CN112052740A - 一种客服评价方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种客服评价方法，其中，该方法包括：获取客户的面部特征信息；根据该客户的面部特征信息确定该客户的情绪数组；根据该客户的情绪数组确定该客户对客服的第一评价分数。通过该方法，可以解决相关技术中客服服务质量评价方法评价结果过于主观，缺乏真实性的问题。

Description

一种客服评价方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种客服评价方法、装置及存储介质。
背景技术
随着社会的现代化发展和互联网技术的不断创新，客服已经成为不可或缺的的社会角色。客服部门是企业和客户联系的窗口，其服务质量的好坏对企业的发展影响深远，有效的客服服务质量评价具有重要意义。
目前，对客服服务质量的评价是通过客户主观判断的方式实现的，即需要客户对客服的服务质量人工作出评价，通常会结合短信回复或者可视化窗口等技术反馈对客服人员的服务质量评价。然而，该种人工评价方式，客户主观性比较强，一定程度上不能客观反映客户对客服人员的工作评价；此外，人工反馈服务评价较为繁琐，大多客户没有反馈服务评价的习惯。因此，现有的客服服务质量评价方法存在评价缺乏真实性，且不具有足够的覆盖范围的缺点。
发明内容
本发明提供了一种客服评价方法、装置及存储介质，以解决相关技术中客服服务质量评价方法存在评价缺乏真实性，且不具有足够的覆盖范围的问题。
本发明实施例提供了一种客服评价方法，包括：获取客户的面部特征信息；根据所述客户的面部特征信息确定所述客户的情绪数组；根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数。
可选的，在获取客户的面部特征信息之后，还包括：获取所述客服的面部特征信息；根据所述客服的面部特征信息确定所述客服的情绪数组。
可选的，在根据所述客服的面部特征信息确定所述客服的情绪数组之后，还包括：根据所述客服的情绪数组确定对所述客服的第二评价分数；根据所述第一评价分数和所述第二评价分数确定对所述客服的最终评价分数。
可选的，所述根据所述客户的面部特征信息确定所述客户的情绪数组，包括：根据预先设置的深度学习模型对所述客户的面部特征信息进行训练，得到所述客户的情绪数组。
可选的，所述根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数，包括：根据所述客户的情绪数组确定所述客户的情绪变化曲线；根据所述情绪变化曲线确定所述客户对所述客服的第一评价分数。
可选的，所述根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数，包括：根据所述情绪数组确定所述客户出现特定情绪的次数；根据出现所述特定情绪的次数确定所述客户对客服的第一评价分数。
可选的，在根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数之后，还包括：获取所述客户对所述客服的语音评价信息；根据所述语音评价信息和所述第一评价分数确定对所述客服的最终评价分数。
本发明实施例还提供了一种客服评价装置，包括获取模块、第一确定模块和第二确定模块，其中，所述获取模块，用于获取客户的面部特征信息；所述第一确定模块，用于根据所述客户的面部特征信息确定所述客户的情绪数组；所述第二确定模块，用于根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例中的任意一种方法。
本发明实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述处理器通过执行所述存储器中的程序实现本发明实施例中的任意一种方法。
通过本发明实施例提供的客服评价方法，可以解决相关技术中客服服务质量评价方法存在评价缺乏真实性，且不具有足够的覆盖范围的问题。
说明书附图
图1为本发明实施例提供的一种客服评价方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种客服评价装置的框架图。
具体实施方法
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本申请的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
另外，在本发明实施例中，“可选的”或者“示例性的”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“可选的”或者“示例性的”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“可选的”或者“示例性的”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
本发明实施例提供了一种客服评价方法，图1为本发明实施例提供的一种客服评价方法的流程图，如图1所示，本实施例提供的方法可以包括如下步骤：
S102，获取客户的面部特征信息；
S104，根据该客户的面部特征信息确定该客户的情绪数组；
S106，根据该客户的情绪数组确定该客户对客服的第一评价分数。
