CN118195378A - 基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，属于电信行业技术领域；该方法包括：获取源数据；从源数据中提取改进迫切性数据；根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分；根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数；根据改进迫切性系数进行优化处理。本发明还提供一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的系统。本发明建立基于服务蓝图量化分析政企业务内部客户感知及改进迫切性体系，提供数据采集管理、数据处理建模、管理监控界面、闭环管理能力。

Description

基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法及系统

技术领域

本发明涉及电信行业技术领域，具体涉及一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法及系统。

背景技术

现有的价值评估方法，用于指导服务分层分级、客户保有、产品营销、渠道营销和服务，有如下价值体现：

1、解决缺乏客户满意度回访洞察；

当前会有固定的客户满意度回访和深访，但是往往由于其长周期和低频次，导致获得的结果存在偶然性，难以看清服务真实情况；

2、解决满意度数据无法高效使用；

对于获得客户满意度和访问结果，如何分析问题，问题如何聚焦，如何进行服务质量改进，当前进行管理时很难通过满意度直接找到抓手；

3、解决缺乏基于微场景的全方位调研及反馈；

根据现行的基于服务蓝图量化分析政企业务内部客户感知和改进迫切性的要求，根据内部客户各类使用及体验类数据，绘制内部客户商业过程感知情绪线，对情绪体验数据进行分析、展示、监控和预警，建立情绪感知与服务蓝图的相关环节结合互动的闭环管理方式。

客户往往会由于反馈问题过于麻烦，或者由于调研的滞后性而遗忘具体原因，导致虽然客户对现有的服务存在不满，但是无法得到调研结果和反馈。

为进一步提高服务质量，加强对一线赋能，基于对内部客户情绪感知分析的基础上，对政企业务相关客户感知和改进迫切性进行重点研究，通过政企业务相关的内部客户体验路径和服务蓝图的梳理，绘制政企业务相关商业过程感知情绪线，对政企业务相关服务蓝图中各环节的改进迫切性进行量化，以便精准施策，有针对性地高效提升政企业务支撑服务质量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法及系统。根据内部客户各类使用及体验类数据，绘制内部客户商业过程感知情绪线，对情绪体验数据进行分析、展示、监控和预警，建立情绪感知与服务蓝图的相关环节结合互动的闭环管理系统。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，包括以下步骤：

