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。

实施投诉精细化分析提升运维末端执行力

基于投诉管理工作难点,湖北移动探索性地进行基于大数据技术的投诉精细化建设,通过将投诉转换为维护任务以及一线维护信息回填投诉工单,实现用户投诉的精细化分析以及投诉管理与网络运维的统一;通过引入大数据挖掘与分析技术,实现投诉管理模型的建立以及投诉预测。

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。

基于感知模型的客户满意度研究

长期以来,为提升客户满意度,加大力度分析用户投诉,和无止境地进行回访,并尝试以各类利益好处或优惠政策等进行客户安抚。在竞争日益激烈的今天,这些方法都存在"治标不治本"的缺陷。针对早期方案中的不足,文章提出一种基于感知模型的客户满意度提升方法,从根本上挖掘客户满意度低下的深层次原因,为企业的业务发展保驾护航。

一种基于动态云图的话务量感知分析系统

当前,在网络维护方面,存在话务量信息不全、缺乏精细化分析、变化趋势无法精确预测、话务量变化的任务难以分解为具体的维护工作等问题。基于此,湖北移动建设了一套基于动态云图的话务量感知分析系统。系统从客户感知出发,提供了对商圈、高校、节假日保障等专题化分析与操作,采用大数据技术,实现了对话务量变化的精细化分析以及对未来话务量变化趋势的预测,在很好支持市场营销的同时,极大方便日常的运维工作。

基于元素化的话务量感知系统研究

对县市区域、网格管理、特殊场景、特殊保障的支撑,是网管支撑市场、精细化管理的核心。早期模式里,业务部门、经营部门和后台支撑,虽然做到了高层的集中管理与定期交流,但在实现中,仍将用户投诉、网元告警、故障工单等进行单独管理。文章结合目前开发的话务量感知系统,通过对用户的历史话务量进行精细化分析,有针对性地进行用户回访与业务推荐,让用户真真切切地感受到移动公司的关怀,从而达到降低投诉万户比的目的。