客诉风险预测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种客诉风险预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待预测运单的运单信息，运单信息中包括运单标识；根据截至当前时间运单标识关联的运单流转数据，获得待预测运单的第一运单特征；根据第一运单特征，获得待预测运单的客诉风险预测结果。采用本方法能够在运单流转过程中实时预测运单发生客诉的可能性，从而实现事中监控，有利于及时采取相应的挽救措施，以减少客诉带来的损失。的损失。的损失。

【技术实现步骤摘要】
客诉风险预测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及物流
，特别是涉及一种客诉风险预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着物流行业的发展，快递服务在社会中起到越来越重要的作用。快件时效是快递服务中的一个重要概念，表示从货物被快递公司揽收到该货物被收件方签收之间的时间间隔。快件时效往往会影响客户对于快递服务的评价，但是由于快件的整个流转过程十分繁杂，难免会因为一些不可抗力因素导致快件时效受到影响，例如超出承诺时效，这些影响会直接带来客诉风险，增加成本。
[0003]目前对具有时效客诉风险的快件进行挽救的方案，主要是针对已超时效运单进行最优运力推荐，属于事后监控，存在挽救不及时的问题。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种提高挽救及时性的客诉风险预测方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种客诉风险预测方法，所述方法包括：
[0006]获取待预测运单的运单信息，所述运单信息中包括运单标识；
[0007]根据截至当前时间所述运单标识关联的运单流转数据，获得所述待预测运单的第一运单特征；
[0008]根据所述第一运单特征，获得所述待预测运单的客诉风险预测结果。
[0009]一种客诉风险预测装置，所述装置包括：
[0010]获取模块，用于获取待预测运单的运单信息，所述运单信息中包括运单标识；
[0011]处理模块，用于根据截至当前时间所述运单标识关联的运单流转数据，获得所述待预测运单的第一运单特征；
[0012]预测模块，用于根据所述第一运单特征，获得所述待预测运单的客诉风险预测结果。
[0013]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0014]获取待预测运单的运单信息，所述运单信息中包括运单标识；
[0015]根据截至当前时间所述运单标识关联的运单流转数据，获得所述待预测运单的第一运单特征；
[0016]根据所述第一运单特征，获得所述待预测运单的客诉风险预测结果。
[0017]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0018]获取待预测运单的运单信息，所述运单信息中包括运单标识；
[0019]根据截至当前时间所述运单标识关联的运单流转数据，获得所述待预测运单的第一运单特征；
[0020]根据所述第一运单特征，获得所述待预测运单的客诉风险预测结果。
[0021]上述客诉风险预测方法、装置、计算机设备和存储介质，获取待预测运单的运单信息，运单信息中包括运单标识；根据截至当前时间运单标识关联的运单流转数据，获得待预测运单的第一运单特征；根据第一运单特征，获得待预测运单的客诉风险预测结果。据此，可以在运单流转过程中实时预测运单发生客诉的可能性，从而实现事中监控，有利于及时采取相应的挽救措施，以减少客诉带来的损失。
附图说明
[0022]图1为一个实施例中客诉风险预测方法的流程示意图；
[0023]图2为一个实施例中根据第一运单特征，获得待预测运单的客诉风险预测结果步骤的流程示意图；
[0024]图3为一个实施例中客诉风险预测模型的训练方法的流程示意图；
[0025]图4为一个实施例中客诉风险预测装置的结构框图；
[0026]图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
[0027]图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0028]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0029]在一个实施例中，如图1所示，提供了一种客诉风险预测方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，以时效客诉类型为例，该方法包括以下步骤S102至步骤S106。
[0030]S102，获取待预测运单的运单信息，运单信息中包括运单标识。
[0031]待预测运单为流转中运单，具体可以是到达中转场或网点但还未完成派件的运单。运单标识与运单一一对应，用于区分不同的运单，具体可以是运单号。
[0032]S104，根据截至当前时间运单标识关联的运单流转数据，获得待预测运单的第一运单特征。
