探索移动通信网络投诉综合处理工作的弊端与改进方案

移动通信网络的不断发展与壮大,用户投诉处理是运营商服务工作中尤为重要的一个环节,是网络维护中不可或缺的一部分.通过投诉可以及时和有效了解网络与业务中的不足,第一时间跟进处理,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.     

无线流量投诉处理现状调查分析

网络投诉处理是影响客户网络感知的关键过程。无线流量业务的迅速发展,使网络投诉处理的重心逐渐转向无线流量投诉处理方面。通过对典型投诉情况进行调查和分析,把握无线流量投诉的新特点和无线流量投诉处理的现状,发现投诉处理环节的短板和不足,运营商可以有针对性采取相应的改善措施,规范投诉工单信息、合理引导客户升级业务、改善相关性能指标和提升网络质量,并通过改善沟通和信息共享机制,保证和提升客户在流量业务时代的感知和满意度。     

“用户投诉坐标化分析”在3G网络质量提升中的应用

良好的网络质量是运维与优化部门追求的目标,也是市场部门发展业务的坚强后盾;通过实践证明:从用户投诉入手,提炼出有效信息去指导运维与优化工作,可以使网络质量得到有效提升。"用户投诉坐标化分析"包含三个阶段:一、用户投诉打点;二、实地测试;三、分析指标,制定并实施优化调整     

用户投诉在发现和分析WCDMA无线网络问题中的重要作用

文章通过WCDMA无线网络优化工作中对典型用户投诉问题的处理,结合网络优化常见的参数调整、隐含故障分析等工作,提出了用户投诉受理分析对网络优化工作的促进作用。在细致的用户投诉分析过程中,结合网络优化思路,可以明显提高WCDMA无线网络优化工作的效率。     

基于机器学习的网络投诉预测分析

减少网络相关的投诉一直是运营商的重点工作之一。目前,网络投诉用户预警方案多以网优工程师经验为主导,准确率和效率都较低。本文通过对历史网络投诉用户数据进行全面深入的分析,基于XGboost算法建立投诉用户特征模型,实现了对网络投诉用户的预测。该方法预测准确率较高,与其他网优系统对接后能够定位用户质差原因,使网络部门能够提前进行网络优化,提升用户满意度。     

GSM网络客户投诉情况分析

一、概述在无线网络优化工作中,我们需要充分考虑客户使用中的真实感受,而客户投诉就是我们了解用户感受最直接的途径之一。通过对客户投诉的筛选甄别,我们从中可以发现网络中存在的问题和缺陷,尤其是一些在日常优化中难以发现的隐性问题。解决客户投诉的网络问题是无线网络优化的重要补充手段,有利于更好的实现网络优化目标。     

在4G业务发展环境下打造LTE网络投诉双向预警机制

随着LTE网络在全国建设速度的加快以及LTE网络用户量的增多,LTE网络问题投诉量呈增多之势。为减少LTE用户投诉、提升用户感知、推动LTE网络在河南又快又好地发展,网管中心投诉专业认真梳理LTE投诉工作存在的问题,并结合2G/3G投诉处理机制创新性的提出了打造LTE双向预警机制课题并积极实践。     

基于大数据建模的投诉预测与应用

网络运行质量才是通信业生存和发展的基本保障,用户投诉的管理,则是改善企业与用户的关系、提升用户体验借以提升客户满意度的重要举措。早期,投诉处理存在事后分析、点对点分析、着重于KPI指标的分析等局限性,尽管投入多,但效果并不明显。针对早期工作中的不足,引入大数据挖掘技术,采用大数据建模的思路,建立了投诉预测系统,从源头分析用户投诉的深层次原因,在解放投诉人员的同时,极大提升效率,树立了企业的良好形象。     

安徽电信移动网络投诉处理管理体系的构建与实践

通过剖析安徽电信移动网络投诉处理存在的问题,全面优化了投诉处理工作流程,从投诉预处理、投诉结果闭环管控、考核与评价等方面建立了管理体系,实现了用户投诉现象与投诉原因的准确定位、投诉处理结果闭环管理。实践验证表明,该管理体系实现了运营商服务水平和用户感知的双提升,具有较大的应用价值。     

