简介:摘要:人民对电力服务的要求越来越高,以及随着电力客服中心向智能化的转型,对客户诉求的关联性分析的需求也越来越迫切。本文利用Apriori算法,一方面对客户重复来电的轨迹开展分析,定位了客户体验欠佳和省公司服务的短板问题,为省公司提升服务质量提供支撑。另一方面对电费相关业务中,来电客户一通电话中,反映的不同诉求点的开展分析,为智能IVR引导话术和服务流程设计提供了支撑。 关键字:关联规则 Apriori算法;重复来电;客户诉求;智能服务
简介:摘要:电力行业作为现代社会不可或缺的基础产业之一,其服务质量直接关系到广大客户的生活和生产。然而,由于电力客户的多样性和诉求的复杂性,传统的客户服务管理模式已经难以满足日益增长的需求。本文以电力客户诉求热点预警为研究主题,旨在通过引入先进的数据挖掘和机器学习技术,构建一个能够及时识别并预测电力客户关注的热点问题的模型。在文献综述中,我们分析了电力客户服务的现状以及热点预警的概念与方法。通过对电力客户诉求热点的特征进行深入分析,我们提出了一个基于数据挖掘和机器学习的预警模型,并详细阐述了模型的构建、验证与优化过程。在案例分析中,我们收集了实际案例并展示了模型在实际中的应用效果,通过客户反馈的关键信息实现了对热点事件的准确识别。最后,本文对模型的局限性进行了讨论,并提出未来电力客户服务的发展方向,为电力行业提供了一种提高服务效率和客户满意度的新思路。