[发明专利]一种客户感知价值的监测方法及监测系统

说明书

技术领域

本发明涉及客户感知监测领域，具体涉及一种客户感知价值的监测方法 及监测系统。

背景技术

CSI(CustomerSentimentIndex，客户情感指数)指数计算模型是基 于客户相关数据的综合性评价指标的测评体系，能够客观反映客户情感感知 价值和对服务的满意度水平。为了深度洞察客户，在纷杂的客户相关事件中， 直观、准确地了解客户满意度水平成为客户洞察的一个重要因素。

传统的客户满意度调查主要是运用美国密歇根大学商学院质量研究中 心的科罗斯·费耐尔(Claesfornell)博士研究的费耐尔逻辑模型来计算， 把客户期望、购买后的感知、购买的价格等方面因素组成一个计量经济学模 型。这个模型把客户满意度的数学运算方法和客户购买商品或服务的心理感 知结合起来。以此模型运用偏微分最小二次方求解得到的指数，就是客户满 意度指数。但这种费耐尔逻辑模型必须以问卷调查等形式取得“顾客对服务 的期望”、“顾客对服务质量的感知”、“顾客对服务价值的感知”这三种 因素为前提，通过费耐尔逻辑模型计算客户满意度并不能满足企业实时地持 续地掌握客户满意度的需求，也反映不出客户情感变化的趋势。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种客户感知价值的监测方法及监 测系统，能够实时、持续地了解客户对产品及服务的满意度。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一方面，本发明提供了一种客户感知价值的监测方法，包括：

S1、收集反映客户感知价值的客户感知数据；

S2、对收集的所述客户感知数据建立数据模型，并根据数据模型中的描 述信息从所述客户感知数据中提取具有代表性特征的客户感知数据；

S3、对所述具有代表性特征的客户感知数据进行维度的划分，且将每一 维度的客户感知数据生成对应的信号数据；

S4、根据每一个信号数据的多个阀值，配置与每一个阀值对应的阀值分 值，并根据所述多个阀值以及对应的阀值分值，利用加权平均算法计算该信 号数据对应的信号分值；

S5、按照特征相似性对多个信号数据进行分组，形成信号数据组，并根 据每一个信号数据组中的多个信号数据以及对应的信号分值，利用加权平均 算法计算该信号数据组对应的信号组分值；

S6、根据多个信号数据组以及对应的信号组分值，利用加权平均算法计 算反映客户感知价值的客户感知指数。

本发明的有益效果为：本发明提供的方法能从各种数据来源、多种维度 的客户相关数据中自动分析出影响客户满意度的有效因素，并快速计算出客 户感知指数，能够实时地持续地了解当前客户对产品及服务的满意度。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作如下改进。

进一步的，所述步骤S1具体包括：

收集客户通过互联网产生的反映客户感知价值的客户感知数据、客户交 易数据、客户服务数据、客户反馈评价数据以及客户通过社交网络媒体发布 的网络舆情数据。

所述进一步的有益效果为：客户感知数据的来源广泛，对大量的客户感 知数据的分析，最后计算出来的客户感知指数更加精确。

进一步的，所述步骤S2还包括：

去除收集的所述客户感知数据中的干扰数据以及噪音数据。

进一步的，所述步骤S3中对所述具有代表性特征的客户感知数据进行 维度的划分具体包括：

运用归一化方法或标准化方法对所述具有代表性特征的客户感知数据 进行维度的划分。

进一步的，还包括：

根据多个预定时间内计算出来的对应的多个客户感知指数，分析客户感 知指数随着时间的变化趋势；

当信号组分值低于第一阈值或者客户感知指数的下降趋势达到第二阈 值时，判定达到客户流失预警标准，并进行客户流失预警。

所述进一步的有益效果为：当通过数据的分析得知达到客户流失预警标 准时，进行客户流失预警，以便及时的采取措施，尽量防止客户的流失。

进一步的，还包括：

将计算出来的多个客户感知指数以及客户感知指数的变化趋势以图形 或报表的形式进行可视化展示。

所述进一步的有益效果为：将客户感知指数以可视化的方式进行展示， 方便用户查看。