基于機器學習的電商平臺客戶投訴精準定位研究

摘要：針對當前電商平臺中客戶投訴處理效率低下、解決周期長且準確率不高等問題，本文提出一種基于機器學習的客戶投訴精準定位方法；針對收集到的客戶投訴文本進行預處理，以確保后續分析的有效性；采用BERT等深度學習技術來提取投訴文本中的關鍵特征，以反映投訴的主要內容和情感傾向；基于此特征集，構建一個卷積神經網絡模型，自動識別和分類客戶投訴的不同類型及其優先級；最后，通過對比實驗驗證了所提方法的有效性和優越性。本方法的整體平均F1分數為0.96，預測標簽與真實標簽之間的差異程度為0.05，緊急投訴響應時間預測誤差僅為0.45 h，為電商平臺提供了一套高效、可靠的客戶投訴管理方案。

關鍵詞：機器學習；電商平臺；投訴定位

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.006

中圖分類號：F 713.36；TP 393.4" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）01-00-04

Research on Precise Positioning of Customer Complaints on e-Commerce Platforms Based on Machine Learning

JING Yixin

（Wuhan IPASON Technology Co.， Ltd.， Wuhan 430000， China）

Abstract： In response to the low efficiency， long resolution cycle， and low accuracy of customer complaint handling in current e-commerce platforms， this article proposes a machine learning based method for accurate customer complaint localization; Preprocess the collected customer complaint texts to ensure the effectiveness of subsequent analysis; Using deep learning techniques such as BERT to extract key features from complaint texts to reflect the main content and emotional tendencies of the complaint; Based on this feature set， construct a convolutional neural network model to automatically identify and classify different types of customer complaints and their priorities. Finally， the article validated the effectiveness and superiority of the proposed method through comparative experiments. The results showed that the overall average F1 score of this design was 0.96， the degree of difference between predicted labels and real labels was 0.05， and the prediction error of emergency complaint response time was only 0.45 hours， providing an efficient and reliable customer complaint management solution for e-commerce platforms.

Keywords： machine learning; E-commerce platform; complaint positioning

隨著電子商務的迅速發展，越來越多的消費者選擇在線購物作為主要的消費方式。這種趨勢不僅推動了電商平臺的繁榮，也帶來了新的挑戰，其中之一就是如何有效地管理和處理大量的客戶投訴。客戶投訴是電商企業獲取客戶反饋的重要途徑之一，及時而準確地響應這些投訴對于維護品牌形象、提升客戶滿意度至關重要。然而，傳統的客戶投訴處理方式通常依賴于人工審核和分類，這種方式不僅耗時費力，而且容易出現錯誤。而人工智能技術的進步，特別是機器學習的發展，為解決這一難題提供了新的思路。鑒于上述背景，本文開發了一種基于機器學習的客戶投訴精準定位方法，以幫助電商平臺加速客戶投訴問題的解決流程，改善客戶服務流程，提升客戶滿意度和忠誠度。

1" "文本預處理

文本預處理是確保后續分析準確性和效果的基礎，它主要包括以下四個步驟：數據清洗、分詞、去除停用詞、詞干提取與詞形還原。這一階段的目標是將原始的、非結構化的文本數據轉化為可供機器學習算法使用的格式。

第一步，采用Python中的re模塊，對原始文本數據進行清洗。具體而言，通過正則表達式lt;.*？gt;識別并移除所有的HTML標簽，確保文本內容的純凈性。接著，通過模式[^＼w＼s]來過濾掉非字母數字字符以及特殊符號，利用＼d+來剔除任何單獨出現的數字序列。為了進一步標準化文本，應用.lower（）方法將文本中的所有字符統一轉換為小寫字母形式，以顯著減少詞匯變體的數量，如“Example”“EXAMPLE”和“example”均將被視為相同的詞匯。

第二步，進行分詞處理，即將文本切分成單詞或短語。對于中文文本，可使用jieba分詞庫進行分詞處理；而對于英文文本，則使用NLTK庫中的word_tokenize函數進行處理。例如，對于一條英文投訴：“This product is not good.”，能夠得到一個分詞列表：['This'， 'product'， 'is'， 'not'， 'good']。

