[发明专利]服务评价方法、装置、系统、电子设备和可读存储介质

说明书

本公开提供了一种服务评价方法，包括：获取当前办理业务的客户的特征信息和交易信息；根据客户的特征信息和交易信息，对客户进行分类；以及根据客户的类型向客户推送对应的评价项目，以便客户对业务提供方的服务进行评价，其中，针对相同类型业务，不同类型的客户分别对应不同的评价项目。本公开还提供了一种服务评价装置、一种服务评价系统、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种服务评价方法、一种服务评价装置、一种服务评价系统、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

背景技术

目前，各行各业都需要提供客户服务，例如，银行需要提供柜台服务和网上银行服务。为了使服务更好地面向于客户，服务过后一般会收集客户的反馈意见，以对不同类型的服务进行评价，并作出相应的改进。但是，大多数客户并不愿意花费更多的时间进行评价，为了鼓励客户进行评价，服务提供商通常会采用一定的方式对所有客户进行引导性评价。

但发明人发现，虽然获取到大量的评价内容，但是却无法形成有效的反馈，造成这样情况的原因如下：一方面数据粗糙，存在大量无效数据，无法准确识别服务真正面向的客户群体的评价，不能形成有效评价。例如，不熟悉此业务领域的客户对此服务的评价一定程度上会有认识不全面的问题，甚至评价结果完全错误，具体地，例如，老年人如果使用网上银行办理业务，如果操作流程相对于老年人来说较为繁琐，老年人对网上银行的评价一般会相对较低，而网上银行的真正面向的客户群体是年轻人或中年人；另一方面，传统方式的评价数据相对片面、不准确，甚至评价数据是错误的。例如，对评价数据进行简单统计，不能准确反映服务的满意度。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：采用相关技术对服务进行评价，得到的服务满意度不能反映实际情况。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种服务评价方法、一种服务评价装置、一种服务评价系统、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

本公开的一个方面提供了一种服务评价方法，包括：获取当前办理业务的客户的特征信息和交易信息；根据所述客户的特征信息和交易信息，对所述客户进行分类；以及根据所述客户的类型向所述客户推送对应的评价项目，以便所述客户对业务提供方的服务进行评价，其中，针对相同类型业务，不同类型的客户分别对应不同的评价项目。

根据本公开的实施例，其中：根据所述客户的特征信息和交易信息，对所述客户进行分类包括：根据所述客户的特征信息和交易信息，使用聚类算法模型对所述客户进行分类；其中，所述服务评价方法还包括预先训练获得所述聚类算法模型，训练过程包括：获取样本数据，其中，所述样本数据包括多条样本，每条样本包括一个客户的特征信息和交易信息；以及基于所述样本数据训练聚类算法模型，以使得所述聚类算法模型能够对新输入的客户数据进行分类。

根据本公开的实施例，所述聚类算法模型包括K-Means聚类算法，基于所述样本数据训练聚类算法模型包括如下步骤：确定K值，并从所述样本数据中随机选取K个中心样本作为K个分组中各个分组的中心点；计算每条样本与所述K个中心样本中的每个中心样本的距离，其中，所述每条样本得到对应的K个距离；针对所述每条样本，将样本划分至距离最短的中心样本的分组中；将与所述各个分组的中心样本中的中心样本在空间位置上靠近的目标样本与其他分组中的样本交换位置，并将所述目标样本作为新的中心点；以及在固定所述K值后，重复执行T次训练聚类算法模型的步骤。

根据本公开的实施例，所述方法还包括：按照预设时间间隔，获取数据平台服务器中最新采集的样本数据；以及基于所述最新采集的样本数据对所述聚类算法模型进行训练。