构建客户投诉支撑平台,实现投诉处理前移简

客户投诉支撑平台是一个整合多种支撑手段的投诉处理平台,它整合了电信运营商当前已有的客户投诉处理支撑手段,实现了投诉问题的＂快速响应、准确定位、及时解决＂,提高投诉一次性解决率和用户满意度,提升用户服务质量。文章分析了电信运营商客户投诉支撑现状,并针对存在的问题提出了客户投诉支撑平台的技术架构和系统解决方案。     

明星班组事迹材料——中国移动江苏公司客户服务中心投诉处理中心升级投诉组

2014年,客户服务中心投诉处理中心聚焦4G服务,强化投诉管理,以流量及互联网服务投诉为切入点,通过提高专席4G处理能力、完善4G投诉系统支撑手段和建设4G投诉数据显性化专区等举措,并依托“全面应用投诉数据OA显性化系统、重点投诉OA溯源系统”两个抓手,切实发挥投诉处理工作在支撑公司转型、解决客户关注的焦难点问题的作用,助力公司全面提升客户满意度.     

一种智能网异常话单大数据处理方法

针对移动智能网运维缺少业务异常预警和故障定位的支撑手段现状,本文提出了一种智能网异常话单大数据处理方法.通过Hadoop大数据处理架构提升了智能网话单大数据存储和处理能力,基于话单大数据和智能网异常话单查询分析系统实现了智能网呼叫追溯、业务质量异常的主动预警和实时定位等功能,解决了智能网现网业务异常发现滞后于用户投诉、已有手段无法快速进行问题定位等问题,有效提升了用户感知和用户满意度.     

投诉信息全量采集与价值挖掘研究

在移动互联网时代,客户投诉和抱怨对准确归类营销、服务问题原因,推动公司业务、产品与服务质量的提升有着非常重要的作用。通过构建投诉信息全面收集整理、聚合、挖掘模型,有效挖掘用户的投诉信息,从投诉信息中获取用户的真实需求,梳理客户关注的关键问题,聚集解决方案,通过完善制度、流程和强化体系化管理,推动重点经营业务焦点问题解决,确保客户感知提升。     

基于人工神经网络算法的运营商客户投诉智能分类问题研究

云计算、物联网和5G业务的逐步开展,运营商的竞争态势日益加剧,在服务内容、服务方式、服务质量、经营管理和服务意识方面面临严峻挑战.为提升客户满意度,降低投诉量,本文从运营商客户投诉工单和录音数据入手,利用人工智能、机器学习等手段,开展投诉服务请求的归类分析,进一步通过人工神经网络算法对投诉工单文本进行挖掘和优化,对工单...     

论排队机的排队与预约应用

排队机常用于电信、银行、医院、政府等营业厅,用于管理客户在营业厅的服务顺序,维护营业厅现场秩序,随着互联网+等概念的深入,传统排队机服务模式已经逐渐不能满足客户、营业厅运营、营业厅管理需求。应用互联网+排队机实现排队机物联网的概念,实现营业厅O2O排队预约（即线上预约、线下排队）商业模式。排队机互联网化升级主要解决以下问题：①对于客户来说,实实在在解决排队难问题。②通过线上分流客户,解决营业厅客流过大或者过少问题,实现高价值业务客户优先办理,低价值业务客户网上分流,投诉客户专窗处理等问题。③通过线上引流、分流解决营业厅客流不均问题,增强排队机植入营销能力,实现排队机集中管理,可以实时对营业厅、营业员业务能力考核,考核指标包括：考核平均等待时长、客户平均受理业务时长等。     

用向量空间模型对运营商投诉文本建模的研究

4G时代的到来,各大通信运营商业务迅速发展,客户投诉量也飞速增长。不同于传统投诉只是为了收集客户反馈,为客户提供更好的服务,如今大数据时代的到来,海量的投诉数据更是一个宝藏库,不但可以使得运营商对于客户的投诉做出更快的反应,而且能挖掘出新的业务增长点,寻求更大的商业价值。在此背景下,本中挖掘技术得以发挥巨大作用。文本挖掘技术是数据挖掘技术的一种。要进行文本挖掘首先需要对海量投诉数据进行建模。文中通过对非结构化的运营商海量投诉数据利用向量空间模型进行数据建模并利用关联规则进行优化从而实现向量降维,达到了建立并简化向量空间模型的目的,提高了文本挖掘的效率。     

