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@changedi 2024-02-23T09:39:30.000000Z 字数 1614 阅读 35

9点技术支持的场景和工具沉淀

未分类


9点的场景

9点的使命愿景

1,愿景:助力组织和业务沉淀数据解决问题
2,使命:驱动客户问题更高效的发现、传递和解决
3,价值:
1)客户问题及时解决,预防更多因问题不解决造成的体验伤害
2)减少客服的重复求助,从根本上推动解决
3)帮助业务解决问题,同时助力其发现新的视角和机会

9点的产品技术点

1,功能核心:问题流转链路

反馈、拉铃->提交问题->业务接受->解决->完结
现状:自上而下,在流转链路上为“意义”、“价值”扯皮,人肉频繁,业务感觉是被踢屁股而不是被帮助。

2,数据和算法的引入:

2.1 case搜索、问题分类和价值量化:
方法:

在将反馈变为问题的路径上,做数据算法的尝试,通过搜索聚类和有监督的分类,将相似的case聚合成类别问题,类别、问题和case绑定关联,沉淀不同粒度和维度的数据模型将问题价值量化。

意义:
单项进展:
总共评估数 原始准确率 优化后的准确率 提升效果
176 0.176136364 0.323863636 0.838709677

- 问题分类:结合@百寿团队的能力进行分类算法的实验和调优,进行了3轮实验,文本清洗和构建训练集、聚类实验、朴素贝叶斯分类、search&vote分类,确定了分类算法。
数据说话
1,分类训练结果

总共评估数 NB准确率 SV准确率 提升效果
5750 不足50% 73% 0.52083

- 价值量化:结合digo和分析师的模型、输出问题的价值,这是一条预计较长的探索之路,技术的重要担当我个人认为就是工具和算法来enable分析。
数据说话
1,探索一的产品化,在发布问题时可以分析问题的影响力
量化页面

2.2 直播间类型的场景的问题自动挖掘
方法:

基于大闸蟹直播间的业务需求,构建了一套集成客情+舆情的分析能力,通过结合数据分析模型、语料监控和自动搜索的方案,可以有效的提供特定场景下的top问题浮现、价值计算和舆情监控。

意义:
单项进展:

直播间管理

直播间页面

工具沉淀

搜索引擎

分词算法+词典管理

PAI平台+ODPS数据开发

总结&未来

以9点业务为主战场,以用户反馈数据为分析学习源头,积累运用数据和算法的能力,积累数据算法应用开发的经验。做更多有价值的场景落地,将服务、量化打透到前台,利用技术帮助平台加速问题流转、利用数据和算法能力帮助集团业务主动发现(问题、机会)。

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