基于投诉用户信令诊断根因分析方法研究

基于用户信令数据的用户投诉信令诊断根因分析实施方案,主要针对投诉如何溯源定界定位根因分析,如何实现投诉智能分析系统化进行了描述,详细介绍了投诉诊断分析过程、无线侧异常根因判断规则、投诉用户驻留小区分析方法、投诉主因问题分析关键思路和算法等内容。本投诉信令诊断根因分析算法的研究和实施,极大提升了投诉系统化分析能力,提升了工作效率和投诉根因分析的准确性,经验具有推广价值。

新农产品质量安全法实施背景下加强农产品质量安全投诉举报工作的思考

农产品质量安全投诉举报工作是推动农产品质量安全社会共治和为民办实事的有效渠道。本文深入探讨了加强农产品质量安全投诉举报工作的重要意义,分析了农产品质量安全投诉举报工作存在的问题,提出进一步畅通投诉举报途径,更好回应人民群众关切的工作建议措施。

基于机器学习的电商平台客户投诉精准定位研究

针对当前电商平台中客户投诉处理效率低下、解决周期长且准确率不高等问题,本文提出一种基于机器学习的客户投诉精准定位方法;针对收集到的客户投诉文本进行预处理,以确保后续分析的有效性;采用BERT等深度学习技术来提取投诉文本中的关键特征,以反映投诉的主要内容和情感倾向;基于此特征集,构建一个卷积神经网络模型,自动识别和分类客户投诉的不同类型及其优先级;最后,通过对比实验验证了所提方法的有效性和优越性。本方法的整体平均F1分数为0.96,预测标签与真实标签之间的差异程度为0.05,紧急投诉响应时间预测误差仅为0.45 h,为电商平台提供了一套高效、可靠的客户投诉管理方案。

以物联网专家系统、数智员工打造物联网投诉处理新质生产力

万物互联时代,物联网作为连接物理世界与数字世界的“桥梁”,正以前所未有的速度推动全球数字化转型浪潮。据权威机构预测,2025年,全球物联网设备连接数将从2021年的122亿激增至270亿,这一数字的跃升不仅彰显了物联网技术的蓬勃生命力,更预示着其在智慧城市、工业自动化、医疗健康、智能家居等领域的广泛应用和深远影响。然而,物联网的高速发展也带来了前所未有的挑战。

基于TF-IDF算法的运营商客户投诉原因研究

针对运营商人工处理客户投诉工单高成本低效率问题,提出了一种基于TF-IDF算法的定量研究方法,旨在高效精准地识别客户投诉原因。选用Jieba分词,导入自定义词典和停用词列表,对运营商客户投诉工单进行关键词抽取,获取各类问题中TF-IDF值排名前6的关键词,输出关键词集。提高了关键词抽取的准确性和效率。此外,对比仅对文档集使用TF进行统计和使用TextRank算法的情况,突显了IDF的重要性及算法原理的差异。实验结果表明,光猫、路由器、机顶盒问题广泛存在于各类投诉中。针对这三类问题,为运营商提供了改进产品、服务的相关建议,对运营商集中治理、解决问题具有一定的实用价值。

投诉闭环管理在门/急诊管理中对减少患者投诉率的作用

目的探讨投诉闭环管理在门/急诊管理中对减少患者投诉率的作用。方法东莞市肝胆医院/东莞市南城医院于2022年3月执行投诉闭环管理,执行前实施传统投诉管理。对比执行前(2021年3月—2022年2月)与执行后(2022年3月—2023年2月)的门/急诊患者投诉率、各种投诉原因发生率、投诉问题有效处理率。结果执行后,门/急诊患者投诉率低于执行前,但差异无统计学意义(P>0.05)。执行前后制度/流程执行不到位、制度/流程缺陷、服务态度/沟通问题、环境设施问题、收费相关问题、医疗争议/纠纷、其他原因发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。执行后投诉问题有效处理率为100%,高于执行前的18.18%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论在门/急诊管理中应用投诉闭环管理可以降低发生制度/流程执行不到位、制度/流程缺陷、服务态度/沟通问题、环境设施问题、收费相关问题、医疗争议/纠纷、其他原因等各种问题的风险,整体减少患者投诉率,并可以有效处理各种投诉问题。

客户投诉处理精准分析与定位研究

该文阐述了采用特征提取、关联规则挖掘、数据分析、投诉热点预判等技术,可实现对客户投诉的精准分析,有效减少客户投诉,提升信息服务业的服务水平。

基于大数据分析的用户投诉问题定位及预警分析体系研究

提出一种针对用户投诉的方法论体系。以网络类投诉处理为切入点,重点梳理了从一线客服到网络运营工作中诉前、诉中、诉后等环节的痛点和堵点问题,利用知识图谱、NLP、大数据等技术手段,实现用户投诉的前置预警和处理效率的大幅提升。

