一种客户满意度综合评价调研系统及方法与流程

本发明涉及客户满意度调研，尤其涉及一种客户满意度综合评价调研系统及方法。

背景技术：

1、在房地产及物业服务行业中，客户满意度是衡量企业服务质量、品牌忠诚度及市场竞争力的核心指标。

2、传统的满意度调研方式多采用单一评分或简单加权平均的方法，存在以下技术问题：

3、评价维度单一，无法全面反映客户对物业服务、房屋质量、维修服务等多方面的真实体验；

4、数据处理方式简单，缺乏对开放题文本、多选题选项组合等非结构化数据的深度挖掘；

5、缺乏与行业数据的对标分析，难以识别自身在行业中的相对位置；

6、无法有效区分不同客户群体（如不同楼栋、户型、入住年限）的满意度差异；

7、缺乏对改进紧迫度的量化判断，难以指导具体的服务优化策略。

8、因此，有必要提供一种客户满意度综合评价调研系统解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种客户满意度综合评价调研系统，解决了传统满意度调研中评价维度单一、数据处理简单、缺乏行业对标和改进紧迫度分析的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的一种客户满意度综合评价调研系统，包括：

3、数据采集模块、综合评测模块和策略输出模块；

4、所述数据采集模块用于采集客户对物业服务、房屋质量、维修服务、房屋设计、园林绿化、小区内规划、公共区域设施和投诉处理多个维度的评价数据；

5、所述综合评测模块与所述数据采集模块连接；

6、所述策略输出模块与所述综合评测模块连接，用于根据所述综合指数生成现状画像、问题提炼和改善策略。

7、优选的，所述投诉处理多个维度的评价数据包括评分题数据、多选题数据、开放题数据和属性题数据。

8、优选的，所述综合评测模块可用该公式表示：满意度综合指数（csi）=评分题得分+开放题负向率+多选题问题渗透率+行业对标系数。

9、优选的，所述评分题数据的形式为1-5分，1-2分记为不满意，3分为中立，4-5分为满意，计算4-5分的占比记为满意度。

10、优选的，所述多选题数据的形式为客户根据选项勾选，计算每个选项的占比。

11、优选的，所述开放题数据的处理方式为对客户原话进行语义分析和编码归类，将文本信息量化，同一客户在同一问题中提及的同一大类问题仅计数一次。

12、优选的，所述属性题数据主要作用为区分客户标签，包括入住年限、性别、年龄、楼栋、户型和房屋类型，作为客户属性和楼盘属性。

13、优选的，所述现状画像基于本次调研的全部量化数据得到，包括总体及各维度综合得分、总体及各维度与行业对比情况、核心问题分布，所述问题提炼基于本次调研的量化数据、开放题和多选题得到，并结合现状及行业对比总结核心问题，锚定后续需重点改善的业务，所述改善策略针对提炼的问题、客户反馈的需求和宽成服务现实业务情况，提出针对性的整改建议。

14、一种客户满意度综合评价调研方法，包括以下步骤：

15、s1、一开始，先确定谁有资格被问：只找已经收了房、实际住进去的业主，没住进去的人一概不参与，因为他们的反馈不是基于真实体验，问了反而把数据搞乱，如果一个房子有好几个产权人，只问主要住的那个，2025年先查4个已经交房的小区：虹盛里、露香园云宸、高阳新里、汇樾庭，每个小区所有已收房的业主都进名单，先不抽样；

16、s2、确定好问谁之后，就要确定问什么：问题分三层来设计，原则是“你没经历过的事，不会问你”，第一层问整体感受：你对小区整体满不满意？还会不会再买？会不会推荐给朋友？第二层问具体业务：物业、房子质量、维修、设计、绿化、小区规划、投诉处理，第三层专门细抠物业：保安、保洁、绿化、停车管理、管家服务、应急能力等13个细节，这样从宏观到微观，把客户的体验拆解得清清楚楚；

17、s3、然后就是设计问卷怎么问：一共用四种题型：打分题是1到5分，5分非常满意，1分非常不满意；开放题是在客户打完高分或低分之后追问“具体哪里好/哪里不好”，原话逐字记录；多选题就是给几个选项让客户勾；单选题一般是“是/否”，比如有没有向物业反映过问题；