根据本发明实施例提供的方案，通过识别客户的面部特征，得到客户在整个沟通过程中的情绪数组，最终得到客户对该客服的第一评价分数，从而实现了客服服务质量的自动、客观评价。比如说，如果客户在整个沟通过程中的面部特征为微笑，说明客户的情绪较好，对客服较为满意，那么该客户对该客服的第一评价分数就会较高；如果客户的面部特征为皱眉，说明客户的情绪不好，对客服不太满意，那么该客户对该客服的第一评价分数就会较低。
可选的，在获取客户的面部特征信息之后，还包括：获取该客服的面部特征信息；根据该客服的面部特征信息确定该客服的情绪数组。
可选的，在根据该客服的面部特征信息确定该客服的情绪数组之后，还包括：根据该客服的情绪数组确定对该客服的第二评价分数；根据该第一评价分数和该第二评价分数确定对该客服的最终评价分数。
除了获取客户的面部特征之外，还可以获取客服在整个服务过程中的面部特征，根据客服的面部特征得到客服在整个沟通过程中的情绪数组，并得到系统对该客服的第二评价分数。比如说，如果客服在整个沟通过程中的面部特征为微笑，说明客服的情绪较好，对客户的服务态度较好，那么系统对该客服的第二评价分数就会较高；如果客服的面部特征为皱眉，说明客服的情绪不好，对客户的服务态度不太好，那么系统对该客服的第二评价分数就会较低。结合客户对客服的第一评价分数和系统对该客服的第二评价分数进行综合评价，得到针对该客服的最终服务质量评分。
可选的，该根据该客户的面部特征信息确定该客户的情绪数组，包括：根据预先设置的深度学习模型对该客户的面部特征信息进行训练，得到该客户的情绪数组。
利用深度学习模型对该客户的面部特征信息进行训练，得到情绪数组的方法可以包括：数据准备阶段，对客户与客服的沟通视频做预处理，过滤不达标帧，截取重要帧；数据处理阶段，在卷积层训练图片特征抽取特征标识，在全连接层将特征映射到情感梯度上，得到情绪数组。
可选的，该根据该客户的情绪数组确定该客户对客服的第一评价分数，包括：根据该客户的情绪数组确定该客户的情绪变化曲线；根据该情绪变化曲线确定该客户对该客服的第一评价分数。
可以按照如下方式计算该客户对该客服的第一评价分数：如果客户在整个沟通过程中的面部特征为微笑，说明客户的情绪较好，情绪数组中的数值较高；如果客户表情由微笑转变为皱眉，说明客户的情绪由好变差，情绪数组中的数值由高变低，这样就可以生成该客户的情绪变化曲线。根据该情绪变化曲线就可以得到该客户对该客服的第一评价分数。比如，可以按照一定时间间隔在情绪变化曲线中进行抽样，对抽样后的数值进行平均，得到的平均值就是该客户对该客服的第一评价分数。
可选的，该根据该客户的情绪数组确定该客户对客服的第一评价分数，包括：根据该情绪数组确定该客户出现特定情绪的次数；根据出现该特定情绪的次数确定该客户对客服的第一评价分数。
也可以按照如下方式计算该客户对该客服的第一评价分数：如果客户情绪数组中情绪好的次数出现超过10次且没有出现过情绪差的情况，则确定该客户对该客服的第一评价分数为10分(满分10分)；如果客户情绪数组中情绪差的次数出现超过10次且没有出现过情绪好的情况，则确定该客户对该客服的第一评价分数为0分(满分10分)；如果客户情绪数组中情绪好的次数出现超过10次，同时客户情绪数组中情绪差的次数出现超过10次，那么确定该客户对该客服的第一评价分数为5分(满分10分)。当然，这里的10次、5分、0分，都只是一种示例，不作为对方案的限制。
可选的，在根据该客户的情绪数组确定该客户对客服的第一评价分数之后，还包括：获取该客户对该客服的语音评价信息；根据该语音评价信息和该第一评价分数确定对该客服的最终评价分数。
此外，还可以获取沟通过程中，该客户与该客服的语音信息，如果语音信息中涉及到该客户对该客服的评价信息，则可以按照一定权重，根据语音评价得分与根据视频分析得到的第一评价分数共同确定该客户对该客服的最终评价分数。比如，语音评分的权重为0.4，视频对应的第一评价分数的权重为0.6，按照相应权重得到该客服的最终评价分数。
本发明实施例还提供了一种客服评价装置，图2为本发明实施例提供的一种客服评价装置的框架图，如图2所示，该装置包括获取模块22、第一确定模块24和第二确定模块26：其中，该获取模块22，用于获取客户的面部特征信息；该第一确定模块24，用于根据该客户的面部特征信息确定该客户的情绪数组；该第二确定模块26，用于根据该客户的情绪数组确定该客户对客服的第一评价分数。
可选的，该装置还包括第一获取模块和第三确定模块，其中，该第一获取模块，用于获取该客服的面部特征信息；该第三确定模块，用于根据该客服的面部特征信息确定该客服的情绪数组。
可选的，该装置还包括第四确定模块和第五确定模块，其中，该第四确定模块，用于根据该客服的情绪数组确定对该客服的第二评价分数；该第五确定模块，用于根据该第一评价分数和该第二评价分数确定对该客服的最终评价分数。
可选的，该第一确定模块24，具体用于根据预先设置的深度学习模型对该客户的面部特征信息进行训练，得到该客户的情绪数组。
可选的，该第二确定模块26包括第一确定子模块和第二确定子模块，其中，该第一确定子模块，用于根据该客户的情绪数组确定该客户的情绪变化曲线；该第二确定子模块，用于根据该情绪变化曲线确定该客户对该客服的第一评价分数。
可选的，该第二确定模块26包括第三确定子模块和第四确定子模块，其中，该第三确定子模块，用于根据该情绪数组确定该客户出现特定情绪的次数；该第四确定子模块，用于根据出现该特定情绪的次数确定该客户对客服的第一评价分数。
