客户满意度评分中的正向偏差
社会与信息网络
2018-03-12 v1
摘要
客户评分是了解其满意度的宝贵来源，对于设计更好的客户体验和推荐至关重要。然而，大多数客户不会对评分调查作出回应，这使得结果代表性不足。为了理解整体满意度，本文旨在研究无回应客户与回应者相比拥有满意体验的可能性。为了推断此类未标记会话的客户满意度，我们提出了使用循环神经网络（RNNs）的模型，学习非结构化文本对话的连续表示。通过分析来自三星客户服务部门的超过 170,000 条在线聊天记录，我们做出了一个新颖的发现：虽然由一小部分客户贡献的已标记会话获得了压倒性的正面评价，但大多数未标记会话本会得到客户较低的评分。本文所呈现的数据分析不仅对于帮助在实时聊天服务中检测不满意客户具有实际意义，而且在发现在线评分平台中偏差程度方面做出了理论贡献。
引用
@article{arxiv.1803.03346,
title = {Positivity Bias in Customer Satisfaction Ratings},
author = {Kunwoo Park and Meeyoung Cha and Eunhee Rhim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.03346},
year = {2018}
}
备注
This paper will be presented at WWW'18 conference