黎伟健，叶天宽，彭 涛，胡莉琼，朱凯亮

1 研究背景

1.1 背景介绍

互联网的高速发展引领我们进入了一个信息量爆炸性增长的大数据时代，特点是数据量大、速度快、类型多，一些已经较为成熟的数据分析处理技术。运用这些技术对行业数据进行分析，实现海量的数据中，高效筛选和定位关键信息，并对此进行深入分析，对提高行业的整体运行效率以及增加行业利润都起到极大的推动作用。

1.2 提出问题

1）数据源渠道单一。获取客户反馈的声音主要是热线客服渠道。

2）数据存在滞后性。客户投诉由各子公司处理，处理后统一上传至集团客服系统，客服系统T+1天再传送至专业公司，因此数据存在滞后性。

3）依靠传统的分析方法。目前对于客户投诉的分析依靠传统人工分析，耗时约7.6分钟/件投诉。2019年1月—3月日均投诉量8 336件，按照30%对投诉分析有价值的有效单量计算，日均2 501件有效详单，单凭人工分析需花费19 006分钟（相当于40个人天工作量），通过逐一查看投诉详单内容，总结客户投诉要点。如连续2～3天对于同一问题的客户投诉量持续较高，才能触发投诉预警，引起业务侧关注并着手解决。

1.3 技术查新

目前在移动通信行业通过客户评论或投诉分析挖掘客户关注热点的应用研究较少，客户评论或投诉分析较多应用在电商、新闻行业，因此可借鉴其他行业的分析方法开展。

2 设定目标

为满足实际需要，将目标定为：客户声音反映问题溯源分析效率提升至60分钟/千件。……