基于数字化的家政服务质量分析系统的制作方法

本发明涉及家政服务质量分析，具体为基于数字化的家政服务质量分析系统。

背景技术：

1、传统的家政系统流程受限于数据的维度和深度，无法有效捕捉客户的非言语反馈，如声音和图像信息，导致对客户真实感受和满意度的理解较为肤浅；此外，传统方法在分析客户反馈时，往往仅仅停留在表面的数字统计和简单的定性分析，缺乏对数据深入挖掘的能力，无法从细微之处洞察服务质量的潜在问题；

2、更重要的是，传统家政服务质量评估在处理员工服务能力的分析时，通常缺乏精确的量化标准和高效的数据处理机制，导致分析结果的准确性和问题定位的效率大大降低；在遇到客户满意度与员工服务能力不匹配的情况时，传统流程难以迅速准确地诊断问题所在，响应时间慢，问题解决缺乏针对性，不仅影响了服务质量的持续改进，也缩减了竞争力；

3、整体而言，传统家政服务质量分析流程在数据的全面性、分析的深度和准确性、以及问题解决的效率和科学性方面存在较大劣势，难以满足现代家政服务市场对高效、精准的服务质量管理和提升的需求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于数字化的家政服务质量分析系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于数字化的家政服务质量分析系统，其特征在于：包括数据收集模块、客户满意度分析模块、员工服务能力分析模块和综合比较与分析模块，其中：

3、所述数据收集模块用于收集线上客户反馈数据、线下客户反馈数据以及员工服务数据；

4、所述客户满意度分析模块对线上客户反馈数据进行文本预处理、情感分析以及情感词典法统计正面、负面和中性词汇的数目，并通过计算正面词汇的占比作为客户的线上满意度得分；对线下客户反馈数据采用卷积神经网络得出线下客户满意度得分；并将线上客户满意度得分和线下客户满意度得分进行求和平均，得出最终客户满意度得分；

5、所述员工服务能力分析模块利用规则系统对员工服务数据进行一次分析，规则系统通过预先定义的评价规则对员工服务数据进行员工能力的评估，根据员工服务数据中每个数据特征评估结果的占比，确定一次分析的员工服务能力；

6、所述综合比较与分析模块将最终客户满意度得分转换为与一次分析的员工服务能力相同的文本级别，生成文本客户满意度，并进行匹配，若匹配一致，则确定该一次分析的员工服务能力为最终员工的服务能力；

7、否则，利用最大间隔分类器算法对该员工所对应的员工服务数据进行二次分析，生成二次分析的员工服务能力，并将二次分析的员工服务能力与文本客户满意度进行二次比较，若匹配，将二次分析的员工服务能力结果发送给管理人员，若仍不匹配，将该员工服务数据进行错误标记，发送给管理人员。

8、作为本技术方案的进一步改进，所述数据收集模块中收集的数据包括线上客户反馈数据、线下客户反馈数据以及员工服务数据，其中线上客户反馈数据包括但不限于客户在官网上对员工的评论；线下客户反馈数据通过员工配备的麦克风和摄像头设备进行收集，线下客户反馈数据包括客户声音数据和客户图像数据；员工服务数据包括但不限于服务时间、出勤率、服务项目类型和服务项目的完成情况。

9、作为本技术方案的进一步改进，所述客户满意度分析模块包括线上数据分析单元、线下数据分析单元和最终客户满意度确定单元，所述线上数据分析单元对线上客户反馈数据进行文本预处理、情感分析以及情感词典法统计正面、负面和中性词汇的数目，并通过计算正面词汇的占比作为客户的线上满意度得分；所述线下数据分析单元对线下客户反馈数据采用卷积神经网络得出线下客户满意度得分；所述最终客户满意度确定单元将线上客户满意度得分和线下客户满意度得分进行求和平均，得出最终客户满意度得分。

