CN104680428A - 一种电网客户满意度模型的构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电网客户满意度测评模型的建立方法，所述方法包括以下步骤：S1.收集客户满意度影响因素的历史数据；S2.根据收集的客户满意度影响因素的历史数据生成相应的样本集，建立客户满意度神经网络模型，并分别计算客户满意度影响因素的权重；S3.根据收集的客户满意度影响因素的历史数据生成相应的样本集，以及客户满意度影响因素的权重关系建立客户满意度决策树模型；S4.通过可视化工具显示客户满意度影响因素与客户满意度的关系。本发明能分析客服中心来电接入数据、受理录音质检数据与客户满意度之间量化关系，能反映客服中心来电接入数据、受理录音质检数据变化时客户满意度的变化情况。

Description

一种电网客户满意度模型的构建方法
技术领域
本发明涉及一种电网客户满意度模型的构建方法，属于客户满意度关系量化模型构建及计算机科学技术领域。
背景技术
国家电网客户服务中心一直致力于为用电客户提供优质、优良的服务，但传统的基于客户满意度的服务品质评价存在取证难、分析方法落后、分析精度不高等问题，比如，授权公告号为“CN 103065271A”的专利公开了一种供电可靠性与客户满意度关系量化模型建立方法。
客户拨打95598电话及接受座席人工服务感知全过程体验分为两个阶段：
(1)客户对系统接通能力的感知：包括接通及时性、排队时长。接通及时性是指客户从第一次拨打电话到成功接入座席服务的次数；排队时长是指客户成功接入座席当次从请求转人工到成功接入座席服务所耗费的时间。
(2)客户对座席服务能力的感知，包括服务规范、服务态度、沟通能力、业务能力以及服务持续时长五个方面。
梳理影响客户满意度的因素，根据ISO9000中对于客户满意的定义：“客户对其要求已被满足的程度的感受”，从客户拨打95598电话及接受座席服务感知全过程体验出发，结合客服中心呼入话务质检标准分析，得到影响客户满意度的因素。但目前，还没有一种能够对影响客户满意度的因素进行高精度、简单分析的方法。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种电网客户满意度测评模型的建立方法，能够从现有海量数据中挖掘与客户满意度相关信息，分析客服中心来电接入数据、受理录音质检数据与客户满意度之间的量化关系，能反映客服中心来电接入数据、受理录音质检数据变化时客户满意度的变化情况。
为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：一种电网客户满意度模型的构建方法，包括以下步骤：
S1，收集客户满意度影响因素的历史数据，所述客户满意度影响因素的历史数据包括客服中心来电接入数据、受理录音质检数据和客户满意度评价数据；
S2，根据收集的客户满意度影响因素的的历史数据生成相应的样本集，建立客户满意度神经网络模型，并分别计算客户满意度影响因素的权重；
S3，根据收集的客户满意度影响因素的的历史数据生成相应的样本集，以及客户满意度影响因素的权重关系建立客户满意度影响因素与客户满意度关系的决策树模型；
S4，通过可视化工具显示客户满意度影响因素与客户满意度的关系。
前述的电网客户满意度模型的构建方法的步骤S1中，所述受理录音质检数据是通过基于云化协同的语音情感智能识别技术收集的。
前述的电网客户满意度模型的构建方法中，所述步骤S2包括：
S21，以回访满意度为维度，建立样本集；
S22，通过分析受理录音质检数据与客户满意度结果，建立客服代表影响客户满意度的因素样本集；
S23，应用所述步骤S21和S22生成的样本数据，建立客户满意度神经网络模型，并分别计算客户满意度影响因素的权重。
前述的电网客户满意度模型的构建方法中，所述步骤S21包括：
S211，根据客户满意度评价数据建立客户对受理的满意度样本集；
S212，获取客户的回访满意度数据，并分析回访记录内容，分析满意与不满意的原因；
S213，根据分析原因，通过关键字，分析客户满意度影响因素。
前述的电网客户满意度模型的构建方法中，所述步骤S22包括：
S221，统计客户满意度与工单质检和受理录音质检数据的对应关系；
S222，根据统计数据对质检结果进行分析；
S223，根据分析的质检结果，建立影响客户满意度的样本数据集。
前述的电网客户满意度模型的构建方法中，所述步骤S3包括：
S31，以客户的行为角度，建立样本集：
