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    移動(dòng)通信客戶投訴的智能診斷方法研究

    2016-11-17 02:37:52岳丹陽
    中國(guó)新通信 2016年17期
    關(guān)鍵詞:智能診斷移動(dòng)通信

    岳丹陽

    【摘要】隨著移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)商提供的業(yè)務(wù)和應(yīng)用服務(wù)的增加,移動(dòng)通信客戶的投訴數(shù)量也呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。如何快速有效地處理投訴,對(duì)于提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度至關(guān)重要。本文提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的客戶投訴智能診斷方法,從大量歷史投訴處理數(shù)據(jù)中識(shí)別出造成客戶投訴的主要因素,建立智能診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)某移動(dòng)通信公司的410條投訴數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,并和實(shí)際工程師的診斷結(jié)果進(jìn)行分析比較,驗(yàn)證了該方法的有效性與合理性。

    【關(guān)鍵詞】移動(dòng)通信 客戶投訴 投訴處理 智能診斷

    一、引言

    隨著網(wǎng)絡(luò)通訊的普及和移動(dòng)通信技術(shù)的快速發(fā)展,企業(yè)在為客戶提供各種業(yè)務(wù)和應(yīng)用服務(wù)的同時(shí)將面臨著越來越多來自不同方面不同渠道的客戶投訴信息??蛻舨粌H通過電話,而且能夠通過網(wǎng)絡(luò)、微博、微信等方式進(jìn)行投訴,投訴數(shù)據(jù)每日呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng),如何能及時(shí)有效地處理這些投訴,使客戶滿意,這對(duì)企業(yè)來說是個(gè)新的挑戰(zhàn)。

    在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有了很大的進(jìn)步,若是能夠利用這些技術(shù),分析處理大量的歷史投訴數(shù)據(jù),診斷出導(dǎo)致顧客投訴的主要原因,從而快速地處理投訴,將有助于運(yùn)營(yíng)商提高客戶響應(yīng)時(shí)間,獲得更高的顧客滿意度。文獻(xiàn)[1]研究了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)背景下的多媒體智能客服系統(tǒng),文獻(xiàn)[2]介紹了一種基于智能客服機(jī)器人的即時(shí)通信客服系統(tǒng);文獻(xiàn)[3-4]提出將人工客服與智能客服相融合的方式,來提高移動(dòng)電子商務(wù)消費(fèi)者對(duì)商家客服的滿意度,降低商家人工客服的工作量和消費(fèi)者在線咨詢的平均等待時(shí)間。本文將基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法,首先對(duì)大量的歷史投訴數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,識(shí)別出影響顧客投訴的主要原因;然后基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),建立顧客投訴的智能診斷模型。該模型能夠自動(dòng)判斷出導(dǎo)致客戶投訴的原因,從而給客服部門和技術(shù)支持部門提供關(guān)于投訴處理的決策支持和意見參考。

    二、移動(dòng)通信客戶投訴處理的現(xiàn)狀

    國(guó)外研究數(shù)據(jù)表明,會(huì)抱怨的客戶實(shí)際上比普通客戶更容易成為忠誠(chéng)客戶,企業(yè)發(fā)展一個(gè)新客戶所花費(fèi)的成本是留住一個(gè)老客戶所需成本的兩倍,而且長(zhǎng)期客戶對(duì)企業(yè)更忠誠(chéng)。只要企業(yè)能夠正確、合適地聽取并處理好這些客戶的訴求,這些投訴客戶通常會(huì)成為企業(yè)口碑的宣傳者和品牌的免費(fèi)推廣者,不僅可以消除客戶的不滿,還能為企業(yè)帶來新的客戶,將客戶投訴轉(zhuǎn)化為企業(yè)的利潤(rùn)和收益。

    目前各大通信運(yùn)營(yíng)商對(duì)投訴問題的處理大多采用“一點(diǎn)受理、多點(diǎn)回復(fù)”的模式,如圖1所示。客戶服務(wù)中心的客服人員收到客戶投訴后,如果能夠簡(jiǎn)單判斷出原因的,則直接給客戶提供解決方案;如果原因復(fù)雜并涉及到移動(dòng)通訊技術(shù)方面的,則將其投訴工單發(fā)送給相關(guān)技術(shù)支撐部門,由技術(shù)工程師給予相關(guān)的處理,并將解答通過工單方式反饋給客服中心,由客服人員回復(fù)給顧客。由于投訴問題的處理涉及多個(gè)部門,部門之間的溝通及信息傳遞不及時(shí)會(huì)大大地延長(zhǎng)了投訴處理和解決的時(shí)間,不僅降低了投訴處理的效率,而且影響了客戶對(duì)于投訴處理的滿意度。更為重要的是,技術(shù)部門的人反映,客服部門傳遞來的工單30%以上并不是移動(dòng)通信質(zhì)量問題造成的投訴,而在于客戶自身使用不當(dāng)造成,例如手機(jī)終端配置不對(duì)或者使用感知不同等。如果客服人員能夠具備更全面的知識(shí)體系,可以及時(shí)診斷出因客戶自身原因造成的投訴,就會(huì)大大減少技術(shù)部門的工作量,從而提高投訴處理效率。

