客户投诉数据的分析思路

最新推荐文章于 2025-07-03 21:23:10 发布
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客户投诉是企业进步之源！面对每天大量（虽然占比很小）的客户投诉数据，除了甄别有效和无效投诉外，对有效投诉数据的分析建议是让客服投诉成为促进企业改进提升动力的主要提升手段。

对于投诉的分析可以分为两条线。一条线是分析投诉的处理过程，涉及到处理了多少客户投诉，平均处理时长有多少，一次解决率有多少，承诺时限内解决率有多少，客户满意率水平如何等，分析的是客服对于客户投诉诉求的处理效率和效果；

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基于大数据分析的用户投诉问题定位及预警分析体系研究
weixin_70923796的博客
08-02 587
还有些投诉甚至是由用户自身所使用的终端问题导致的。基于B+O融合数据汇聚形成的数据底座，将用户投诉数据与实时网络信令数据、用户属性信息进行关联分析，形成属性、行为、轨迹、业务、感知的全息用户洞察，打造用户级业务轨迹回溯的实时数据仓库，同时，结合投诉用户描述的语义理解，形成知识图谱，对网络问题进行定界初判，解决“用户投诉什么问题”“用户感知为什么差”和“还有哪些潜在投诉”等痛点问题，提升针对用户投诉的快速、全面、深度的问题和原因掌握速度，逐步改善用户对移动网络服务、客户服务的整体感知。
美国金融客户投诉数据分析
绿波电龙
06-07 1968
美国金融客户投诉数据分析 1. 提出问题 1、 平均每月会收到多少次投诉？ 2、 投诉最多的是哪一种金融产品？ 3、 投诉最多的公司？ 4、 平均投诉处理时长 。 5、 投诉途径主要有哪些？ 6、 投诉者的地区如何？ 7、 投诉最多的问题有哪些？ 2. 理解数据 【数据来源：https://www.kaggle.com/cfpb/us-cons】 每个公司都有多款金融产品，产品在各个区域发售，...
安全监管举报用上“大数据”分析
cigang4063的博客
10-10 202
9日，经过3个月的试运行和调试，青岛市安监系统首个微信公众平台“问安胶州”正式开通，该平台拥有信息发布、微网站、有奖举报、一对一交互等多种功能，而后台的大数据分析，可以及时解析出安全隐患的集中地带，扫出地区内安全盲区。9日，记者来到胶州市安监局，“问安胶州”微信公众号的...
客户行为到底咋分析？别拍脑袋，用大数据才靠谱！
Echo_Wish
07-03 276
客户行为到底咋分析？别拍脑袋，用大数据才靠谱！
客户投诉分析表模板
12-12
相信在营销管理的你一定需要一款客户投诉分析表模板学习参考，而客户投诉分析表模板能够给予你在营销管理...该文档为客户投诉分析表模板，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
ccm 客户投诉处理系统 数据库
01-30
ccm 配套数据库，全，配合源码用！ Jovin 测试
美国金融客户投诉数据数据集
07-02
美国金融客户投诉数据
第五届泰迪杯数据分析赛赛题数据
06-22
【数据分析在银行客户忠诚度中的应用】 在当今竞争激烈的金融市场中，银行客户忠诚度的提升是机构持续发展的重要驱动力。第五届泰迪杯数据分析赛的B题，即“银行客户忠诚度分析”，聚焦于利用数据分析手段揭示客户...
一种基于K均值的移动客户投诉数据处理算法研究.pdf
08-15
同时，该算法对大数据分析在客户服务领域的应用提供了新的视角和思路，为大数据技术的进一步探索和发展提供了借鉴和参考。 未来的研究和开发方向，可以包括算法的进一步优化，如考虑引入机器学习技术，通过持续学习...
