Transcript 網路客訴分析架構網路客訴討論度

以分類與時間為基礎之網際
網路客訴分析
498310071孫浩哲
498310112盧佳冬
498310265黃彥瑋
498310590徐琮盛
研究動機
• 目前企業在面對客訴的處理方式，大多還是採取被動的態
度，倚賴著客服中心採用人工方式來記錄客戶所反映的問
題，或是
• 較完善的則是設有互動式的網頁介面客訴系統可以提供顧
客可以隨時表達意見的方式。然而面對現在的網路新世代，
往往喜歡按照自己的方式來
• 表達自己的意見，最多的是特別喜歡在 BBS、論壇、部
落格或是社交網站上發表評論，所以漸漸地，當網際網路
上的這樣一個客訴行為，
• 企業也不得不去注意了！
我們以分類的方式以及時間的影響來做
網路客訴的分析，看在不同的時間點，
所產生的客訴的影響：
•
1. 網路客訴的討論程度也可以視為一般的使用者對於該客訴問題的一個重視
程度。
•
2. 由於時間具有稀釋或是突顯問題的效果，所以時間在對於網路客訴的影響
性也是不能忽視。
•
3. 產品在上市之後，每一個階段對於網路客訴的數量以及類別上都會有所影
響，對於客訴數量的增減或是類別的不同，這代表了使用者對於該產品在各
個階段時的客訴問題認知不同，同時也可視為對於企業的改進是否認同。
•
4. 一般使用者對於網路上客訴及其客訴類別的重視程度，可做為其他使用者
在購買產品時或是企業在產品改進或是推出新產品時的參考依據。
研究目的
• 隨著新世代消費者的習慣及想法不斷創新，他
們不再像過去的消費者一樣，只願意單單的透
過企業所提供的服務方式來表達他們的意見，
而是很習慣性的透過廣泛的 BBS、論壇、部
落格或是社交網站等方式來抒發自己的意見或
是搜尋、轉貼相關的討論，而這樣的方式，也
成為了資訊快速地傳播的一個重要影響的關鍵，
所以在本論文中，我們利用透過收集在網際網
路上的客訴資料，然後經過過濾後，可以透過
這些資料來做為一個分析的樣本。
主要目的及流程
• 1. 蒐集目前在網際網路上主流的手機網站上所討論的客
訴討論文件等資料。
• 2. 以中央研究院資訊科學所詞知識庫小組所開發的「中
文斷詞服務」系統來進行各客訴文件中詞彙的取得，再以
TF-IDF找出各客訴文件中的關鍵詞彙，作為文件探勘的
基礎。
• 3. 將萃取出來的關鍵詞彙配合關聯詞庫，作為決策樹的
分類的依據，協助我們將在網際網路上所取得的網路客訴
做分類。
• 4. 將網路客訴經由我們所建立的網路客訴分析模式計算，
包括網路客訴受到時間影響的討論度、客訴的問題類別所
佔之比例以及產品各個階段對客訴的影響度，最終整理出
該產品的使用者最為重視的客訴問題排行榜。
客訴的價值
客訴對於企業來說，又存在著怎麼樣子的價值呢？中村卯一郎認
為，「抱怨並不是囉唆、煩人的事或者是顧客存心找碴，而是由顧客內
心發出的重要訊息，一種既難得而又重要的訊息。」所以，企業可以
從這些訊息中來找尋並發現改進及加強服務或是產品品質的契機及動
力。
顧客會提出抱怨，這表示他們仍讓你先有機會保住他們的
生意」，所以，客訴的處理成功與否，也是代表著消費者對於該企業的
一個信心與否。
客訴的價值
Fornell & Wernerfelt﹙1987﹚認為，顧客抱怨對
於企業的價值在於下列兩點：
1. 作為企業內溝通的用途，藉此發現產品在設計、
製造、品管和銷售上的問題，並謀求改善。
2. 企業可以藉由良好的抱怨處理，將不滿意的顧客
轉變為滿意且更有忠誠度的顧客所以，對於那些
願意跟你說出真正問題所在的人，他們才是好的
顧客！
客訴分析相關研究探討
在目前客訴分析的方法中，多半是運用關聯法則
來做為客訴文件的分析工具。在不同的產業中，
依據其產業的特性，將客訴文件透過資料探勘等
方法來發掘出客訴問題，然後再進一步的關聯到
發生問題的可能原因後，建構一個「因應對策資
料庫」來做為日後企業或是工廠端的客服單位，
在面對客訴時能夠迅速地反應並提供解決問題的
相關參考知識。
• 決策樹為學習和分類是最有用的方法之一，
但是，他們無法處理一些模糊性和不確定
性。因此，結合模糊理論和決策樹的模糊
決策樹是成為處理不確定性，和模糊資料
之分類問題時的方法。
• 他們所提出的一個智慧型系統用於在模糊
徵狀下，將問題原因歸屬於客訴下游的適
當階段或單位，以期能迅速找出問題根源
的原因，解決問題；和累積經驗建立狀況
處理程式，因而能適切而迅速解決問題;
並且記錄問題發生源頭，釐清責任，以為
績效管理之助。
網路客訴分析架構
客訴文件
客訴文件斷詞
關鍵詞彙擷取
決策樹分類
網路客訴分析模式
網路客訴討論度
