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文檔簡介
1、中國移動公司在投訴處理過程中,積累的投訴量大??蛻襞c公司的接觸與交互,蘊含著豐富的提升客戶滿意度的機會。深入分析客戶投訴內(nèi)容,發(fā)現(xiàn)用戶不滿原因,是提升客戶滿意度最重要的手段。由于投訴工單數(shù)據(jù)量大、文字多,傳統(tǒng)的人工方式需要對文本內(nèi)容逐個分析,處理過程很繁瑣,人工分析耗時長,并對熱點分析不透徹,難以發(fā)現(xiàn)引發(fā)投訴的根本原因。為了提高分析效率和準確性,必須要有針對文本內(nèi)容分析的方法。
經(jīng)過調(diào)研發(fā)現(xiàn),目前對客戶投訴客戶行為智能分析系統(tǒng)
2、采用文本分類技術的比較多。為了保證分析的準確性和運行效率,本項目對選擇的算法設計了實驗評估方法。基于評估結果采取了準確率比較高的LM算法,并引入防抖動方案,進一步提高算法的準確率和穩(wěn)定性,通過測試數(shù)據(jù)對優(yōu)化方案進行了驗證。在此基礎上,通過需求分析、詳細設計、軟件測試等一系列軟件工程過程,實現(xiàn)了用戶投訴內(nèi)容智能識別、用戶投訴智能分析和潛在投訴智能分析等核心功能。
投訴智能分類系統(tǒng)上線后,準確率達到了72%,較系統(tǒng)上線前提高了10
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