数字经济时代客户通信需求的分析与演化

Analysis and Evolution of Customer Communication Needs in the Digital Economy Era

摘要: 本文通过对2022~2024年移动通信领域客户投诉数据的深入分析，探讨了客户诉求的演变趋势和主题演化路径。利用Lda2vec模型和余弦相似度计算，通过LDAvis交互式可视化系统研究发现客户投诉的焦点从具体的技术问题，如设备使用和户线中断，转向了服务层面的问题，最终关注于上网质量这一宏观议题。文章分析了活动服务、户线中断和设备帮助三大主题的投诉数据，揭示了用户需求的变化和技术进步的推动作用。研究结果表明，随着数字经济的发展和家庭办公、在线教育的普及，用户对网络稳定性和上网体验的期望不断提升。同时，用户对服务的透明度、真实性和费用透明度的要求也越来越高。服务提供商面临的挑战在于如何适应这些变化，提供更高质量的服务，同时也面临着通过更好地理解和满足用户需求来提升用户满意度和忠诚度的机遇。

Abstract: This paper conducts an in-depth analysis of customer complaints in the mobile communications sector from 2022 to 2024, exploring the evolution of customer demands and thematic pathways. Utilizing the Lda2vecs model and cosine similarity calculations, combined with the LDAvis interactive visualization system, the study reveals that customer complaints have shifted focus from specific technical issues, such as device usage and line interruptions, to service-level concerns, ultimately converging on the broader topic of internet quality. The paper analyzes complaint data related to three major themes—service activities, line interruptions, and device assistance—unveiling the changing user needs and the driving role of technological advancements. The findings indicate that with the development of the digital economy and the increasing prevalence of remote work and online education, user expectations for network stability and internet experience have significantly risen. Additionally, users demand greater transparency, authenticity, and clarity regarding service fees. Service providers face challenges in adapting to these evolving expectations while also encountering opportunities to enhance user satisfaction and loyalty by better understanding and addressing user needs.

1. 引言

在数字化时代，移动通信行业是信息社会的关键支柱，服务质量直接影响消费者的日常生活和工作效率。随着技术的快速发展，尤其是5G和6G技术的推广，用户对服务质量的期望不断提高。然而，服务质量波动和用户需求多样化导致了投诉的增加，反映了服务过程中的不足。分析客户投诉数据，识别投诉趋势对服务提供商至关重要。

其中，客户满意度[1]是衡量企业服务能力和水平的关键指标，也是企业核心竞争优势的体现。随着业务从话音时代转向数据时代，市场从卖方市场转变为买方市场，客户体验和感知成为业务运营好坏的核心标准。客户满意度的提升离不开对客户问题的及时响应和妥善处理，而客户投诉[2]正是一个重要的切入点。客户投诉并非对企业的否定，而是一种希望问题得到解决和帮助企业改进的积极信号。

目前，服务感知和质量感知是影响客户满意度的主要因素，也是客户投诉通信方面的主要问题[3]。针对这些问题，许多学者从不同角度展开研究。非文本挖掘的方法中，宋婧[4]基于集客投诉数据研究建立集客有线业务投诉预处理体系，通过预处理意见提升装维人员的现场处理速度；张蕊[5]利用LSCIA模型提取投诉特征，建立完善的预警机制解决投诉效率问题，并实现一定程度的投诉热点预判；马晓亮[6]参考CCSI指标体系，结合实际服务变量，通过线性回归分析构建满意度和网络质量分析函数，找出关键影响因素并应用于实际生产；马秀英[7]则通过NPS净推荐值调研，对贬损和投诉用户进行画像分析，制定整体提升计划，有效改善服务质量和客户满意度。韩廷婷[8]利用相关性分析技术，建立客户投诉与故障发生的关系模型，对潜在的客户投诉进行预测。