第三步，使用NLTK或Scikit-learn提供的停用詞列表，過濾文本中頻繁出現但不攜帶太多意義的詞匯，如“的”“是”“和”等停用詞，以減少特征空間的維度，同時提高后續處理的效率。

2" "特征提取

為了實現基于機器學習的電商平臺客戶投訴精準定位，利用雙向Transformer架構來生成上下文敏感的詞語嵌入，以捕捉更深層次的語義關系[1-2]。為了最小化預測被屏蔽單詞的概率與實際單詞之間的負對數似然，損失函數的計算公式如式（1）所示：

（1）

式中，L表示損失函數；表示被隨機屏蔽的單詞集合；表示被屏蔽的第個單詞，而表示未被屏蔽的其他單詞；表示單詞出現的概率。

除了文本特征，還需考慮用戶的購買歷史、瀏覽行為以及與客服的互動記錄等行為特征。利用PCA（Principal Component Analysis）降維技術，通過對原始數據進行線性變換，提取出數據的主要成分，即那些能夠最大程度解釋數據方差的特征向量。具體而言，從原始行為特征矩陣中計算協方差矩陣，如式（2）所示：

（2）

式中，表示協方差矩陣，用于描述各特征之間的線性關系強度和方向；n表示樣本數量；表示原始行為特征矩陣，每一行代表一個樣本，每一列代表一個特征；表示原始行為特征矩陣的均值向量，每一維對應一個特征的平均值；T表示轉置。接著，找到其特征值和特征向量，進而選取前k個最大的特征值所對應的特征向量作為新的基底，形成一個降維后的空間。通過利用降維后的特征，分析用戶在提交投訴前后的購物行為模式，如用戶在投訴前后的時間段內購買頻率的變化、瀏覽頁面的數量以及與客服交流的次數等，以便于更有效地識別可能導致投訴的因素，并采取相應的措施來改善用戶體驗。

3" "構建卷積神經網絡模型

鑒于文本中預處理和特征提取已作為前期工作完成，將處理好的數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，比例分別為70%、15%和15%。訓練集用于模型訓練，驗證集用于調整超參數和防止過擬合，而測試集則用來評估最終模型的泛化能力[3]。而后，采用包含三個卷積塊的網絡結構，每個卷積塊由一個卷積層和一個最大池化層組成。每個卷積層配置不同大小的濾波器（如3、4、5），以便捕獲不同長度的n-gram特征。

考慮到任務的本質是分類問題，選擇交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）作為損失函數，以有效度量預測概率分布與真實標簽之間的差異。假設有個樣本，每個樣本屬于個類中的一個。對于第個樣本，設其真實的標簽為，并且將這個標簽轉換為one-hot編碼形式，即，其中當且僅當是該樣本的真實類別，否則。而模型預測的概率向量為。整個數據集平均交叉熵損失的計算公式，如式（3）所示：

（3）

式中，表示模型預測第個樣本屬于第類的概率；而是第個樣本的真實標簽向量中的元素。

確保電商平臺在面對不同的客戶群體和不斷變化的市場環境時，仍然能夠準確地識別和定位客戶投訴的問題所在。

4" "投訴優先級評估

為了更高效地處理客戶投訴，根據預定義的規則對投訴進行優先級排序?；诳蛻舻馁徺I歷史、商品類別、問題嚴重程度等因素，使用Python的pyparsing庫設計一系列邏輯規則，解析客戶投訴信息中的關鍵字段，如投訴內容、客戶ID、商品ID等。對于高價值客戶（如VIP會員），將其投訴優先級設置為10分（滿分10分），確保這些客戶的投訴能夠得到最快響應。針對涉及健康安全問題的商品投訴，在規則引擎中添加一個特殊條件，用于識別包含關鍵詞如“過敏”“傷害”或“安全”等的投訴內容，一旦發現這些關鍵詞，不論客戶的等級如何，該投訴的優先級就會被自動設為10分，以確保這類投訴能夠立即處理。如表1所示。