获取源数据；

从源数据中提取改进迫切性数据；

根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分；

根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数；

根据改进迫切性系数进行优化处理。

优选地，从源数据中提取改进迫切性数据，具体包括以下步骤：

根据源数据，得到三级指标数据；

基于熵值法，确定三级指标数据的权重；

根据三级指标数据和三级指标数据的权重，得到二级指标数据；

基于熵值法，确定二级指标数据的权重；

根据三级指标数据与三级指标数据的权重，得到改进迫切性数据。

优选地，根据源数据，得到三级指标数据，具体包括以下步骤：

将源数据输入接口模型，得到清单数据；

将清单数据输入到数据汇总模型，得到三级指标数据。

优选地，根据三级指标数据和三级指标数据的权重，得到二级指标数据，具体包括以下步骤：

计算三级指标数据和三级指标数据的权重的加权和，得到二级指标数据。

优选地，根据三级指标数据与三级指标数据的权重，得到改进迫切性数据，具体包括以下步骤：

计算三级指标数据与三级指标数据的权重的加权平均，得到改进迫切性数据。

优选地，根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分，具体包括以下步骤：

改进迫切性数据与二级指标数据的权重的加权平均，得到改进迫切性得分。

优选地，熵值法包括以下步骤：

获取原始数据；

对原始数据进行数据标准化处理，计算得到标准化数据；

计算标准化数据的指标的重要性；

根据指标的重要性，计算得到指标的熵值；

根据指标的熵值，计算得到信息冗余度；

根据信息冗余度，计算得到指标的权重。

优选地，根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数，具体包括以下步骤：

基于应用数学统计、3Sigma原则、分位数以及熵值法对改进迫切性得分进行分析，得到改进迫切性系数。

优选地，根据改进迫切性系数进行优化处理，具体包括以下步骤：

根据改进迫切性系数和预设的问题策略库，生成优化清单；

根据优化清单进行优化处理。

本发明还提供一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的系统，包括：

获取模块，用于获取源数据；

迫切性数据提取模块，用于从源数据中提取改进迫切性数据；

改进迫切性得分计算模块，用于根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分；

改进迫切性系数计算，用于根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数；

优化处理模块，用于根据改进迫切性系数进行优化处理。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明建立基于服务蓝图量化分析政企业务内部客户感知及改进迫切性体系，提供数据采集管理、数据处理建模、管理监控界面、闭环管理能力。构建围绕情绪感知指标采集ESOP系统、统一日志系统等采集包括订单日志、审批日志、系统日志等数据，从服务感知、使用体验两个维度形成情绪感知指标。通过数据分析探索方式为管理人员提供得分规则参照依据。计算指标、环节、流程得分，对标改进迫切性阈值，以自动化和手工方式实现预警工单推送。提供可视化界面支持各类角色从整体、分维度查看情绪感知分析视图。展现服务蓝图及对应改进迫切性视图，支持蓝图流程节点问题查看及预警工单手动推送，支撑工单任务流流转闭环。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。

图1是本发明基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法的流程示意图；

图2是各阶段权重确定的流程示意图；

图3是各阶段改进迫切性量化计算的流程示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：

如图1所示，本发明提供一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，包括以下步骤：

获取源数据；

从源数据中提取改进迫切性数据；

根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分；

根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数；

根据改进迫切性系数进行优化处理。

优选地，从源数据中提取改进迫切性数据，具体包括以下步骤：

根据源数据，得到三级指标数据；

基于熵值法，确定三级指标数据的权重；

根据三级指标数据和三级指标数据的权重，得到二级指标数据；

基于熵值法，确定二级指标数据的权重；

根据三级指标数据与三级指标数据的权重，得到改进迫切性数据。

优选地，根据源数据，得到三级指标数据，具体包括以下步骤：

将源数据输入接口模型，得到清单数据；

将清单数据输入到数据汇总模型，得到三级指标数据。

优选地，根据三级指标数据和三级指标数据的权重，得到二级指标数据，具体包括以下步骤：

计算三级指标数据和三级指标数据的权重的加权和，得到二级指标数据。

优选地，根据三级指标数据与三级指标数据的权重，得到改进迫切性数据，具体包括以下步骤：

计算三级指标数据与三级指标数据的权重的加权平均，得到改进迫切性数据。

优选地，根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分，具体包括以下步骤：

改进迫切性数据与二级指标数据的权重的加权平均，得到改进迫切性得分。

优选地，熵值法包括以下步骤：

获取原始数据；

对原始数据进行数据标准化处理，计算得到标准化数据；

计算标准化数据的指标的重要性；

根据指标的重要性，计算得到指标的熵值；

根据指标的熵值，计算得到信息冗余度；

根据信息冗余度，计算得到指标的权重。

优选地，根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数，具体包括以下步骤：

基于应用数学统计、3Sigma原则、分位数以及熵值法对改进迫切性得分进行分析，得到改进迫切性系数。

优选地，根据改进迫切性系数进行优化处理，具体包括以下步骤：

根据改进迫切性系数和预设的问题策略库，生成优化清单；

根据优化清单进行优化处理。

本发明还提供一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的系统，包括：

获取模块，用于获取源数据；

迫切性数据提取模块，用于从源数据中提取改进迫切性数据；

改进迫切性得分计算模块，用于根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分；

改进迫切性系数计算，用于根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数；

优化处理模块，用于根据改进迫切性系数进行优化处理。

通过本发明基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，可以构建以下体系：

(一)建设政企业务客户情绪感知体系

政企业务客户情绪感知体系：梳理政企业务内部客户体验路径及服务蓝图。围绕政企业务产品生产体验路径确认客户情绪感知痛点，通过采集外围系统订单日志、系统日志、流程评价等数据形成情绪感知指标。结合数据分析和业务述求确定指标得分计算规则，实现指标得分转换，通过阈值比较计算改进迫切性系数。

