.......................................................................................97 4.2.3 用户满意度调查................................................................................................ 够预测食材需求并生成采购建议，从而减少浪费和提升供应链效 率。 此外，DeepSeek 大模型还能够帮助餐饮企业实现精细化的顾 客关系管理。通过对顾客反馈的智能分析，系统可以快速识别顾客 的满意度，并生成针对性的改进建议。同时，模型还可以支持多渠 道的互动，例如通过智能客服系统实时解答顾客的疑问，提升顾客 的服务体验。 总的来说，DeepSeek 大模型的引入不仅能够解决餐饮行业当 加智能化的解决方案。DeepSeek 大模型作为一种先进的人工智能 技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 餐饮行业的运营效率和服务质量直接影响到顾客的满意度和企 业的盈利能力。传统的餐饮服务模式依赖于人工操作，容易因人为 因素导致失误，并且难以应对高峰期的大规模客流。此外，消费者 的个性化需求，如特殊饮食要求、口味偏好等，往往难以通过传统 方式得到精准满足。DeepSeek

预测模型的优化：通过持续的数据训练和模型调整，不断提升 推荐系统的准确性和适应性，确保其能够适应企业战略和市场 需求的变化。 这种技术的应用，不仅能够帮助企业快速响应市场变化，优化 人才配置，还能够增强员工的工作满意度和忠诚度，从而构建更加 稳固和高效的人力资源体系。此外，随着技术的进一步发展和应 用，深度探索岗位推荐的潜力将更大，其在提升人力资源管理效率 方面的作用也将更加明显。因此，结合深度探索技术的人力资源管 据分析表格，展示了传统方法与 DeepSeek 在岗位推荐上的效率对 比： 方法 平均匹配时间（分钟） 匹配精度（%） 用户满意度（%） 传统人工筛选 120 65 70 DeepSeek 系统 10 85 90 从表格中可以看出，DeepSeek 系统在匹配时间、匹配精度和 用户满意度方面均显著优于传统方法。此外，DeepSeek 系统还能 够不断学习和优化，随着数据量的增加和模型的迭代，其推荐效果 功率 和员工满意度。这一方案具有切实可行的应用前景，值得在人力资 源管理中广泛推广。 1.2 目的与意义 在人力资源管理中，岗位推荐系统的作用日益凸显，尤其是在 企业规模扩大、职位多样化的背景下，传统的招聘和岗位匹配方式 已难以满足高效、精准的需求。引入 DeepSeek 岗位推荐系统，旨 在通过先进的人工智能技术，优化人才与岗位的匹配过程，提升招 聘效率和员工满意度。其核心目的是通过数据驱动的方式，减少人

的转运融合系统在研发阶段单日版本构建达到 500+ 数字化转型战略屋 下一年度规划 - 稳扎稳打三步走 起步阶段 运营阶段 变革阶段 提高销售额：增加产品销售额 10% 。 提升用户满意度：提高客户满意度评分至 85% 以上。 扩大市场份额：增加市场份额 2% 。 目标 持续 改进 策略 规划 市场推广策略 制定全 年市场推广计划，包括线上广告、社交媒体 宣传等，以吸引更多潜在客户。 title 时间计划 Enter your title 明年计划提供更多渠道的客服支持，以提高 客户满意度。计划增加电话客服、电子邮件 客服、北京线下服务中心等。 《客户至上的品牌形象提升计划》 3 月份 — 开通电话、邮箱服务； 4 月份 — 开通北京线下服务中心 新增渠道数量 3 客户满意度 ≥98% 多渠道的客服支持 对于常客，可以通过积分系统、会员制度等 方式，给予一定的优惠和特权，增强他们的 持续更新 流量获取 私域流量运营需要解决如何获取流量的问题。 流量运营 保持用户活跃度和忠诚度，是的长期挑战 CRO 工具 营销自动化工具 售后服务工具 数据分析工具 数据分析优化，提高转化和满意度。 数据分析与优化 多渠道覆盖，提升品牌曝光。 多渠道推广策略 积极互动，增强用户参与感和忠诚度 用户参与与互动 Google Analytics 微信公众号 社交媒体管理工具 SEO 优化工具