在文本挖掘方面，一些研究通过分析客户投诉文本深入挖掘影响满意度的隐性因素。郑杰明[9]介绍了一套多元技术对客户投诉问题快速发现和定位的分析框架。对企业的投诉数据集，依次进行异常检测、重复投诉识别、超长投诉分析和聚类分析，以发现并定位客户提出的问题。张爱华[10]针对运营商人工处理客户投诉工单高成本低效率问题，提出了一种基于TF-IDF算法的定量研究方法，旨在高效精准地识别客户投诉原因。关志广[11]利用隐马尔可夫模型进行文本挖掘，以分析电信客户投诉工单和网络舆情，得出了改善网络弱覆盖和优化基站负荷的结论。王腾[12]使用了贝叶斯加权平均算法和文本挖掘技术，实现了客户投诉工单的自动分类，提高了工单处理效率和准确率。

综合相关研究，从非文本挖掘和文本挖掘的多角度对客户投诉与满意度的关系进行了深入探讨，为改善服务质量、提升客户满意度提供了重要参考。然而，大多数研究主要聚焦于特定技术或工具的应用，或强调某一时间点上的静态分析，较少涉及客户诉求的动态演变及其背后的深层驱动因素。此外，对客户诉求从技术问题转向服务层面的变化趋势研究相对不足，对数字经济背景下网络质量与客户满意度关系的探索也较为有限。

本文以2022~2024年移动通信领域客户投诉数据为基础，通过Lda2vec模型结合LDAvis交互式可视化系统、余弦相似度的方法，动态分析客户诉求的演变趋势和主题演化路径，弥补了现有研究中时间维度研究的不足。相比于传统分析方法，本文不仅揭示了客户投诉从设备问题到服务问题再到网络质量议题的转变，还深入分析了服务透明度和用户期望的新要求，特别是数字经济背景下家庭办公和在线教育对网络稳定性的特殊需求。研究结果为服务提供商如何理解用户需求、制定针对性策略提升满意度和忠诚度提供了新的思路和实证支持。这种综合技术与场景化分析的结合，突出了研究的创新性与实际价值。

2. 研究方法

本节内容主要介绍基于LDA主题模型和Word2vec词向量模型的技术框架的构建过程。通过运用LDA主题模型，我们能够对移动某分公司的客户投诉内容进行深入的主题分析，挖掘出潜在的主题。这一过程首先涉及对大量投诉文本的预处理，包括文本分词、去除停用词、构建词袋等步骤，用来确保我们数据的质量。

在LDA主题模型的支持下，我们可以揭示出客户投诉中隐含的主题结构，最大的主题分配概率情况，从而发现客户在使用通信公司产品服务过程中所面临的共同问题和需求。识别出这些主题不仅有利于了解客户在意的服务类型，还可以反映出客户潜在的修正需求。

同时，Word2vec模型则为我们提供强大的词向量表示，使得相似词汇之间的关系能够在高维空间中得到有效捕捉。两个模型的配合使用，使得我们在后续分析中能够更加准确地理解客户的需求。具体的结构框架如图1所示。

2.1. 数据预处理

本文聚焦于近几年通信公司客户的投诉文本分析，选取从2022年至2024年的近三年数据。我们选择这一时间段的数据，旨在捕捉客户在当今通信行业快速发展与转型的情况中，尤其是5G技术的推广以及人工智能AI的应用下投诉的动态变化及其背后潜在的服务问题。因此，对这一时期内客户的投诉文本分析将有助于我们更好地理解客户地真实反馈。

在数据收集阶段，我们从移动公司的客户服务数据库中提取了相关的投诉记录。这些记录包含了客户的基本信息、投诉内容、投诉时间、以及处理结果等多个维度的信息。为了确保数据的准确性与有效性，我们首先要对数据进行清洗，包括去除数字标点符号、文本分词、构建停用词典以及用户词典等操作减少文本噪音，提高信息质量。

2.2. 潜在狄利克雷分配

潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)是一种基于贝叶斯理论的文档主题生成模型，广泛应用于文本挖掘和自然语言处理领域。LDA模型采用三层结构，分别为文档、主题、词语。其核心假设是每篇文档可以由多个潜在主题组成，而每个潜在主题又由多个相关关键词汇构成。这种关系通过多项式概率分布来描述，允许模型有效地捕捉到文档中的主题结构。其基本结构如图2所示。