S32，根据所述步骤S31建立的样本集结合客户的基本信息与情绪升级趋势、满意度的关系，分别建立各类客户群体与情绪影响因素样本集和各类客户群体关注的满意度因素样本集；
S33，应用所述步骤S32生成的样本数据，建立客户满意度影响因素与客户满意度关系的决策树模型。
前述的电网客户满意度模型的构建方法中，所述步骤S31包括：
S311，通过客户、工单合并关联关系，建立客户的情绪变化原因样本集，统计分析客户在咨询、报修工单时转成投诉或表扬的影响因素；
S312，通过主动放弃呼入、等待超时呼入的电话记录，分析主动放弃或等待超时呼入的客户历史服务记录，是否有投诉等事件，建立呼叫排队情况对客户的情绪、满意度的影响样本集。
前述的电网客户满意度模型的构建方法中，所述步骤S4包括：
S41，采用列表、饼图、柱状图对比显示由客户满意度神经网络模型分析得到的各客户满意度影响因素的权重关系；
S42，选择合适的图表，从客服中心整体和座席个体两个方面显示客户满意度与各客户满意度影响因素的关系；
S43，以规则树展示客户满意度决策树模型分析结果。
与现有技术相比，为更好的分析客服中心在客户服务方面存在的主要问题，本发明引入大数据处理及分析技术，分析客服中心的主要问题，有针对性改进提升，持续改善服务能力和水平，提高客户满意度，提供了一种能够对影响客户满意度的因素进行高精度、简单分析的方法。
为全面分析影响客户满意度的关键因素，利用客户服务中心来电接入数据、受理录音质检结果以及客户满意度评价数据等全数据，通过神经网络模型，分析客户满意度各影响因素的权重关系，得到影响客户满意度的主要因素；通过统计分析，挖掘分析客户满意度与各主要影响因素的关系；通过决策树模型，分析“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”等不同层次客户满意度的各主要影响因素影响规则。
附图说明
图1是本发明实施例的工作流程图；
图2是本发明实施例的客户满意度与业务能力的关系图；
图3是本发明实施例的客户满意度与服务持续时间的关系图；
图4是本发明实施例的以规则树展示客户满意度决策树模型分析结果示意图；
图5是本发明实施例的以规则描述展示客户满意度决策树模型分析结果示意图。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明。
具体实施方式
本发明的实施例1：
1、梳理影响客户满意度的因素。根据ISO9000中对于客户满意的定义：“客户对其要求已被满足的程度的感受”，从客户拨打95598电话及接受座席服务感知全过程体验出发，结合客服中心呼入话务质检标准分析，得到影响客户满意度的因素。
客户拨打95598电话及接受座席人工服务感知全过程体验分为两个阶段：
(1)客户对系统接通能力的感知：包括接通及时性、排队时长。接通及时性是指客户从第一次拨打电话到成功接入座席服务的次数；排队时长是指客户成功接入座席当次从请求转人工到成功接入座席服务所耗费的时间。
(2)客户对座席服务能力的感知，包括服务规范、服务态度、沟通能力、业务能力以及服务持续时长五个方面。
2、利用客户服务中心来电接入数据、受理录音质检结果以及客户满意度评价数据等全数据，通过神经网络模型，分析客户满意度各影响因素的权重关系，得到影响客户满意度的主要因素。
3、利用客户服务中心来电接入数据、受理录音质检结果以及客户满意度评价数据等全数据，挖掘分析客户满意度与各主要影响因素的关系。
4、利用客户服务中心来电接入数据、受理录音质检结果以及客户满意度评价数据等全数据，通过决策树模型，分析“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”等不同层次客户满意度的各主要影响因素影响规则，找到提升客户满意度的关键因素。
因此，一种电网客户满意度模型的构建方法，如图1所示，包括以下步骤：
一、数据收集
收集客服中心来电接入数据(如来电排队时长数据、来电接通及时性数据和服务持续时长数据)、受理录音质检数据(例如通过基于云化协同的语音情感智能识别技术收集的)和客户满意度评价数据；
客户满意度的相关模型数据要求包括但不限于以下信息：
1、话务数据：包括人工服务请求量、人工服务接听量、排队超时数、自动放弃数。
2、工单业务数据：包括业务类型、受理信息、处理信息、工单关联信息等。
3、客户信息：包括联系电话、性别、年龄等信息。
4、客户满意度数据来源：包括客户回访信息的受理满意度、处理满意度、客户回访意见等信息。
5、客户通话结束后的满意度调查：包括主叫号码，呼叫编号、座席工号、服务评价时间等。
