One-of-a-kind Complaint Handling Dataset

该数据集是从新都里餐饮有限公司的两个高端餐厅品牌新都里和人民在台北市的四家分店收集的客户投诉数据。数据集包含两个版本，分别是繁体中文和简体中文。该数据集通过一个名为e-CCH系统的电子客户投诉处理系统收集，并基于希波克拉底客户气质理论的季节关联模型进行分析。数据集包含了数千个基于客户气质的实际投诉案例，用于形成独特的CCH数据集。

This dataset comprises customer complaint data collected from four branches of two premium restaurant brands, Shin Yeh and Ren Ren, operated by Shin Yeh Catering Co., Ltd., in Taipei City. The dataset is available in two versions: Traditional Chinese and Simplified Chinese. It was gathered through an electronic customer complaint handling system known as the e-CCH system and analyzed using a seasonal correlation model based on the Hippocratic customer temperament theory. The dataset includes thousands of real complaint cases categorized by customer temperament, forming a unique CCH dataset.

原始信息汇总

数据集概述

• 来源：该客户投诉数据集收集自Shintori Catering Co., Ltd旗下的两个高端餐厅品牌“Shintori”和“People”，分别在台北市拥有两个分店。
• 版本：数据集包含两个版本，分别是繁体中文和简体中文。

数据集特点

• 数据收集方法：采用基于客户气质中心的电子客户投诉处理系统（e-CCH系统）进行数据收集和挖掘，该系统基于希波克拉底客户气质理论，适用于客户投诉报告和处理的各个阶段。
• 数据收集时间：数据收集工作跨越四年，收集了数千个以客户气质为中心的真实投诉案例。
• 数据集价值：该数据集是首个在工业服务管理背景下对客户投诉处理进行全面研究的成果，提供了详细的客户投诉属性和启发式决策，有助于更真实的投诉处理理论研究和更好的服务失败恢复及互动营销。

引用信息

若使用此数据集，请考虑引用以下论文：

1. Lee, Ching-Hung, Yu-Hui Wang, and Amy JC Trappey. "Ontology-based reasoning for the intelligent handling of customer complaints." Computers & Industrial Engineering 84 (2015): 144-155.
2. Trappey, A.J.C., Lee, Ching Hung, Chen, W.P. and Trappey, C.V., 2010, “A framework of customer complaint handling system, Service Systems and Service Management” (ICSSSM 2010), 7th International Conference, Tokyo, Japan, pp 28-30.
3. Wang, Yu-Hui, Lee, Ching-Hung*, and Trappey, A.J.C., 2017, “Modularized design-oriented systematic inventive thinking approach supporting collaborative service innovations”, Advanced Engineering Informatics. 33, 300-313.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于一个创新的客户气质为中心的电子客户投诉处理系统（e-CCH系统）。该系统通过三个阶段进行数据收集和分析：首先，开发并推出e-CCH系统；其次，通过该系统进行数据收集和学习转移；最后，利用该系统进行数据挖掘。这一过程历时四年，从两家品牌的连锁餐厅中收集了数千个真实世界的客户投诉案例，形成了独特的客户投诉处理数据集。

特点

该数据集的显著特点在于其结合了希波克拉底的客户气质理论，能够根据客户的气质类型进行分类，并提供个性化的解决方案。此外，数据集包含了详细的客户投诉属性，为工业处理提供了宝贵的决策支持。通过数据挖掘和跨分析，该数据集不仅揭示了不同气质类型客户的投诉倾向，还为服务失败恢复和互动营销提供了理论支持。

使用方法

该数据集适用于多种研究场景，包括但不限于客户投诉处理、服务质量提升以及市场营销策略优化。研究者可以通过分析不同气质类型客户的投诉模式，设计更加精准的服务策略。此外，数据集还可用于训练和验证机器学习模型，以实现自动化客户投诉处理和预测。使用时，建议参考相关文献，确保数据分析的科学性和有效性。

背景与挑战

背景概述

在现代服务业中，客户投诉管理是提升服务质量与客户忠诚度的关键环节。由Shintori Catering Co., Ltd.旗下的两家高端餐厅品牌'Shintori'和'People'在台北市的四家分店收集的客户投诉数据集，即One-of-a-kind Complaint Handling Dataset，是该领域的一项开创性研究。该数据集的创建始于2017年，主要研究人员包括Lee, Ching-Hung、Wang, Yu-Hui和Trappey, Amy JC等，他们通过开发并实施电子客户投诉处理系统（e-CCH系统），结合希波克拉底的客户气质理论，进行了为期四年的数据收集工作。该数据集不仅包含了数千个真实世界的客户投诉案例，还详细记录了客户的气质类型及其对应的投诉属性，为个性化解决方案的提供奠定了基础。这一数据集的开放为工业服务管理中的客户投诉处理研究提供了宝贵的资源，推动了服务失败恢复和互动营销的理论与实践发展。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，如何有效整合希波克拉底的客户气质理论与现代电子投诉处理系统，以确保数据的准确性和实用性，是一个复杂的问题。其次，从四家分店收集并整理数千个客户投诉案例，涉及大量的数据清洗和分类工作，确保数据的完整性和一致性。此外，如何通过数据挖掘技术，如交叉分析和对应分析，深入理解不同气质类型客户的投诉模式，并将其应用于实际的投诉处理中，也是一个重要的挑战。最后，如何通过ChatGPT等先进技术进行知识的迁移学习，进一步提升数据集的应用价值，也是当前研究的重点和难点。

常用场景

经典使用场景

该数据集的经典使用场景主要集中在客户投诉处理系统的优化与个性化解决方案的开发。通过分析不同客户气质类型的投诉数据，研究者能够深入理解各类客户的投诉模式，从而设计出更具针对性的投诉处理策略。此外，该数据集还可用于训练和验证基于机器学习的投诉分类模型，提升自动化投诉处理系统的准确性和效率。

实际应用

在实际应用中，该数据集为餐饮行业及其他服务行业的客户投诉管理系统提供了宝贵的参考。通过分析数据集中的投诉案例，企业可以优化其投诉处理流程，提升客户满意度。此外，该数据集还可用于开发个性化的客户服务策略，帮助企业根据客户的气质类型提供定制化的解决方案，从而增强客户忠诚度和品牌形象。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者已开展了一系列相关工作，包括客户投诉处理的智能推理系统、模块化设计导向的创新方法等。例如，Lee等人提出的基于本体的智能投诉处理系统，通过整合客户气质理论与自动化推理技术，显著提升了投诉处理的效率和准确性。此外，Wang等人提出的模块化设计方法，进一步推动了服务创新与客户体验的优化。