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客戶滿意度畫(huà)像分析客戶滿意度畫(huà)像分析應(yīng)用背景提升網(wǎng)絡(luò)滿意度是總部要求各省重點(diǎn)開(kāi)展的工作內(nèi)容,同時(shí)也是省內(nèi)考核各地市經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)指標(biāo),如何提升網(wǎng)絡(luò)滿意度形成有效抓手成為省內(nèi)當(dāng)前最緊迫的應(yīng)用需求。從單個(gè)信令感知指標(biāo)看,并非所有信令感知指標(biāo)與網(wǎng)絡(luò)滿意度變化趨勢(shì)相一致。1、能否建立一套與滿意度關(guān)聯(lián)的感知指標(biāo)模型可以綜合評(píng)估用戶滿意度?2、哪些上網(wǎng)感知指標(biāo)影響力大?如何選取影響力大的關(guān)鍵指標(biāo)作為提升滿意度的工作抓手?3、除了用戶的感知指標(biāo)還有哪些影響網(wǎng)絡(luò)滿意度的因素,他們的影響力如何?影響用戶網(wǎng)絡(luò)滿意度除了信令感知指標(biāo)外,可能還包含其他因素。應(yīng)用背景提升網(wǎng)絡(luò)滿意度是總部要求各省重點(diǎn)開(kāi)展的工作內(nèi)容,同時(shí)工作步驟及目標(biāo)步驟1及目標(biāo):通過(guò)滿意度調(diào)查及深度訪問(wèn),確定感知點(diǎn)及相匹配的感知指標(biāo),構(gòu)建滿意度影響力模型。步驟2及目標(biāo):基于影響力模型、給參與滿意度打分的用戶進(jìn)行畫(huà)像分析,指出短板指標(biāo);結(jié)合已有的客戶感知定界工具輸出用戶不滿意的問(wèn)題點(diǎn)。步驟3及目標(biāo):基于影響力模型、構(gòu)建滿意度傾向預(yù)測(cè)算法。在未開(kāi)展用戶滿意度調(diào)查打分前,基于模型預(yù)測(cè)地市全量用戶滿意度傾向,并聚類(lèi)短板指標(biāo)、提醒分公司工作重點(diǎn)而不是被動(dòng)等待成績(jī)。滿意度影響力模型明確感知點(diǎn)匹配感知指標(biāo)構(gòu)建影響力模型工作內(nèi)容確定關(guān)鍵指標(biāo)滿意度畫(huà)像分析方案畫(huà)像分析短板工作內(nèi)容構(gòu)建滿意度傾向預(yù)測(cè)算法工作內(nèi)容定界輸出問(wèn)題點(diǎn)滿意度跟蹤管理辦法預(yù)測(cè)地市滿意度并聚類(lèi)短板指標(biāo)工作步驟及目標(biāo)步驟1及目標(biāo):通過(guò)滿意度調(diào)查及深度訪問(wèn),確定感滿意度影響力模型—明確感知點(diǎn)
這些因素主要來(lái)自于用戶深度調(diào)查和座談交流會(huì)中所獲得信息的歸納與整理直接影響滿意度表現(xiàn)的因素間接影響滿意度表現(xiàn)的因素
網(wǎng)絡(luò)覆蓋上網(wǎng)感知哪些指標(biāo)能表征用戶不滿意因素
服務(wù)質(zhì)量終端表現(xiàn)用戶偏好無(wú)網(wǎng)絡(luò)覆蓋網(wǎng)絡(luò)信號(hào)弱手機(jī)上網(wǎng)時(shí)的穩(wěn)定性上傳和下載的速度網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)的速度服務(wù)表現(xiàn)及評(píng)價(jià)終端信號(hào)接收能力/終端質(zhì)量穩(wěn)定性等流量/業(yè)務(wù)使用習(xí)慣確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)通過(guò)電話/互聯(lián)網(wǎng)深度調(diào)查及座談交流會(huì)等方式,獲取影響用戶4G手機(jī)上網(wǎng)滿意度表現(xiàn)的5個(gè)感知點(diǎn)、8個(gè)不滿意因素。感知點(diǎn)1感知點(diǎn)2感知點(diǎn)3感知點(diǎn)4感知點(diǎn)5因素1因素2因素3因素4因素5因素6因素7因素8哪些指標(biāo)能表征用戶不滿意因素滿意度影響力模型—明確感知點(diǎn)這些因素主要來(lái)自于用戶深度調(diào)滿意度影響力模型—匹配感知指標(biāo)基于集中性能平臺(tái)可獲取的指標(biāo)數(shù)據(jù),匹配出與用戶感知點(diǎn)、不滿意因素相對(duì)應(yīng)的39個(gè)感知指標(biāo)。
是否MR弱覆蓋小區(qū)常駐用戶Attach成功率是否高負(fù)荷小區(qū)常駐用戶DNS查詢成功率是否投訴TAU成功率分業(yè)務(wù)建立成功率分業(yè)務(wù)下行平均速率4G手機(jī)上網(wǎng)投訴次數(shù)費(fèi)用質(zhì)疑投訴次數(shù)流量偏好業(yè)務(wù)偏好是否滿意度低終端是否感知差終端
網(wǎng)絡(luò)覆蓋上網(wǎng)感知
