《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (11): 3527-3533.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022010073
所属专题: CCF 2021中国数字服务大会
收稿日期:
2022-01-20
修回日期:
2022-04-15
接受日期:
2022-04-21
发布日期:
2022-05-17
出版日期:
2022-11-10
通讯作者:
林慧苹
作者简介:
张家菊(1996—),女,吉林榆树人,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘、服务质量分析、自然语言处理基金资助:
Received:
2022-01-20
Revised:
2022-04-15
Accepted:
2022-04-21
Online:
2022-05-17
Published:
2022-11-10
Contact:
Huiping LIN
About author:
ZHANG Jiaju, born in 1996, M. S. candidate. Her research interests include data mining, service quality analysis, natural language processingSupported by:
摘要:
现有的产品和服务质量分析常通过问卷调查或利用商品评论,但存在问卷收集难度大、商品评论中存在无效数据等问题。客服对话作为顾客与商家之间沟通的桥梁,包含了丰富的顾客意见,覆盖了从产品到服务的多个方面,然而现在利用客服对话分析产品和服务质量的研究还较少。提出了一种基于客服对话的产品和服务质量分析方法,首先结合产品特征和服务蓝图,确定产品和服务质量的评价要素,并结合重要性?满意度分析(IPA)法定义评价要素的重要性和满意度指标;然后对客服对话进行主题提取和情感分析,定量分析产品和服务的重要性和满意度。以某消毒除菌产品淘宝旗舰店的真实客服对话为例应用了该方法,建立了18个评价要素,并基于90余万条真实的历史客服对话对评价要素的重要性和满意度进行了量化,从而分析旗舰店产品和服务的质量。最后通过对专业客服的问卷调研,验证了所提方法的有效性。
中图分类号:
张家菊, 林慧苹. 基于客服对话的产品和服务质量分析[J]. 计算机应用, 2022, 42(11): 3527-3533.
Jiaju ZHANG, Huiping LIN. Product and service quality analysis based on customer service dialogues[J]. Journal of Computer Applications, 2022, 42(11): 3527-3533.
产品 | 服务 | ||
---|---|---|---|
编号 | 评价要素 | 编号 | 评价要素 |
产品颜色 | 咨询响应性 | ||
产品气味 | 系统稳定性 | ||
产品功效 | 发货及时性 | ||
产品用法 | 发货正确性 | ||
生产日期 | 运输时效性 | ||
保质期 | 配送服务水平 | ||
产品价格 | 货品完好性 | ||
产品规格 | 退换货响应性 | ||
产品包装 | 补偿性 |
表1 某旗舰店的产品和服务质量评价要素定义
Tab. 1 Product and service evaluation factors definition for a flagship shop
产品 | 服务 | ||
---|---|---|---|
编号 | 评价要素 | 编号 | 评价要素 |
产品颜色 | 咨询响应性 | ||
产品气味 | 系统稳定性 | ||
产品功效 | 发货及时性 | ||
产品用法 | 发货正确性 | ||
生产日期 | 运输时效性 | ||
保质期 | 配送服务水平 | ||
产品价格 | 货品完好性 | ||
产品规格 | 退换货响应性 | ||
产品包装 | 补偿性 |
产品 | 服务 | ||
---|---|---|---|
编号 | 对话数量 | 编号 | 对话数量 |
69 | 105 | ||
437 | 24 | ||
698 | 1 260 | ||
1 444 | 3 646 | ||
48 | 4 203 | ||
72 | 2 101 | ||
3 372 | 4 889 | ||
251 | 2 481 | ||
42 | 132 |
表2 各评价要素的对话数量
Tab. 2 Dialogue number of each evaluation factor
产品 | 服务 | ||
---|---|---|---|
编号 | 对话数量 | 编号 | 对话数量 |
69 | 105 | ||
437 | 24 | ||
698 | 1 260 | ||
1 444 | 3 646 | ||
48 | 4 203 | ||
72 | 2 101 | ||
3 372 | 4 889 | ||
251 | 2 481 | ||
42 | 132 |
模型 | 精确率 | 召回率 | F1值 |
---|---|---|---|
BERT | 0.911 6 | 0.902 4 | 0.906 8 |
BiLSTM | 0.892 3 | 0.886 5 | 0.889 3 |
TextCNN | 0.878 2 | 0.891 8 | 0.884 9 |
DialogueRNN | 0.921 3 | 0.914 7 | 0.917 9 |
表3 不同情感分析模型的实验结果对比
Tab. 3 Comparison of experimental results of different sentiment analysis models
模型 | 精确率 | 召回率 | F1值 |
---|---|---|---|
BERT | 0.911 6 | 0.902 4 | 0.906 8 |
BiLSTM | 0.892 3 | 0.886 5 | 0.889 3 |
TextCNN | 0.878 2 | 0.891 8 | 0.884 9 |
DialogueRNN | 0.921 3 | 0.914 7 | 0.917 9 |
对话示例 | 满意度得分 |
---|---|
“给宝宝用的,味道有些重了” | 0.762 7 |
“这个味道怎么这么刺鼻啊” | 0.982 5 |
“这两个味道的功效有区别吗?” | 0.001 3 |
表4 对话满意度得分计算结果示例
Tab. 4 Examples of dialogue sentiment score calculation result
对话示例 | 满意度得分 |
---|---|
“给宝宝用的,味道有些重了” | 0.762 7 |
“这个味道怎么这么刺鼻啊” | 0.982 5 |
“这两个味道的功效有区别吗?” | 0.001 3 |
评价要素 | 重要性 | 满意度 | 评价要素 | 重要性 | 满意度 |
---|---|---|---|---|---|
0.002 9 | 0.576 2 | 0.004 4 | 0.624 6 | ||
0.018 1 | 0.743 9 | 0.001 0 | 0.821 7 | ||
0.028 9 | 0.400 3 | 0.052 2 | 0.423 6 | ||
0.059 8 | 0.373 2 | 0.150 9 | 0.748 1 | ||
0.002 0 | 0.676 3 | 0.174 0 | 0.688 5 | ||
0.002 9 | 0.183 7 | 0.086 9 | 0.763 9 | ||
0.139 6 | 0.801 2 | 0.202 4 | 0.916 1 | ||
0.010 4 | 0.102 8 | 0.102 7 | 0.548 0 | ||
0.001 7 | 0.410 6 | 0.005 5 | 0.310 6 |
表5 各评价要素的重要性得分和满意度的计算结果
Tab. 5 Calculation results of importance and performance of each evaluation factor
评价要素 | 重要性 | 满意度 | 评价要素 | 重要性 | 满意度 |
---|---|---|---|---|---|
0.002 9 | 0.576 2 | 0.004 4 | 0.624 6 | ||
0.018 1 | 0.743 9 | 0.001 0 | 0.821 7 | ||
0.028 9 | 0.400 3 | 0.052 2 | 0.423 6 | ||
0.059 8 | 0.373 2 | 0.150 9 | 0.748 1 | ||
0.002 0 | 0.676 3 | 0.174 0 | 0.688 5 | ||
0.002 9 | 0.183 7 | 0.086 9 | 0.763 9 | ||
0.139 6 | 0.801 2 | 0.202 4 | 0.916 1 | ||
0.010 4 | 0.102 8 | 0.102 7 | 0.548 0 | ||
0.001 7 | 0.410 6 | 0.005 5 | 0.310 6 |
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