浅析快递业投诉分析系统建设要点

文/苏添贵

随着网络购物的迅猛发展，特别是新冠疫情对线下经济的冲击，使得电商经济的规模不断增长，进而促使物流配送体系不断完善，快递服务得以高速增长。但快递服务在迅猛发展的同时也产生种种负面问题，暴露出各种缺陷，各种投诉居高不下。面对日益增长的用户投诉，传统的人工分析已无法为快递公司提供准确有效的分析支撑。本文通过分析快递公司投诉分析系统的建设要点，多维度、全方位地处理用户投诉，从而有效建立快递投诉分析系统，找出快递业的痛点，将用户投诉、用户需求、用户感知转化为提升用户满意度的驱动力。

一、快递业投诉状况及分析

随着我国经济的稳定增长，快递作为一种方便快捷的运输服务，得到迅猛发展，快递运单逐年增长。例如，2021年，全国快递服务企业业务量累计完成1083亿件，同比增长29.9%；业务收入累计完成10332.3亿元，同比增长17.5%。其中，同城业务量累计完成141.1亿件，同比增长16.0%；异地业务量累计完成920.8亿件，同比增长32.8%；国际/港澳台业务量累计完成21.0亿件，同比增长14.6%。快递服务也存在种种负面问题，引起消费者的不满。如快递员未经消费者同意擅自将快递放在消费者家门口；消费者拒收后，快递公司伪造消费者签收；快递寄出后，多日仍未送达，发生损毁得不到及时处理；保价条款不公平、保价理赔不合理、夸大宣传保价金额，贵重物品未提醒保价；快递单上广告泛滥，多以免费福利为噱头诱导消费者参与，实际需要填写个人信息，且很难获得福利；发生纠纷后，消费者受到快递员电话威胁等。此外，违规收费、快递公司推诿、霸王条款等各类乱象屡见不鲜，投诉居高不下。（一）快递服务投诉情况。2022年1月21日，国家邮政局通报2021年12月邮政业用户投诉情况。据统计，国家邮政局和各省市邮政管理局共受理申诉40077件，环比增长10.6%，同比增长73.1%。其中，涉及快递服务问题的38692件，占有效申诉量的96.5%，环比增长11%，同比增长73.5%。（二）快递业投诉主要问题分析。快递服务申诉的主要问题集中在快件丢失短少、快递服务延误和快件损毁等问题，分别占申诉总量的14.4%、26.3%和21.8%。其中，环比增长明显的是快件丢失短少问题。快件丢失短少主要占比是对企业赔偿金额不满，快件服务延误中主要占比是中转或运输延误，投递损毁中主要占比是虚假签收。

二、快递业投诉分析系统建设目标及原则

鉴于目前迅速增长的快递量和存在的快递投诉问题，现有的人工分析已无法为快递公司提供准确有效的数据分析支撑，必须建立一套智能投诉分析系统，多维度、全方位地分析用户的投诉，找出快递业的痛点，将用户投诉、用户需求、用户感知转化为提升用户满意度的驱动力。（一）建设目标。通过对投诉数据智能挖掘与分析系统的建设，立足于解决投诉工单分析不够智能化、投诉热点难定位、投诉订单无法自动预处理等问题，实现投诉工单数据自动分类、自动发现热点问题并产生预警、实时监控工单处理进展、自动分析投诉处理的瓶颈环节等，打造一个专业的投诉智能分析系统，减少人为手工辅助分析。（二）建设原则。系统设计的好坏在根本上决定了软件系统的优劣。可以说“差的系统设计必定产生差的软件系统”，好的设计是好的软件产品的前提。建设投诉智能分析系统时必须遵照规范的设计原则。具体原则如下：1.适用性：设计出符合快递投诉需要的规范性系统，做到量体裁衣，同时设计要站在一定的高度，做到能广泛适应第三方数据业务提供智能分析的解决方案。2.可靠性：系统所选用开发技术必须成熟可靠，保证整个系统的长期正常运行。同时参照ISO9000规范以及CMM 3进行质量控制，每个阶段要有文档并进行验收以保证软件的质量和可靠性。3.可扩展性：可扩展性是指软件扩展新功能的容易程度。可扩展越好，表示软件适应“变化”的能力越强。设计时必须高度重视可拓展性的设计工作，并采用灵活高效的软件组件设计技术。