服務(wù)質(zhì)量終端表現(xiàn)用戶偏好無(wú)網(wǎng)絡(luò)覆蓋網(wǎng)絡(luò)信號(hào)弱手機(jī)上網(wǎng)時(shí)的穩(wěn)定性上傳和下載的速度網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)的速度服務(wù)表現(xiàn)及評(píng)價(jià)終端信號(hào)接收能力/終端質(zhì)量穩(wěn)定性等流量/業(yè)務(wù)使用習(xí)慣感知點(diǎn)1感知點(diǎn)2感知點(diǎn)3感知點(diǎn)4感知點(diǎn)5因素1因素2因素3因素4因素5因素6因素7因素8指標(biāo)1指標(biāo)2指標(biāo)3……指標(biāo)1指標(biāo)2指標(biāo)3……指標(biāo)4指標(biāo)5指標(biāo)1指標(biāo)2指標(biāo)3……指標(biāo)2指標(biāo)1指標(biāo)2指標(biāo)1……各指標(biāo)對(duì)滿意度表現(xiàn)的影響力各指標(biāo)對(duì)滿意度表現(xiàn)的影響力確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)TCP一、二次握手成功率滿意度影響力模型—匹配感知指標(biāo)基于集中性能平臺(tái)可獲取的指標(biāo)數(shù)滿意度影響力模型—構(gòu)建影響力模型結(jié)合實(shí)際滿意度調(diào)查情況和各類(lèi)指標(biāo)數(shù)據(jù),借助SPSS軟件、通過(guò)Logit回歸分析法挖掘各類(lèi)指標(biāo)對(duì)滿意度的影響力。確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)通過(guò)單變量分析、多變量分析、數(shù)據(jù)分布分析、相關(guān)性分析工作,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性及標(biāo)準(zhǔn)化處理,使數(shù)據(jù)滿足模型建立要求。數(shù)據(jù)探索與清洗因滿意度相關(guān)的自變量具有非線性、不獨(dú)立同分布等特點(diǎn),適應(yīng)采用LR方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)、采用Logistic向后回歸進(jìn)行模型估計(jì)。隨機(jī)選取測(cè)試樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證,并通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)、業(yè)務(wù)檢驗(yàn)及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn),直至挖掘出最優(yōu)模型。構(gòu)建影響力模型模型驗(yàn)證與優(yōu)化注:SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions,統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案),
一款I(lǐng)BM公司推出的用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持的軟件產(chǎn)品。123滿意度影響力模型—構(gòu)建影響力模型結(jié)合實(shí)際滿意度調(diào)查情況和各類(lèi)滿意度影響力模型—確定關(guān)鍵指標(biāo)關(guān)鍵指標(biāo)篩選過(guò)程:針對(duì)匹配出的39個(gè)感知指標(biāo),從單指標(biāo)影響力差異、模型穩(wěn)定性、模型準(zhǔn)確性三方面進(jìn)行人工甄別和指標(biāo)選擇,構(gòu)建最優(yōu)滿意度影響力模型。確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)單指標(biāo)影響力差異?。褐笜?biāo)篩除標(biāo)準(zhǔn):?jiǎn)沃笜?biāo)影響力(回歸系數(shù))特別大、導(dǎo)致其他指標(biāo)影響力很小。模型穩(wěn)定性好:指標(biāo)篩除標(biāo)準(zhǔn):?jiǎn)沃笜?biāo)不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(Sig.值過(guò)高),該變量會(huì)造成模型不穩(wěn)定、不準(zhǔn)確等弊端。模型準(zhǔn)確性高:指標(biāo)選擇標(biāo)準(zhǔn):在向后回歸法運(yùn)算出的各類(lèi)影響力模型中,選擇準(zhǔn)確率最高(與實(shí)際滿意度匹配度高)的模型對(duì)應(yīng)的指標(biāo)體系。。。。。。。