[0033]当前时间为当前对运单进行客诉风险预测的时间，可以在每天中任取多个时刻(例如10点到22点之间的每个整点时刻)作为对运单进行客诉风险预测的时间。截至当前时间运单标识关联的运单流转数据，为该运单标识对应的运单在当前时间之前的流转数据，可通过运单的实时路由信息和实时操作数据获得，能够反映运单在流转过程中的实时状态。流转数据中包括可能引起时效客诉的数据，例如可以包括但不限于寄件相关数据、时效相关数据、滞留数据、查件数据和催派数据等。
[0034]S106，根据第一运单特征，获得待预测运单的客诉风险预测结果。
[0035]第一运单特征可以从实时维度反映运单将会发生时效客诉的可能性，因此根据第
一运单特征对运单的时效客诉风险进行预测，有助于实现事中监控。具体地，可以将第一运单特征输入客诉风险预测模型，获得待预测运单的客诉风险预测结果。该客诉风险预测模型的输入为运单的第一运单特征，输出为运单的客诉风险预测结果，可以利用已知在预设时间点之前是否发生了客诉的流转中运单作为训练样本，训练得到客诉风险预测模型。
[0036]在其中一个实施例中，客诉风险预测结果包括运单将会发生时效客诉的预测概率，当该预测概率超过阈值时，判定为时效客诉风险高，此时可以提醒当前场地的工作人员及时采取挽救措施，例如通过智能外呼方式与相关人员提前沟通，降低相关人员发起时效客诉的可能性，从而实现降本增效。
[0037]上述客诉风险预测方法中，获取待预测运单的运单信息，运单信息中包括运单标识；根据截至当前时间运单标识关联的运单流转数据，获得待预测运单的第一运单特征；根据第一运单特征，获得待预测运单的客诉风险预测结果。据此，可以在运单流转过程中实时预测运单发生客诉的可能性，从而实现事中监控，有利于及时采取相应的挽救措施，以减少客诉带来的损失。
[0038]在一个实施例中，待预测运单的第一运单特征可以从运单流转数据中直接获得，也可以通过对运单流转数据中的相关数据进行统计计算获得。
[0039]运单流转数据可以包括但不限于以下数据：寄件时间，承诺送达时间，到达当前场地的第一到达时间，到达当前城市的第二到达时间，从寄件时间到当前时间的时段内的滞留数据，从寄件时间到当前时间的时段内的查件数据，从寄件时间到当前时间的时段内的催派数据。第一运单特征可以包括但不限于以下特征：滞留本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客诉风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测运单的运单信息，所述运单信息中包括运单标识；根据截至当前时间所述运单标识关联的运单流转数据，获得所述待预测运单的第一运单特征；根据所述第一运单特征，获得所述待预测运单的客诉风险预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运单流转数据包括以下各项中的至少一项：寄件时间，承诺送达时间，到达当前场地的第一到达时间，到达当前城市的第二到达时间，从寄件时间到当前时间的时段内的滞留数据，从寄件时间到当前时间的时段内的查件数据，从寄件时间到当前时间的时段内的催派数据；所述第一运单特征包括以下各项中的至少一项：滞留特征，当前场地停留时间，当前城市停留时间，查件特征，催派特征，流转时长，最后一次查件时间与寄件时间的时间差，第一次查件时间与承诺送达时间的时间差。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运单信息中还包括：用于标识寄件方的第一参数数据和用于标识收件方的第二参数数据；所述方法还包括：根据所述第一参数数据关联的第一历史运单数据，以及所述第二参数数据关联的第二历史运单数据，获得所述待预测运单的第二运单特征；所述第二运单特征包括：根据所述第一历史运单数据确定的寄件客诉率，以及根据所述第二历史运单数据确定的收件客诉率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一参数数据关联的第一历史运单数据，以及所述第二参数数据关联的第二历史运单数据，获得所述待预测运单的第二运单特征，包括：根据所述第一参数数据关联的第一历史运单数据，获得所述第一参数数据关联的寄件量、以及所述寄件量中发生客诉的寄件客诉量，根据所述寄件客诉量与所述寄件量的比值，获得寄件客诉率；根据所述第二参数数据关联的第二历史运单数据，获得所述第二参数数据关联的收件量、以及所述收件量中发生客诉的收件客诉量，根据所述收件客诉量与所述收件量的比值，获得收件客诉率。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述运单信息中还包括：第三运单特征，所述第三运单特征包括以下各项中的至少一项：托寄物种类、时效类型、产品代码、是否保价、是否增值服务。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第一运单特征，获得所述待预测运单的客诉风险预测结果，包括：根据所述第一运单特征、所述第二运单特征以及所述第三运单特征，确定所述待预测运单的目标特征；基于所述目标特征进行预测，获得所述待预测运单的客诉风险预测结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述目标特征进行预测，获得所述待预测运单的客诉风险预测结果，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：张策，江洋，潘舒静，聂仁桐，董珊，陈志文，黎碧君，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：