数据分析思维/思路
hello_world_too的博客
04-16 454
作为数据分析师初期可能会经常遇到一种情况，刚接到一个需求的时候，面对数据库的几十张表，不知道从哪里开始，本文结合之前的工作案例，提供一个数据分析思路： 一、分析思路 1、明确问题：准确的将问题描述出来 2、明确分析目的：针对问题，想要达到一个什么样的效果 3、结构化梳理问题：通过树状分析或实际业务流程去细化问题 4、提出初步建议：在了解问题的基础上，提出初步解决方案或方向 5、明确分析对象：针对什么客户进行分析，需要什么时间段的数据，构件客户画像，列出可能涉及到的指标 6、明确衡量标准：需要什么指标去衡量问
基于深度学习的用户投诉预测模型研究
07-22
用户投诉预测模型能有效地降低电信用户投诉率，对企业提高用户满意度和竞争力有着至关重要的作用。在模型训练过程中，由于人工设计特征的缺陷和设计过程中存在难以预估的复杂性，使得模型预测的精度和设计特征的效率不能有很大的提升。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的用户投诉预测模型。该模型通过深层网络特征学习单元能从电信用户原始数据中自动学习到适合分类器分类的高层非线性组合特征，并将这些高层特征输入到传统分类器中来提高模型的精度。通过实验结果分析，预测模型在AUC指标上比以往用户投诉模型提升了7.1%，证明了该模型自动学习特征的有效性和深度学习在电信大数据领域的可用性。
中国移动网络投诉多重智慧预测实践创新.pptx
09-07
中国移动网络投诉多重智慧预测实践创新
客户投诉管理软件 10.2版
08-12
这是蓝点的客户投诉管理软件最新的10.2版！ 这是基于蓝点通用管理系统而设计的一款投诉管理软件，用于以WEB方式对产品、客户和投诉等进行在线的管理、维护、查询和处理，具有高度的扩展性和可定制性，能方便地通过设计和自定义满足个性化的管理需求。 该系统可运行于单机、局域网和互联网上，投诉的登记、处理、审核和回访人员可以随时随地登录系统，按照预设的流程进行投诉的处理和查询，操作简单，界面清爽，功能灵活。 此外，系统还具缩略视图、图表/报表视图等灵活的数据浏览和统计功能；有信息中心、短信、邮件、消息、评论、提醒等内部沟通功能；自由版式、拖放操作等排版功能；Excel导入导出、数据备份和还原、权限设置等数据交换和安全性功能，可视为一款简约易用的轻量级ERP系统。通过导入或设计模板，可整合管理产品、服务、销售、供应商、人事、采购等所有数据和流程，成为企业的综合性管理系统。 官方网站：http://landian.cc
金融消费者投诉统计分类及编码_银行业金融机构
04-25
银监会发布的银行业金融机构金融消费者投诉统计分类及编码
adult数据集分析
12-15
adult数据集数据挖掘，基于python语言的决策树算法，源码+数据
中国消费者在线投诉文本数据
Sunny9qx的博客
09-24 1055
CnOpenData推出了中国消费者在线投诉文本数据，分为中国消费者在线投诉基本信息表和中国消费者在线投诉流程进展表，数据具有实时性、客观性和公正性，涵盖投诉id、发起人/处理主体、发起时间、投诉内容、投诉对象、投诉状态、涉诉金额等字段，以期为相关研究助力。
（10-3-03）银行消费者投诉处理模型
码农三叔
01-04 561
使用 Plotly Express 的 px.bar() 函数创建了柱状图，指定了 x 轴为 'product' 列，模板为 'plotly_white'，并设置了图表标题为 'Product Subset Distribution'。使用 df['product'].value_counts(ascending=False).to_frame() 计算了每个产品子集的计数，并将结果转换为 DataFrame。（1）使用Plotly Express创建一个柱状图，该图显示了不同产品子集的分布情况。
2024年消费者投诉数据
paperdata666的博客
12-06 718