感知點(diǎn)篩除的指標(biāo)(24)覆蓋質(zhì)量是否4G-MR弱覆蓋小區(qū)常駐用戶TAU成功率(%)TCP二、三次握手時(shí)延(ms)上網(wǎng)感知TCP一、二次握手時(shí)延(ms)即時(shí)通信業(yè)務(wù)下行平均速率(kbps)網(wǎng)頁(yè)瀏覽頁(yè)面響應(yīng)時(shí)延(ms)視頻業(yè)務(wù)播放成功率(%)應(yīng)用下載業(yè)務(wù)下載成功率(%)視頻業(yè)務(wù)播放等待時(shí)延(ms)即時(shí)通信登陸時(shí)延(ms)服務(wù)質(zhì)量是否網(wǎng)絡(luò)類(lèi)投訴用戶是否重復(fù)投訴用戶是否4G手機(jī)上網(wǎng)投訴用戶是否語(yǔ)音通話投訴用戶是否網(wǎng)絡(luò)類(lèi)升級(jí)傾向投訴用戶是否費(fèi)用質(zhì)疑類(lèi)投訴用戶網(wǎng)絡(luò)類(lèi)投訴回訪是否滿意(平均打分)終端質(zhì)量是否感知差終端是否滿意度低終端用戶偏好流量偏好2:是否中流量用戶流量偏好3:是否低流量用戶業(yè)務(wù)偏好2:是否網(wǎng)頁(yè)瀏覽控用戶業(yè)務(wù)偏好3:是否下載控用戶業(yè)務(wù)偏好4:是否即時(shí)通信控用戶感知點(diǎn)指標(biāo)名稱服務(wù)質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)類(lèi)投訴回訪是否滿意終端質(zhì)量是否感知差終端是否滿意度低終端感知點(diǎn)指標(biāo)名稱上網(wǎng)感知視頻業(yè)務(wù)播放等待時(shí)延(ms)即時(shí)通信登陸時(shí)延(ms)未完成開(kāi)發(fā)樣本數(shù)據(jù)不足、影響模型穩(wěn)定用戶號(hào)碼滿意度打分(1-10分)TAU成功率%135125XXXXX478137703XXXXX1044138518XXXXX870151505XXXXX1036151506XXXXX1078152618XXXXX279157206XXXXX749182518XXXXX1059不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)、影響模型穩(wěn)定滿意度影響力模型—確定關(guān)鍵指標(biāo)關(guān)鍵指標(biāo)篩選過(guò)程:針對(duì)匹配出的滿意度影響力模型—確定關(guān)鍵指標(biāo)確定關(guān)鍵指標(biāo):選擇的最優(yōu)影響力模型,對(duì)應(yīng)有15個(gè)關(guān)鍵指標(biāo),以此作為4G手機(jī)上網(wǎng)質(zhì)量滿意度提升工作的“指標(biāo)抓手”。
網(wǎng)絡(luò)覆蓋上網(wǎng)感知用戶偏好TCP一、二次握手成功率(%)DNS查詢時(shí)延(ms)DNS查詢成功率(%)Attach成功率(%)TCP二、三次握手成功率(%)瀏覽業(yè)務(wù)下行平均速率(kbps)即時(shí)通信業(yè)務(wù)上行平均速率(kbps)是否高流量用戶是否視頻播放控用戶0.590.380.130.190.120.150.200.090.590.23確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)0.52是否4G高負(fù)荷小區(qū)常駐用戶服務(wù)質(zhì)量是否4G網(wǎng)絡(luò)覆蓋投訴用戶0.99網(wǎng)頁(yè)瀏覽頁(yè)面響應(yīng)成功率(%)即時(shí)通信業(yè)務(wù)訪問(wèn)成功率(%)0.130.140.22應(yīng)用下載業(yè)務(wù)下行平均速率(kbps)視頻業(yè)務(wù)下行平均速率(kbps)在總部下發(fā)的21個(gè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)感知指標(biāo)基礎(chǔ)上更聚焦(11個(gè))補(bǔ)充其他指標(biāo)(4個(gè))滿意度影響力模型滿意度影響力模型—確定關(guān)鍵指標(biāo)確定關(guān)鍵指標(biāo):選擇的最優(yōu)影響力滿意度畫(huà)像分析影響力模型應(yīng)用1:根據(jù)影響力模型可從網(wǎng)絡(luò)覆蓋、上網(wǎng)感知、服務(wù)質(zhì)量、用戶偏好等維度對(duì)用戶進(jìn)行畫(huà)像分析、指出短板指標(biāo),并結(jié)合已有的客戶感知定界工具準(zhǔn)確定位用戶不滿意的問(wèn)題點(diǎn)。影響力模型匹配性驗(yàn)證:隨機(jī)獲取南京14622個(gè)樣本滿意度調(diào)查數(shù)據(jù),反向驗(yàn)證影響力模型輸出的短板指標(biāo)與滿意度的匹配性,總體匹配性較好、達(dá)到60.52%?;谀P涂芍攸c(diǎn)針對(duì)感知修復(fù)型和樂(lè)觀友好型用戶進(jìn)行畫(huà)像分析、問(wèn)題定界。覆蓋質(zhì)差不滿意業(yè)務(wù)質(zhì)差不滿意服務(wù)質(zhì)差不滿意用戶感知指標(biāo)評(píng)估用戶滿意度表現(xiàn)挑剔關(guān)懷型(象限4)樣本占比20.47%樂(lè)觀友好型(象限2)樣本占比19.02%高高低適配線絕對(duì)滿意型(象限1,
占比31.03%)和感知修復(fù)型(象限3,
