淺析快遞業投訴分析系統建設要點

文/蘇添貴

隨著網絡購物的迅猛發展，特別是新冠疫情對線下經濟的沖擊，使得電商經濟的規模不斷增長，進而促使物流配送體系不斷完善，快遞服務得以高速增長。但快遞服務在迅猛發展的同時也產生種種負面問題，暴露出各種缺陷，各種投訴居高不下。面對日益增長的用戶投訴，傳統的人工分析已無法為快遞公司提供準確有效的分析支撐。本文通過分析快遞公司投訴分析系統的建設要點，多維度、全方位地處理用戶投訴，從而有效建立快遞投訴分析系統，找出快遞業的痛點，將用戶投訴、用戶需求、用戶感知轉化為提升用戶滿意度的驅動力。

一、快遞業投訴狀況及分析

隨著我國經濟的穩定增長，快遞作為一種方便快捷的運輸服務，得到迅猛發展，快遞運單逐年增長。例如，2021年，全國快遞服務企業業務量累計完成1083億件，同比增長29.9%；業務收入累計完成10332.3億元，同比增長17.5%。其中，同城業務量累計完成141.1億件，同比增長16.0%；異地業務量累計完成920.8億件，同比增長32.8%；國際/港澳臺業務量累計完成21.0億件，同比增長14.6%。快遞服務也存在種種負面問題，引起消費者的不滿。如快遞員未經消費者同意擅自將快遞放在消費者家門口；消費者拒收后，快遞公司偽造消費者簽收；快遞寄出后，多日仍未送達，發生損毀得不到及時處理；保價條款不公平、保價理賠不合理、夸大宣傳保價金額，貴重物品未提醒保價；快遞單上廣告泛濫，多以免費福利為噱頭誘導消費者參與，實際需要填寫個人信息，且很難獲得福利；發生糾紛后，消費者受到快遞員電話威脅等。此外，違規收費、快遞公司推諉、霸王條款等各類亂象屢見不鮮，投訴居高不下。（一）快遞服務投訴情況。2022年1月21日，國家郵政局通報2021年12月郵政業用戶投訴情況。據統計，國家郵政局和各省市郵政管理局共受理申訴40077件，環比增長10.6%，同比增長73.1%。其中，涉及快遞服務問題的38692件，占有效申訴量的96.5%，環比增長11%，同比增長73.5%。（二）快遞業投訴主要問題分析。快遞服務申訴的主要問題集中在快件丟失短少、快遞服務延誤和快件損毀等問題，分別占申訴總量的14.4%、26.3%和21.8%。其中，環比增長明顯的是快件丟失短少問題。快件丟失短少主要占比是對企業賠償金額不滿，快件服務延誤中主要占比是中轉或運輸延誤，投遞損毀中主要占比是虛假簽收。

二、快遞業投訴分析系統建設目標及原則

鑒于目前迅速增長的快遞量和存在的快遞投訴問題，現有的人工分析已無法為快遞公司提供準確有效的數據分析支撐，必須建立一套智能投訴分析系統，多維度、全方位地分析用戶的投訴，找出快遞業的痛點，將用戶投訴、用戶需求、用戶感知轉化為提升用戶滿意度的驅動力。（一）建設目標。通過對投訴數據智能挖掘與分析系統的建設，立足于解決投訴工單分析不夠智能化、投訴熱點難定位、投訴訂單無法自動預處理等問題，實現投訴工單數據自動分類、自動發現熱點問題并產生預警、實時監控工單處理進展、自動分析投訴處理的瓶頸環節等，打造一個專業的投訴智能分析系統，減少人為手工輔助分析。（二）建設原則。系統設計的好壞在根本上決定了軟件系統的優劣。可以說“差的系統設計必定產生差的軟件系統”，好的設計是好的軟件產品的前提。建設投訴智能分析系統時必須遵照規范的設計原則。具體原則如下：1.適用性：設計出符合快遞投訴需要的規范性系統，做到量體裁衣，同時設計要站在一定的高度，做到能廣泛適應第三方數據業務提供智能分析的解決方案。2.可靠性：系統所選用開發技術必須成熟可靠，保證整個系統的長期正常運行。同時參照ISO9000規范以及CMM 3進行質量控制，每個階段要有文檔并進行驗收以保證軟件的質量和可靠性。3.可擴展性：可擴展性是指軟件擴展新功能的容易程度。可擴展越好，表示軟件適應“變化”的能力越強。設計時必須高度重視可拓展性的設計工作，并采用靈活高效的軟件組件設計技術。

