客户投诉信用分析案例上报.ppt

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1、客户投诉信用分级应用案例,单位：中国移动通信集团湖南有限公司时间：2010年06月,目录,目 录一、案例应用背景-二、案例目标及意义-三、案例应用简介-四、案例功能具体应用-五、案例创新点-六、案例应用效果-,如何做好大量投诉客户的分层高效管理成为目前投诉管理面临的重要课题,一、案例应用背景,服务需求不断增长,公司客户规模不断扩大和业务迅猛发展，客户投诉量不断攀升公司各种新业务的推出及业务复杂性和业务浓度不断增加,服务资源日趋紧张,公司精细化管理的要求，服务资源的增长速度低于业务发展速度客户期望值不断增加，投诉处理压力不断增大,目录,目 录一、案例应用背景-二、案例目标及意义-三、案例应用简介

2、-四、案例功能具体应用-五、案例创新点-六、案例应用效果-,二、案例目标及意义,BOSS,经分系统,互动,对投诉客户进行科学、精准的信用等级评定，依据信用等级细分结果制定投诉客户分级管理模式，针对不同信用等级客户在授权、退费、赔付、处理时限、问题查证等方面实施差异化的投诉处理机制，实现服务资源的优化配置。,客户投诉信用分级管理是通过采集四类关键指标体系,构建投诉客户信用评价模型,目录,目 录一、案例应用背景-二、案例目标及意义-三、案例应用简介-四、案例功能具体应用-五、案例创新点-六、案例应用效果-,三、案例应用简介-投诉信用分级技术框架,三、案例应用简介-投诉信用分级流程,三、案例应用简介

3、-投诉信用分级模型介绍1,模型方程,差值法,重要性比较矩阵,特征向量计算,权重,差分法：在确定变量权重时，通过比较两两变量之间的重要性，给出重要性矩阵，最终计算变量权重。差值法优点：通过两两变量比较法，减低一次性给出所有变量权重的难度。差值法缺点：给出矩阵可能存在一致性差异，如A比B重要，B比C重要，C比A重要，在计算时可能需要人工重新打分。改进方法：进行多层次指标体系后，在给出比较矩阵后，人工确定变量之间的比例。,比例法,重要性比较矩阵,人工比例确定,客户属性指标提取,模型建立,评估和优化,然后，通过主因子分析，确定客户的TOP10属性。对TOP10属性进行权重打分,客户指标体系建立,三、案

4、例应用简介-投诉信用分级模型介绍2,客户指标体系建立,客户属性指标提取,评估和优化,模型建立,三、案例应用简介-投诉信用分级模型介绍3,目录,目 录一、案例应用背景-二、案例目标及意义-三、案例应用简介-四、案例功能具体应用-五、案例创新点-六、案例应用效果-,四、案例功能具体应用1,客户投诉信用预演：有权限的管理员可以对客户分级评定的要素权重按照自己地市的特色进行权重修改，修改完后，通过客户投诉信用预演，查看权重修改前和修改后客户的信用评分，以此来判定权重的修改是否合理化。,根据所配置的分级权重及参数进行预演，只对有投诉记录的客户进行预演；可指定客户名称和手机号码。,四、案例功能具体应用2,

5、客户投诉信用即席查询，可以让前台窗口人员和各级投诉处理人员可根据相应条件进行明细查询，查看各自分管的地区投诉具体情况，并通过分析客户的一些行为来对投诉处理做辅助工作。,四、案例功能具体应用3,投诉客户统一视图，通过基本属性、消费属性和投诉属性三个方面全面的展示投诉客户的信息，,四、案例功能具体应用4,客户投诉信用误判分析，采用误判率和漏判率两个指标作为投诉信用度预测结果优劣的评估标准。黑名单用户数指与黑名单接口比对用户号码，如果在黑名单接口中，则为“是”,目录,目 录一、案例应用背景-二、案例目标及意义-三、案例应用简介-四、案例功能具体应用-五、案例创新点-六、案例应用效果-,五、案例创新点

6、,误判率(f1)=信用值落入低端的正常客户数/所有正常客户数（信用度得分=60,但是不在黑名单的客户/所有的客户-黑名单客户）,误判率,漏判率,漏判率(f2)=信用值落入高端的信用差的客户数/所有信用差的客户数（信用的得分=71，但是在黑名单的客户/黑名单客户）,充分利用黑名单用户记录进行漏判率评估。充分利用红名单用户记录进行误判率评估。,一般而言，高质量的信用度预测评估要求f1和 f2两者都尽可能地低，需要对两者进行综合考虑。,为了检验客户投诉信用分级评估模型的准确性，我们采用误判率和漏判率两个指标作为投诉信用度预测结果优劣的评估标准。,创新1,通过对2009年10月到12月三个月期间的误判

7、率和漏判率进行计算，比值都小于1%，说明目前我们采用的客户投诉信用分级评估模型具有一定的准确性和实用性。,五、案例创新点,对客户投诉处理进行差异化管理,创新2,目录,目 录一、案例应用背景-二、案例目标及意义-三、案例应用简介-四、案例功能具体应用-五、案例创新点-六、案例应用效果-,全省从2009年10月份开始上线客户投诉信用分级模块，利用此模型取得了明显的效果。2009年四季度，通过客户投诉信用分级模型将全省客户按照信用得分划分为投诉信用度极好、投诉信用度较好、投诉信用度一般、投诉信用度较差、投诉信用度极差这5个级别，使客服服务管理人员能按照不同投诉信用等级对客户进行分层分级管理，为开展客户价值提升、客户关怀等这些营销活动的时候，提供了参考依据。,六、案例应用效果,通过投诉客户统一视图，对全省客户从基本属性、消费行为和投诉行为进行了全面的监控，并针对不同级别客户采用不同策略进行投诉处理和客户关怀。在12月，客户投诉处理满意度达到了95%以上，疑难客户投诉处理满意度也达到了70%。,