[發(fā)明專利]一種基于物聯(lián)網(wǎng)的店面滿意度智能分析方法和系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2020-02-24
• 公開（公告）號: CN111324865A
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發(fā)明（設計）人: 房健;李斌;戰(zhàn)騰
• 申請（專利權(quán)）人: 浪潮天元通信信息系統(tǒng)有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06K9/00;G06Q30/02
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 陳婷婷

本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的店面滿意度智能分析方法和系統(tǒng)，屬于物聯(lián)網(wǎng)技術客戶服務應用領域，該方法采集來店人員的服務反饋數(shù)據(jù)，對采集到的服務反饋數(shù)據(jù)進行綜合分析，通過非線性人工智能預測分析算法，得到所述服務反饋數(shù)據(jù)與來店人員真實感受的概率，通過所述概率判斷客戶滿意度，進而評估客服人員的服務質(zhì)量；所述的服務反饋數(shù)據(jù)包括來店人員服務前后的情緒變化數(shù)據(jù)、服務后評價數(shù)據(jù)和歷史投訴數(shù)據(jù)。基于物聯(lián)網(wǎng)的店面滿意度智能分析系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、客戶分析模塊和物聯(lián)網(wǎng)智能分析模塊。本發(fā)明用于獲取客戶滿意度、評估客服人員服務質(zhì)量工作，實用性強，應用成效顯著，能夠有效獲取客戶滿意度，實現(xiàn)智能分析和評估。

技術領域

本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術客戶服務應用領域，具體說是提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的店面滿意度智能分析方法和系統(tǒng)。

背景技術

客戶滿意度調(diào)查是經(jīng)濟發(fā)展的必然，是以人為本觀念普及的必然結(jié)果，是企業(yè)永恒追求的目標。數(shù)據(jù)證實，在家電行業(yè)，當其他品牌家電的滿意度分值不變的情況下，某品牌家電的滿意度分值提高1分(百分制)，可以使得其銷售量市場份額增加0.89個百分點。客戶滿意度的提升有助于銷售量市場份額的提升。

傳統(tǒng)的客戶滿意度分析，依托客戶回訪、現(xiàn)場問卷調(diào)查等手段，客戶滿意度的采樣數(shù)據(jù)有限，難以實時、長效的收集分析，成為制約發(fā)展的難題，如何有效地分析客戶滿意度，反映出客服人員服務質(zhì)量，進而針對性的提升客服水平，成為業(yè)界的難題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的技術任務是提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的店面滿意度智能分析方法和系統(tǒng)，用于獲取客戶滿意度、評估客服人員服務質(zhì)量工作，實用性強，應用成效顯著，可應用于客戶滿意度情況的智能分析，能夠有效獲取客戶滿意度，實現(xiàn)智能分析和評估。

本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種基于物聯(lián)網(wǎng)的店面滿意度智能分析方法，該方法采集來店人員的服務反饋數(shù)據(jù)，對采集到的服務反饋數(shù)據(jù)進行綜合分析，通過非線性人工智能預測分析算法，得到所述服務反饋數(shù)據(jù)與來店人員真實感受的概率，通過所述概率判斷客戶滿意度，進而評估客服人員的服務質(zhì)量；

所述的服務反饋數(shù)據(jù)包括來店人員服務前后的情緒變化數(shù)據(jù)、服務后評價數(shù)據(jù)和歷史投訴數(shù)據(jù)。

通過采集來店人員服務前后的情緒變化數(shù)據(jù)、服務后評價數(shù)據(jù)和歷史投訴數(shù)據(jù)，將采集到的數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)技術傳輸?shù)胶笈_，并綜合分析來店人員服務前后的情緒變化，結(jié)合店人員服務前后的情緒變化、服務后評價和歷史投訴，找到這些反饋數(shù)據(jù)與來店人員真實感受的規(guī)律關系，實現(xiàn)客戶滿意度智能分析，合理評估客服人員的服務質(zhì)量，有利于促進客戶滿意度的提升。

具體的，通過在店面或服務網(wǎng)點安裝視頻攝像裝置，采集客戶接受服務前后的圖像，通過表情識別軟件判斷客戶接受服務前后的情緒變化。

通過視頻攝像裝置建立客戶影像資料，將客戶接受服務前后的對比圖像記錄存檔。

目前一些軟件或工具對微表情的處理和情緒的判斷，已經(jīng)有了比較成熟的應用，對于來店人員服務前后的情緒變化可使用該類軟件進行處理，然后將處理結(jié)果應用于非線性人工智能預測客戶滿意度的分析算法；

同時客戶接受服務前后的對比圖像記錄存檔，進一步建立客戶影像資料庫，用于后期的信息維護和算法模型的優(yōu)化等工作。

進一步的，針對服務客戶群體發(fā)送線上和/或線下的回訪信息，收到回復后，記錄存檔，以此獲取服務后評價數(shù)據(jù)。收到的回訪信息回復通過物聯(lián)網(wǎng)技術傳輸?shù)胶笈_，應用于非線性人工智能預測客戶滿意度的分析算法。

回訪信息的回復可作為客戶資料，存儲于客戶資料庫，用于后期的信息維護和算法模型的優(yōu)化等工作。