论文摘要
客户关系管理与缺陷管理在处理客户投诉时以客户服务与支持人员为接口存在交叉,企业进行客户关系管理和缺陷管理的最终目标都是加强客户服务质量,提高客户满意度和忠诚度,实现企业效益最大化。缺陷管理根据对象不同,分为面向企业内部的缺陷管理和面向客户的缺陷管理,前者是针对系统或软件开发过程中企业内部人员测试发现的缺陷,而后者则是在产品发布之后,客户在使用过程中发现的缺陷和提出的新需求。对于面向开发过程的缺陷分类方法研究很多,比较流行的是IBM研究院1992年提出的正交缺陷分类(ODC)技术,而对于产品发布后的缺陷管理研究较少,这显然不能适应当今以客户为中心的市场要求。此外,缺陷管理的发展趋势是管理自动化和分析智能化,而目前的缺陷管理系统在这些方面还有待提高。本文从以上问题出发,对客户关系管理、缺陷管理和数据挖掘等理论进行深入研究,从引起缺陷角度提出一种基于决策树的缺陷分类新方法,将该方法与传统的ODC方法进行比较。并以某电信服务提供商的缺陷管理数据为例,使用SPSS公司的数据挖掘平台Clementine应用C5.0算法建立模块分类规则,利用该规则对开源缺陷管理工具Mantis进行改进设计,使系统的缺陷分派由人工操作变为自动处理,提高智能化水平,同时,增加按模块分类的统计分析功能,增强决策支持能力,通过缺陷处理效率的提高最终实现客户价值和企业效益最大化。
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