通过复制调查响应分布预测客户满意度
机器学习
2024-11-20 v1 人工智能
计算与语言
摘要
对于许多呼叫中心而言，客户满意度（CSAT）是一个关键绩效指标（KPI）。然而，只有一小部分客户在通话后参与 CSAT 调查，导致平均 CSAT 值存在偏差且不准确，从而错失了辅导、跟进和纠正的机会。因此，呼叫中心可以通过建立模型来预测未完成调查的客户的满意度，从而从中受益。鉴于 CSAT 是受到密切监控的 KPI，最小化平均预测 CSAT（pCSAT）中的任何偏差至关重要。在本文中，我们提出了一种方法，使得在具有充足数据的实际生产环境中，预测 CSAT（pCSAT）分数能够准确复制每个呼叫中心的调查 CSAT 响应分布。该方法可应用于许多多类分类问题，以改善类别平衡并最小化模型更新时的类别分布变化。
引用
@article{arxiv.2411.12539,
title = {Predicting Customer Satisfaction by Replicating the Survey Response Distribution},
author = {Etienne Manderscheid and Matthias Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.12539},
year = {2024}
}