可选的，该装置还包括第二获取模块和第六确定模块，其中，该第二获取模块，用于获取该客户对该客服的语音评价信息；该第六确定模块，用于根据该语音评价信息和该第一评价分数确定对该客服的最终评价分数。
本发明实施例还提供了一种电子装置，该电子装置包括处理器和存储器；电子装置中处理器的数量可以是一个或多个，存储器作为一种计算机可读存储介质，可用于存储计算机可执行程序。处理器通过运行存储在存储器中的软件程序、指令，从而执行电子装置的各种功能应用以及数据处理，即实现上述任一实施例中的方法。
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现上述任一实施例中的方法。
可选的，处理器通过执行指令实现一种客服评价方法，该方法包括：
S1，获取客户的面部特征信息；
S2，根据该客户的面部特征信息确定该客户的情绪数组；
S3，根据该客户的情绪数组确定该客户对客服的第一评价分数。
以上仅为本申请的示例性实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。
一般来说，本申请的多种实施例可以在硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合中实现。例如，一些方面可以被实现在硬件中，而其它方面可以被实现在可以被控制器、微处理器或其它计算装置执行的固件或软件中，尽管本申请不限于此。
本申请的实施例可以通过移动装置的数据处理器执行计算机程序指令来实现，例如在处理器实体中，或者通过硬件，或者通过软件和硬件的组合。计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码。
本申请附图中的任何逻辑流程的框图可以表示程序步骤，或者可以表示相互连接的逻辑电路、模块和功能，或者可以表示程序步骤与逻辑电路、模块和功能的组合。计算机程序可以存储在存储器上。存储器可以具有任何适合于本地技术环境的类型并且可以使用任何适合的数据存储技术实现，例如但不限于只读存储器(ROM)、随机访问存储器(RAM)、光存储器装置和系统(数码多功能光碟DVD或CD光盘)等。计算机可读介质可以包括非瞬时性存储介质。数据处理器可以是任何适合于本地技术环境的类型，例如但不限于通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(FGPA)以及基于多核处理器架构的处理器。
通过示范性和非限制性的示例，上文已提供了对本申请的示范实施例的详细描述。但结合附图和权利要求来考虑，对以上实施例的多种修改和调整对本领域技术人员来说是显而易见的，但不偏离本发明的范围。因此，本发明的恰当范围将根据权利要求确定。

Claims (10)

1.一种客服评价方法，其特征在于，包括：
获取客户的面部特征信息；
根据所述客户的面部特征信息确定所述客户的情绪数组；
根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取客户的面部特征信息之后，还包括：
获取所述客服的面部特征信息；
根据所述客服的面部特征信息确定所述客服的情绪数组。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述客服的面部特征信息确定所述客服的情绪数组之后，还包括：
根据所述客服的情绪数组确定对所述客服的第二评价分数；
根据所述第一评价分数和所述第二评价分数确定对所述客服的最终评价分数。
4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户的面部特征信息确定所述客户的情绪数组，包括：
根据预先设置的深度学习模型对所述客户的面部特征信息进行训练，得到所述客户的情绪数组。
5.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数，包括：
根据所述客户的情绪数组确定所述客户的情绪变化曲线；
根据所述情绪变化曲线确定所述客户对所述客服的第一评价分数。
6.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数，包括：
根据所述情绪数组确定所述客户出现特定情绪的次数；
根据出现所述特定情绪的次数确定所述客户对客服的第一评价分数。
7.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数之后，还包括：
获取所述客户对所述客服的语音评价信息；
根据所述语音评价信息和所述第一评价分数确定对所述客服的最终评价分数。
8.一种客服评价装置，其特征在于，包括获取模块、第一确定模块和第二确定模块，其中，
所述获取模块，用于获取客户的面部特征信息；
所述第一确定模块，用于根据所述客户的面部特征信息确定所述客户的情绪数组；
所述第二确定模块，用于根据所述客户的情绪数组确定所述客户对客服的第一评价分数。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器通过执行所述存储器中的计算机程序实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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