........................................... 11 11.2 智能客服用户满意度 .............................................................. 11 11.3 客服用户满意度 ......................................................... 智能客服的开启和关闭； 配置功能示意图如图4所示 图4 不同粒度智能客服配置示意图 8.2 关联配置要求 分流配置应支持以下模式的配置： ——前置接待：智能客服先接待，用户不满意再转入人工； ——辅助接待：智能客服会给人工客服提供备选答案，由人工客服进行选择、修改、确认、发送。 对于用户，感受到的是得到人工客服的服务； ——按入口渠道：比如来自订单页，就用人工客服接待； / 用户实际咨询问题的数量 11.2 智能客服用户满意度 用户仅通过智能客服完成一个客服会话（没有人工客服介入）后，按照设置的评价体系，对本次客 服的满意度作出的分级评价。 注：如可设置三级评价体系：好评、中评、差评，则智能客服用户满意度 = 好评的数量 / （好评+ 中评 + 差评） 的数量。 11.3 客服用户满意度 用户完成一个有智能客服参与的客服会话后（包括仅通过智能客服完成，触发推荐问，以及智能客

“最后一米”，真正释放政策红利。 项目定位：打通政企之间的服务壁垒 本项目将“坚持协同共享”作为重要工作原则，明确“以数据共享为核心”，“坚持政务服务上网是原则、不上网是例外， 联网是原则、孤网是例外”，打造人民满意的在线政务服务，推动政务服务从政府供给导向向群众需求导向转变，从“线下 跑”向“网上办”、“分头办”向“协同办”转变，全面推进“一网通办”。 本项目建设是全面落实好好国务院“放管服”的重要举措， 重要手段。项目建设实现政府部门之间的信息共享与业务协同，使政务服务能够提高政务工作效率、建设区域特色服务、 实现流程优化创新，为优化营商环境、便利企业和群众办事、激发市场活力和社会创造力、建设人民满意的服务型政府提 供有力支撑。 建设目标 一站式政策服务 因企制宜的精准推送。政策精准匹配，主动推送最新政策发布。在线收集企业信 息数据，指导政策调整。政策标签 - 企业标签的精准匹配，主动推送。政策原文 额等属性进行画像 政策计算 针对前面两项进行计算，计算出符合 条件的企业 精准推送 针对符合要求的企业进行推送 一键申报 进行申报条件校验，通过后进行一件 申报 效能评估 针对整体过程进行满意度评价 惠企政策 特色亮点—惠企政策精准推 送 D C E F A B 企 业 走 访 建 立 政 府 人 员 的 基 层 企 业 走 访 模 式 ， 实 现 走 访 轨 迹 实

........................................................................................107 9.3 客户满意度评估................................................................................................ 响应速度和服务质量；在生产制造领域，AI 大模型能够通过预测性 维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 动分析客户反馈、投诉等信息，识别出客户需求的共性问题和个性 化需求，从而生成针对性的服务策略。例如，AI 可以自动生成回复 邮件、提供个性化的产品推荐，甚至可以通过智能客服系统实时响 应客户问题，提升客户满意度和忠诚度。 在财务管理流程中，AI 大模型可以通过对企业财务数据的深度 分析，自动识别出财务报表中的异常数据、预测未来的财务状况， 并提供优化建议。例如，AI 可以自动生成预算报告、监控现金流、

.........................................................................................84 9.3 客户满意度提升................................................................................................ 数据处理时间（小时） 10 2 80% 错误率（%） 5 0.5 90% 报表生成时间（小时） 8 1 87.5% 通过以上方案的实施，金融银行的核算效率将得到显著提升， 不仅能够降低运营成本，还能够提高客户满意度，为业务的持续增 长提供有力支持。 2.2 降低人工错误率 在金融银行的核算流程中，人工操作错误是影响核算准确性和 效率的主要因素之一。传统的手工核算方式依赖于人为判断和数据 录入，容易 为提升用户体验，建议定期举办用户交流会，邀请典型用户分 享操作经验及优化建议，促进用户之间的互动与学习。同时，通过 数据分析监测系统的使用情况，识别高频问题及用户痛点，及时调 整培训内容和支持策略，确保系统的稳定运行和用户的持续满意 度。 7.1 用户培训 在引入 DeepSeek 应用方案后，为确保金融银行核算流程的顺 利过渡，用户培训是至关重要的一环。首先，针对不同用户群体的 需求，培训将分为三类：基础用户、高级用户和管理层用户。基础