Figure 1. Structural framework diagram

图1. 结构框架图

Figure 2. LDA theme model structure

图2. LDA主题模型结构

其中，$\alpha$ 和$\eta$ 是两个分别表示每篇文档中主题的狄利克雷分布的先验参数。${\theta }_d$ 表示文档d的主题分布${\theta }_i$ ，$Z_{d,n}$ 表示文档d第n个词的主题，${\omega }_{d,n}$ 表示文档d第n个词。N表示为词语的数量，D表示为文档的数量。${\beta }_k$ 表示为第k个主题的词语分布，K表示为K个主题。

具体的描述流程为：从狄利克雷分布$\alpha$ 中取样生成文档d的主题分布${\theta }_i$ ，进而从主题的多项式分布${\theta }_i$ 中取样生成文档d第n个词的主题$Z_{d,n}$ 。其次，从狄利克雷分布$\eta$ 中取样生成主题$Z_{d,n}$ 对应的词语分布${\beta }_k$ ，最后从词语的多项式分布${\beta }_k$ 中采样生成词语$W_{d,n}$ 。LDA模型的联合概率分布公式如公式(1)所示：

$P\left(\overrightarrow{w},\overrightarrow{z}|\overrightarrow{\alpha },\overrightarrow{\beta }\right)=p\left(\overrightarrow{\omega }|\overrightarrow{z},\overrightarrow{\beta }\right)p\left(\overrightarrow{z}|\overrightarrow{\alpha }\right)$ (1)

在进行LDA主题模型训练时，选择合适的主题聚类数量是至关重要的。选择合适的主题数量可以选择困惑度(perplexity)的计算，也可以结合其他指标来评估模型效果，困惑度是自然语言处理中的经典指标，它用于度量模型对文档主题分布预测的准确性。具体来说，困惑度衡量的是模型对某个文档属于特定主题时的不确定程度。困惑度值越低，说明模型的预测越准确，文档聚类效果越好。

因此，通过降低困惑度，我们能够确保模型对文档主题分布的预测更为精确，进而提高LDA主题模型的整体聚类效果。困惑度计算方法如公式(2)所示：

$\text{perplexity}=\exp \left(-\frac{{{\displaystyle \sum }}_{d=1}^N{\log }_{A}p\left({\omega }_d\right)}{{{\displaystyle \sum }}_{d=1}^N{D}_d }\right)$ (2)

其中，A是测试集。分母是测试集的总长度。N是文档数量。$p\left({\omega }_d\right)$ 是每个单词出现的概率。

利用LDA主题模型挖掘出的潜在主题，通过计算相邻时间段内文档主题的相似性，可以的到高相似性的主题，从而生成主题的演化路径。

2.3. Word2vec词向量模型

Word2vec是一种将词汇表示为向量的深度学习模型，通过学习词汇在大规模语料中的上下文关系，生成词嵌入，捕捉词语间的语义相似性及其关系。它有两种训练方式：CBOW和Skip-gram。基本结构如图3所示。这两种方法都依赖局部上下文建立词与词之间的联系，生成高质量的词向量。由于其高效性和优质的词嵌入能力，Word2vec被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务中。

Figure 3. Word2vec word vector model

图3. Word2vec词向量模型

3. 结果分析

3.1. 描述性统计分析

我们与移动某分公司合作，收集从2022年5月至2024年4月的近三年客户投诉文本数据。这些数据包含了客户的基本信息、投诉内容、投诉时间、以及投诉地点等多个维度的信息。在进行主题模型分析之前需要对数据进行预处理，减少文本噪音，最终获得88929条投诉文本。表1展示投诉文本的描述性统计。

Table 1. Descriptive statistics of complaint texts

表1. 投诉文本描述性统计

数据	结果
投诉文本	88,928条
分词结果词数	99,280个
停用词典词数	14,606个
用户词典词数	2083个

3.2. 主题数量选择

我们利用困惑度(perplexity)分数来指导主题数量K的选择。在LDA模型中，超参数α和η对于主题建模的效果起着关键作用。超参数α控制文档中主题的分布稀疏性，它影响着每个文档与主题的关系。超参数η则用于控制词汇在各个主题中的分布。根据多次调试的结果，我们选择将α设置为2.8/topic number，η设置为0.001。这一组合是我们实践中的最佳选择。这一选择使得模型在识别主题时更加精确，同时避免了主题的过度稀疏或过度集中。此时，困惑度的降低幅度逐渐减小，并形成明显的肘部点。这个肘部点通常是我们选择最佳主题数量的依据。结果如图4所示，在主题数目为3时，困惑度分数最小，形成明显的肘部点。