我院2012年度门诊医疗投诉分析及对策

医疗投诉可以发生在医院的任何部门，门诊是医院直接对外的服务场所，是医院里患者流动性大并且集中的地方，其人员、环境复杂，更易产生医疗投诉[1]。作者就河南中医学院第一附属医院2012年度受理的有效投诉事件统计并分析，明确投诉原因及反映问题，找寻相关应对措施并加以改善，缓和医患关系。

基于患者投诉案例统计分析改善服务质量的实践

目的:通过深入分析某医院投诉案例数量、类型及处理情况,剖析医院投诉案例与医院管理之间的内在联系,为医院提供改进管理的有力依据和具体策略。方法:收集某医院在2021年6月至2023年12月期间所受理的投诉案例,对投诉案例进行系统的归纳和分析,对诊疗过程、医护人员沟通、医疗费用、医疗设施等服务质量进行评价。结果:患者对门诊候诊时间、挂号、缴费取药、候诊排队时间长、手续繁琐问题、医护人员服务态度及病房等待住院病床时间过长等问题投诉密集度较高(P<0.05);后勤服务方面主要集中在停车、餐饮等问题投诉密集度高(P<0.05);对医务人员专业技术水平、医疗设备配置等问题投诉密集度较低(P<0.05)。结论:通过对医院投诉案例进行深度统计学分析,根据分析的详尽数据对相关临床科室和职能部门充分沟通并联动整改,可有效地减少医院投诉事件的发生,进而明显提升医院的服务质量和患者满意度。

基于“12345”热线转办的投诉分析及措施探讨

目的归纳总结“12345”热线转办投诉的情况,分析原因,提出处理措施。方法选取2020年1月—2022年12月“12345”热线转办的启东市中医院投诉763件进行分析,分析投诉类型,总结发生投诉的科室分布情况,同时总结引起投诉的相关原因,提出处理措施。结果763件投诉情况中,涉及院感防控方面的总计380件,占比49.80%,其他涉及医院诊疗服务、就医流程、医疗收费等情况。涉及投诉的科室包括门诊医技科室、病区、总务、药房、收费等。分析结果显示,院感防控是3年内引起投诉的主要原因;其次是医患沟通不到位、医疗质量问题、服务态度问题、收费不合理等。结合原因提出相应处理对策。结论通过“12345”热线能够一定程度使医院了解投诉信息,拓宽投诉通道,改进服务机制,提升服务质量,以建立和谐、融洽的医患关系。

公务员投诉规范的设立与完善——相对人发起追究公务员责任的路径探析

通过行为规范的形式优化公务员治理结构、增强公务员服务属性,是当前行政法治环境下改善公务员执法状况的重要环节,也是内部行政法的关键问题之一。在公务员行为规范体系中,投诉规范是指由相对人对公务员的违法或不当行为进行投诉,并由公务员所在机关进行处理的一种责任机制。投诉规范开启了由相对人发起追究公务员责任的民主路径,在公务员文明执法的树立、行政风气的改善以及违规责任的追究等方面具有重要意义。而在现行立法与实践状况的基础上,对投诉途径、程序和实效性等事项进行综合分析并提出相关建议,则能对其条款设置的进一步完善提供参考。

2020年北京市控烟检查和投诉现状分析

目的 了解北京市控烟检查和投诉情况,评价《北京市控制吸烟条例》落实情况,为完善政府控烟政策提供依据。方法 以北京市2020年6个城区的全部街道作为研究对象。收集2020年北京市街道控烟检查和控烟投诉数据,计算控烟检查得分、万人控烟投诉率。结果 共纳入北京市134个街道,控烟检查得分为(89.3±6.5)分、万人控烟投诉率的均值为(9.7±9.3)/万人,且在各区之间的差异均有统计学意义(P<0.001)。餐馆(58.7%)、室内农贸市场(52.5%)、网吧或娱乐场所(40.8%)、公共卫生间(47.3%)控烟检查项目全部合格的比例较低;餐馆(28.6%)、写字楼(28.1%)、办公场所(13.1%)为常见的控烟投诉场所。结论 北京市城区各街道的控烟状况总体良好,但是部分地区仍有待加强。

