濟(jì)南物流公司：重磅揭曉！第二季度中歐班列滿意度前十名
發(fā)布者：振宇物流 發(fā)布時(shí)間：2019-07-05 09:08:15
重磅揭曉！第二季度中歐班列滿意度前十名發(fā)布
7月4日，第十九屆中國(guó)國(guó)際運(yùn)輸與物流博覽會(huì)暨2019世界科技物流大會(huì)·2019亞洲物流雙年展（以下簡(jiǎn)稱“中國(guó)物博會(huì)”）在杭州持續(xù)火熱進(jìn)行，大放異彩。
當(dāng)天，作為本屆物博會(huì)的核心活動(dòng)之一——“2019國(guó)家物流樞紐建設(shè)研討會(huì)”隆重舉行。在研討會(huì)上，《2019年第二季度中歐班列互聯(lián)網(wǎng)滿意度報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱“《報(bào)告》”）正式發(fā)布。
據(jù)悉，該《報(bào)告》由物流評(píng)價(jià)與競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中心與北京界上供應(yīng)鏈管理咨詢公司聯(lián)合發(fā)布，其目的是為多角度測(cè)評(píng)中歐班列的運(yùn)行效果，了解市場(chǎng)需求和存在的問題，幫助班列企業(yè)和運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)改善提升服務(wù)質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)能力，幫助班列開通城市科學(xué)決策，以實(shí)現(xiàn)中歐班列的高質(zhì)量發(fā)展。
據(jù)悉，該《報(bào)告》首次發(fā)布是在今年的4月10日，在西安召開的第16屆中國(guó)國(guó)際物流節(jié)上發(fā)布了《2019年第一季度中歐班列互聯(lián)網(wǎng)滿意度報(bào)告》，這也是首次應(yīng)用新型的測(cè)評(píng)工具，從互聯(lián)網(wǎng)上采集公眾對(duì)于中歐班列的評(píng)價(jià)信息，通過語義識(shí)別、分辨情緒，匯總后通過獨(dú)有算法得出互聯(lián)網(wǎng)滿意度。當(dāng)時(shí)一經(jīng)發(fā)布便受到業(yè)界高度關(guān)注和好評(píng)。
而本次測(cè)評(píng)以中歐班列互聯(lián)網(wǎng)“滿意度”調(diào)查為切入點(diǎn)，利用在大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，以及情緒分析的專利技術(shù)，力爭(zhēng)對(duì)中歐班列進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
作為一種具備獨(dú)特價(jià)值的全新網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方式，本次滿意度測(cè)評(píng)以互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，針對(duì)不同行業(yè)運(yùn)用人工智能及最先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)情緒讀取技術(shù)，創(chuàng)新出全新模式的新一代滿意度調(diào)研方法。這較傳統(tǒng)的格式化調(diào)查問卷、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)調(diào)研而言，具有信息采集面廣，結(jié)論準(zhǔn)確，不受人為干擾，速度快等特點(diǎn)。
據(jù)悉，《2019年第二季度中歐班列互聯(lián)網(wǎng)滿意度報(bào)告》測(cè)評(píng)項(xiàng)目通過以下技術(shù)路徑完成：
第一，分解中歐班列全供應(yīng)鏈滿意度的構(gòu)成環(huán)節(jié)；第二，在開源網(wǎng)絡(luò)上抓取中歐班列滿意度各環(huán)節(jié)的重點(diǎn)監(jiān)測(cè)項(xiàng)“關(guān)鍵詞”內(nèi)容，提取用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；第三，通過自然語言處理和情緒算法模型進(jìn)行分析，聚類；第四，對(duì)不同環(huán)節(jié)的用戶滿意度做技術(shù)匹配；第五，通過加權(quán)平均等方法獲得總體滿意度。
《報(bào)告》需經(jīng)過以下流程：
首先是設(shè)定監(jiān)測(cè)“關(guān)鍵詞”。針對(duì)中歐班列各環(huán)節(jié)滿意度設(shè)定專門的監(jiān)測(cè)詞，本次監(jiān)測(cè)過程共設(shè)定監(jiān)測(cè)詞130個(gè)。
第二步是抓取數(shù)據(jù)，在開源網(wǎng)絡(luò)上抓取基于各環(huán)節(jié)關(guān)鍵詞的用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。本次抓取總數(shù)據(jù)量124687條，平均每天產(chǎn)生數(shù)據(jù)約1385條。