占比29.48%)其滿意度與感知完全匹配進(jìn)一步完善影響力模型,降低挑剔關(guān)懷型樣本占比滿意度畫(huà)像分析影響力模型應(yīng)用1:根據(jù)影響力模型可從網(wǎng)絡(luò)覆蓋、滿意度畫(huà)像分析—案例1感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—覆蓋質(zhì)差影響力畫(huà)像(短板指標(biāo))覆蓋感知差滿意度低STEP1:畫(huà)像分析定位短板指標(biāo)STEP3:輸出診斷結(jié)論--明發(fā)濱江新城小區(qū)弱覆蓋(無(wú)線側(cè)問(wèn)題)端到端定界(具體問(wèn)題)STEP2:針對(duì)短板指標(biāo),通過(guò)定界工具找到問(wèn)題點(diǎn)質(zhì)差問(wèn)題庫(kù)!滿意度畫(huà)像分析—案例1感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—覆蓋質(zhì)滿意度畫(huà)像分析—案例2感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—業(yè)務(wù)質(zhì)差影響力畫(huà)像(短板指標(biāo))STEP1:畫(huà)像分析定位短板指標(biāo)STEP3:輸出診斷結(jié)論--掌中新浪業(yè)務(wù)質(zhì)量差(業(yè)務(wù)側(cè)問(wèn)題)端到端定界(具體問(wèn)題)STEP2:針對(duì)短板指標(biāo),通過(guò)定界工具找到問(wèn)題點(diǎn)上網(wǎng)感知差滿意度高質(zhì)差問(wèn)題庫(kù)!滿意度畫(huà)像分析—案例2感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—業(yè)務(wù)質(zhì)滿意度畫(huà)像分析—案例3感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—服務(wù)質(zhì)差影響力畫(huà)像(短板指標(biāo))服務(wù)感知差滿意度低STEP1:畫(huà)像分析定位短板指標(biāo)STEP3:輸出診斷結(jié)論—投訴問(wèn)題已解決、但用戶對(duì)施工方案不滿意(服務(wù)問(wèn)題)溯源定界(具體問(wèn)題)STEP2:針對(duì)短板指標(biāo),通過(guò)溯源定界找到問(wèn)題點(diǎn)。滿意度畫(huà)像分析—案例3感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—服務(wù)質(zhì)滿意度跟蹤管理—用戶滿意度傾向預(yù)測(cè)針對(duì)135XXXX0086用戶,根據(jù)影響力模型確定的指標(biāo)集獲取指標(biāo)值。獲取感知指標(biāo)值影響力模型評(píng)分滿意度傾向評(píng)定單用戶用戶滿意度傾向預(yù)測(cè)過(guò)程輸入影響力模型相應(yīng)的指標(biāo)值進(jìn)行模型評(píng)分:模型評(píng)分=-0.152+0.442*Aattach成功率-0.332*TCP23次握手成功率-0.101*TCP12次握手成功率-0.087*DNS查詢時(shí)延-0.144*DNS查詢成功率-0.115*瀏覽業(yè)務(wù)下行平均速率-0.154*視頻業(yè)務(wù)下行平均速率+0.067*即時(shí)通信上行平均速率-0.162*應(yīng)用下載業(yè)務(wù)下行平均速率+0.097網(wǎng)頁(yè)瀏覽頁(yè)面響應(yīng)成功率-0.103*即時(shí)通信業(yè)務(wù)訪問(wèn)成功率+……通過(guò)已有的訓(xùn)練樣本,根據(jù)模型評(píng)分與滿意度匹配運(yùn)算,判斷用戶是否滿意。影響力模型應(yīng)用2:基于滿意度影響力模型,可建立滿意度傾向預(yù)測(cè)算法,實(shí)現(xiàn)地市全量用戶滿意度傾向預(yù)測(cè),通過(guò)畫(huà)像分析、聚類(lèi)短板指標(biāo)。預(yù)測(cè)效果:針對(duì)5月已調(diào)查的南京860個(gè)4G手機(jī)上網(wǎng)用戶進(jìn)行滿意度傾向預(yù)測(cè),總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到67%。滿意度跟蹤管理—用戶滿意度傾向預(yù)測(cè)針對(duì)135XXXX0086滿意度跟蹤管理—地市工作指導(dǎo)滿意度預(yù)測(cè):在未開(kāi)展用戶滿意度調(diào)查打分前,基于滿意度影響力模型預(yù)測(cè)地市全量用戶滿意度傾向。如全省13地市6月份滿意度傾向預(yù)測(cè)示例:短板指標(biāo)聚類(lèi):基于滿意度影響力模型對(duì)全量質(zhì)差用戶進(jìn)行畫(huà)像分析、聚類(lèi)短板指標(biāo),提醒分公司滿意度工作重點(diǎn)。如全省13地市2月份工作重點(diǎn)示例:滿意度跟蹤管理—地市工作指導(dǎo)滿意度預(yù)測(cè):在未開(kāi)展用戶滿意度調(diào)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)利用集中性能平臺(tái)已匯聚的信令監(jiān)測(cè)、經(jīng)營(yíng)分析、網(wǎng)管統(tǒng)計(jì)、客服支撐等方面的各類(lèi)數(shù)據(jù)源,用于構(gòu)建滿意度影響力模型,在此基礎(chǔ)上開(kāi)展?jié)M意度畫(huà)像分析、滿意度跟蹤管理。