块502，用于根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；
分配模块503，用于根据所述来电原因类型，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。
可选的，还包括：
提取模块，用于根据预先存储的所述用户对应的客服数据，利用深度学习算法进行特征值提取，得到所述用户对应的特征值。
可选的，所述分配模块503，具体用于：
根据所述来电原因类型以及所述客服人员对应的标签信息，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。
可选的，所述处理模块502，具体用于：
利用深度学习算法，根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类。
可选的，还包括：
存储模块，用于在为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员后，记录所述客服人员生成的客服数据，并存储；
所述更新模块501，还用于根据所述客服数据对所述来电原因类型以及所述用户对应的特征值进行更新，得到更新后的来电原因类型和所述用户对应的特征值。
可选的，所述更新模块501，还用于：
根据所述更新后的来电原因类型和所述用户对应的特征值，以及所述客服人员对所述反馈问题的处理结果的评价信息，更新所述客服人员的标签信息。
可选的，所述处理模块502，还用于：
在根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类后，根据所述来电原因类型，在客户服务系统打开对应的操作界面；或，在所述客户服务系统上进行与所述来电原因类型对应的预处理动作。
本实施例的装置，可以用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图6为本发明提供的电子设备实施例的结构图，如图6所示，该电子设备包括：
处理器601，以及，用于存储处理器601的可执行指令的存储器602。
可选的，还可以包括通信接口603，用于与其他设备进行通信。
其中，处理器601配置为经由执行所述可执行指令来执行前述方法实施例中对应的方法，其具体实施过程可以参见前述方法实施例，此处不再赘述。
本发明实施例中还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述方法实施例中对应的方法，其具体实施过程可以参见前述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本发明旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。
Claims (10)
1.一种电信客服的分配方法，其特征在于，包括：
根据用户来电时记录的反馈问题，更新所述用户对应的特征值；
根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；
根据所述来电原因类型，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员；
更新所述用户对应的特征值之前，还包括：
根据预先存储的所述用户对应的客服数据，利用深度学习算法进行特征值提取，得到所述用户对应的特征值；
其中，所述更新后的所述用户对应的特征值包括新特征值和过往特征值，所述新特征值的权重大于所述过往特征值的权重。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类，包括：
利用深度学习算法，根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述来电原因类型，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员，包括：
根据所述来电原因类型以及所述客服人员对应的标签信息，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员之后，还包括：
记录所述客服人员生成的客服数据，并存储；
根据所述客服数据对所述来电原因类型以及所述用户对应的特征值进行更新，得到更新后的来电原因类型和所述用户对应的特征值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述客服数据对所述来电原因类型以及所述用户对应的特征值进行更新之后，还包括：
根据所述更新后的来电原因类型和所述用户对应的特征值，以及所述客服人员对所述反馈问题的处理结果的评价信息，更新所述客服人员的标签信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类之后，还包括：
根据所述来电原因类型，在客户服务系统打开对应的操作界面；或，在所述客户服务系统上进行与所述来电原因类型对应的预处理动作。
7.一种电信客服的分配装置，其特征在于，包括：
更新模块，用于根据用户来电时记录的反馈问题，更新所述用户对应的特征值；
处理模块，用于根据更新后的所述用户对应的特征值对所述用户的反馈问题进行来电原因分类，得到来电原因类型；
分配模块，用于根据所述来电原因类型，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员；
还包括：
提取模块，用于在更新所述用户对应的特征值之前，根据预先存储的所述用户对应的客服数据，利用深度学习算法进行特征值提取，得到所述用户对应的特征值；
其中，所述更新后的所述用户对应的特征值包括新特征值和过往特征值，所述新特征值的权重大于所述过往特征值的权重。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分配模块，具体用于：
根据所述来电原因类型以及所述客服人员对应的标签信息，为所述用户分配与所述来电原因类型对应的客服人员。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-6任一项所述的方法。
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