Figure 4. Topic perplexity

图4. 困惑度结果

3.3. 基于投诉文本的主要话题分析

3.3.1. 从LDA主题模型中提取的基于投诉文本的主题

LDA模型可视化使用LDAvis交互式可视化系统。LDAvis通过动态交互展示主题的关键字和主题间关系，每个主题以圆圈表示，大小反映受欢迎程度，圆圈距离表示相似性。若圆圈靠得过近，说明主题设置可能不合理，需要调整主题数量，确保主题之间有足够的区分度。

图5的LDAvis结果展示了三个主题的主题间距离图。为了保证主题的可解释性，我们确定了每个主题10个最相关的词语。如图所示，3个主题对应3个方面的诉求，分别是活动服务诉求、户线中断诉求、设备帮助诉求。基于LDA主题模型，得到每个文档的主题概率得分，选择概率最大的主题作为相关文档的主导主题。

Figure 5. LDA theme visualization

图5. LDA主题可视化

在确定每个主题的核心词汇后，我们接下来需要分析这些词汇，以便深入理解每个主题所反映诉求的具体内容。词汇的选择不仅揭示了主题的主要内容，还反映了用户在不同情境下的关注点和需求。分析这些相关词汇的意义，有助于我们更清晰地识别用户的痛点及其期望。此外，主题间的对比分析也将揭示不同诉求之间的关联性和差异性，从而为整体服务策略提供制定参考。以下表2是每个主题对应的10个相关词汇的表格展示。

结合每个主题下相关词语和高概率得分的代表文档，将投诉文本的三个主导主题解读为活动服务诉求、户线中断诉求、设备帮助诉求。

活动服务诉求是指主要关注的是客户对于促销活动、优惠信息的反馈和需求。随着全球经济的逐步复苏和数字经济的蓬勃发展，消费者对于活动服务的诉求呈现出新的特点。经济复苏带来了消费信心的增强，消费者更加注重活动的体验和价值，而数字经济的兴起则推动了活动服务的数字化和个性化。“优惠活动”和“定向流量包”等词汇的高频出现，反映了消费者在经济压力下对成本的敏感性，同时也显示了服务提供商通过灵活的定价策略来吸引和留住客户。消费者期待通过“要求核实”和“要求尽快”获得快速、透明的服务，这反映了数字时代对服务效率的高要求。“主动关怀”则表明消费者不仅关注价格和效率，还期待服务提供商能够提供更加人性化和个性化的服务体验。在这个时期，消费者的活动服务诉求与经济复苏和数字经济的趋势紧密相连。服务提供商需要通过创新的服务模式和技术应用，提供更加灵活、高效和个性化的服务，以满足消费者的多元化需求。同时，服务提供商还需要关注消费者的心理预期和情感体验，通过优质的服务提升消费者的满意度和忠诚度。

Table 2. The top 10 related words based on the theme of the complaint text

表2. 基于投诉文本主题的前10个相关词语

活动服务诉求	户线中断诉求	设备帮助诉求
客户要求	上门处理	路由器
不认可	户线中断	机顶盒
帮忙处理	智慧家庭工程师	装维人员
营业厅	装机地址	不会设置
要求取消	解释口径	流程轨迹
违约金	诊断账号	宽带网络
优惠活动	光猫升级	状态正常
要求尽快	检查网线	解释引导
要求核实	网络检测	摄像头
定向流量包	儿童手表	无在途单
尽快处理	宽带网	主动关怀