6、录音质检结果信息(待补充)：
表1录音质检结果信息
表2录音质检标准
来源说明：摘录自国网客服中心运营管理系统。
表3客户满意影响因素
二、建立客户满意度神经网络模型，并分别计算客服中心来电接入数据、受理录音质检数据的权重
1、样本数据收集
(1)从95598呼叫平台收集IVR历史数据、客户呼入记录历史数据作为样本，数据要求：
a)包括：客户主动放弃呼入数据，包括主动放弃数；
b)包括：客户等待超时放弃呼入数据，包括等待超时放弃呼入数；
c)包括：客户的历史服务痕迹。
(2)从95598业务支持系统收集95598工单历史数据作为样本，数据要求：
a)包括：工单对应的客户呼入电话、录音数据；
b)覆盖客户对受理满意度评价数据，包括：“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”；
c)覆盖对客户回访对工单处理满意度评价数据，包括：“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”。
(3)从95598运营管理收集录音质检历史数据作为样本，数据要求：
a)包括：质检总分、存在问题、质检人员工号等质检数据；
b)包括：质检录音关联95598工单编号数据。
2、样本数据来源：
(1)收集国网客服中心近一年呼叫平台的呼叫记录数据。
(2)收集国网客服中心近一年的工单历史数据。
(3)收集国网客服中心95598运营管理的录音质检相关数据。
3、样本集建立
通过对收集的历史数据进行标准化处理，生成样本集。
(1)以回访满意度为维度，建立样本集：
a)从业务受理过程，获取IVR满意度评价数据，建立客户对受理的满意度样本集；
b)从95598回访工单，获取客户的回访满意度数据，并分析回访记录内容，分析满意与不满意的原因；
c)根据分析原因，通过关键字，分析客户满意度影响因素，例如：客服代表服务态度、排队超时、处理不满意等。
样本集示例见表4：
表4
(2)通过分析质检结果与客户的满意度结果，建立客服代表影响客户满意度的因素样本集：
a)通过统计，建立客户各满意度的统计数据，对应的工单质检、录音质检信息。
b)根据统计的工单质检、录单质检进行分析质检结果信息，包括质检结果、分数、存在问题等。
c)分析质检结果，建立影响客户满意度的样本数据集。
样本集示例见表5：
表5
应用样本数据，通过专业的建模工具，选择决策树、回归分析等分类模型进行反复训练，得到最佳模型，然后根据客户满意度神经网络模型分别计算客服中心来电接入数据、受理录音质检数据的权重。
三、建立客服中心来电接入数据、受理录音质检数据与客户满意度关系的决策树模型
1、样本数据收集
(1)从95598呼叫平台收集IVR历史数据、客户呼入记录历史数据作为样本，数据要求：
a)包括：客户主动放弃呼入数据，包括主动放弃数；
b)包括：客户等待超时放弃呼入数据，包括等待超时放弃呼入数；
c)包括：客户的历史服务痕迹。
(2)从95598业务支持系统收集95598工单历史数据作为样本，数据要求：
a)包括：工单对应的客户呼入电话、录音数据；
b)覆盖客户对受理满意度评价数据，包括：“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”；
c)覆盖对客户回访对工单处理满意度评价数据，包括：“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”。
(3)从95598运营管理收集录音质检历史数据作为样本，数据要求：
a)包括：质检总分、存在问题、质检人员工号等质检数据；
b)包括：质检录音关联95598工单编号数据。
2、样本数据来源：
(1)收集国网客服中心近一年呼叫平台的呼叫记录数据；
(2)收集国网客服中心近一年的工单历史数据；
(3)收集国网客服中心95598运营管理的录音质检相关数据。
3、样本集建立
(1)以客户的行为角度，建立样本集：
a)通过客户、工单合并关联关系，建立客户的情绪变化原因样本集，统计分析客户在咨询、报修工单时转成投诉或表扬的影响因素；
b)通过主动放弃呼入、等待超时呼入的电话记录，分析主动放弃或等待超时呼入的客户历史服务记录，是否有投诉等事件，建立呼叫排队情况对客户的情绪、满意度的影响样本集。
样本集示例见表6：
表6
(2)通过第(1)步骤，结合客户的基本信息与情绪升级趋势、满意度的关系，建立各类客户群体与情绪影响因素样本集。
样本集示例见表7：
表7
