[发明专利]一种客户满意度预测方法及装置

说明书

本发明提供一种客户满意度预测方法及装置，涉及客服技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取服务客户时的音频流数据和视频帧数据，并对所述音频流数据进行本文处理，得到文本流数据；对所述音频流数据、所述视频帧数据和所述文本流数据分别进行识别，得到反映客户情绪的语音情绪基准值、人脸情绪基准值和基于文本语义表示的情绪基准值；根据所述语音情绪基准值、所述人脸情绪基准值、所述基于文本语义表示的情绪基准值以及分别对应的权重值，计算反映客户满意度的满意度预测值。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的客户满意度预测方法及装置，能够计算出客户的服务满意度，提高准确度和实时性。

技术领域

本发明涉及客服技术领域，具体涉及一种客户满意度预测方法及装置。

背景技术

客户满意度是影响客户服务的关键因素之一。

现有方法在对客服务流程结束后，客户经理通常会邀请客户对此次服务过程打分或者评价，这些评价反馈也会作为评判客户经理服务质量的依据，与其绩效考核相挂钩，从而促使客户经理不断调整自己的服务态度与服务方法来保证高质量的对客服务。现有方法存在以下缺陷：

1、由于服务评价对客户不作强制要求，会存在客户敷衍或者不打评价的情况，使得服务评价难以精确度量，对服务质量建设没有参考意义。

2、由于在整体服务流程结束后客户才能评价反馈，仅能作为事后提升服务质量的依据，但还是存在流失客户的风险。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种客户满意度预测方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。

一方面，本发明提出一种客户满意度预测方法，包括：

获取服务客户时的音频流数据和视频帧数据，并对所述音频流数据进行本文处理，得到文本流数据；

对所述音频流数据、所述视频帧数据和所述文本流数据分别进行识别，得到反映客户情绪的语音情绪基准值、人脸情绪基准值和基于文本语义表示的情绪基准值；

根据所述语音情绪基准值、所述人脸情绪基准值、所述基于文本语义表示的情绪基准值以及分别对应的权重值，计算反映客户满意度的满意度预测值。

其中，对所述音频流数据进行识别，得到反映客户情绪的语音情绪基准值，包括：

基于预设语音语调情绪识别算法模型对所述音频流数据进行识别，得到反映客户情绪的语音情绪基准值；

其中，所述预设语音语调情绪识别算法模型基于语音语调样本数据训练卷积神经网络得到。

其中，对所述视频帧数据进行识别，得到反映客户情绪的人脸情绪基准值，包括：

基于预设人脸表情识别模型对所述视频帧数据进行识别，得到反映客户情绪的人脸情绪基准值；

其中，所述预设人脸表情识别模型基于人脸表情样本数据训练卷积神经网络得到。

其中，对所述文本流数据分别进行识别，得到反映客户情绪的基于文本语义表示的情绪基准值，包括：

基于预设语义识别及情感识别模型对所述文本流数据分别进行识别，得到反映客户情绪的基于文本语义表示的情绪基准值；

其中，所述预设语义识别及情感识别模型基于语义及情感样本数据训练卷积神经网络得到。

其中，在所述基于预设语音语调情绪识别算法模型对所述音频流数据进行识别的步骤之前，所述客户满意度预测方法还包括：

对所述音频流数据进行切分，得到各语音片段；