10、作为本技术方案的进一步改进，所述综合比较与分析模块包括一次比较单元、二次分析单元和二次比较单元，所述一次比较单元将最终客户满意度得分转换为与一次分析的员工服务能力相同的文本级别，生成文本客户满意度，并进行匹配，若匹配一致，则确定该一次分析的员工服务能力为最终员工的服务能力；否则，所述二次分析单元利用最大间隔分类器算法对该员工所对应的员工服务数据进行二次分析，生成二次分析的员工服务能力；所述二次比较单元将二次分析的员工服务能力与文本客户满意度进行二次比较，若匹配，将二次分析的员工服务能力结果发送给管理人员，若仍不匹配，将该员工服务数据进行错误标记，发送给管理人员。

11、作为本技术方案的进一步改进，所述线下数据分析单元处理和分析通过员工配备的设备收集到的客户声音数据和客户图像数据，客户声音数据通过模数转换、傅立叶变换进行数字化和频域转换，客户图像数据与转换后的频谱图一并经过标准化处理，利用卷积神经网络的多层结构捕获图像中的复杂模式，并通过非线性激活函数、池化层和全连接层，最终经softmax函数转化为线下客户满意度得分。

12、作为本技术方案的进一步改进，所述二次分析单元利用最大间隔分类器算法对该员工所对应的员工服务数据进行二次分析，通过对员工服务数据进行预处理，使用独热编码将非数值类型数据数据转换为数值类型数据，收集包含与员工服务数据相同的数据特征和以及员工服务能力作为训练数据，并将员工服务能力赋予它们数值标签；

13、通过该训练数据训练最大间隔分类器模型，通过梯度下降算法优化目标函数，根据训练数据特征最大化分类间隔，用于区分不同类别的训练数据，通过交叉验证确立模型参数c和gamma；

14、最大间隔分类器模型训练完成后，将处理好的员工服务数据输入到训练好的最大间隔分类器模型中，最大间隔分类器模型根据处理好的员工服务数据进行标签值的输出，将标签值转换为高、中、低的分类标签，作为二次分析的员工服务能力。

15、作为本技术方案的进一步改进，所述一次比较单元将最终客户满意度得分转换为与一次分析的员工服务能力相同的文本级别，具体包括：

16、若最终客户满意度得分范围为80-100分之间时，将其转换为高；

17、若最终客户满意度得分范围为60-79分之间时，将其转换为中；

18、若最终客户满意度得分范围为0-59分之间时，将其转换为低。

19、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

20、1、该基于数字化的家政服务质量分析系统通过从客户在官网上的评论中提取情感倾向，准确捕捉到客户的正面或负面反馈，这种直接的客户满意度评价是强化服务质量改进的关键依据；以及通过卷积神经网络分析客户的声音和视觉反馈，引入了非言语交流的维度，为理解客户的真实感受提供了更深层次的视角；这种结合了线上与线下客户反馈的分析方法，在捕获客户满意度的全貌方面具有显著优势，从而使服务提供者能够洞察到服务中的细微差别和潜在问题，进一步优化服务流程、提升员工表现、增强客户体验；最终，通过将线上与线下得分综合求平均，最终客户满意度得分的确定既保留了评估的全面性，又确保了评价的公正性和平衡性，极大地促进了服务质量的持续改进和服务标准的提升；这个过程不仅提高了客户满意度分析的精度和效率，而且通过对客户满意度与员工服务能力之间的深入对比分析，为管理层提供了科学决策的依据，从而在竞争激烈的家政服务市场中脱颖而出。

21、2、该基于数字化的家政服务质量分析系统中的一次分析过程依赖预设规则快速判断员工服务能力，而二次分析则利用最大间隔分类器，对初步判断可能存在问题的数据进行深入诊断；这种两阶段分析方法不仅增加了分析的准确性，还大大提升了整个系统的处理效率和智能化水平；在遇到客户满意度与员工服务能力评价不一致的情况时，系统能够迅速定位问题所在，无论是因为员工服务数据存在主观问题，还是因为评估过程本身存在不准确之处，系统都能提供有效的诊断和相应的解决方案；此外，通过将最终分析结果进行比较和验证，该系统确保了评估结果的可靠性和一致性，提供了实施后续改进措施的实证基础；因此，这一流程不仅优化了家政服务的质量评估和管理过程，也为家政服务市场的持续改进和优化提供了强有力的支持。