作为目前最有影响力的非官方在线投诉平台之一,黑猫投诉平台对消费者的每一次投诉都会生成一个专属投诉页面,内容包括了投诉编号、投诉对象、投诉问题、投诉要求、投诉金额、投诉进度等。“黑猫投诉”平台对所有的消费者投诉记录和企业回复记录全部予以公开,以便社会公众可以随时查看企业和产品的被投诉情况。根据“黑猫投诉”规则,消费者需要提供详实资料,包括商品购买记录、商品照片、与企业聊天记录等,在此基础上才能成功发起投诉。第三,投诉记录可回湖。黑猫投诉平台保留了全部的投诉记录,投诉一经成功发起,消费者就无法删除或撒回。
管理端首页数据分析，能展示什么
最新发布
07-25
<think>我们正在讨论管理端首页的数据看板应该展示哪些内容。根据之前的对话，用户有一个包含多个模块的小程序系统（用户端、配送端、管理端），其中管理端涉及团购、商户、配送员、营销、积分管理、系统管理等多个功能。管理端首页的数据看板需要为管理员提供关键的业务概览和实时监控。 参考之前的引用： 引用[2]提到企业常见的主题包括人事、财务、销售、生产、采购、成本等，在DAP数据分析平台划分的业务主题通常是跨业务系统。这提示我们可以从多个业务主题来设计数据看板。 引用[3]提到销售数据分析，包括销售额下滑、客户流失率上升等问题，需要针对分析。这提示我们看板中需要包含关键指标的健康状况和异常预警。 引用[4]强调数据可视化能有效传达信息，帮助决策。因此，我们需要将关键信息以直观的方式呈现。 结合用户需求，管理端首页的数据看板应展示以下内容： 1. **核心业务指标概览（KPI卡片）**： - 今日/累计订单量、销售额、利润 - 活跃用户数（今日/累计） - 团购活动数量（进行中/已结束） - 库存预警商品数（库存低于安全线的商品数量） 2. **实时监控**： - 实时订单流水（最新订单滚动） - 库存预警列表（库存低于安全线的商品列表） - 待处理异常订单数（如：待审核退款、配送异常等） 3. **业务趋势分析（图表）**： - 订单量趋势（折线图，按日/周/月） - 销售额趋势（折线图，按日/周/月） - 用户增长趋势（折线图，按日/周/月） - 热销商品Top10（条形图） 4. **运营状态**： - 团购活动状态（饼图：进行中、已结束、未开始） - 配送效率（平均配送时长，按配送员/区域） - 库存周转率（公式：$ \text{库存周转率} = \frac{\text{销售成本}}{\text{平均库存}} $） 5. **异常与预警**： - 异常订单类型分布（如：拒收、地址错误、库存不足） - 即将过期商品（商品保质期监控） 6. **用户行为分析**： - 用户留存率（公式：$ \text{留存率} = \frac{\text{留存用户数}}{\text{新增用户数}} \times 100\% $） - 用户复购率（公式：$ \text{复购率} = \frac{\text{复购用户数}}{\text{总用户数}} \times 100\% $） 7. **积分概览**： - 总积分发放量、总积分兑换量 - 积分使用率（公式：$ \text{积分使用率} = \frac{\text{已使用积分}}{\text{发放积分}} \times 100\% $） 8. **配送员绩效**： - 配送员接单及时率（公式：$ \text{及时率} = \frac{\text{及时接单量}}{\text{总派单量}} \times 100\% $） - 配送员配送时效（平均配送时长） 以上内容可以根据管理员的角色（如：超级管理员、运营人员、客服人员）进行分层展示。例如： - 高管：关注核心KPI和趋势 - 运营人员：关注订单、库存、营销活动效果 - 客服人员：关注异常订单和用户投诉 设计原则： - 关键指标优先（5秒法则） - 使用颜色预警（如：红色表示库存低于安全线） - 支持下钻分析（点击图表可查看明细） 注意：首页数据看板应避免信息过载，每个模块展示最重要的3-5个指标即可。 根据以上思路，我们可以设计如下几个模块： 模块1：核心指标卡片（4个） 1. 今日订单量：120单（昨日：100单，↑20%） 2. 今日销售额：¥24,000（昨日：¥20,000，↑20%） 3. 