5、消费者投诉行为的机器学习分析：基于队列分析的洞察

消费者投诉行为的机器学习分析：基于队列分析的洞察

1. 引言

在当今数字化时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）正以前所未有的速度改变着各个行业，尤其是金融服务业。AI 能够利用物理和/或数字来源收集的数据，评估实时供应情况，为购买者的问题或询问提供定制化的建议、解决方案和替代方案。而机器学习作为 AI 的一个子集，专注于在大型数据集中自动识别重要模式，通过大量数据分析使算法更高效地学习和适应。

消费者满意度是营销实践和理论的核心。消费者更注重消费体验而非产品本身，因此企业的营销和销售策略都围绕提高客户满意度展开。消费者反馈指标，如客户满意度、投诉和评价等，在关系营销中变得越来越重要，因为它们可以预测客户留存率和公司业绩。客户投诉不仅是消费者不满的表达，更是企业改进产品和服务的重要信息来源。

为了深入了解消费者的投诉行为，本文采用队列分析（Cohort Analysis）方法，结合机器学习技术，对消费者投诉保留率进行了研究。队列分析是一种将数据按相似特征分组进行分析的行为分析技术，能够帮助企业更好地理解消费者行为，制定有效的增长策略。

2. 消费者投诉相关背景

2.1 消费者投诉的产生

在互动式新零售时代，服务平台虽然为消费者提供了便利，但由于缺乏规范和成熟的运营，也引发了诸多消费者投诉。消费者往往会将商家的服务或产品问题归咎于平台和商家本身，当平台的配送服务出现问题时，也会对相关组织进行投诉。现代企业逐渐认识到投诉的积极意义，将其视为提升业务的商业机会。

2.2 消费者投诉行为理论

消费者投诉行为（CCB）通常由感知到的不满引发。消费者的判断基于期望与实际结果之间的