三、快递业投诉分析系统建设的要点分析

（一）投诉工单数据采集。系统源数据存储在快递公司内部系统中，系统按照预设定的时间，通过调用其他内部系统的接口来获取数据，将数据源保存到本地系统数据库。（二）投诉工单数据分析。系统采集到投诉单信息之后，然后对初始化数据进行初步的过滤、预处理、清洗等操作，以减少智能分析的工作量，提高系统分析效率。目的也是“自动分类”“识别热点问题”“识别批量问题”“获取自动摘要”等智能分析操作。（三）投诉信息分析。系统应可对采集的信息进行自动摘要、多维度自动分类（地区分类、投诉信息分类、内容分类）、按文章关键词等自动关联相关报道。1.自动摘要。自动摘要是对文本内容的精简提炼，即人们常说的“中心思想”的概括。系统将对投诉单信息进行词语分析，采用基于学习型的统计方法从投诉单中自动提取关键字、关键句以及关键段落等构成摘要内容。2.自动分类。自动分类功能是系统的核心功能，系统将根据投诉单所表达的内容意思进行类别的自动划分。划分的原则是把所表达内容相似的投诉单划分到一起归为同一类别。首先采用人工采集训练集的方式，对原始的投诉单进行人为的分析处理，人为地为每条投诉单划分类别。然后采用该“训练集”为系统的基础数据，对新投诉单进行相似度计算和类别关键字的提取。即用户可以根据自己的分类需求和内容特点设定分类树结构，每个分类树节点下的投诉单信息，这些原始的人工分类将作为训练样本数据，生成分类模板训练器，进而根据特征模板对目标文本进行相似度计算从而实现分类效果。该种方法可以设置投诉单的分类交集，通常情况下一张投诉单归为一个类别，也可以根据需要进行设置一张投诉单归为若干类别的情况，即产生分类交集的情况。（四）单类分析。导入工单，根据样本中的订单主题，订单内容，处理过程等三个字段对导入待分析的订单进行分析，得出待分析订单与样本的相似程度，并区分出新增业务类型，同时用户能根据自己设置的关键字（支持多个关键词搜索）进行对分析结果进行检索，提高分析结果的精度，并支持导出分析结果的功能。（五）热点预警。快递公司通过内部系统提供接口，按照设定时间获取投诉数据并进行工单分析。1.批量告警：对当日投诉达到告警条件的工单进行选警，并在界面上显示告警的工单的数据、告警图解和告警趋势图，告警分为红、黄、蓝三类告警，分别代表重、中、轻度告警，具体投诉工单告警阈值条件可在系统管理模块中设置。2.告警热点：对当日派发以及回复处理数据进行的红、黄、蓝三类告警分析，在系统界面上显示告诉工单、告警图解和告警趋势图。（六）多类分析。使用系统的自动分类功能，根据训练库的订单主题、订单内容、处理过程等三个字段对订单信息进行分析并归档到适当的投诉类别中。同时在系统界面上显示分析结果，支持通过关键词进行检索，并支持导出分析结果的功能。（七）专题分析。在投诉分类下面提供专题分析功能，可增设“专题添加”。例：全业务专题，需将工单中相关全业务投诉的内容区分出来，再对该类全业务投诉单进一步分类为“接单、分拣、跟踪记录等”，且这些子类下设营销、网络、服务等类别。（八）工单流转。根据工单流转所采集的时间形成报表并可导出报表对应的数据清单。（九）处理过程抓取数据分析。根据接口提供数据对工单处理过程的某个时间点进行抓取数据分析。如根据工单处理时长2小时，查询出2个小时工单流转到了哪个环节，哪个部门，形成报表展现。根据数据自动计算每个工单的各个派转环节的处理时长及归档的处理时长，并可以根据时间范围查找相应的处理部门。

四、快递业投诉分析系统管理

（一）后台管理。通过系统管理配置信息系统参数，设定告警规则、信息分类树管理、文本挖掘配置、模版管理、人员权限管理等。配置智能分析处理的相关模块参数。包括：自动摘要、自动分类、主题检测和追踪、相似检索等参数。通过系统管理配置栏目信息，设定预警规则、信息分类树管理、文本挖掘配置、模版管理、人员权限管理和信息分析平台管理。系统基础配置中还可快速建设专题和维护专题，系统还提供规则维护、个性化追踪维护。（二）日志管理。系统根据用户在系统做的操作进行记录，保存所有登录系统人员的浏览和操作历史记录，供需要参考时调用，系统自动生成。（三）用户管理。用户管理功能可以实现创建、更新和删除系统用户，也可以管理用户的安全级别和操作权限。1.创建用户：创建用户过程中，可以设定用户的基本信息、可访问的内容及其操作权限、安全级别。2.用户信息：包括ID、全名、密码、用户所属部门和工作组。3.用户安全级别：系统采用两种安全机制来管理用户安全，分别为用户安全级别和用户权限。

五、结论

随着中国经济的持续发展，对外经贸交往的与日俱增，国内市场对于快递物流服务的需求将保持较高的增长水平，这为我国快递业发展提供了强大的物质基础。在快递业高速发展的过程中，特别是目前新冠疫情仍在肆虐的情况下，应更加重视客户的投诉问题，实实在在地解决客户的要求。因此，建设一个能够有效分析客户投诉的分析系统，把握快递投诉分析系统建设要点，增强以客户需求为导向的服务意识，应引起每个快递企业的重视。C

引用出处

[1]史晓原.民营快递服务质量投诉分析[J].物流科技，2020年第3期.

[2]潘钢.移动客户投诉分析系统建设及其应用[J].科技信息，2012年第7期.

[3]刘小平.成都移动网络投诉多维度分析系统的设计与实现[M].中国优秀硕士学位论文全文数据库，2015年3月.

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