(二)构建基于改进优化迫切性闭环管理体系

智能预警：通过改进迫切性系数计算形成问题清单，同时问题清单自行关联问题策略库，自动生产包含问题描述、优化意见、优化责任方的智能工单。

工单推送：基于改进迫切性系数不同支持预警工单手动派发及自动化派发两种模式。

工单处理：工单接受人员可以通过工单详情查看迫切改进问题及优化建议，用过点击工单审批完成工单流转。

工单关闭：对处理完的工单进行工单关闭，完成优化改进日志沉淀。

效果呈现：结合优化改进日志及情绪感知历史得分形成优化效果呈现。

(三)提供指标体系加工管理

指标管理配置：实现指标基础信息、得分规则、得分阈值、问题描述、优化建议、责任方、指标分类等信息配置维护。

环节考核及得分规则配置：设定服务蓝图环节情绪感知指标及对应考核指标权重。

流程考核及得分规则配置：设定服务蓝图情绪感知指标及对应环节权重

为了更好的说明本发明的技术效果，本发明提供如下具体实施例说明上述技术流程：

实施例1、一种基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的系统，包括：

(一)总览视图、服务感知视图、使用体验视图、改进迫切性视图四大视图展示；

(1)服务感知总览：通过指标卡呈现服务感知业务量、泛酒店融合包业务量、专线类产品业务量、集团类产品业务量等。

(2)业务整体满意度排名：通过正序的方式进行三大产品满意度得分排名显示。

1.总览视图：针对互联网专线、云空间、泛酒店融合包三类产品的生产过程梳理，从政企内部客户服务评价指标发现生产过程各环节问题，为生产过程改进提供依据。

(1)满意度分析：分产品按月度展示泛酒店融合包、专线类产品、集团类产品满意度分析，其中包含支撑效率、响应时限、办理质量及服务态度。

2.服务感知视图：通过关键环节监测等方面分析，直观展现各个环节上客户的情绪和痛点。

(1)分业务情绪感知波动曲线：通过折线图形式展示不同业务流程情绪感知历史波动情况。结合当前情绪感知得分及历史发展趋势完成月情绪感知预测。

(2)分维度情绪感知分析模块：情绪感知曲线节点实现数据分维度分析视图，以柱状图形式分主题展示每阶段情绪感知统计数据实现维度展示。

(3)全流程情绪感知模块：面向各类政企内部客户人员，展示各政企产品情绪感知总得分，通过点击政企产品名称，展示当前用户角色生产流程各环节环节得分柱+线图。

3.使用体验视图：呈现客户体验路径，针对性优化，从而整体提高客户体验感知。实现看的全、管的快、控的准目标，清晰展示政企业务相关环节的客户服务感知情况。

(1)界面响应时长分析：通过指标卡形式展示界面响应时长，其中包含平均响应时长及响应超时率等。

(2)情绪感知波动曲线，通过各个环节阶段的系数进行坐标展示情绪示例图，其中分为优秀、一般、改进三等项。

(3)客户行为感知、前台服务感知、后台支撑感知、支撑系统感知内容项，呈现各项指标问题项内容。

4、改进迫切性视图：通过列表展示低满足度业务环节预警工单，实现快速管控；精准定位弱势业务流程环节，闭环管理实现针对性优化提升。

(1)改进迫切性top5：按环节阶段进行呈现当下改进迫切性top5，并以列表呈现环节阶段、迫切性系数、迫切性等级及优化建议内容。

(2)预警来源、分类、分级总览：通过环形图进行预警问题来源、等级、问题分类展示，其中以指标卡呈现预警问题发生次数、已完成预警问题单等内容。

(3)改进列表：通过列表的方式呈现：预警流程、迫切性指数、责任方、紧急程度、数据来源、优化建议、问题状态，并可以进行关单和推送操作。

(二)指标管理页面支持指标的增、删、改、查、指标归类、指标定义功能

1.指标管理列表：通过列表呈现指标内容。

2.指标管理增加：进行指标的添加/修改，并可上传附件进行指标释义。

(三)数据采集管理：采集库表数据、日志数据

1.采集库表数据：

从源系统数据表，按周期同步数据，作为服务感知的数据来源。

源系统数据表

2.服务日志数据

服务日志的数据通过实时消息进行采集，统一存放在ES库中，再从ES库获取数据，作为服务指标的来源。

服务日志数据

DD_SERVICE_001_LOG	类型001服务调用信息表
		DD_SERVICE_005_LOG	类型005服务调用信息表
DD_SERVICE_008_LOG	类型008服务调用信息表

(四)模型管理：包括基础模型、AI算法模型

1.接口模型

从源数据采集数据后，把时间点的记录，通过计算，形成操作的时长时间，作为清单提供详细查询使用

接口模型

2.数据汇总模型

从详单数据，按照账期、地域、产品主题，汇总办理时长、响应时长、满意度、情绪值等指标数据，来统一组织和统计服务蓝图的指标。

数据汇总模型

(五)改进迫切性系数

1、主客观数据源指标说明

围绕政企业务产品生产体验路径确认客户情绪感知痛点，通过采集外围系统订单日志、系统日志确定业务量、平均处理时长指标，结合流程评价等数据形成满意度指标，根据业务诉求确定指标得分计算规则，实现指标得分转换，根据主客观指标计算得出最终改进迫切性系数。

