1、“.....降低被投诉的风险,提高客户满意度预测潜在短信退订客户,可为其定制精准营于语音,所以工单的生成基于客服人员通过客户对需求描述的总结,而部分客户需使用方言说明诉求,为客服人员总结客户需求增加道难度。而将客户需求以结构化的文本形式填写规范性问题,又将出现客户需求传递不完整不准确的情况,影响基层处理人员对阶段性事件性及突发性工单的判断,导致预警和快速反应能力不到位。有利于企业实现差异化的精准服务,为客户提供专业且高质量的服务,为客户服务提供智能策略辅助,为企业节省人力和物力资源成本。工单客户诉求偏好分析应用原稿。实现支持全渠道客户需求接入,精准答复辅助信息支持营业厅移动终端网上国网等客户全触点服务,避免信息未共享不对称,从而有效提升全渠结成效效益方面通过对供电服务热线转化为工单文本的挖掘和分析获取对电网企业有价值的信息。提取关键信息揭示问题的根本原因并按问题的严重性进行排序......”。

2、“.....通过优化资源缩短解决问题的时间节省人力和物力资源,又提升客户体验感及增加客户满意度。摘要随着电力体制改革的稳步推进,坚持以工单客户诉求偏好分析应用原稿配服务策略规范问答法规细则典型案例等辅助信息,为客户服务提供可参考性的指导依据,同时为同时实现自动识别工单处理级别,如工单紧急指数工单重要度指数,做到节省沟通时间成本又明确工单任务,可合理又高效地调配人力物力等各方面资源,次性解决客户需求,提高次答复率,提升工作效率。工单客户诉户退订短信的可能性并提供潜在退订明细。分析客户短信退订具体原因,帮助理解客户行为及其真正需求。对于在办理过户或销户的,或者修改手机号码信息因绑定手机号码或者更换手机号码的客户,预测为等级较高的潜在短信退订客户对于标签为潜在投诉风险的敏感性客户,或其他潜在原因引起的,预测为其他等级的潜术分析客户诉求,提取工单热词和敏感词,构建热词库......”。

3、“.....利用关联分析分类预测等技术分析客户诉求偏好,形成客户画像和标签,另外通过可视化报告分析报告结果帮助电网企业重新分配资源从而准确把握客户需求,实现有效沟通,快速处理问题。根据热词预测高频问题和问题峰值出现的次数,智能匹在退订短信原因,通过营销手段吸引潜在短信退订客户继续订阅短信,增强电网企业与客户之间的互动性和粘性,有利于电网企业开展催费智能交费预付费等业务,及帮助解决电费回收难也降低了因欠费而停电引起的投诉风险,同时有利于电网企业推广其他新业务与客户实时分享业务新动态。应用前景基于客服工单文本内容提取严重性进行排序,从而及时解答问题处理问题,通过优化资源缩短解决问题的时间节省人力和物力资源,又提升客户体验感及增加客户满意度。以历史参与短信订阅的客户数据为样本,结合工单发生后短信退订的历史记录,分析引起客户退订短信的原因,建立潜在短信退订客户预测模型......”。

4、“.....可加入客户情感分析,再将分析结果与结构化数据结合,更进步确定趋势变化,以可视化内容报告呈现。工单客户诉求偏好分析应用原稿。以历史参与短信订阅的客户数据为样本,结合工单发生后短信退订的历史记录,分析引起客户退订短信的原因,建立潜在短信退订客户预测模型,预测客摘要随着电力体制改革的稳步推进,坚持以客户至上为核心,深入加强客户服务体系建设是保持市场绝对竞争力的重要手段。利用文本挖掘技术对客户诉求偏好进行分析,向客服提供热词库及智能匹配辅助信息预测易敏感和潜在投诉风险的客户,降低被投诉的风险,提高客户满意度预测潜在短信退订客户,可为其定制精准营史工单信息,利用文本挖掘技术分析客户需求,通过基尼系数实现因素筛选,然后运用数据挖掘算法预测客户诉求偏好,实现对诉求偏好标签的挖掘......”。

5、“.....发现与改进电力企业薄弱点,提升电力企业的服务品质,数据对文本挖掘结果进行分析,构建重复投诉工单文本挖掘模型,高效准确的识别重复投诉工单及时发现重复投诉原因热点。关键难题工单信息完整性由于投诉均来自于语音,所以工单的生成基于客服人员通过客户对需求描述的总结,而部分客户需使用方言说明诉求,为客服人员总结客户需求增加道难度。而将客户需求以结在短信退订客户。着重分析其他潜在退订短信原因,通过营销手段吸引潜在短信退订客户继续订阅短信,增强电网企业与客户之间的互动性和粘性,有利于电网企业开展催费智能交费预付费等业务,及帮助解决电费回收难也降低了因欠费而停电引起的投诉风险,同时有利于电网企业推广其他新业务与客户实时分享业务新动态。总热词分类关键信息后,可加入客户情感分析,再将分析结果与结构化数据结合,更进步确定趋势变化,以可视化内容报告呈现。工单客户诉求偏好分析应用原稿......”。

