不同货物类型对应的订单投诉率不同,如何分析验证猜想

Posted 2023-04-27

参考技术A 对于客户投诉内容与原因的分析常用方法主要包括构成分析(从不同的维度分析各类占比 参考技术B 对于投诉的分析可以分为两条线。一条线是分析投诉的处理过程，涉及到处理了多少客户投诉，平均处理时长有多少，一次解决率有多少，承诺时限内解决率有多少，客户满意率水平如何等，分析的是客服对于客户投诉诉求的处理效率和效果；

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另一条线则是对客户投诉内容的分析，涉及到投诉的主要原因是哪些，那些排在前面的原因过去几个月甚至更长时间有没有变化，新出现的投诉原因是什么，投诉人的问题有哪些，投诉政策、流程、宣传承诺等问题有哪些，投诉产品和服务的又有哪些。

对于投诉处理线的分析，主要侧重于投诉处理效率和效果的分析，也就是上面提到的那些主要指标；对于客户投诉内容与原因的分析常用方法主要包括构成分析（从不同的维度分析各类占比，优先关注占比最大的类别），趋势分析（观察主要投诉指标以及某系具体投诉根源的变化趋势），排列分析（也叫帕累托分析，识别投诉根源解决的优先级），疑难分析（主要针对长期悬而未决的客诉进行根源及解决瓶颈的分析），根源分析（顾名思义，剔除根源则投诉减少直至消失，常用的方法如鱼骨图和5个WHY等）

需要注意的是，有些问题根源的分析是需要跨部门完成的。每个职能部门都会有自己的专业性和做事的逻辑，只凭客服的一己之力在很多问题上可能抓不到真正的根源或原因。这就需要企业建立客户投诉协同处理机制，对于客服汇总的主要投诉原因一起排障、定位，确定根源。

最后一步则是分析的落地。如果投诉分析报告不能促动改进行动的话，一切分析都是徒劳的。面对分析完的数据给出改进建议，并追踪和督促改进方案的实施与反馈，并由此进入投诉处理工作的正向循环。

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分析：

1、首先查找出所有货物名称为“肉”的进货时间

select "进货时间" from table where 货物名称=‘肉’

2、再看表中每一条记录中出货时间在上表中，则这个记录满足显示“存放天数”的条件

select 
(case when (select count (*) from (select "进货时间" from table where 货物名称="肉") where 进货时间 = t.出货时间) 》0 then t.存放天数 else 0 end ) 存放天数
from table t