主客观数据源指标

/>

2、改进迫切性量化方法

①权重确定方法选择

指标确定权重方法有组合评价法、AHP层次分析法、熵值法，其中熵值法结果客观、准确，能避免人为因素及模糊随机性的影响。故选择熵值法确定权重，再根据业务情况，适当对权重加系数，最终确定相对公平且与业务强相关的确定系数方法。

权重确定方法

②熵值法说

熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。可以用熵值来判断某个指标的离散程度，熵越小，离散程度越大，该指标对综合指标的影响越大。其根据各项指标观测值所提供的信息大小来确定指标权重。设有M个待评方案，N项评价指标，形成原始指标数据矩阵X＝(X_ij)_m×n，对于某项指标X_j，指标值X_ij的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项自保的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。

根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个方案的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价影响越大。因此，可根据各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

③熵值法确定权重过程

式中：X_ij为第i个数据第j个指标；K为参数；m为指标总数；n为信息冗余度总数。

后台支撑和支撑系统相关环节对应上述二级指标，详细权重确定流程，如图2所示，包括以下步骤：

获取源数据；

通过计算熵值法的过程得到原始数据(即三级指标)的权重；

二级指标的源数据由其对应的三级指标与已得权重的加权和得到；

对二级指标的源数据再次通过熵值法得到二级指标的权重；

将二三级指标权重结果整合输出。

3、各阶段改进迫切性量化计算：

后台支撑和支撑系统各阶段的赶紧迫切性量化计算流程，如图3所示，具体步骤为：

三级指标数据与三级指标加权平均得到二级指标各阶段改进迫切性数据；

二级指标数据与二级指标权重加权平均得到各阶段改进迫切性得分；

将得分标准化到[0,100]区间。

4.分环节计算改进迫切性

从产品、环节、工单三大维度，应用数学统计、3Sigma原则、分位数以及熵值法等方法分地市对当前数据进行分析，确定各指标风险阈值以及异常阈值，针对后台支撑和支撑系统相关环节分别计算改进迫切性系数。

①产品级别改进迫切性系数

/>

/>

②工单级别改进迫切性系数

/>

面向政企各类角色，有效整合在生产和运营管理过程中，所需的功能、数据、知识，坚持“以客户为中心”的原则，以集团公司对服务转型指明的方向，公司领导对加快服务数智化转型、打造新的服务管理体系提出的明确指示为指引，同步结合总部信息技术中心在前期IT内部客户满意度深访工作中绘制的体验路径，深度分析当前存在问题，感知客户情绪，优化现有服务，让反馈有价值，客户真实满意度反馈。

