企业客户服务质量差距感知监控与分析平台建设思路与成果汇报.docx

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1、企业客户服务质量差距感知监控与分析平台建设成果汇报目录1、成果总体概述22、成果的原创背景、过程和原创亮点32.1 原创背景32.2 建设过程42.2.1 难点分析42.2.2 选型过程52.3 原创亮点62.3.1 技术创新-因子关联模型62.3.2 能力创新-视图配置化72.3.3 数据创新-众测问卷闭环管控82.3.4 管理创新-智能服务督办83、项目成果效益101.成果总体概述面对竞争日益激烈的市场，企业在产品、渠道、投诉服务、满意度方面形成了巨大业务竞争态势。而此前的业务手段缺少对公众用户主客观感知体验数据的收集渠道，对收集到的数据同样缺乏感知体验有效分析手段,不利于服务方面的竞争。

2、在此背景下，为了能够及时了解用户对服务品质的感知、精准的发现服务中存在的问题，支撑集团精细化服务的战略落地，不断提升服务品质。创新性地提出了基于大数据技术构建一个用户感知差距平台的设想，对客户主观的服务体验进行量化处理，让客服部门可及时掌握客户服务质量情况并从中发现服务差距，找到服务改进方向。之后，按上述设想，基于整合大数据源+构建指标体系+智能化数据分析+可视化输出”的思路，设计了平台的建设方案：1通过多种数据接入技术进行全面的数据采集，整合多场景原始数据；2、建立丰富的服务评分指标体系，为客服服务效果评分建模提供依据；3、使用成熟的数学方法为构建数据模型提供业务支撑；4、基于可视化技术输出

3、客户体验感知以及差距分结果，及时预警并给出改善建议。目前客户感知差距平台已经上线运营一年，平台上已固化了4个分析模型，构建了4个总览视图、65个分析视图和61个指标视图，发布了问卷编辑16个。通过平台的应用，让企业实现了完整的服务质量监管与一体化的客服管控，促进了客户服务质量的整体提升，有效降低了用户的离网率，每年可助力客户维系收入600万以上。2、成果的原创背景.过程和原创亮点2.1 原创背景在企业此前的客服管理手段中，缺乏对用户主观感知体验数据的收集渠道，缺乏对收集到的感知体验数据做有效分析的手段，导致不利于服务方面的竞争。由此产生的问题主要表现在：1、客户服务主观监测数据分散：客户服务的

4、主观感知监测数据（满意度、nps、渠道数据、场景体验数据等）较为分散，没有一个能够同时包含主客观体验数据监测的平台，导致在进行服务提升决策分析时需从不同的模块去获取主客观数据。2、客户服务监测主客观数据联合应用不足：基于客户层面的主观监测数据无法与端到端服务运营监控系统中的量化数据进行联合应用，主观监测数据与端到端运营数据关联度不够。3、欠缺分场景的质量提升决策方法：目前关于主客观数据的分场景监测分析比较欠缺，缺乏分场景的质量提升决策模型，因此不能很好的把主客观数据灵活的应用到客户服务的不同场景中去。为了解决上述业务问题，提出了基于大数据技术构建一个用户感知差距平台的设想。通过额口差距平台来整

5、合多维数据、构建监控体系、建立数据模型以及可视化感知输出，以实现对客户主观的服务体验进行量化处理，让客服部门可及时掌握客户服务质量情况并从中发现服务差距，找到服务改进方向。而要达到此业务目标，对客户感知差距平台来说而且是一个很大的挑战。2.2 建设过程2.2.1 难点分析针对平台的应用业务场景与建设目标，对于企业感知差距平台的建设，总结了以下几大挑战亟需攻克：1 :客户服务的主观感知监测相关的数据来源众多，包括：满意度、nps,渠道数据、场景体验数据等。这就要求感知平台需要从众多不同的数据渠道与数据源高效、稳定的提取数据，这对感知平台的数据源对接能力，数据接口的稳定性和效率都提出了很高的要求；

6、2 :客户服务主观监测数据种类众多，包括有：结构化数据、文本等非结构化数据、爬虫数据、手工数据等。这就要求感知平台需要具备处理不同类型数据的能力，这对感知平台的数据采集、存储与计算能力都提出了很高的要求；3:客户服务主观监测数据质量无保障，由于客户服务主观监测数据来源多、种类多并且由于没有统一的平台对这些数据进行管理和维护，导致这些数据中的质量无法保障，存在大量的重复、无效甚至是错误数据。这就要求感知平台能够对这些数据，具备根据业务规则进行全面的清理与整合的能力，这对感知平台的数据处理、业务规则与算法都提出了很高的要求。4:客户服务主观感知模型复杂，从客户满意度调查的历史经验来看，用户的体验感

7、知是一个复杂行为，不同用户对资费、网络、渠道服务的关注点各不相同。简单说就是监测数据与用户感知结果之间是弱关联关系，感知结果是一个（众多纬度数据）综合的结果，它和要素（数据）组成的是一个很复杂的、不确定模型关系。如何找到数据（各业务要素）与用户对服务感知之间的关联关系，以算法的方式进行描述并通过系统功能的方式反应出来是一个非常复杂命题。而这对感知平台的数据建模能力、大数据能力、算法模型、机器学习能力等都提出极大的挑战。2.2.2 选型过程为了解决上述难点，团队查阅了大量文献资料和官方文档，考察了众多类似平台产品,预设了多套解决方案、并做大量的技术能力储备。项目团队进行了反复的方案论证、比较以及

