首创“AI早选”能力，打造满意服务数智运营新模式

摘  要：当前，基础电信运营企业在服务运营工作中，存在着客户感知不能提前预判、满意服务运营效率不高、客户级服务口碑不清楚等问题。为解决上述痛点，本项目将AI+大数据与客户服务运营工作深度融合，探索具有原创优势的“AI+感知运营”方法，在通信行业首创用户级的“AI早选”和“数智协同”能力，打造“看的清、穿的透、摸的着、保安全”的满意服务数智运营新模式和新路径，积极驱动满意度提升工作向AI+数字化赛道推进，全力打造推动客户满意度持续向好的新动能。

关键词：AI早选  人工智能（AI） 大数据  满意度  感知运营数据

引  言

2024年政府工作报告提出：“要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。”在深入推进数字经济创新发展方面，提到要深化大数据、人工智能（AI）等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。这是“人工智能+”首次被写入政府工作报告中。

客户满意度是客户对产品或服务的质量、性能、功能、价格等方面的感受和体验，以及与自身期望和需求的对比评价。客户满意度直接影响客户忠诚度和口碑传播，进而影响企业的市场份额和品牌形象，提高客户满意度能够促进企业长期稳定发展，客户满意度也是彰显企业核心竞争优势的主要因素。

近年来，基础电信运营企业持续推进高品质服务建设，不断提升客户对企业服务的满意度。然而，在实际客户感知运营工作中，仍面临一些具体困难，如客户感知不能提前预判、满意服务运营效率不高、客户级服务口碑不清楚等。立足上述痛点，本项目构建“AI早选”和“数智协同”能力，打造满意服务数智运营新模式，助力客户满意度持续提升。

一、项目概述及主要创新点

本项目将AI+大数据与客户感知运营深度融合，探索具有原创优势的“AI+感知运营”方法，在通信行业首创用户级的“AI早选”和“数智协同”能力，打造“看的清、穿的透、摸的着、保安全”的满意服务数智运营模式及路径，积极驱动满意度提升工作向AI+数字化赛道推进，全力打造推动企业满意度持续向好的新动能，努力构建客户信赖的优质客户口碑。

从技术底层到精准服务及运营保障，本项目具有四大创新点：一是以自研AI模型为基础，首创AI早选能力，实现客户感知主动预判；二是通过工单驱动任务运营，协同打造满意服务；三是构建统一客户感知视图，赋能服务营销一体化，助力服务触点提能扩面；四是确保数据可看可用可管，实现数据安全交付。

二、具体做法

（一）解决“看的清”难题，智能预判客户体验感知

基于AI自研基础模型及大数据，首创“AI早选”能力，智能预判用户对企业服务的体验感知，为每一位用户生成一个AI早选值，逐步实现对全量客户的感知画像，为客户感知异动分析和改善奠定基础。

1、全量预判，生成AI早选值

针对全量用户，选取投诉服务工单感知类、满意度测评感知类、业务产品感知类、网络感知类等7大类别共计45个标签，构建AI早选模型，通过知识赋分和客观赋权，综合评价预判客户感知。

（1）第一步：搭框选标。搭建客户感知信息系统，选择影响客户感知的相关指标，进行客户感知相关性分析，适配并纳管到客户感知信息系统。

（2）第二步：知识赋分+客观赋权。知识赋分是将指标数据归一化处理，由业务专家结合运营经验，多维度构建指标赋分规则，迭代提升数据完整性和准确性，持续消除异常值和空值数据影响。客观赋权是采用熵权法，通过计算各指标的熵值反映其离散程度，从而确定权重，离散程度越大熵值越大，提供的信息量越少，权重就越低。

（3）第三步：综合评估。综合各指标的赋分和权重，基于弹性算力支撑底座，结合全量用户海量运营脱敏数据，计算得出每一位用户的AI早选值。

2、定性分类，奠定感知运营基础

根据用户对企业服务的满意程度，将用户分为非常满意用户、满意用户、一般用户、不满意用户四大类，并基于AI早选功能，对照真实测评结果构建模型，结合每位客户的服务感知，进行定性研判并分类管理。其中：非常满意用户定义为对服务体验满意，满意度测评结果9-10分，AI早选值在高分区段；满意用户定义为对服务体验较满意，满意度测评结果7-8分，AI早选值在中分区段；一般用户定义为对服务体验不够满意，满意度测评结果3-6分，AI早选值在低分区段；不满意用户定义为对服务体验不满意，满意度测评结果1-2分，AI早选值在差分区段。

四大类用户的具体划分办法为：采用对比分析和循环遍历算法，识别出预判命中率最高的三个切片阈值，并以此实现对全量用户的感知分类。

（1）第一步：初判关键阈值。将真实用户按抽样测评值分为四类用户，并将AI早选值辐射至每一位用户，观察各类型用户分数的分布情况，初步确定三个关键阈值的范围。

（2）第二步：遍历寻找最优方案。为了追求最优命中率，设定步长为1分，启动循环遍历算法。该算法通过遍历所有可能的阈值组合，利用命中率计算公式进行评估，确保搜索的全面与效率。

（3）第三步：校验准确性。最终通过对比不同阈值组合下的命中率，选出最优命中率所对应的三个关键阈值的准确分数。

示例：针对已测评的数千个用户，以模型预测AI早选值与用户实际测评情况进行比较，总体预测准确率为79%，后续还将迭代提升。

（二）解决“穿的透”难题，工单驱动实施主动运营

1、分层分级，实现千人千面策略

面向全量用户，通过客户分层分级、适配差异化服务策略、设置阶段性专题运营任务、全渠道协同执行等四大环节，扎实开展客户感知主动运营工作。

（1）第一环节：将全量客户分层分级。依托AI早选功能，将全量用户分为非常满意用户、满意用户、一般用户、不满意用户等四大类，并结合用户属性、消费偏好、网络质态等维度，区分不同场景实现用户细分。

