[發明專利]一種用電客戶情感指數的量化評估方法

有效

• 申請號: 201911290417.5
• 申請日: 2019-12-16
• 公開（公告）號: CN111080482B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 王明珠;王秀春;張爍;朱龍珠;張劭韡;馮柳鑫;崔涵翔;張輝;李東姍;孫竟華;白蘇娜
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司客戶服務中心
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06Q10/06
• 代理公司: 天津佳盟知識產權代理有限公司 12002
• 代理人: 李益書

本發明涉及一種用電客戶情感指數的量化評估方法。包括如下步驟：建立4個獨立的數據模塊，分別是：積極情感用詞模塊、消極情感用詞模塊、否定詞模塊、副詞模塊；將客戶的來電信息全部轉化為文本信息；以句子為單位，將文本拆分為M個句子；對于第j個句子，將句子拆分為N個向量詞組；第j個句子的情感分值Q_j的計算；將M個Q_j值相加，得到文本的情感總值Q_總。本發明通過對文本數據的挖掘，實現了對于客戶服務風險的自動識別，以技術手段消除了人工識別客戶風險中存在的不全面、不及時、不客觀的問題，有助于提高風險預警工作質效。

技術領域：

本發明涉及借助計算機系統的客戶服務技術領域，具體涉及一種用電客戶情感指數的量化評估方法。

背景技術：

隨著社會經濟的不斷發展及生活水平的日益提高，電力客戶的訴求越來越多樣，對供電服務的期望值越來越高。在電力市場改革日益深入的今天，供電企業若想在同業競爭中鞏固市場占有率，就必須準確把握客戶訴求，及時預警客戶的不滿情緒，最終達到為客戶提供超預期服務的目標，以確保客戶忠誠度。

95598供電服務熱線每天業務量達20-30萬通，客戶的訴求、情緒、期望都集中于此。能否及時發現并消除客戶的不滿情緒對于公司而言至關重要。當前主要通過兩個渠道了解客戶感知，一是后期的客戶滿意度調查，由于其時間上的滯后性，無法實時發現客戶不滿情緒，主要用來為工作優化及員工考核提供參考；二是客服專員的重要服務事件報送，即客服專員在同客戶溝通后，將其認為存在服務風險的事件及時報送至相關部門。人為報送的準確性和及時性受限于客服專員的服務意識，且對于風險的描述也需要客服專員完成，首先于客服專員的理解能力和文字表述能力，風險信息在傳遞過程中容易出現信息衰減、遺漏、失真等問題。綜上所述，為解決當前電力客戶服務風險人為預警存在的信息記錄不全面、判定不客觀、報送不及時等問題。因此，亟需要一種基于計算機系統的用電客戶情感指數的量化評估方法。

發明內容：

本發明基于客戶服務錄音轉譯文本及工單受理內容文本對客戶情感指數進行評分，客觀地確定客戶服務風險，確保了風險發掘的準確性、客戶訴求記錄的全面性以及風險報送的及時性。

客戶情感指數的高低反映了客戶對服務的滿意程度，當某區域內負面情感客戶較多時，訴求風險等級較高。情感指數評估是指利用基于語義分析的情感分析技術，建立客戶情感分析模型，對客戶語音轉譯文本及工單受理內容文本進行情感判定，最終輸出訴求的情感指數。

由于可獲得的帶有標注的語音轉移文本數量有限，故本發明采用基于情感詞典的文本情感分類方法來構建情感指數模型，進一步地，通過基于段落級文本情感傾向分析方法發現文本情感傾向。不同的段落表達的情感不同，對文本按段落級處理，獲得每個段落的情感權值，將所有的段落值按段落在文本中出現的順序整合起來，即可反映出文本整體的情感狀態。本次研究以文本的綜合情感得分、情感波動情況、對話結束階段的情感得分三個指標來衡量文本所表征的情感。

其中，文本的綜合情感得分以及結束階段的情感得分結果以數值表示。數值越高，表征情感越正向，即客戶主觀滿意度越高；數值越低，表征情感越負向，即客戶主觀滿意度越低。情感波動以有起伏以及無起伏表征。

我們首先分析一些基本情感詞匯，如否定詞語有“不”，積極詞語有“喜歡”、“愛”，消極詞語有“討厭”、“恨”等。

比如“我喜歡數學”，“喜歡”這個詞就是積極詞匯，所以我們判斷它具有積極的情感。

考慮到電力行業的數據特征，本發明將主要提取四類與情感有關的詞：積極情感詞匯、消極情感詞匯、否定詞匯以及程度副詞詞匯；對于名詞、介詞、語氣詞等等不予關注。

比如，積極情感詞匯包括“及時”、“客戶至上”、“不用這么客氣”、“服務好”、“管用”；消極情感詞匯包括“電老虎”、“糊弄老百姓”等情感詞。