万元。目前拥有 25 家子公司，连锁门店广泛分布 于浙江、江苏、安徽、山东、湖南等地，门店数量近 4500 家。坚持“以人为本”的经营理 念，把“便民、利民”作为经营宗旨，以“商品丰富、物美价廉、顾客满意、便民利民”为 经营目标。在运营过程中遇到一些挑战： 1. 便利店痛点：零售店“人工贵、招人难、守店累”，如何解放人工成本是当务之急，且 营业时间非 24 小时制，压缩夜间利润，增加营业时间，意味着营收增加。 抗等在内的 12 类健康标签体系。这一战略不 仅顺应健康消费趋势，更将健康从政策理念转化为可落地的商品标准和购物体验，通过商 品精选、场景升级、数字化赋能等一系列创新，提升消费者的决策效率与购物满意度。在 这一过程中，天虹旗下灵智数科与汉朔科技作为天虹的数字化合作伙伴，共同构建了从前 端触点到后端系统的全链路数字化能力，推动健康零售的创新实践落地。三方在健康消费 场景的数字化协同创新实践，也成功入选“2025 系统上线后成效显著，自 5 月上线四个月时间，已收获真实客户反馈 438 条，并催生 具体运营优化。一是效率提升。平均响应时间从小时级缩短至 15 分钟内，处理效率提升 50% 以上，客户满意度达 95%。二是精准优化。数据驱动服务改善。例如，根据反馈优化母婴 室陈设、服务台布局、精准调整商场空调温度。在合家福超市，一例生鲜标签质疑在 2 分 钟内得到现场响应，体现极致效率。三是降本增效。流程的自动化与线上化减少内部沟通

预定预约及支付——临门一脚 习惯驱动、理性驱动 便捷、营销活动、稀缺性、支付 方式 性别、频次、收入 分享及评价—— NPS 产品及服务感受 便捷、现场服务、品牌力 性别、学历 售后服务——满意度闭环 损失程度、售后成本 便捷、自由度、稳定度 服务入口、影响程度 • 数字化地将各个维度进行碰撞，找出相关，分析最大价值，有序执行、减少幸存者偏差 • 前提：业务数字化 要客观认识到企业 / 持续经营用户忠诚度 • 拓展品类产品 • 寻找二次增长曲线 衰 弱 期 举个例子：以连锁零售为例，经营管理是一门平衡的艺术 差异点 关注重点 1 关注重点 2 关注重点 3 发展阶段的不同 新建企业满意度 发展中企业复购 稳定期企业客单价 规模的不同 区域企业服务 全国性企业供应链 全球性企业合规 模式的不同 直营企业品牌与细节 加盟企业标准与控制 合伙企业出品质量 品牌的不同 产生 需求 评估 决策 选择 渠道 预定 支付 综合 交付 使用 评价 售后 维护 消费障碍阶段 财务能力、时间、资源、技能、 渠道、风险、专业知识 满意限制阶段 购买便捷、支付简单 物流效率、使用满意、售后优廉 特别要素： • 情绪水平：掌握整个用户体验 过程中的情绪变化，为什么离 开特别重要 • 场景：比产品功能更重要，用 户决策 \ 交互的地点和环境 6 个原则：

数据来源： T 研究 2020/05 业务高峰人员瓶颈 无法通过临时增员来解决业务高峰无人响 应的问题 企业引入或替换智能客服的核心动 力 降低人力运营成本 提升服务响应 / 应答 率 客户满意度提升 日处理客户咨询频率 线索转化率 提高整体服务效率  55.7% 的企业使用智能客服 ，处理客户咨询频率提高；  这种频率效能增加了 43.5% 。  47.5% 的企业使用智能客服 应答率大幅提升；  平均应答率提升了 40.5%  73.8% 的企业使用智能客服 ，显著感受人力成本下降；  人力成本下降 30.6%  57.4% 的企业使用智能客服 ，客户满意度提升显著；  客户平均满意度提升 27.8% 。  19.7% 的企业使用智能客服 ，感受到整体服务效率提升；  整体服务效率提升了 36.7% 企业应用智能客服之后最显著的效 果 73.8% 63 行业典型案例分享 目录 > 文本 / 语音交互 > 多渠道接入 > 智能转人工 > 业务查询 > 业务导航 > 外呼通知 > 覆盖财务、 行政、人力、党建、法 务、 商务等领域知识库 > 满意度评价及数据分析挖掘 项目背景：随着企业快速发展和扩张，新进员工面临各种问题， 大部分咨询 问题为简单重复的规则制度咨询和问题答疑，占用了职能部门人员大量时间，而 职能部门人手有限， 咨询