三、快遞業投訴分析系統建設的要點分析

（一）投訴工單數據采集。系統源數據存儲在快遞公司內部系統中，系統按照預設定的時間，通過調用其他內部系統的接口來獲取數據，將數據源保存到本地系統數據庫。（二）投訴工單數據分析。系統采集到投訴單信息之后，然后對初始化數據進行初步的過濾、預處理、清洗等操作，以減少智能分析的工作量，提高系統分析效率。目的也是“自動分類”“識別熱點問題”“識別批量問題”“獲取自動摘要”等智能分析操作。（三）投訴信息分析。系統應可對采集的信息進行自動摘要、多維度自動分類（地區分類、投訴信息分類、內容分類）、按文章關鍵詞等自動關聯相關報道。1.自動摘要。自動摘要是對文本內容的精簡提煉，即人們常說的“中心思想”的概括。系統將對投訴單信息進行詞語分析，采用基于學習型的統計方法從投訴單中自動提取關鍵字、關鍵句以及關鍵段落等構成摘要內容。2.自動分類。自動分類功能是系統的核心功能，系統將根據投訴單所表達的內容意思進行類別的自動劃分。劃分的原則是把所表達內容相似的投訴單劃分到一起歸為同一類別。首先采用人工采集訓練集的方式，對原始的投訴單進行人為的分析處理，人為地為每條投訴單劃分類別。然后采用該“訓練集”為系統的基礎數據，對新投訴單進行相似度計算和類別關鍵字的提取。即用戶可以根據自己的分類需求和內容特點設定分類樹結構，每個分類樹節點下的投訴單信息，這些原始的人工分類將作為訓練樣本數據，生成分類模板訓練器，進而根據特征模板對目標文本進行相似度計算從而實現分類效果。該種方法可以設置投訴單的分類交集，通常情況下一張投訴單歸為一個類別，也可以根據需要進行設置一張投訴單歸為若干類別的情況，即產生分類交集的情況。（四）單類分析。導入工單，根據樣本中的訂單主題，訂單內容，處理過程等三個字段對導入待分析的訂單進行分析，得出待分析訂單與樣本的相似程度，并區分出新增業務類型，同時用戶能根據自己設置的關鍵字（支持多個關鍵詞搜索）進行對分析結果進行檢索，提高分析結果的精度，并支持導出分析結果的功能。（五）熱點預警。快遞公司通過內部系統提供接口，按照設定時間獲取投訴數據并進行工單分析。1.批量告警：對當日投訴達到告警條件的工單進行選警，并在界面上顯示告警的工單的數據、告警圖解和告警趨勢圖，告警分為紅、黃、藍三類告警，分別代表重、中、輕度告警，具體投訴工單告警閾值條件可在系統管理模塊中設置。2.告警熱點：對當日派發以及回復處理數據進行的紅、黃、藍三類告警分析，在系統界面上顯示告訴工單、告警圖解和告警趨勢圖。（六）多類分析。使用系統的自動分類功能，根據訓練庫的訂單主題、訂單內容、處理過程等三個字段對訂單信息進行分析并歸檔到適當的投訴類別中。同時在系統界面上顯示分析結果，支持通過關鍵詞進行檢索，并支持導出分析結果的功能。（七）專題分析。在投訴分類下面提供專題分析功能，可增設“專題添加”。例：全業務專題，需將工單中相關全業務投訴的內容區分出來，再對該類全業務投訴單進一步分類為“接單、分揀、跟蹤記錄等”，且這些子類下設營銷、網絡、服務等類別。（八）工單流轉。根據工單流轉所采集的時間形成報表并可導出報表對應的數據清單。（九）處理過程抓取數據分析。根據接口提供數據對工單處理過程的某個時間點進行抓取數據分析。如根據工單處理時長2小時，查詢出2個小時工單流轉到了哪個環節，哪個部門，形成報表展現。根據數據自動計算每個工單的各個派轉環節的處理時長及歸檔的處理時長，并可以根據時間范圍查找相應的處理部門。

四、快遞業投訴分析系統管理

（一）后臺管理。通過系統管理配置信息系統參數，設定告警規則、信息分類樹管理、文本挖掘配置、模版管理、人員權限管理等。配置智能分析處理的相關模塊參數。包括：自動摘要、自動分類、主題檢測和追蹤、相似檢索等參數。通過系統管理配置欄目信息，設定預警規則、信息分類樹管理、文本挖掘配置、模版管理、人員權限管理和信息分析平臺管理。系統基礎配置中還可快速建設專題和維護專題，系統還提供規則維護、個性化追蹤維護。（二）日志管理。系統根據用戶在系統做的操作進行記錄，保存所有登錄系統人員的瀏覽和操作歷史記錄，供需要參考時調用，系統自動生成。（三）用戶管理。用戶管理功能可以實現創建、更新和刪除系統用戶，也可以管理用戶的安全級別和操作權限。1.創建用戶：創建用戶過程中，可以設定用戶的基本信息、可訪問的內容及其操作權限、安全級別。2.用戶信息：包括ID、全名、密碼、用戶所屬部門和工作組。3.用戶安全級別：系統采用兩種安全機制來管理用戶安全，分別為用戶安全級別和用戶權限。

五、結論

隨著中國經濟的持續發展，對外經貿交往的與日俱增，國內市場對于快遞物流服務的需求將保持較高的增長水平，這為我國快遞業發展提供了強大的物質基礎。在快遞業高速發展的過程中，特別是目前新冠疫情仍在肆虐的情況下，應更加重視客戶的投訴問題，實實在在地解決客戶的要求。因此，建設一個能夠有效分析客戶投訴的分析系統，把握快遞投訴分析系統建設要點，增強以客戶需求為導向的服務意識，應引起每個快遞企業的重視。C

引用出處

[1]史曉原.民營快遞服務質量投訴分析[J].物流科技，2020年第3期.

[2]潘鋼.移動客戶投訴分析系統建設及其應用[J].科技信息，2012年第7期.

[3]劉小平.成都移動網絡投訴多維度分析系統的設計與實現[M].中國優秀碩士學位論文全文數據庫，2015年3月.

[4]https://ssw z.spb.gov.cn/newsDetails.htm l?id=102071449058017280&&identifying=3