/>

/>

/>

场景描述如下所述：

基于服务蓝图，针对互联网专线、云空间、泛酒店融合包三类产品的生产过程梳理，从政企内部客户服务评价指标发现生产过程各环节问题，为生产过程改进提供依据。

(1)服务感知总览：通过指标卡呈现服务感知业务量、泛酒店融合包业务量、专线类产品业务量、集团类产品业务量等。

(2)业务整体满意度排名：通过正序的方式进行三大产品满意度得分排名显示。

(3)满意度分析：分产品按月度展示泛酒店融合包、专线类产品、集团类产品满意度分析，其中包含支撑效率、响应时限、办理质量及服务态度。

服务感知视图：通过关键环节监测等方面分析，直观展现各个环节上客户的情绪和痛点。

(1)分业务情绪感知波动曲线：通过折线图形式展示不同业务流程情绪感知历史波动情况。结合当前情绪感知得分及历史发展趋势完成月情绪感知预测。

(2)分维度情绪感知分析模块：情绪感知曲线节点实现数据分维度分析视图，以柱状图形式分主题展示每阶段情绪感知统计数据实现维度展示。

(3)全流程情绪感知模块：面向各类政企内部客户人员，展示各政企产品情绪感知总得分，通过点击政企产品名称，展示当前用户角色生产流程各环节环节得分柱+线图。

使用体验视图：呈现客户体验路径，针对性优化，从而整体提高客户体验感知。实现看的全、管的快、控的准目标，清晰展示政企业务相关环节的客户服务感知情况。

(1)界面响应时长分析：通过指标卡形式展示界面响应时长，其中包含平均响应时长及响应超时率等。

(2)情绪感知波动曲线，通过各个环节阶段的系数进行坐标展示情绪示例图，其中分为优秀、一般、改进三等项。

(3)客户行为感知、前台服务感知、后台支撑感知、支撑系统感知内容项，呈现各项指标问题项内容。

改进迫切性视图：通过列表展示低满足度业务环节预警工单，实现快速管控；精准定位弱势业务流程环节，闭环管理实现针对性优化提升。

(1)改进迫切性top5：按环节阶段进行呈现当下改进迫切性top5，并以列表呈现环节阶段、迫切性系数、迫切性等级及优化建议内容。

(2)预警来源、分类、分级总览：通过环形图进行预警问题来源、等级、问题分类展示，其中以指标卡呈现预警问题发生次数、已完成预警问题单等内容。

(3)改进列表：通过列表的方式呈现：预警流程、迫切性指数、责任方、紧急程度、数据来源、优化建议、问题状态，并可以进行关单和推送操作。

智能预警工单：

通过改进迫切性系数计算形成问题清单，同时问题清单自行关联问题策略库，自动预警包含问题描述、优化意见、优化责任方的智能工单。同时支持预警工单手动派发及自动化派发两种模式。对处理完的工单进行工单关闭，完成优化改进日志沉淀。结合优化改进日志及情绪感知历史得分形成优化效果呈现。

对环节的智能预警、手动工单推送：

分环节查看改进系数，并对派送的工单进行分系，其中改进的效果使用弹窗呈现。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块、模组或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元、模组或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。

所述单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)执行时，执行本发明的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本发明上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线段、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何在本发明揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取源数据；

从源数据中提取改进迫切性数据；

根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分；

根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数；

根据改进迫切性系数进行优化处理。

2.根据权利要求1所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，从源数据中提取改进迫切性数据，具体包括以下步骤：

根据源数据，得到三级指标数据；

基于熵值法，确定三级指标数据的权重；

根据三级指标数据和三级指标数据的权重，得到二级指标数据；

基于熵值法，确定二级指标数据的权重；

根据三级指标数据与三级指标数据的权重，得到改进迫切性数据。

3.根据权利要求2所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，根据源数据，得到三级指标数据，具体包括以下步骤：

将源数据输入接口模型，得到清单数据；

将清单数据输入到数据汇总模型，得到三级指标数据。

4.根据权利要求3所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，根据三级指标数据和三级指标数据的权重，得到二级指标数据，具体包括以下步骤：

计算三级指标数据和三级指标数据的权重的加权和，得到二级指标数据。

5.根据权利要求4所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，根据三级指标数据与三级指标数据的权重，得到改进迫切性数据，具体包括以下步骤：

计算三级指标数据与三级指标数据的权重的加权平均，得到改进迫切性数据。

6.根据权利要求5所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分，具体包括以下步骤：

改进迫切性数据与二级指标数据的权重的加权平均，得到改进迫切性得分。

7.根据权利要求6所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，熵值法包括以下步骤：

获取原始数据；

对原始数据进行数据标准化处理，计算得到标准化数据；

计算标准化数据的指标的重要性；

根据指标的重要性，计算得到指标的熵值；

根据指标的熵值，计算得到信息冗余度；

根据信息冗余度，计算得到指标的权重。

8.根据权利要求1所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数，具体包括以下步骤：

基于应用数学统计、3Sigma原则、分位数以及熵值法对改进迫切性得分进行分析，得到改进迫切性系数。

9.根据权利要求1所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，根据改进迫切性系数进行优化处理，具体包括以下步骤：

根据改进迫切性系数和预设的问题策略库，生成优化清单；

根据优化清单进行优化处理。

10.基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的系统，用于实现如权利要求1-9任一所述的基于服务蓝图量化分析政企业务客户情绪感知的方法，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取源数据；

迫切性数据提取模块，用于从源数据中提取改进迫切性数据；

改进迫切性得分计算模块，用于根据改进迫切性数据，计算得到改进迫切性得分；

改进迫切性系数计算，用于根据改进迫切性得分，得到改进迫切性系数；

优化处理模块，用于根据改进迫切性系数进行优化处理。