户线中断诉求是指涉及到客户在使用服务过程中遇到的技术问题，特别是与家庭网络连接相关的中断问题。随着全球经济的数字化转型，家庭网络稳定性对于用户来说变得尤为重要。这一时期，中国数字经济的快速发展，使得网络成为人们生活和工作不可或缺的一部分。用户对于“户线中断”的关注不仅反映了对连续网络服务的需求，也体现了数字经济时代对高质量网络服务的依赖。经济上，网络中断直接影响家庭的工作效率和生活质量，尤其是在疫情期间，居家办公和在线教育成为新常态。用户期望服务提供商能够提供快速的“上门处理”服务，减少经济损失。同时，“智慧家庭工程师”和“装维人员”的专业技术支持变得尤为重要，他们不仅提供技术解决方案，还代表了服务提供商对用户需求的响应能力和服务质量。此外，用户对“违约金”的关注反映了数字经济中消费者权益保护的重要性。在经济快速发展的同时，保障消费者权益，提升服务透明度和可靠性，是提升用户满意度和忠诚度的关键。

设备帮助诉求是指集中在客户对于设备使用和设置方面的疑问和需求。智能设备的普及和家庭自动化的趋势日益明显，用户对于设备的依赖程度加深。随着技术的发展，设备的复杂性也相应增加，导致用户在设备使用和维护方面需要更多的帮助。经济角度来看，智能设备不仅是家庭消费的一部分，也是推动经济增长的新动力。用户对于“路由器”、“机顶盒”和“摄像头”等设备的“不会设置”问题，反映了他们对于技术指导和支持的需求，同时也表明了智能设备市场的增长潜力。用户期望通过“智慧家庭工程师”和“装维人员”的专业服务来解决设备设置和维护问题，这推动了相关服务行业的发展。同时，“诊断账号”和“网络检测”等服务的提及，显示了用户对于专业诊断和问题解决服务的需求。这不仅为服务提供商带来了新的收入来源，也促进了服务行业的专业化和标准化。“主动关怀”则暗示了用户期待服务提供者能够提供更加个性化和人性化的服务体验，以提升整体满意度。在数字经济时代，用户体验成为企业竞争力的重要组成部分，主动关怀和优质服务可以增强用户粘性，提升品牌忠诚度，从而在激烈的市场竞争中获得优势。

3.3.2. 主题的反向归类分析

在本次实验中，通过对文档集合应用LDA主题模型并进行反向归类，我们进一步统计了反向归类的最大概率的平均值，方差及标准差，分别为0.622、0.016和0.125。如表3所示。平均概率0.622的较高值显示了文档集合中的主题具有较高的区分度，表明大多数文档与特定主题的关联性强，这验证了LDA模型在捕捉文档主题方面的有效性。同时，方差和标准差的较小值揭示了主题概率分布的稳定性，说明不同文档的最大概率主题分布均匀，没有极端波动。证明数据区分度较大且波动程度较小，反向归类结果较为良好。

Table 3. Reverse classification statistical indicators

表3. 反向归类统计指标

指标	样本值
样本平均值	0.622
样本方差	0.016
样本标准差	0.125

可视化分析进一步强化了我们的发现。折线图和散点图均显示了主题概率集中在0.6左右，与平均概率相符，表明抽样文档的主题概率变化趋势和分布均与统计结果一致。直方图则直观地揭示了概率在0.6附近的区间频率最高，这表明大多数文档都能被清晰地归类到某一主题，反映出主题模型的分类效果良好。最大概率的折线图、散点图及条形图如图6所示。

3.3.3. 主题的探索性分析

LDA主题模型的主题确定及反向归类效果较好，但无法直观地观测主题分类情况，不能准确识别用户痛点。基于此，我们进一步开展主题分析。我们对得到的词语及其频率进行文本可视化方法 WordCloud来可视化整体提取每个主题最相关的关键词并使用WordCloud进行可视化。每个主题的词云图分析如图7所示。

在分析词云图中各个主题的关键词大小时，我们通常认为字体大小表示了该词汇在文本中的重要性或频率。较大的字体意味着这些词汇在相关主题中出现得更频繁，或者在文本分析中被认为更为重要。

对于主题1而言，户线中断、上门处理、智慧家庭工程师、装机地址、诊断账号、网络检测、解释口径等词语出现的频率很高。其中“户线中断”、“上门处理”作为主题1的核心词汇，表明用户对于账号问题和网络稳定性的高度关注。对于主题2而言，违约金、优惠活动、客户要求、不认可、营业厅、定向流量包等词语出现的频率很高。突出显示了用户对优惠活动及其相关政策的密切关注，他们希望得到清晰透明的信息和良好的客户服务体验。对于主题3而言，路由器、机顶盒、不会设置、装维人员、流程轨迹、状态正常等词语出现的频率很高。表明用户在这些智能设备的操作和设置上需要更多的指导和帮助。