通過將所有調整后的分數相加，得出最終優先級分數，確保所有的投訴都能夠得到適當的重視，并且最重要和緊急的投訴問題能夠得到優先處理，從而提升電商平臺的整體客戶滿意度和服務質量。

5" "測試與評估

5.1 測試準備

為了確保測試過程的準確性和可重復性，需進行軟件、硬件資源以及測試數據集的準備。其中，操作系統為Ubuntu 20.04 LTS，ython版本則為Python 3.8.5。測試服務器配備兩個Intel Xeon Gold 6248 CPU，總計40個物理核心，以保證足夠的并行處理能力。測試數據來源于某大型電商平臺的客戶服務中心，包括過去兩年內近10萬條真實客戶的投訴記錄，涵蓋各種類型的投訴，如物流延誤、商品質量問題、售后服務不滿意等，以全面評估本方法的效果。

5.2 評估指標設計

由于客戶投訴涉及到多種類型的問題，為了評估模型對不同類別投訴的識別能力，引入多分類F1分數（Macro-F1 Score），如式（4）所示：

（4）

式中，表示多分類F1分數；是類別總數；是第類別的F1分數。

在一個投訴案例可能包含多個問題的情況下，為了衡量模型在處理復雜多標簽投訴時的表現，引入Hamming Loss指標，如式（5）所示：

（5）

式中，表示Hamming Loss指標；表示樣本數量；是每個樣本可能擁有的標簽數量；表示第個樣本的真實標簽向量中的第個元素；表示第個樣本的預測標簽向量中的第個元素；是指示函數，當時返回1，否則返回0。

鑒于電商平臺的特殊性，還需關注模型在處理緊急投訴時的性能。因此，定義一個新指標——緊急響應時間預測誤差（ERTPE），用來評估模型預測緊急投訴響應時間的準確性。緊急響應時間預測誤差的計算公式如式（6）所示：

（6）

式中，是緊急投訴的數量；是第個緊急投訴的實際響應時間；是模型預測的第個緊急投訴的響應時間。

通過對上述三個指標的計算和應用，可以全面評估本方法在處理不同客戶投訴時的能力和效率，從而確保其在實際電商場景中的有效性和實用性。

5.3 結果分析

本方法在測試集上的表現如圖1所示。

實驗結果顯示，在測試集上，本方法對于物流延誤的識別達到了0.98的F1分數，對于商品質量問題的識別達到了0.95，對售后服務不滿類別則達到了0.96。在整體平均F1分數方面，當前方法比之前方法提高了0.12，這表明本方法在識別不同類型的投訴方面表現良好，尤其是在物流延誤方面，顯示出較高的識別精度。同時，本方法在測試集上的平均Hamming Loss為0.5，即在每條記錄上平均只錯誤預測了5%的標簽，相比之前降低了0.13，能夠較好地處理多標簽投訴問題；相較于原方法，本方法在預測緊急投訴響應時間方面的平均誤差僅為0.45 h，能夠相對準確地預測緊急投訴的處理速度，具有一定的應用價值。

6" "結束語

綜上所述，本文所述方法不僅在識別不同類型的投訴方面表現出色，而且在處理多標簽投訴和預測緊急投訴響應時間方面也顯示出了高效和準確的特點，將有助于電商平臺提高客戶滿意度和服務效率。未來的研究方向可以從以下幾個方面展開：一是進一步優化模型結構，探索更高級的自然語言處理技術，如注意力機制和雙向循環神經網絡（BiRNN），以提高模型的能力；二是擴展數據集，引入更多樣化的投訴案例，使模型具有更強的泛化能力，為企業和社會帶來更多的價值?！?/p>

參考文獻

[1] 黃偉．大數據技術的機器學習算法[J]．中國新通信，2024，26（11）：47-49.

[2] 周毅勇．基于機器學習和社群互動信息的用戶購買意愿分析[J]．科技創新與生產力，2024，45（2）：28-31.

[3] 李翠萍．基于機器學習的直播電商客戶流失風險預測[J]．互聯網周刊，2023（10）：40-42.

作者簡介：景奕昕（1978—），男，漢族，湖北武漢人，副高級工程師，博士，研究方向為人工智能、兩化融合、信息安全。