經(jīng)營(yíng)分析網(wǎng)管統(tǒng)計(jì)客服支撐用戶業(yè)務(wù)類(lèi)型用戶終端信息用戶流量偏好故障告警信息投訴解決情況投訴回訪滿意度信令監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)質(zhì)量指標(biāo)客戶感知指標(biāo)用戶業(yè)務(wù)偏好終端質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源用戶位置信息投訴頻次及升級(jí)傾向小區(qū)質(zhì)量指標(biāo)小區(qū)性能指標(biāo)投訴時(shí)間及類(lèi)型滿意度調(diào)查信息滿意度影響力模型門(mén)戶應(yīng)用滿意度畫(huà)像分析滿意度跟蹤管理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)利用集中性能平臺(tái)已匯聚的信令監(jiān)測(cè)、經(jīng)營(yíng)分析、網(wǎng)管統(tǒng)計(jì)后續(xù)工作完善4G用戶手機(jī)上網(wǎng)滿意度影響力模型:積累訓(xùn)練樣本,進(jìn)一步優(yōu)化滿意度影響力模型;將滿意度表現(xiàn)細(xì)分為好、中、差三項(xiàng),進(jìn)行建模和分析,提高預(yù)測(cè)精度;
建立衍生指標(biāo)體系、建立包含網(wǎng)絡(luò)類(lèi)升級(jí)傾向投訴用戶、感知差終端等特例調(diào)整池,優(yōu)化模型。構(gòu)建語(yǔ)音通話滿意度影響力模型:通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)滿意度影響力分析,語(yǔ)音質(zhì)量和手機(jī)上網(wǎng)是滿意度提升的重中之重,后續(xù)開(kāi)展4G用戶語(yǔ)音通話滿意度影響力建模分析工作。優(yōu)化滿意度畫(huà)像應(yīng)用平臺(tái):從滿意度影響力模型、滿意度畫(huà)像分析、滿意度跟蹤管理等方面完善呈現(xiàn)平臺(tái)。后續(xù)工作完善4G用戶手機(jī)上網(wǎng)滿意度影響力模型:構(gòu)建語(yǔ)音通話滿謝謝!謝謝!客戶滿意度畫(huà)像分析客戶滿意度畫(huà)像分析應(yīng)用背景提升網(wǎng)絡(luò)滿意度是總部要求各省重點(diǎn)開(kāi)展的工作內(nèi)容,同時(shí)也是省內(nèi)考核各地市經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)指標(biāo),如何提升網(wǎng)絡(luò)滿意度形成有效抓手成為省內(nèi)當(dāng)前最緊迫的應(yīng)用需求。從單個(gè)信令感知指標(biāo)看,并非所有信令感知指標(biāo)與網(wǎng)絡(luò)滿意度變化趨勢(shì)相一致。1、能否建立一套與滿意度關(guān)聯(lián)的感知指標(biāo)模型可以綜合評(píng)估用戶滿意度?2、哪些上網(wǎng)感知指標(biāo)影響力大?如何選取影響力大的關(guān)鍵指標(biāo)作為提升滿意度的工作抓手?3、除了用戶的感知指標(biāo)還有哪些影響網(wǎng)絡(luò)滿意度的因素,他們的影響力如何?影響用戶網(wǎng)絡(luò)滿意度除了信令感知指標(biāo)外,可能還包含其他因素。應(yīng)用背景提升網(wǎng)絡(luò)滿意度是總部要求各省重點(diǎn)開(kāi)展的工作內(nèi)容,同時(shí)工作步驟及目標(biāo)步驟1及目標(biāo):通過(guò)滿意度調(diào)查及深度訪問(wèn),確定感知點(diǎn)及相匹配的感知指標(biāo),構(gòu)建滿意度影響力模型。步驟2及目標(biāo):基于影響力模型、給參與滿意度打分的用戶進(jìn)行畫(huà)像分析,指出短板指標(biāo);結(jié)合已有的客戶感知定界工具輸出用戶不滿意的問(wèn)題點(diǎn)。步驟3及目標(biāo):基于影響力模型、構(gòu)建滿意度傾向預(yù)測(cè)算法。在未開(kāi)展用戶滿意度調(diào)查打分前,基于模型預(yù)測(cè)地市全量用戶滿意度傾向,并聚類(lèi)短板指標(biāo)、提醒分公司工作重點(diǎn)而不是被動(dòng)等待成績(jī)。滿意度影響力模型明確感知點(diǎn)匹配感知指標(biāo)構(gòu)建影響力模型工作內(nèi)容確定關(guān)鍵指標(biāo)滿意度畫(huà)像分析方案畫(huà)像分析短板工作內(nèi)容構(gòu)建滿意度傾向預(yù)測(cè)算法工作內(nèi)容定界輸出問(wèn)題點(diǎn)滿意度跟蹤管理辦法預(yù)測(cè)地市滿意度并聚類(lèi)短板指標(biāo)工作步驟及目標(biāo)步驟1及目標(biāo):通過(guò)滿意度調(diào)查及深度訪問(wèn),確定感滿意度影響力模型—明確感知點(diǎn)
這些因素主要來(lái)自于用戶深度調(diào)查和座談交流會(huì)中所獲得信息的歸納與整理直接影響滿意度表現(xiàn)的因素間接影響滿意度表現(xiàn)的因素