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產品客訴的討論度，最主要是用來計算該客訴在網路上被討論的
程度，若產品客訴的討論度越高，那表示該客訴所受到的重視程
度越高，同時，因為隨著時間的拉長，會因此而稀釋掉討論度，
所以我們亦將時間納進來做為考量，我們將產品客訴的討論度定
義為Equate 4
如下：
……………………………………Equate 4
– Ci 表示產品客訴，而客訴的討論度則可以表示為D﹙Ci﹚。
– CAi 表示產品客訴的存在的時間(天數)，時間計算：從客訴的
發生日 ~ 最後回應日。
– Ri 則表示為產品客訴所獲得的回應次數。
網路客訴類別佔比
•
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•
•
•
在這裡，我們將全部的客訴做分類的動作，如此一來，可以看的
出來哪一種類的客訴是使用者最在乎的部份，所以，我們將產品
的客訴類別佔比定義為Equate 5 如下：
…………...Equate 5
– Rate﹙Gj﹚為產品客訴種類中所包含的客訴數量，佔總客訴的
比例。
– Num﹙Gj﹚產品客訴種類中所包含的客訴數量。
– Total﹙C﹚表示為產品所有的客訴總數量。
網路客訴產品階段影響度
•
在產品的每個階段，客訴的數量、類別有可能會不盡相同，所以在每個階段我們
都必須考量這因素，所以，我們將客訴在產品的階段影響度定義為Equate 6 如
下：
•
………….................Equate 6
•
– Sn﹙Rate﹙Gj﹚﹚表示在產品的第n 個階段時，產品客訴種類中所包含的客
訴數量，所佔第n 個階段總客訴的比例。階段區分為初版﹙上市~第一次更新﹚、
MR1﹙第一次更新~第二次更新﹚…。
•
– Sn﹙Num﹙Gj﹚﹚表示在產品的第n 個階段時，產品客訴種類中在該階段所
包含的客訴數量。
•
– Sn﹙Total﹙C﹚﹚表示在產品的第n 個階段時，該階段所有客訴的總數量。
網路客訴權重
•
在客訴分析中，我們以此一客訴的權重來代表該客訴的受重視度，最後我們
便利用此一權重來做為客訴的排名的依據。本論文將客訴的權重計算方式定
義為Equate 7 如下：
• Wi = D(Ci) x Rate(Gj)
x Sn(Rate(Gj))
……..Equate 7
•
•
•
•
– Wi 表示產品客訴的權重。
– D﹙Ci﹚為產品客訴的討論度。
– Rate﹙Gj﹚為產品客訴種類中所包含的客訴數量，佔總客訴的比例。
– Sn﹙Rate﹙Gj﹚﹚表示在產品的第n 個階段時，產品客訴種類中所包含的
客訴數量，所佔第n 個階段總客訴的比例。階段區分為初版﹙上市~第一次
更新﹚、MR1﹙第一次更新~第二次更新﹚…。
網路客訴資料初步分析
• 我們將取得的網路客訴資料經過初步的
分析後，可以發現到一份網路客訴的文
件，往往包含了結構化與非結構化的內
容，其中結構化的內容包含了「標題」、
「日期」、「回應累積」，而非結構化
的內文部份，則可以在經過關鍵詞彙的
擷取及適當處理之後，變成較為結構化
的資訊。
智慧型手機網路客訴類別
網路客訴分類結果
• 我們將所有從網路取得的客訴資料共有 172
筆，所以我們針對這172 筆的客訴文件來進
行分析。
• 我們將這 172 筆客訴文件經過分類﹙下圖﹚
之後，可以發現到“導航”這一個類別的客
訴問題是最多的，這應該是和該手機的市場
定位有相當程度的關係，所以受到的注意程
度也就較高，其次則是屬於“軟體”這一個
類別，接下來依序便是“電話”、“螢幕”…
等客訴。
各客訴類別中所包含客訴數量
網路客訴討論度
在計算客訴討論度之前，我們會先由每一
網路客訴文件中取得的一個客訴回應數，
而這是一個在未考慮到時間上的影響因素，
單純以每一個客訴所得到其他人的一個討
論回應數﹙下圖﹚。
未考量時間因素的客訴回應數
所以，我們分別將每一個客訴的回應數除於
該客訴所存在的時間，即為客訴討論度，所
以客訴討論度 =﹙客訴回應數 / 客訴存在
時間﹚，那麼我們便可以得到每一個客訴的
客訴討論度了。
結論
客訴其實不單單只有在看它的形成原因以
及如何去應對，我們也可以從另外一個角度
來去看，當網路的高度發展再加上時間的變
化，因為時間具有稀釋或是突顯問題的效果，
這對於客訴的質量產生了影響性的關鍵，所
以我們在考量客訴的影響性時，是不能夠忽
視掉時間這個重要因素的。客訴這一個詞彙
對新世代來說，不單只是抱怨而已，其實也
包含了建議以及他們的期待。