基于Correl的网络满意度关联分析模型

为解决当前网络满意度根因定位准确性低的问题,本文提出一种基于Correl的网络满意度关联分析模型。该模型把网络满意度与网络投诉、故障和性能进行预关联解析,将网络满意度与预关联指标通过Correl函数进行量化关系计算,筛选出Correl强相关的网络投诉、故障和性能指标,用以构建感知型的网络指标监控体系。通过该模型监控网络指标,开展趋势分析和短板攻坚,可以达到以点带面提升网络满意度的目的。实验结果表明,本模型能够高效并较准确地挖掘网络满意度和网络投诉、故障、性能指标之间的关联性,借此构建较为精准的感知型网络指标监控体系,对推动企业运营商网络满意度的持续提升具有实际意义。     

基于BERT算法的通信投诉智能处理探索

随着5G通信技术的普及与发展,运营商业务种类多样化、网络架构日趋复杂,另一方面,用户对通信网络质量要求也越来越高,传统依赖人工经验的处理方式已难以满足投诉处理要求。基于大数据,提出一种基于BERT算法的通信投诉智能处理方法,该方法应用BERT算法实现投诉关键信息提取和投诉智能分类,达到提升投诉分类准确率,实现投诉直达处理的效果,有效提升通信投诉处理效率。     

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。     

PRP板负荷优化分析

中国移动全面推行EGPRS网络以来,用户对网络中速率提升的期望不断增加,但是在实际应用中,笔者发现数据网络的实际速率与理论速率差距较大,用户对此投诉较多。如何有效地提升数据网络的各种性能,是摆在所有数据网络优化人员面前的一个关键课题。     

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。     

一种基于大数据的投诉精细化分析系统

网络投诉管理工作中,客服的后台投诉处理与运维的一线投诉处理和故障处理是两个有交叉但相互独立的工作,导致投诉处理与故障处理脱节。基于大数据的投诉精细化分析系统里,促进了投诉前期调研与后期现场处理两个环节的统计,使得投诉工作形成了闭环管理,同时,通过引入大数据技术,实施对海量投诉信息进行分析与挖掘,实现了投诉的多维度管理、指标的精细化分析、投诉预测等,为企业的资源分配、决策制订等进行了很好的支撑。     

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。     

4G网络多场景深度覆盖解决方案研究

如何进一步低成本提升4G网络能力,进一步有效解决投诉,提升用户感知,成为后4G网络建设时期的重点。     

客服支撑系统分析与设计

1引言当今通信市场正由传统以通信网为中心的服务质量的竞争转变成以客户为中心的服务质量的竞争。随着网络规模不断扩大,设备数量急剧增加,市场竞争日益激烈,数据业务大规模发展以及3G网络的广泛应用使得相关的投诉逐渐增加。为实现对客户服务的有效支撑,进一步提升用户感知度,江苏联通提出了建设客服支撑系统,实现了网络投诉问题自动分析和统一解释、用户投诉地点自动定位和投诉问题处理闭环管理,有效地提升了用户感知度,树立了良好的品牌形象。     

一种基于家宽网络故障与业务的精准关联技术

在运营商故障监控工作中,OLT退服告警对宽带业务影响范围、家宽实际影响用户数一直是家宽业务关联影响的重要环节,明确OLT退服影响是告警监控重要的目标。提出一种基于家宽网络故障与业务的精准关联技术,将家宽用户信息与告警相结合,实现故障与影响客业务的网络指标自动关联,完成对OLT退服对业务的影响、影响用户精准分析和用户投诉的分析关联,减少用户投诉,提升用户满意度,实现经济效益的提升。     

“214”法低成本高效处理网络覆盖的研究

移动通信网络通过无线信号实现覆盖,地形环境是影响覆盖盲区的首要因素。在GSM网络投资减少的今天,通过对网络覆盖投诉进行深入分析,根据不同的地形环境,梳理完成一套规范的处理网络覆盖投诉的流程和方法,在减轻人力成本的同时提升处理效率。