18、s4、接下来就是真正去问：先做线上问卷：生成每个楼盘的专属二维码，物业通过业主群、短信、公众号发给所有业主，业主扫码输入验证码后自己填，时间控制在10到15分钟，持续大概一周，线上结束后，再启动电话访问：系统从已收房业主里随机抽一部分，自动拨打业主手机，由专业访员逐题提问，业主口答，访员直接勾选或记录，开放题的原话尽量原样记下来，一直访问到完成目标数量为止，线上便宜覆盖广，电话随机性好质量可控，两种方式互补；

19、s5、数据收回来之后就要处理，打分题用的是5分制评价，通过满意率 =（打4分的人数 + 打5分的人数）÷ 本题总回答人数 × 100%；

20、例如：如果某个楼盘有100位业主回答了总体满意度这道题，其中20人打5分，50人打4分，剩下30人打了1到3分，那么这个楼盘的总体满意度得分就是（20+50）÷100×100% =70分，打1到3分的不算进去，如果客户选“无法评价”就记为8，这题不算，多选题就看每个选项被选的比例，一个人可以选多个，所以比例可能超过100%，选项之外的内容先归入“其他”，后期再整理，开放题的处理最花功夫：把所有原话按项目按题目汇总，然后做语义分析，把相似的内容归成同一个问题类别，而且同一个客户在同一类问题上只计一次——比如客户说“楼道脏、道路脏、地库也脏”，只记为“公区保洁”一次，不算三次，这样才不会让一个特别能说的客户把数据带偏，最后统计每个问题类别被多少客户提及，得出提及率，属性题比如年龄、户型、楼栋这些，是从业主背景信息里提取的，用来做分组对比，不直接计入分数；

21、s6、数据处理好之后，分析结果，这里不只看单一的满意度得分，而是用一个综合评测公式来整体判断：满意度综合指数（csi）=评分题得分+开放题负向率+多选题问题渗透率+行业对标系数，也就是说，最终的评价不是只看打分高低，还要把客户在开放题里答复的比例、多选题里问题被勾中的比例、以及和行业对比的差距全都加在一起看，具体来说，分五个模块综合来看：

22、第一是得分诊断，找出哪些指标得分低、对整体满意度影响大，优先抓这些短板；

23、第二是文本挖掘，把开放题归类结果按提及率从高到低排，分别输出点赞top3和吐槽top3或top5，并且要配上客户的原话案例，让人一看就知道问题具体是什么样，这里的“开放题负向率”，就是指客户抱怨某个问题的比例，越高说明问题越严重；

24、第三是交叉洞察，专门找异常情况：比如得分很高但很少有人提，说明你做了但客户根本没感觉到，白干了；或者得分很低但也很少人骂，说明客户已经习惯了或者期望本来就低，这种问题的真实严重程度要重新判断；

25、第四是行业对标，把宽成服务的各项得分和行业整体水平比，再和同类同规模的开发商比，输出哪些指标领先、哪些落后、差距到底有多大，这个“行业对标系数”就是用来衡量宽成服务和行业平均水平的差距，落后越多，系数越差；

26、第五是趋势预判，因为这是第一次调研，没有历史数据，所以主要参考行业的典型波动，识别那些得分低、客户怨气大、而且容易恶化的业务，输出风险预警：哪些问题现在不改，明年会更严重，同时也会结合多选题的“问题渗透率”，也就是某个问题被多少客户遇到过，渗透率越高，说明问题越普遍，越需要抓紧改；

27、s7、最后就是出报告：报告分三大块：现状画像，把所有得分、和行业的对比、问题分布全部摆出来；问题提炼，基于得分低、提及率高、行业落后、影响权重大这几个维度综合筛选，总结出3到5个最需要关注的核心问题，每个问题都要附上典型客户原话作为证据；改善策略，针对每个核心问题给出具体的整改建议。

28、优选的，所述s7中的整改建议要结合宽成服务的实际业务情况，不能空泛，必要时区分短期措施和长期措施，还要明确责任方向。

29、与相关技术相比较，本发明提供的一种客户满意度综合评价调研系统具有如下有益效果：

30、本发明提供一种客户满意度综合评价调研系统，此调研方式能通过七大维度全覆盖，遵循有体验才评价原则，文本语义量化、多选归类、属性交叉分析，采用多因子加权csi指数，而非简单平均分，绝对得分、行业对标和紧迫度排序，定位更准，直接给出问题清单与改善策略，可直接执行和仅调研已收房业主，数据更真实有效。