6、“.....结合工单发生后短信退订的历史记录,分析引起客户退订短信的原因,建立潜在短信退订客户预测模型,预测客配服务策略规范问答法规细则典型案例等辅助信息,为客户服务提供可参考性的指导依据,同时为同时实现自动识别工单处理级别,如工单紧急指数工单重要度指数,做到节省沟通时间成本又明确工单任务,可合理又高效地调配人力物力等各方面资源,次性解决客户需求,提高次答复率,提升工作效率。工单客户诉析应用电力需求侧管理,杨盛苑,蔡照鹏基于数据挖掘技术的客户投诉管理电脑知识与技术,李静,刘思涛基于文本挖掘技术的重复投诉分析消费导刊,。基于工单客户诉求偏好分析的应用工单客户诉求偏好分析项目主要由大核心应用业务组成,分别为,策略辅助信息智能匹配及工单级别匹配通过历史工单引入文本挖掘工单客户诉求偏好分析应用原稿对企业形象具有重要且深远的意义。参考文献廖树安大数据环境下的电力客户服务数据分析系统大科技......”。

7、“.....刘东丹基于文本数据挖掘技术的业务工单主题分析应用电力需求侧管理,杨盛苑,蔡照鹏基于数据挖掘技术的客户投诉管理电脑知识与技术,李静,刘思涛基于文本挖掘技术的重复投诉分析消费导刊配服务策略规范问答法规细则典型案例等辅助信息,为客户服务提供可参考性的指导依据,同时为同时实现自动识别工单处理级别,如工单紧急指数工单重要度指数,做到节省沟通时间成本又明确工单任务,可合理又高效地调配人力物力等各方面资源,次性解决客户需求,提高次答复率,提升工作效率。工单客户诉得到相关答复和及时处理而引发投诉的情况。导入不同渠道的工单,分析从不同渠道发声的客户,利于客户潜在投诉风险模型及潜在短信退订客户模型的优化,使模型更准确,可及时发现管理上渠道服务能力的薄弱,避免客户投诉的风险,提高客户对电网企业客服能力和业务能力的信任度。结束语本文基于客户诉求偏好的相关历确,可及时发现管理上渠道服务能力的薄弱......”。

8、“.....提高客户对电网企业客服能力和业务能力的信任度。结束语本文基于客户诉求偏好的相关历史工单信息,利用文本挖掘技术分析客户需求,通过基尼系数实现因素筛选,然后运用数据挖掘算法预测客户诉求偏好,实现对诉求偏好标签的挖掘。通过可视化呈现及数构化的文本形式填写规范性问题,又将出现客户需求传递不完整不准确的情况,影响基层处理人员对阶段性事件性及突发性工单的判断,导致预警和快速反应能力不到位。渠道来源全面性无法对没有记录在工单中的客户进行挖掘预测及分析,但部分客户存在在多方面渠道实体营业厅网上营业大厅及移动终端反馈问题而没有热词分类关键信息后,可加入客户情感分析,再将分析结果与结构化数据结合,更进步确定趋势变化,以可视化内容报告呈现。工单客户诉求偏好分析应用原稿。以历史参与短信订阅的客户数据为样本,结合工单发生后短信退订的历史记录,分析引起客户退订短信的原因,建立潜在短信退订客户预测模型......”。

9、“.....实现支持全渠道客户需求接入,精准答复辅助信息支持营业厅移动终端网上国网等客户全触点服务,避免信息未共享不对称,从而有效提升全渠道服务能力。将多方面渠道实体营业厅网上营业大厅及移动终端的客户投诉内容的重复工单识别,对文本信息进行中文自然语言处理和数据挖掘,通过大术分析客户诉求,提取工单热词和敏感词,构建热词库,并配以工单处理辅助信息,利用关联分析分类预测等技术分析客户诉求偏好,形成客户画像和标签,另外通过可视化报告分析报告结果帮助电网企业重新分配资源从而准确把握客户需求,实现有效沟通,快速处理问题。根据热词预测高频问题和问题峰值出现的次数,智能匹营销服务,增加客户与电网企业的粘性。本项目有利于企业实现差异化的精准服务,为客户提供专业且高质量的服务,为客户服务提供智能策略辅助,为企业节省人力和物力资源成本......”。