一种基于信令分析的客户投诉溯源处理系统

在移动互联网时代,用户投诉的快速处理,对企业的业务发展和市场拓展,具有重要影响。早期的用户投诉处理,存在问题定界准确率不高、定界速度过慢、VIP用户的投诉处理不及时等不足。基于此,文章提出一种基于信令分析的VIP客户投诉溯源处理系统。该系统对VIP用户进行重点保障,综合性地提升用户感知、业务质量和用户满意度,树立了移动企业的良好形象。该项应用在湖北移动集中性能管理平台进行应用落地与运营。     

西藏移动WLAN数据自动化修复方案设计与实现

近些年,由于WLAN业务的市场推广,用户量也随之上涨较快,同时带来了较大量的业务投诉。WLAN由于业务场景多、流程长,始终没有建立一套高效率的解决机制。后续分析发现,大部分的投诉原因集中在用户数据一致性问题,体现为平台与省CRM系统的数据差异。为了更好的保障业务发展,降低WLAN业务投诉量,提升用户感知,本文设计和实现了一套功能齐全、执行高效的自动化修复方案。     

基于客户资源树的IPTV端到端智慧运维体系设计

本文针对IPTV运维人员及客服人员日常工作遇到的故障及投诉处理痛点,提出并设计了基于客户资源树的的IPTV端到端智慧运维体系,通过对比分析该体系构建完成前后投诉定位时长及万户投诉量变化情况,表明提出的端到端智慧运维体系能够极大提升客户的投诉处理时效及IPTV业务感知,在一定程度上也使得被动运维走向了主动运维。     

以VGOP为核心构建移动数据增值业务营销支撑系统

VGOP的核心作用即在数据业务支撑方面成为总协调、总枢纽,以实现对自有业务的统一管控、多业务融合调度、端到端的运营优化及业务营销支撑。在2008年度的增值业务工作会议上,中国移动集团公司就明确提出了"要尽快建立增值业务运营平台,提升深度运营的能力;整合现有平台,提高运营效率,实现客户数据的实时关联分析、实时营销、实时监控、产品优化分析、产品质量提升、业务能力互动等功能,实现跨平台的业务融合。"     

基于家宽的投诉预处理支撑能力提升研究

在移动互联网时代,家庭宽带是时下运营商突破传统业务、全面开发市场的重要业务。在广泛开发宽带业务市场的同时,宽带整体万客户报障投诉比也在高位运行,对客户感知造成了较大的负面影响,客服每天受理大量无法连接类的投诉和网速慢的投诉。针对前期工作中的不足,文章旨在对用户投诉能够第一时间给予相对准确的问题点定位,将故障一次诊断定位由网络侧前移至客服侧,实现提升客服受理家庭宽带用户投诉效率的目标。     

ADO品质家宽分析能力创新实践

随着“双千兆”网络建设和互联网业务的发展，提升用户体验管理能力、提高体验劣化类投诉解决效率的需求日益迫切。为了快速构建家宽端到端质量智能分析能力，提前预判潜在不满意问题，改善客户感知，故在本地开展了ADO(Agile Digital Operations，敏捷数字化运营系统)品质家庭宽带分析的试点部署，通过该系统为电信提供业务差异服务能力，支撑智慧家庭工程师对客户的精确营销和精准派单整治处理，确保电信家庭宽带网络优势。     

广电营业厅服务营销现状及解决思路的分析

随着广电网络运营市场化进程的不断发展,宣传渠道的建设与优化越来越重要.根据调研数据统计,广电网络业务的80％都是在营业厅完成的,营业厅成为我们接触客户和发展业务的最主要渠道,因此,营业厅的服务营销状况将直接影响业务的开展情况.如何才能有效地提升营业厅的服务营销效能?广电的营业厅发展过程中还存在哪些不足?这几乎成了每一个广电网络公司在发展市场时需要重点考虑和解决的问题.     

