简介:摘要:自网络营销与电商新零售兴起以来,客户服务中心正逐渐成为客户联系企业寻求帮助的重要平台,是企业和客户链接的重要纽带。然而,传统客户服务中心的电话、在线聊天、邮件服务模式之间各有利弊,存在一些服务问题,比如个别人工客服人员解答错误、客户等待时间较长等问题,在一定程度上影响了客户满意度。本文以KANO分析模型与相关理论文献等为支撑,找出了存在的一些问题,并分析出了影响AI客户服务发展策略的主要原因,探索相应解决方案,最终制定了基于KANO分析模型的企业客户服务中心具体的发展策略。本文的研究对AI客服在业界的应用可能有一定的参考价值,同时也希望可以给致力于通过AI客服服务策略创新来提高客户转化的其他企业提供一定的经验与借鉴,并有助于刺激企业之间的良性竞争,使客户获得更加优质满意的服务。
简介:摘要:在全球范围内,技术的快速发展和广泛应用在企业和组织中引起了广泛的关注。为了深入了解个体对技术接受和利用的因素,许多研究采用了技术接受模型(TAM)作为理论框架。本论文将聚焦于TAM在企业和银行业中的应用,从而揭示技术在组织内的采纳背后的动因。
简介:对有限波段的混合光谱遥感数据而言,端元的选取及其端元数量对模型精度有重要的影响。随着高光谱平台的发展和数据不断进入各种行业领域,研究人员开始使用高光谱影像进行混合像元分解提取不同组分。但是由于高光谱相邻波段的高度相关性,导致不同地物光谱特征的可分维度没有得到实质性提高,因此在利用LSMA算法进行混合光谱分解时,端元光谱的数量还是受到一定的限制。正是受限于混合像元分解的端元数量,导致LSMA在城市地表组分的分解精度不高,因此在探索如何阐明端元变化对模型精度影响方面有了很多探索性研究,如对端元进行归一化处理;多端元混合像元分解模型(MESAM)得以发展并被广泛应用。