(3)通过第(1)步骤，结合客户的基本信息与情绪升级趋势、满意度的关系，建立各类客户群体各关注的满意度因素样本集。
样本集示例见表8：
表8
4、模型构建
应用样本数据，通过专业的建模工具，选择决策树、回归分析等分类模型进行反复训练，得到最佳模型。
四、结果可视化
1、以列表、饼图、柱状图等对比显示通过客户满意度神经网络模型分析的各影响因素权重关系。
2、如图2和图3所示，选择合适的图表，从客服中心整体和座席个体两个方面分析客户满意度与各主要影响因素的关系。
3、如图4所示，以规则树展示客户满意度决策树模型分析结果。
4、如图5所示，以规则描述展示客户满意度决策树模型分析结果。

Claims (8)

1.一种电网客户满意度模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，收集客户满意度影响因素的历史数据，所述客户满意度影响因素的历史数据包括客服中心来电接入数据、受理录音质检数据和客户满意度评价数据；
S2，根据收集的客户满意度影响因素的的历史数据生成相应的样本集，建立客户满意度神经网络模型，并分别计算客户满意度影响因素的权重；
S3，根据收集的客户满意度影响因素的的历史数据生成相应的样本集，以及客户满意度影响因素的权重关系建立客户满意度影响因素与客户满意度关系的决策树模型；
S4，通过可视化工具显示客户满意度影响因素与客户满意度的关系。
2.根据权利要求1所述的电网客户满意度模型的构建方法，其特征在于：步骤S1中，所述受理录音质检数据是通过基于云化协同的语音情感智能识别技术收集的。
3.根据权利要求1或2所述的电网客户满意度模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21，以回访满意度为维度，建立样本集；
S22，通过分析受理录音质检数据与客户满意度结果，建立客服代表影响客户满意度的因素样本集；
S23，应用所述步骤S21和S22生成的样本数据，建立客户满意度神经网络模型，并分别计算客户满意度影响因素的权重。
4.根据权利要求3所述的电网客户满意度模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S21包括：
S211，根据客户满意度评价数据建立客户对受理的满意度样本集；
S212，获取客户的回访满意度数据，并分析回访记录内容，分析满意与不满意的原因；
S213，根据分析原因，通过关键字，分析客户满意度影响因素。
5.根据权利要求3所述的电网客户满意度模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S22包括：
S221，统计客户满意度与工单质检和受理录音质检数据的对应关系；
S222，根据统计数据对质检结果进行分析；
S223，根据分析的质检结果，建立影响客户满意度的样本数据集。
6.根据权利要求1或2所述的电网客户满意度模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31，以客户的行为角度，建立样本集：
S32，根据所述步骤S31建立的样本集结合客户的基本信息与情绪升级趋势、满意度的关系，分别建立各类客户群体与情绪影响因素样本集和各类客户群体关注的满意度因素样本集；
S33，应用所述步骤S32生成的样本数据，建立客户满意度影响因素与客户满意度关系的决策树模型。
7.根据权利要求6所述的电网客户满意度模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S31包括：
S311，通过客户、工单合并关联关系，建立客户的情绪变化原因样本集，统计分析客户在咨询、报修工单时转成投诉或表扬的影响因素；
S312，通过主动放弃呼入、等待超时呼入的电话记录，分析主动放弃或等待超时呼入的客户历史服务记录，是否有投诉等事件，建立呼叫排队情况对客户的情绪、满意度的影响样本集。
8.根据权利要求1所述的电网客户满意度模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
S41，采用列表、饼图、柱状图对比显示由客户满意度神经网络模型分析得到的各客户满意度影响因素的权重关系；
S42，通过图表从客服中心整体和座席个体两个方面显示客户满意度与各客户满意度影响因素的关系；
S43，以规则树展示客户满意度决策树模型分析结果。
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