活跃用户数：1,200（新增用户：50） 4. 库存预警商品：5件（需立即处理） 模块2：实时订单监控（列表滚动） 订单号 | 用户 | 金额 | 状态 | 下单时间 ... ... 模块3：订单与销售趋势（折线图） [图表] 近7天订单量和销售额趋势 模块4：库存预警（列表） 商品名称 | 当前库存 | 安全库存 | 状态（红色预警/黄色预警） 模块5：异常订单概览 异常类型 | 数量 | 占比 地址错误 | 3 | 30% 用户拒收 | 5 | 50% 库存不足 | 2 | 20% 模块6：团购活动状态 [饼图] 进行中：40%，已结束：50%，未开始：10% 模块7：热销商品Top5 商品名称 | 销量 | 销售额 A商品 | 200 | ¥4000 B商品 | 150 | ¥3000 模块8：配送员效率 配送员 | 接单及时率 | 平均配送时长 张三 | 98% | 45分钟 以上模块可以根据实际屏幕空间进行布局调整。 相关问题： 1. 如何设计不同角色的管理端首页数据看板？ 2. 数据看板中如何实现实时数据更新？ 3. 如何评估数据看板的有效性？</think>基于管理端业务需求及数据分析原则，管理端首页数据看板可展示以下核心内容： ### 一、核心业务指标（KPI卡片） 1. **实时交易概览** - 今日订单量：$ \text{订单量} = \text{待支付} + \text{待配送} + \text{已完成} $ - 交易额：分团购/拼团类型统计（环比昨日） - 转化率：$ \text{转化率} = \frac{\text{支付订单数}}{\text{浏览商品数}} \times 100\% $ 2. **库存健康度** - 库存预警商品数（低于安全库存阈值） - 库存周转率：$ \text{周转率} = \frac{\text{月销售成本}}{\text{平均库存}} $ [^2] --- ### 二、运营效率监控 | 模块 | 关键指标 | 计算逻辑 | |---------------|---------------------------|------------------------------| | **团购活动** | 成团率 | $ \frac{\text{成团订单}}{\text{总团购订单}} $ | | | 未成团退款率 | 预警阈值 >5% | | **配送效能** | 平均配送时效 | 接单→签收平均时长（小时） | | | 异常订单占比 | 标记拒收/地址错误的订单比例 | | **用户运营** | 7日留存率 | $ \frac{\text{第7日活跃用户}}{\text{首日新增}} $ | | | 复购率 | 月购买≥2次的用户占比 | --- ### 三、实时风险预警 1. **异常订单看板** - 待处理退款申请数（按紧急程度分级） - 库存紧缺商品TOP5（实时库存量 + 预测耗尽时间） ```python # 库存预警算法示例 if current_stock < safety_stock: alert_level = "紧急" if (daily_sales_rate * 2) > current_stock else "警告" ``` 2. **服务瓶颈监测** - 配送员负载热力图（接单量 vs 运力上限） - 客服工单积压量（超24小时未处理数） --- ### 四、深度业务分析图表 1. **订单来源分析** - 渠道对比：首页拼团 vs 团购专区 vs 搜索（饼图） - 时段分布：订单高峰热力图（如午间外卖高峰） 2. **商品效益矩阵** - 四象限分析：横轴=销量，纵轴=利润率（定位明星/问题商品） - 折扣敏感度：折扣力度与销量增长关系曲线 [^3] --- ### 五、管理行动指引 > **设计原则**： > - 红色仅用于需立即干预的指标（如：库存预警>10%） > - 点击指标可下钻至明细页（如：异常订单→分配配送员） > - 高管视图聚焦3个核心卡片：当日营收/库存风险/用户健康度 ---
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