Download

วารสาร : ปีที่ 4 ฉบับที่ 2 กรกฎาคม-ธันวาคม 2560
ชื่องานวิจัย (TH): การทำเหมืองข้อความสำหรับการแก้ปัญหาข้อร้องเรียน เกี่ยวกับการบริการลูกค้าที่บริษัทการสื่อสาร
ชื่องานวิจัย (EN) : Text Mining for Resolving Customer Service Complaints at Communication Company
ผู้วิจัย : วัณณุวรรธน์ อินทรผล และ วฤษาย์ ร่มสายหยุด
บทคัดย่อ (TH) : 

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) ใช้เทคนิคเหมืองข้อความทำการสืบค้นความสัมพันธ์ของข้อความที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลข้อร้องเรียนลูกค้าที่มีความแตกต่างกันจากข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ 2) เพื่อสืบค้นวิธีการแก้ไขปัญหาด้วยการตัดคำไทยแบบยาวที่สุดมาช่วยในการวิเคราะห์หรือค้นหาคำสำคัญ จากข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่ในข้อร้องเรียนลูกค้า ให้ได้คำที่บ่งชี้การแก้ไขปัญหาแต่ละประเภท และ 3) เพื่อลดระยะเวลาในการทำงานของช่างเทคนิคด้วยคู่มือในการทำงานที่ได้จากงานวิจัย ในการตรวจสอบปัญหาลูกค้า ที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน และสามารถขยายผลในการตรวจสอบลูกค้าระบบจดทะเบียนรายเดือนต่อไปในอนาคตโดยทำการวิเคราะห์ข้อมูลข้อร้องเรียนปัญหาการใช้งานบริการเสริมโทรศัพท์เคลื่อนที่จำนวน 2,000 รายการในปี 2558
ผลการวิจัยพบว่า 1) การใช้เทคนิคทางเหมืองข้อความสืบค้นความสัมพันธ์ของคำจากข้อร้องเรียนลูกค้าได้ผลลัพธ์ของคำที่เป็นข้อผิดพลาด (Error) ของประเภทปัญหา เพื่อนำไปสู่การหาวิธีการตรวจสอบต่อไป 2) ผลจากการตัดคำแบบยาวที่สุดได้ผลเป็นคำที่บ่งชี้วิธีการแก้ไขปัญหา เพื่อเลือกใช้เครื่องมือในการแก้ไขได้อย่างถูกต้องกับประเภทปัญหา 3) จากวิธีการข้างต้นสามารถนำเสนอ สาเหตุข้อผิดพลาด ที่บ่งชี้วิธีการที่เร็วที่สุดในการแก้ไขปัญหา และข้อแนะนำในการเลือกใช้เครื่องมือได้อย่างถูกต้อง ลดระยะเวลาในการตรวจสอบจากเดิมแก่ช่างเทคนิคจากระบบงานเดิม

Abstract : 

The purpose of the research were 1) To develop text mining technique to extract the relative of words for the customer services complaints of big data 2) To utilizing the longest matching methods for searching the keywords and problem solving methods of technicians from Trouble Ticket System’s database 3) Using the research results for increasing the standardization of all technicians for handling customer complaints rapidly and enhancing on postpaid services. The research for customer services complaints of 2,000 transactions of 2015.
The research findings showed that; 1) Using text mining techniques to extract the relative of words for customer services complaints gets an errors of each problem types that lead the way how to find the methods to fix each problems. 2) Results of the longest matching methods for searching the keywords for choose the right tools to fix problems. 3) All above results can offer cause of problems and the fastest methods or suggestions to choosing the correctly tools and decreasing period of fixing problems for the technicians from the old system.

Keywords : Text Mining, Trouble Ticket System, Value Added Services
Full Paper : Download

<< ย้อนกลับ | |