    三、客戶投訴的智能診斷

    本文基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò),建立一個(gè)面向移動(dòng)通信客戶投訴的智能診斷模型,幫助客服人員實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)通信客戶投訴問題的診斷和分類,也為客服部門和技術(shù)支撐部門提供決策支持??蛻敉对V智能診斷的流程如圖2所示。

    其中的智能診斷過程主要包含數(shù)據(jù)預(yù)處理和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建兩部分內(nèi)容。當(dāng)客服人員將投訴內(nèi)容記錄為工單信息輸入該模型后,模型會(huì)結(jié)合歷史數(shù)據(jù)及相關(guān)的專家知識(shí),構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),從而實(shí)現(xiàn)分類診斷。最終判斷出客戶投訴的故障原因是通信質(zhì)量原因還是客戶自身的原因。如果是前者,則將該工單傳遞給相關(guān)的專業(yè)部門解決;如果是后者,則客服人員可以與客戶溝通,自行解決。

    3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

    投訴工單上的信息主要包含故障發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)和客戶的描述三大部分,客戶投訴描述又可以細(xì)分為無線信號(hào)格的多少,能否上網(wǎng),通話質(zhì)量問題等方面。

    當(dāng)投訴工單傳遞給后臺(tái)的技術(shù)支撐部門后,技術(shù)工程師會(huì)根據(jù)故障發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)和手機(jī)號(hào)碼來判斷故障發(fā)生區(qū)域是否是信息干擾區(qū)域(D)、是否人群密集區(qū)域(F)、該區(qū)域的基站設(shè)備狀態(tài)(BS)是否良好、是否擬建設(shè)區(qū)域(B)、該手機(jī)終端配置(MP)等方面的信息。

    當(dāng)這些信息從不同的數(shù)據(jù)庫中提取出來以后,工程師再根據(jù)自己的專業(yè)知識(shí)來判斷造成該投訴的原因(R)是:(1)移動(dòng)通信質(zhì)量問題;(2)客戶自身原因;然后再根據(jù)原因的不同給出不同的處理方案。通過對(duì)這些信息進(jìn)行預(yù)處理,采用1和0分別表示“是”和“否”,處理后的樣本數(shù)據(jù)如表1所示。

    由于影響顧客投訴的各因素之間的因果關(guān)系未知,本文先采用傳統(tǒng)K2算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí),獲得初始的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),然后再融合專家知識(shí)對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修改。在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后,采取最大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí),完成客戶投訴原因的診斷。整個(gè)系統(tǒng)借助數(shù)據(jù)挖掘軟件SPSS modeler中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

    本文選取某通信公司2015年8月至9月的500條投訴數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后,刪除部分無效投訴后得到410條數(shù)據(jù),輸入該軟件中,得到客戶投訴智能診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。采用該模型對(duì)410條歷史投訴工單進(jìn)行智能診斷,結(jié)果發(fā)現(xiàn)判斷正確的有345條,錯(cuò)誤的有65條,模型對(duì)故障原因歸類的準(zhǔn)確率為84.15%。

    3.3結(jié)果分析

    為了評(píng)價(jià)該智能診斷模型的有效性,我們將模型輸出結(jié)果與實(shí)際工程師診斷結(jié)果進(jìn)行比較,通過建立一個(gè)診斷評(píng)價(jià)矩陣,如表2所示,來驗(yàn)證模型的靈敏度和特異性。靈敏度表示模型正確判斷是通信質(zhì)量原因的準(zhǔn)確度;特異性表示模型正確判斷是客戶自身原因的準(zhǔn)確度。

    TP(True positive)表示真實(shí)值為通信質(zhì)量原因1且診斷為1,共有186條數(shù)據(jù);TN(Time negative)實(shí)際是客戶自身原因2且診斷為2,共計(jì)159條;FP(False positive)表示實(shí)際為通信質(zhì)量原因但被診斷為客戶自身原因,有39條數(shù)據(jù);FN(False negative)表示實(shí)際為客戶自身原因但被診斷為通信質(zhì)量原因,有26條數(shù)據(jù)。由此,可得到該智能預(yù)測(cè)模型的靈敏度和特異度。

    0.83,特異性==0.86

    可見,模型在判斷是客戶自身原因的方面準(zhǔn)確率稍高。

    四、結(jié)論

    面對(duì)客戶投訴的不斷增加,移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)商如何加快投訴處理的效率,提高客服回復(fù)的準(zhǔn)確率,對(duì)于保留老客戶,提高客戶滿意度,具有至關(guān)重要的作用。目前對(duì)于涉及到無線信號(hào)、上網(wǎng)速度和通話質(zhì)量等方面的投訴問題,是由客服人員傳遞給技術(shù)工程師手動(dòng)處理,涉及到多個(gè)部門間的溝通,而且處理效率較低,時(shí)間較長(zhǎng)。

    本文提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能診斷方法來處理投訴問題。從客戶投訴的歷史大數(shù)據(jù)中挖掘影響客戶投訴的主要因素,建立智能診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)投訴問題進(jìn)行分類診斷。以某公司的投訴數(shù)據(jù)為例進(jìn)行驗(yàn)證,表明了該模型的診斷合理性和有效性。

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