在当今高度竞争的电信市场中，客户满意度和NPS得分成为衡量企业市场竞争力和可持续发展能力的关键指标，对于运营商而言尤为重要。它不仅直接关系到客户留存率、市场份额的维持与扩大，还深刻影响着企业的长期盈利能力和品牌形象。
传统上，满意度和NPS“看不见、摸不着”，对它们的管理主要依赖于定期进行的客户满意度/NPS调研，通过问卷调查等形式收集客户反馈。然而，这种模式存在显著的局限性：首先，调研结果易受主观因素影响，不同客户对同一服务的评价可能存在较大差异，且答复调研问卷时可能距离不满事件已有一段事件，客户的答复未必完全客观；其次，从数据收集到分析报告出炉的周期较长，难以及时反映市场动态和客户需求的变化；再者，传统的调研往往缺乏深度分析和后续跟进机制，难以精准定位问题根源并形成有效的闭环管理，只能看到一个趋势而不知如何有效改进，进而错失改进服务和提升客户体验的宝贵时机。
对于上述挑战，本项目旨在孵化一种数据和AI驱动的满意度/NPS管理方案。该方案基于时空数字孪生、大数据、图计算、AI和大模型等先进技术，将“看不见、摸不着”的满意度/NPS在数字世界孪生出来，从而可以通过数字孪生实现对满意度/NPS的“以虚映实、以虚预实、以虚优实”，旨在打破传统满意度/NPS管理的局限，实现从被动应对到主动预测和优化的转变，从而在激烈的市场竞争中稳固并提升客户忠诚度，推动运营商的可持续健康发展。
根据GSMA发布的《移动经济报告2023》（The mobile economy 2023）, 截止到2023年底，全球单一移动用户渗透率已达69%，预计到2030年，这一数值仅能达到74%，结合人口增长等综合因素，年复合增长率（CAGR）仅1.7%，尤其对于高价值的密集城区和经济发达地区，CAGR将更低，全球运营商的人口红利时代已经过去。
基于上述背景，运营商的可持续商业发展，将高度依赖对存量用户的满意度和忠诚度管理。
和上面描述的本项目遇到的挑战类似，全球范围内的电信运营商将普遍变得越来越关注满意度/NPS管理，并且需要一套新的方案来应对传统调研方式的问题。
本项目围绕客户满意度和NPS提升，孵化了一套综合满意度/NPS管理方案。根据TMF定义的用户旅程的三个阶段，即“Engaging”，“Using”和“Evaluating”，将满意度/NPS管理分解为产商品、网络和服务三个模块，利用数字孪生、AI等先进技术打造了一套“可视、可管、可优化”的管理体系，为运营商客户服务升级与品牌价值增长提供了有力支撑。
该方案将综合满意度/NPS细分为三个核心模块：产商品满意度、网络满意度和服务满意度，以实现更精准的问题定位与策略制定。方案核心在于时空数字孪生、大数据、图计算、AI和大模型等先进技术，深度分析海量用户数据，识别出低满意度/NPS贬损者用户群体及其特征，进而识别出网络中潜在的低满/贬损用户，对其进行深入分析，采取有针对性的优化措施。
1. 产商品满意度
从流量单超、语音单超等多个维度识别潜在不满客户，并运用智慧营销决策系统，实现3个“最”，即：将“最合适的”产商品，通过“最易触达的”渠道，推荐给“最需要的”客户。从而实现客户与产商品的高度个性化匹配，以提高产商品满意度/NPS。
并且，我们还开发了给一线网格销售人员使用的营销助手Copilot，支撑营销任务规划和个性化营销话术生成，显著提高网格营销员的效率和营销成功率。
可以看到，通过上述方案，在提升满意度/NPS的同时，还带来了额外的收入。
2. 网络满意度
运用最新的时空数字孪生技术、AI等先进技术，抽丝剥茧解决以往难以找到网络问题根因的情况：
潜在网络贬损用户识别：通过长短周期相结合的建模算法，即短周期（天级）识别用户网络体验问题（真实网络质差），长周期（月级）识别用户贬损概率（结合用户历史贬损行为、遗忘曲线等因素），实现了主观和客观的联合分析，并经过多家运营商数据验证，网络贬损用户识别准确率均>70%（AUC>0.7）。
质差位置确定：通过时空数字孪生技术，还原网络贬损用户的体验质差事件轨迹，并结合时空数据分析，挖掘出贬损用户质差的共性特征和网络根因。
“一格一策”精准优化：根据不同网格（POI或Cluster）各自的业务特征，自动给出最合适的个性化优化方案，让网络优化能直接以满意度/NPS的提升为目标，网络优化的价值也得以凸显。
3. 服务满意度
针对服务满意度，设计开发了智能系统，集成服务相关的多系统数据，从实体渠道、电子渠道、10086热线、外呼营销4个维度，识别潜在不满客户和不满原因，如营业网点排队久等问题，自动创建任务单给相应网点，实现快速响应和跟踪处理。其中，我们对用户进行了易触达建模，确保服务资源的最优调配，确保每个反馈都转化为服务改进的行动，提升客户满意度/NPS。
本项目经多家运营商实践：
产商品低满用户下降9%，同时带来额外销售机会。结合网格营销员的营销助手Copilot，使得营销员整体工作效率提升20%+，营销成功率提升20%+。
网络NPS提升3.5%，网络贬损用户下降7%~12%，网络贬损用户识别准确率>70%。DOU（数据业务使用量）提升11.5%，因此带来收入提升1.2%。网络问题投诉量下降10%。
服务低满用户下降7%，综合投诉率下降4.3PCT。
内容