網(wǎng)絡(luò)覆蓋上網(wǎng)感知哪些指標(biāo)能表征用戶不滿意因素
服務(wù)質(zhì)量終端表現(xiàn)用戶偏好無(wú)網(wǎng)絡(luò)覆蓋網(wǎng)絡(luò)信號(hào)弱手機(jī)上網(wǎng)時(shí)的穩(wěn)定性上傳和下載的速度網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)的速度服務(wù)表現(xiàn)及評(píng)價(jià)終端信號(hào)接收能力/終端質(zhì)量穩(wěn)定性等流量/業(yè)務(wù)使用習(xí)慣確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)通過(guò)電話/互聯(lián)網(wǎng)深度調(diào)查及座談交流會(huì)等方式,獲取影響用戶4G手機(jī)上網(wǎng)滿意度表現(xiàn)的5個(gè)感知點(diǎn)、8個(gè)不滿意因素。感知點(diǎn)1感知點(diǎn)2感知點(diǎn)3感知點(diǎn)4感知點(diǎn)5因素1因素2因素3因素4因素5因素6因素7因素8哪些指標(biāo)能表征用戶不滿意因素滿意度影響力模型—明確感知點(diǎn)這些因素主要來(lái)自于用戶深度調(diào)滿意度影響力模型—匹配感知指標(biāo)基于集中性能平臺(tái)可獲取的指標(biāo)數(shù)據(jù),匹配出與用戶感知點(diǎn)、不滿意因素相對(duì)應(yīng)的39個(gè)感知指標(biāo)。
是否MR弱覆蓋小區(qū)常駐用戶Attach成功率是否高負(fù)荷小區(qū)常駐用戶DNS查詢成功率是否投訴TAU成功率分業(yè)務(wù)建立成功率分業(yè)務(wù)下行平均速率4G手機(jī)上網(wǎng)投訴次數(shù)費(fèi)用質(zhì)疑投訴次數(shù)流量偏好業(yè)務(wù)偏好是否滿意度低終端是否感知差終端
網(wǎng)絡(luò)覆蓋上網(wǎng)感知
服務(wù)質(zhì)量終端表現(xiàn)用戶偏好無(wú)網(wǎng)絡(luò)覆蓋網(wǎng)絡(luò)信號(hào)弱手機(jī)上網(wǎng)時(shí)的穩(wěn)定性上傳和下載的速度網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)的速度服務(wù)表現(xiàn)及評(píng)價(jià)終端信號(hào)接收能力/終端質(zhì)量穩(wěn)定性等流量/業(yè)務(wù)使用習(xí)慣感知點(diǎn)1感知點(diǎn)2感知點(diǎn)3感知點(diǎn)4感知點(diǎn)5因素1因素2因素3因素4因素5因素6因素7因素8指標(biāo)1指標(biāo)2指標(biāo)3……指標(biāo)1指標(biāo)2指標(biāo)3……指標(biāo)4指標(biāo)5指標(biāo)1指標(biāo)2指標(biāo)3……指標(biāo)2指標(biāo)1指標(biāo)2指標(biāo)1……各指標(biāo)對(duì)滿意度表現(xiàn)的影響力各指標(biāo)對(duì)滿意度表現(xiàn)的影響力確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)TCP一、二次握手成功率滿意度影響力模型—匹配感知指標(biāo)基于集中性能平臺(tái)可獲取的指標(biāo)數(shù)滿意度影響力模型—構(gòu)建影響力模型結(jié)合實(shí)際滿意度調(diào)查情況和各類(lèi)指標(biāo)數(shù)據(jù),借助SPSS軟件、通過(guò)Logit回歸分析法挖掘各類(lèi)指標(biāo)對(duì)滿意度的影響力。確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)通過(guò)單變量分析、多變量分析、數(shù)據(jù)分布分析、相關(guān)性分析工作,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性及標(biāo)準(zhǔn)化處理,使數(shù)據(jù)滿足模型建立要求。數(shù)據(jù)探索與清洗因滿意度相關(guān)的自變量具有非線性、不獨(dú)立同分布等特點(diǎn),適應(yīng)采用LR方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)、采用Logistic向后回歸進(jìn)行模型估計(jì)。隨機(jī)選取測(cè)試樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證,并通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)、業(yè)務(wù)檢驗(yàn)及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn),直至挖掘出最優(yōu)模型。構(gòu)建影響力模型模型驗(yàn)證與優(yōu)化注:SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions,統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案),