第三步是做情緒分析，對(duì)中歐班列各分項(xiàng)的用戶滿意度數(shù)據(jù)做技術(shù)匹配，有效地區(qū)分出高興、憤怒、悲傷、厭惡、恐懼五種中外公認(rèn)的基本情緒，并將信息分為積極和消極兩類。
第四步是數(shù)據(jù)分析、處理。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)原理，對(duì)技術(shù)匹配后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理 。先就重點(diǎn)監(jiān)測(cè)內(nèi)容的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，分別統(tǒng)計(jì)各環(huán)節(jié)滿意度，再通過加權(quán)方式獲得整體滿意度數(shù)據(jù)。需要說明的是，本意度主要是高興情緒在全部情緒之中的占比，對(duì)應(yīng)了網(wǎng)民的滿意度。
據(jù)介紹，本次《報(bào)告》測(cè)評(píng)還設(shè)置了受理、攬收、發(fā)運(yùn)、沿途裝卸、售后及綜合能力六個(gè)環(huán)節(jié)，并分別設(shè)置了權(quán)重。
同時(shí)，還根據(jù)不同環(huán)節(jié)的特點(diǎn)分別設(shè)置了重點(diǎn)監(jiān)測(cè)詞。
根據(jù)本次測(cè)評(píng)，第二季度中歐班列各環(huán)節(jié)中綜合能力滿意度最高，達(dá)到84.72%；攬收和發(fā)運(yùn)環(huán)節(jié)的滿意地較低，均未超過70%。
數(shù)據(jù)顯示，第二季度義新歐在沿途裝卸環(huán)節(jié)滿意度較高，提升了整體滿意度，位列第一。長(zhǎng)安號(hào)以各方面均衡的較高的滿意度排名第二。
根據(jù)各條線路的滿意度，我們得出本次測(cè)評(píng)的整體滿意度為：85.47%，高于一季度的：82.79%。
在采取同樣的測(cè)評(píng)環(huán)節(jié)及監(jiān)測(cè)詞的基礎(chǔ)上，物流評(píng)價(jià)與競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中心將數(shù)據(jù)與第一季度進(jìn)行對(duì)比，可以看出發(fā)運(yùn)環(huán)節(jié)和沿途裝卸環(huán)節(jié)的滿意度比一季度有下滑，受理和攬收環(huán)節(jié)有大幅增加，使得整體滿意度提高了2.68%。
據(jù)了解，在測(cè)評(píng)工具研發(fā)中，除了測(cè)評(píng)影響公眾對(duì)中歐班列服務(wù)質(zhì)量是否滿意的因素，物流評(píng)價(jià)與競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中心還增加了感知品牌形象、客戶預(yù)期、價(jià)值感知等方面，力求全方位為中歐班列提升自身服務(wù)質(zhì)量提供參考。
關(guān)于“物流評(píng)價(jià)與競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中心”
物流評(píng)價(jià)與競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中心由界上傳媒與沃民高科技（北京）有限公司于 2018年10月在北京成立，致力于應(yīng)用新技術(shù)為物流業(yè)提供更科學(xué)的評(píng)價(jià)工具和更精準(zhǔn)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)，所研發(fā)的測(cè)評(píng)技術(shù)已在我國(guó)物流及航運(yùn)企業(yè)的客戶服務(wù)滿意度測(cè)評(píng)中有了深度應(yīng)用，并不斷為政府提供多角度、多維度的網(wǎng)絡(luò)滿意度測(cè)評(píng)。
接下來，物流評(píng)價(jià)與競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中心將致力于應(yīng)用新技術(shù)，為物流業(yè)提供更科學(xué)的評(píng)價(jià)工具和更精準(zhǔn)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)。
其聯(lián)合發(fā)布機(jī)構(gòu)——北京界上供應(yīng)鏈管理咨詢公司是依托國(guó)內(nèi)知名物流專家和國(guó)家運(yùn)輸物流業(yè)權(quán)威智囊研究機(jī)構(gòu)成立的專業(yè)管理咨詢實(shí)體，重點(diǎn)專注于供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域咨詢研究業(yè)務(wù)，可為業(yè)界提供從咨詢到運(yùn)營(yíng)全面解決方案，是一家既有項(xiàng)目策劃能力又有項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)能力的供應(yīng)鏈咨詢公司。
來源：物流時(shí)代周刊
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