医患关系相关患者投诉的质性研究

通过对北京市某三甲医院2022年6月至2023年12月受理的“接诉即办”转办的医患关系相关患者投诉文本进行扎根理论编码分析,归纳得到投诉问题主要分为“尊重患者及患者权利”“交流沟通”和“倾听”三大类,具体包括“尊重患者”“尊重患者权利”“负向沟通”“解释沟通不到位”“不予解释沟通”“忽视”“倾听不足”等方面。医患关系相关患者投诉问题原因主要是:医务人员沟通不足导致患者“尊重”体验差、医务人员有效倾听不足导致患者“忽视”感受强烈、系统因素及个体因素共同作用导致“负向沟通”。

非暴力沟通模式在医院投诉管理中的应用

目的分析非暴力沟通模式对医院投诉管理工作发挥的积极作用。方法通过对某三甲专科医院医患沟通办公室工作人员的非暴力沟通培训,对比培训前后该院投诉接待处理的结果和认可度的变化。结果经过非暴力沟通培训后,投诉处理的时效性和一次性解决率以及投诉人在对投诉处理、工作人员和医院三个方面的认可度均增长明显。结论非暴力沟通培训有助于提升工作人员的沟通能力,非暴力沟通模式的运用有助于提升投诉处理效率以及投诉人的信任度和满意度。

反向行为保全的解构与重构——从电商平台恶意投诉问题化切入

《电子商务法》第41—45条对“删除—通知”规则的扩张适用与异化导致投诉人与被投诉人的利益严重失衡,电商平台恶意投诉问题突出。“反向行为保全”为被投诉人提供了临时性司法救济,在实践中迅速发展。但“反向行为保全”概念本身即展现出对行为保全制度和投诉双方地位的误解,未能有效纠正投诉双方利益失衡的困境。澄清反向行为保全的本质与概念,解构恶意投诉纠纷中的保全请求和诉讼请求,重新认识被投诉人的消极确认利益,可以为恶意投诉中行为保全制度的构建提供可靠的理论指导。以此为基础,明确保全要件为“紧急+损害难以弥补”,不包含担保。对保全要件的审查需要遵循平衡权益理论和比例原则,并保障双方当事人的陈述权。

非理性投诉中公务人员的“应诉负担”——来自基层政府部门的实证观察

通过构设“情境—制度—资源—能力”理论分析框架,对C街道办事处进行实证追踪分析,能找到基层公务人员“应诉负担”的现实表征、生成逻辑和政策启示。研究发现,基层公务人员“应诉负担”的现实表征为不间断的自证压力、难澄清的解释责任和高忧虑的心理负荷。基层公务人员“应诉负担”的生成逻辑,可阐释为在“强压力—弱张力”场景中,情境层面的角色期望和任务要求严格发起、制度层面的投诉约束与权益救济缺失导引、资源层面的行为识别和情感支持缺位推动以及能力层面的抗压意识薄弱与应对能力不足促成的循环递进过程。非理性投诉中基层公务人员“应诉负担”的实证分析可为改变基层治理主体的“重职权轻维权”现况提供政策启示。

基于用户画像分析的应对读者投诉实证研究——以M大学图书馆为例

从用户画像视角对M大学图书馆投诉群体进行研究,分析用户画像技术为图书馆处理读者投诉问题带来的影响与作用,阐述用户画像技术在读者投诉领域应用的方式方法,定义M大学图书馆读者投诉群体的画像特征,归纳用户画像技术在读者投诉领域应用中存在的瓶颈,并提出应对之策。

我国食品领域职业投诉举报的现状与对策

随着我国食品安全有奖举报制度和惩罚性赔偿制度的建立,食品领域的投诉举报朝着职业化方向发展,其行为越来越脱离法治的轨道,集中表现为“恶意投诉举报”。研究发现,目前对“恶意投诉举报”的认定存在混淆“投诉”和“举报”,把“知假买假”等同于“恶意投诉举报”,把获取“投诉举报奖励”等同于“非法牟利”等问题,应该坚持主客观相统一的原则进行综合认定。在确定“恶意投诉举报”判断标准的基础上,需要进一步对“恶意投诉举报”进行规制,规制路径需以权利义务为抓手,坚持系统的理念和方法,构建事前、事中、事后全过程的治理体系。

NLP技术在光大银行投诉处理中的应用

当前,自然语言处理(NLP)技术对银行数字化转型的影响日益明显,广泛应用在智能客服、智能风险管理、智能营销推荐以及自动化合规监管等场景。在消保投诉处理方面,NLP技术可对表述复杂的投诉文本进行分析和挖掘。例如,借助文本聚类、文本分类等技术,识别出客户投诉问题的分类与标签,便于其流转到对应的处理部门,从而提升消费者的服务体验。本文围绕光大银行智能化投诉处理解决方案的建设与应用,着重分享了光大银行利用人工智能技术进行投诉工单处理以及提高投诉处理效率的实践经验。