（2）第二环节：适配差异化服务策略。针对四大类用户对企业的服务体验评价，以满意为牵引，分别适配差异化的服务策略。其中，非常满意用户的服务策略为卓越服务，具体包括口碑宣传、满意传播；满意用户的服务策略为主动服务，具体包括关心激活，高评牵引；一般用户的服务策略为关怀服务，具体包括主动解决，满意评价；不满意用户的服务策略为倾心服务，具体包括净化干扰，满意评价。

（3）第三环节：设置阶段性专题运营任务。为了实现差异化的服务策略，需要分别对每一项服务策略设置阶段性的专题运营任务。如：针对卓越服务策略，设置口碑宣传活动组织、满意客户企微运营、活动体验持续满意等运营任务；针对卓越服务策略，设置客户感知校验摸底、不满问题潮源解决、用户满意指数跃升、主动关怀精准服务等运营任务；同样，针对关怀服务、倾心服务策略，也均设置阶段性的专题运营任务，以实现差异化的服务策略。

（4）第四环节：全渠道一体化协同执行。所有的运营任务，最终均分解成营业厅、客服热线等渠道触点的具体运营动作，确保分层分级、差异化的服务策略、阶段性的运营任务得以完成。

分层分级主动运营案例

针对“活动体验持续满意”这一运营任务，启动策划“分享有奖”活动，有效发挥非常满意用户对企业的好感度及自传播能力，引导其与企业进行个性化互动，将满意口碑进行正向传播扩圈，助力用户满意度提升。

针对“客户感知校验摸底”这一运营任务，持续开展“百万评议”活动，利用与客户接触的每一次机会，在客服热线、营业厅等渠道，通过电话、短信、IVR等方式，收集用户对企业网络、业务、服务等感知，了解用户对企业的潜在不满。

针对“不满问题溯源解决”这一运营任务，基于AI早选的预判能力，提前监测并发现影响用户感知的网络、业务、渠道等共性问题，推动相关专业部门根源解决，从而将满意度运营重心从“事后修复”前移至“事前洞察”和“事中维系”。

2、工单驱动，实现运营工作闭环

基于AI早选能力和分层分级精准服务策略，打造工单驱动的闭环运营模式，支撑全渠道触点人员协同做好卓越服务等服务策略指引下的运营任务和运营动作，实现感知运营工作的全流程循环和良性迭代能力。

（1）第一步：在服务策略管理平台，通过AI早选功能生成客户感知数据及分类信息，形成AI早选值+场景的多样化运营方案。

（2）第二步：在工单任务管理平台，策划个性化的运营策略、运营任务及运营动作，并以工单任务形式输出至基层末梢触点工具。

（3）第三步：在基层末梢触点工具，通过任务驱动，全渠道触点人员接收工单任务，协同完成运营动作，并将已执行的任务运营数据，通过工单自动回流并沉淀至系统，持续迭代AI早选模型。

（三）解决“摸的着”难题，助力服维营一体化

项目还基于AI早选功能，构建多维展现的客户感知视图，为管理人员决策提供数据支持，构建客户感知提醒弹窗功能，助力一线人员提供千人千面、服务营销一体的优质服务，还开展特定用户个性化互动，低成本、高效率的实现更多用户的精准触达。

1、通过客户感知视图，实现多维度全量数据展现

客户感知视图为各级管理人员了解、跟踪、分析感知及运营情况提供数据支持，助力看清盯牢“感知盘面”，并支持市县灵活圈选、设置安排服务运营任务。感知视图展现维度包括AI早选值分类、省市县等多个管理层级、时间段及运营动作等。

2、通过客户感知提醒，赋能价值与感知运营协同

在基层末梢触点工具上，为一线服务人员提供客户感知及匹配的服务任务，指导一线服务人员统筹做好价值经营和感知运营，开展精准化、个性化服务营销动作，打造优质服务体验。

3、锐化专项活动作用，增加客户触达能力和规模

AI早选功能的运营价值还体现在，通过对用户感知的精准细分、适配的个性化服务策略、及运营任务，可以用互联网化线上活动，低成本、高效率的接触更多用户，增加企业对用户的触达能力和触达规模，从而进一步助推感知运营工作扩面。

（四）解决“保安全”难题，把数据关在系统里流转

该项目依托数据中台，通过对服务运营数据的脱敏加密，在企业系统内部实现数据安全交付，并为一线人员做好客户感知运营、口碑宣传等工作提供数据支持，全面保障常态化运营的数据安全，持续筑牢信息安全屏障。

三、项目成效

（一）数智化实现客户感知预判新飞跃

本项目构建了AI早选能力，实现了从传统的少数抽样调查到全量客户感知预判的飞跃，提供了一种基于AI早选能力的客户感知预判新方法，具有一定的原创性、可复制性，以及较高的应用价值和推广意义。

（二）体系化构建满意服务运营新模式

以AI早选能力为创新载体，本项目将满意度运营重心从事后修复，前移至“事前洞察”和“事中维系”的轨道，并借助工单驱动，实现“感知洞察、感知运营、感知提升”的高效迭代跃升，体系化构建满意服务运营新模式，为企业的客户感知运营工作注入新动能。

（三）显性化助力满意度忠诚度新增长

实践证明，基于“AI早选”和“数智协同”能力开展的满意服务数智运营新模式，不仅使企业客户满意度同比提升3.95分，显著提升客户服务体验，还促进企业客户忠诚度同比改善2.5个百分点，有效助力企业高质量发展。

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《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2024年白虎辑（总第235期），作者为王立华，范晨曦，赵静，周梦焓；联络编辑：edit@ccmw·net

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