8、关键性技术的可行性测试,并基于技术测试的结果,就系统效率、系统健壮性、场景泛用性、易用性、架构合理性和演变趋势综合评估后，最终形成一套完整的解决方案。最终的方案解决了数据采集难点，提出了投诉客户识别理论以及因子关联模型，研究设计出了客户画像模型，实现了科学精准的选择体验目标客户和调研对象。关键方案选型结果如下：, 数据采集：主要以数据流实时同步、数据接口、爬虫技术等手段，实现底层数据的采集、传输、显示与存储。, 数据接入:通过ET1数据集成等方式，实现数据的抽取、转化、数据容灾备份、数据迁移等。, 数据模型：采用了TF-IDFx余弦相似算法与因子分析法的组合，在尽可能考虑用户个体差异性的同时达

9、到算法拟合最优结果。通过因子关联分析测算验证满意度，通过净推荐值测算NPS客户忠诚度得分模型，通过下钻挖掘构建投诉模型。23原创亮点2.3.1技术创新因子关联模型从客户满意度调查的历史经验来看，用户的的佥感知是一个复杂行为，不同用户对资费、网络、渠道服务的关注点各不相同。与此同时经过对数据反复训练验证，同样发现很难有一套模型能够解释所有用户的样本特征。因此本次数据模型的算法选择，采用了TF-IDF.余弦相似算法与因子分析法的组合，在尽可能考虑用户个体差异性的同时达到算法拟合最优结果。因子分析主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。在服务质量调查方

10、面具有广泛的应用。因此选择因子分析法计算产品满意度。因子分析法作为一种把多个变量化为少数几个综合变量的多元统计分析方法，它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性高的、联系紧密的分在同一类中，每一类变量代表了一个基本结构，即公共因子。利用因子关联模型可以精准定位服务投诉问题，优化服务措施，降低客户投诉发生率；投诉的预警与预处理，提升客户满意度；为客户个性化服务提供决策依据。基于投诉与满意度关联模型的构电页面通过气泡散点图展示投诉占比、满意度得分、投诉占比对满意度的影晌系数三者之间关系.X轴为因子投诉占比、Y轴为满意度得分、气泡大小衷示影晌权m：影晌因素（） 投诉对港SMSg系数分析（公众：移动

11、业务）通话质量、计费直询.套餐 投诉对洪窟由影峋系数分析（公众：宽带业务）宣传促销、安装移机、套餐 投诉对S簿废分H系数分析（政企：移动业务）通话质量、计费杳询.量费充值 投诉对翔1度影晌系数分析（政企：宽带业粉网络质量、套餐、计箝杳询2.3.2能力创新-视图配置化提供视图配置化能力，指标元素集中管理，服务指标简易配置,实现数据点面结合的可视化界面展示，个性化业务视图与多维度钻取分析。支撑灵活快速呈现业务指标数据，满足不同业务部门、业务角色的个性化的业务数据展示需求。利用平台视图配置能力可满足不同业务部门、业务角色的视图展示，实现智能界面的按需定制，实现业务需求指标的灵活快速呈现，提升平台个性

12、化支撑效率。t111BIIVIwlw2.3.3数据创新-众测问卷闭环管控基于传统的离线收集问卷数据，数据收集的实时性差，数据的不规则程度较高不利于分析建模。而感知差距平台则实现了统一门户在线发布、在线答题、在线收集；并基于答案数据实时分析，形成直观的可视化分析视图。23.4管理创新智能服务督办通过投诉趋势、升级趋势等服务问题的直观及时的展示，形成可视化监督视图。结合智能督办应用，由平台主动发现服务问题并自动生成督办工单，实现服务痛点发现、通知与改善的在线闭环。具体智能督办流程如下：1指标值监控规则：基于指标数据制定预警规则；2、预警信息推送：根据指标预警规则，将痛点问题精准定位到区局维度，并进

13、行消息预警推送；3、智能督办管理：基于客户满意度指标、因子关联分析以及关键服务指标趋势数据等数据，通过机器学习算法形成智能服务改善督办模型，由平台自动生成服务改善督办单，实现服务督办工作的在线闭环管理与智能的服务改善流程。3、项目成果效益随着感知差距平台持续的推广运营与功能持续，目前平台上已固化了4个分析模型，构建了4个总览视图、65个分析视图、61个指标视图和75个视图元素；发布了问卷编辑16个、用户问卷答案积累14660份。随着平台应用的深入，感知差距平台正在逐步成为企业服务服务品质管控和提升的重要载体。具体表现在：一、促进服务质量的整体提升：通过感知差距分析和趋势化预判，找出服务感知薄弱

14、点并及时改进，提高了客户使用感知，促进公司服务质量的整体提升。例如：在新增网络装维投诉专题视图模块、关键服务指标总览图、渠道第三方稽查总览图、因子关联分析总览图后，帮助区局压降装维工单10月较上线前三月均值降氐17.6%,渠道服务类投诉压降32%,渠道稽核满意度上升4.2%;二、实现T本化服务管控：顺应互联网+”的发展需要，平台强化事前监测、事中处理、事后督管一体化服务管控手段，提升用户满意度、信赖度及忠诚度。三、实现完整的服务质量监管：通过本平台的使用，可以及时、量化掌握客户主观服务感知，对原有服务质量监管体系进行了有效补充，实现了完整的服务质量监管。四、助力客户维系，降低离网率：感知差距平台将成为企业服务品质管控的重要载体。助力服务品质管控，提升客户感知，有效降低用户离网率。