一款I(lǐng)BM公司推出的用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持的軟件產(chǎn)品。123滿意度影響力模型—構(gòu)建影響力模型結(jié)合實(shí)際滿意度調(diào)查情況和各類(lèi)滿意度影響力模型—確定關(guān)鍵指標(biāo)關(guān)鍵指標(biāo)篩選過(guò)程:針對(duì)匹配出的39個(gè)感知指標(biāo),從單指標(biāo)影響力差異、模型穩(wěn)定性、模型準(zhǔn)確性三方面進(jìn)行人工甄別和指標(biāo)選擇,構(gòu)建最優(yōu)滿意度影響力模型。確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)單指標(biāo)影響力差異?。褐笜?biāo)篩除標(biāo)準(zhǔn):?jiǎn)沃笜?biāo)影響力(回歸系數(shù))特別大、導(dǎo)致其他指標(biāo)影響力很小。模型穩(wěn)定性好:指標(biāo)篩除標(biāo)準(zhǔn):?jiǎn)沃笜?biāo)不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(Sig.值過(guò)高),該變量會(huì)造成模型不穩(wěn)定、不準(zhǔn)確等弊端。模型準(zhǔn)確性高:指標(biāo)選擇標(biāo)準(zhǔn):在向后回歸法運(yùn)算出的各類(lèi)影響力模型中,選擇準(zhǔn)確率最高(與實(shí)際滿意度匹配度高)的模型對(duì)應(yīng)的指標(biāo)體系。。。。。。。感知點(diǎn)篩除的指標(biāo)(24)覆蓋質(zhì)量是否4G-MR弱覆蓋小區(qū)常駐用戶TAU成功率(%)TCP二、三次握手時(shí)延(ms)上網(wǎng)感知TCP一、二次握手時(shí)延(ms)即時(shí)通信業(yè)務(wù)下行平均速率(kbps)網(wǎng)頁(yè)瀏覽頁(yè)面響應(yīng)時(shí)延(ms)視頻業(yè)務(wù)播放成功率(%)應(yīng)用下載業(yè)務(wù)下載成功率(%)視頻業(yè)務(wù)播放等待時(shí)延(ms)即時(shí)通信登陸時(shí)延(ms)服務(wù)質(zhì)量是否網(wǎng)絡(luò)類(lèi)投訴用戶是否重復(fù)投訴用戶是否4G手機(jī)上網(wǎng)投訴用戶是否語(yǔ)音通話投訴用戶是否網(wǎng)絡(luò)類(lèi)升級(jí)傾向投訴用戶是否費(fèi)用質(zhì)疑類(lèi)投訴用戶網(wǎng)絡(luò)類(lèi)投訴回訪是否滿意(平均打分)終端質(zhì)量是否感知差終端是否滿意度低終端用戶偏好流量偏好2:是否中流量用戶流量偏好3:是否低流量用戶業(yè)務(wù)偏好2:是否網(wǎng)頁(yè)瀏覽控用戶業(yè)務(wù)偏好3:是否下載控用戶業(yè)務(wù)偏好4:是否即時(shí)通信控用戶感知點(diǎn)指標(biāo)名稱服務(wù)質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)類(lèi)投訴回訪是否滿意終端質(zhì)量是否感知差終端是否滿意度低終端感知點(diǎn)指標(biāo)名稱上網(wǎng)感知視頻業(yè)務(wù)播放等待時(shí)延(ms)即時(shí)通信登陸時(shí)延(ms)未完成開(kāi)發(fā)樣本數(shù)據(jù)不足、影響模型穩(wěn)定用戶號(hào)碼滿意度打分(1-10分)TAU成功率%135125XXXXX478137703XXXXX1044138518XXXXX870151505XXXXX1036151506XXXXX1078152618XXXXX279157206XXXXX749182518XXXXX1059不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)、影響模型穩(wěn)定滿意度影響力模型—確定關(guān)鍵指標(biāo)關(guān)鍵指標(biāo)篩選過(guò)程:針對(duì)匹配出的滿意度影響力模型—確定關(guān)鍵指標(biāo)確定關(guān)鍵指標(biāo):選擇的最優(yōu)影響力模型,對(duì)應(yīng)有15個(gè)關(guān)鍵指標(biāo),以此作為4G手機(jī)上網(wǎng)質(zhì)量滿意度提升工作的“指標(biāo)抓手”。