一种便捷、高效的营销第三方服务架构的研究与应用

为了降低客户人力成本,提高客户满意度,文章提出将营销系统集成支付宝电力代收业务,营销系统集成支付宝电力代收业务,为了实现专业便捷的缴费代收服务,利用支付宝开展费用代收业务、资金结算业务,为用电客户提供方便快捷的支付手段,多样的支付服务,提高电费回收率,降低坏账率,提高电费回收风险的控制力。解决了影响其效率和发展的关键问题,充分发挥信息完整可靠、分析量化准确、智能化程度高和满足各种客户需求的优势,提高供电企业的优质服务水平、管理水平、工作效率和经济效益。文章提出通过采用SSL Socket安全通信、加密传输、异步交互技术,保证了数据安全性,确保缴费过程安全可靠,使得营销和支付宝之间数据交易稳定及时;采用海量数据交换矩阵网络技术、多层对账校核防错机制,降低了以往数据延时长、易出错等几率;引入了异常自动溯源预警应用,对数据接口相互调用情况进行监控,轻松发现系统瓶颈和故障源,并主动预警,降低运维人员工作难度;系统性能提升,及时性、准确性、一致性大大提高,可以有效提升客户体验、降低客户投诉。     

电信大数据在投诉管理中的应用

随着电信客户数量和网络业务种类地快速增长,越来越多的客户投诉也逐渐成为运营商亟待解决的关键性问题。借助于电信运营商自身的大数据优势,文章提出一套基于大数据的投诉管理方案,主要包括事前的投诉预判,事中的投诉处理,以及事后的投诉诊断。通过该方案,可以实现后端数据与前端用户投诉数据相关联,建立投诉数据库。基于该数据库,可以利用贝叶斯分类算法实现用户投诉的概率预测,提前进行网络优化,减少客户投诉。     

基于GIS智能打点的5G网络投诉“黑点”区域整治研究

基于百度等地图类API服务能力,结合微区域、微网格边界等地理信息系统(GIS)打点数据,以及干扰、容量、故障等网络O域数据,一方面前移至在线客服一线使用,提升5G网络投诉位置的定位精准性、缩短投诉打点时长;另一方面面向网络优化人员,系统自动汇聚5G网络投诉集中的“黑点”区域,形成分级预警整治能力,指导通过新建基站、网络优化等手段解决5G网络问题,提升5G客户满意度。     

基于信令数据的智能终端价值挖掘与应用

用户使用设备或业务产生的数据,对用户行为分析和画像具有重要帮助。基于用户使用互联网产生的海量信令数据,挖掘分析从终端分布情况、终端接入性能、终端业务性能等维度的终端数据信息,为网络规划、市场支撑以及客户投诉提供了有力的支撑保障。通过分析信令数据挖掘智能终端的价值,与网络规划、市场支撑、用户投诉等工作相结合,能有效地保障网络指标、提升网络资源的利用率、服务领导决策、快速地定位解决用户投诉。     

基于客户感知溯源的运维能力提升研究

随着物联网的深入发展与推进,客户感知对业务的影响扮演着越来越重要的角色。用户的投诉,一方面,反映了用户对业务的重视程度;另一方面,也是对运营商莫大的鞭挞,督促运维人员第一时间改善业务和修复故障等。客户感知溯源分析平台,通过回放用户在指定时间内的信令(过程)、用户所在小区的网络指标和客户感知的相关指标,定位用户投诉的真实原因,是企业处理用户投诉、定位网络故障和VIP用户点对点分析的重要举措。     

移动网用户投诉分析

用户投诉处理是运营商服务工作中尤为重要的一个环节,是网络日常维护中不可缺少的部分。通过投诉可以及时了解网络、业务中的不足。以客户感知为导向,可以持续提升网络服务能力,不断优化经营策略,逐步简化工作流程,提升工作效率。