網(wǎng)絡(luò)覆蓋上網(wǎng)感知用戶偏好TCP一、二次握手成功率(%)DNS查詢時(shí)延(ms)DNS查詢成功率(%)Attach成功率(%)TCP二、三次握手成功率(%)瀏覽業(yè)務(wù)下行平均速率(kbps)即時(shí)通信業(yè)務(wù)上行平均速率(kbps)是否高流量用戶是否視頻播放控用戶0.590.380.130.190.120.150.200.090.590.23確定關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建影響力模型匹配感知指標(biāo)明確感知點(diǎn)0.52是否4G高負(fù)荷小區(qū)常駐用戶服務(wù)質(zhì)量是否4G網(wǎng)絡(luò)覆蓋投訴用戶0.99網(wǎng)頁(yè)瀏覽頁(yè)面響應(yīng)成功率(%)即時(shí)通信業(yè)務(wù)訪問(wèn)成功率(%)0.130.140.22應(yīng)用下載業(yè)務(wù)下行平均速率(kbps)視頻業(yè)務(wù)下行平均速率(kbps)在總部下發(fā)的21個(gè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)感知指標(biāo)基礎(chǔ)上更聚焦(11個(gè))補(bǔ)充其他指標(biāo)(4個(gè))滿意度影響力模型滿意度影響力模型—確定關(guān)鍵指標(biāo)確定關(guān)鍵指標(biāo):選擇的最優(yōu)影響力滿意度畫(huà)像分析影響力模型應(yīng)用1:根據(jù)影響力模型可從網(wǎng)絡(luò)覆蓋、上網(wǎng)感知、服務(wù)質(zhì)量、用戶偏好等維度對(duì)用戶進(jìn)行畫(huà)像分析、指出短板指標(biāo),并結(jié)合已有的客戶感知定界工具準(zhǔn)確定位用戶不滿意的問(wèn)題點(diǎn)。影響力模型匹配性驗(yàn)證:隨機(jī)獲取南京14622個(gè)樣本滿意度調(diào)查數(shù)據(jù),反向驗(yàn)證影響力模型輸出的短板指標(biāo)與滿意度的匹配性,總體匹配性較好、達(dá)到60.52%?;谀P涂芍攸c(diǎn)針對(duì)感知修復(fù)型和樂(lè)觀友好型用戶進(jìn)行畫(huà)像分析、問(wèn)題定界。覆蓋質(zhì)差不滿意業(yè)務(wù)質(zhì)差不滿意服務(wù)質(zhì)差不滿意用戶感知指標(biāo)評(píng)估用戶滿意度表現(xiàn)挑剔關(guān)懷型(象限4)樣本占比20.47%樂(lè)觀友好型(象限2)樣本占比19.02%高高低適配線絕對(duì)滿意型(象限1,
占比31.03%)和感知修復(fù)型(象限3,
占比29.48%)其滿意度與感知完全匹配進(jìn)一步完善影響力模型,降低挑剔關(guān)懷型樣本占比滿意度畫(huà)像分析影響力模型應(yīng)用1:根據(jù)影響力模型可從網(wǎng)絡(luò)覆蓋、滿意度畫(huà)像分析—案例1感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—覆蓋質(zhì)差影響力畫(huà)像(短板指標(biāo))覆蓋感知差滿意度低STEP1:畫(huà)像分析定位短板指標(biāo)STEP3:輸出診斷結(jié)論--明發(fā)濱江新城小區(qū)弱覆蓋(無(wú)線側(cè)問(wèn)題)端到端定界(具體問(wèn)題)STEP2:針對(duì)短板指標(biāo),通過(guò)定界工具找到問(wèn)題點(diǎn)質(zhì)差問(wèn)題庫(kù)!滿意度畫(huà)像分析—案例1感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—覆蓋質(zhì)滿意度畫(huà)像分析—案例2感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—業(yè)務(wù)質(zhì)差影響力畫(huà)像(短板指標(biāo))STEP1:畫(huà)像分析定位短板指標(biāo)STEP3:輸出診斷結(jié)論--掌中新浪業(yè)務(wù)質(zhì)量差(業(yè)務(wù)側(cè)問(wèn)題)端到端定界(具體問(wèn)題)STEP2:針對(duì)短板指標(biāo),通過(guò)定界工具找到問(wèn)題點(diǎn)上網(wǎng)感知差滿意度高質(zhì)差問(wèn)題庫(kù)!滿意度畫(huà)像分析—案例2感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—業(yè)務(wù)質(zhì)滿意度畫(huà)像分析—案例3感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—服務(wù)質(zhì)差影響力畫(huà)像(短板指標(biāo))服務(wù)感知差滿意度低STEP1:畫(huà)像分析定位短板指標(biāo)STEP3:輸出診斷結(jié)論—投訴問(wèn)題已解決、但用戶對(duì)施工方案不滿意(服務(wù)問(wèn)題)溯源定界(具體問(wèn)題)STEP2:針對(duì)短板指標(biāo),通過(guò)溯源定界找到問(wèn)題點(diǎn)。滿意度畫(huà)像分析—案例3感知修復(fù)型用戶畫(huà)像分析應(yīng)用案例—服務(wù)質(zhì)滿意度跟蹤管理—用戶滿意度傾向預(yù)測(cè)針對(duì)135XXXX0086用戶,根據(jù)影響力模型確定的指標(biāo)集獲取指標(biāo)值。獲取感知指標(biāo)值影響力模型評(píng)分滿意度傾向評(píng)定單用戶用戶滿意度傾向預(yù)測(cè)過(guò)程輸入影響力模型相應(yīng)的指標(biāo)值進(jìn)行模型評(píng)
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