3.4. 主题演化分析

为了更直观地展示和分析移动通信领域客户投诉的演变趋势和路径，本研究将2022~2024年的客户反馈历程分为三个阶段。并利用余弦相似度计算出相邻阶段主题间的相似性，从而识别出高度相关的主题，构建出客户投诉的主题演化路径。

Figure 6. Line chart, scatter plot, and bar chart of theme probability

图6. 主题概率的折线图、散点图及条形图

Figure 7. Theme word cloud analysis

图7. 主题词云图分析

如图8所示展示了移动通信领域客户投诉三个阶段的机器学习主题研究的演化路径。

Figure 8. Theme evolution graph

图8. 主题演进图谱

在主题演化图中，每个节点代表一个独特的研究主题，而连线则展示了这些主题之间的相互关系。通过结合纵向和横向的分析视角，我们能够深入探讨移动通信领域内客户投诉相关的机器学习研究主题的内容及其演化趋势。这种综合分析不仅揭示了研究主题如何随时间演变，还帮助我们识别出不同主题之间的联系和影响，进而为未来的研究方向提供指导。

从图8可以看出三个阶段的主题最优主题数目一致。在第一阶段的主题0和住题2具有较强的演化能力。这两个主题的主题强度较高，且与相邻时间段的主题相似度较高。而第二阶段的三个主题也具有较强的演化能力，和第三阶段的主题相似度较高。

其中比较显著的主题演化路径包括：

① 一阶段主题0 (用户设备寻求帮助业务)→二阶段主题2 (户线中断上门处理业务)→三阶段主题1 (宽带上网业务问题)

② 一阶段主题1 (户线中断上门处理)→二阶段主题2 (户线中断上门处理业务)→三阶段主题1 (宽带上网业务问题)

③ 一阶段主题2 (客户要求营业厅处理业务)→二阶段主题0 (客户要求营业厅处理业务)→三阶段主题0 (业务退费问题)

主题演化路径①从“用户设备寻求帮助业务”到“户线中断上门处理业务”，再到“宽带上网业务问题”，我们可以看到客户投诉的焦点从设备层面转向了服务层面，最后又关注到了上网质量这一更为宏观的议题。这可能反映了随着技术的发展和用户需求的提升，客户对于移动通信服务的期望也在不断升级。在2022年，用户可能更关注基本的设备使用和连接问题，而到了2023年，随着家庭办公和在线教育的普及，网络稳定性成为了客户关注的焦点。到了2024年，随着经济的持续发展和技术的进步，用户对上网体验和费用透明度有了更高的要求。

主题演化路径②与路径①类似，也是从“户线中断上门处理”开始，但最终演变为“宽带上网业务问题”。这表明网络的稳定性和宽带服务的质量是客户投诉的持续热点。这种演变可能与移动通信技术向5G的演进有关，5G的高速度和低延迟特性使得宽带上网体验成为了用户更为关注的方面。

主题演化路径③“客户要求营业厅处理业务”到“客户要求营业厅处理业务”再到“业务退费问题”的演变路径，揭示了客户服务和费用问题始终是客户投诉的核心。从2022年到2024年，尽管技术在进步，但用户对于服务质量和费用合理性的关切并未减少。这可能与用户对于服务价值的期待日益提高有关，他们希望得到更好的服务体验，并且对于费用问题更加敏感。

通过这三个主题演化路径的分析，我们可以看到客户投诉的焦点从具体的技术问题(如设备使用和户线中断)，逐渐转向了更为宏观的服务质量问题(如宽带上网和业务退费)。这种演变与经济发展、技术进步和用户期望提升的大背景是一致的。随着5G和未来6G技术的发展，我们可以预见客户投诉的焦点可能会进一步转向对数据隐私、网络安全等更为复杂的议题。移动通信公司需要不断适应这些变化，提升服务质量，满足用户的需求。

4. 结论

在2022至2024年间，移动通信领域的客户投诉数据揭示了用户需求的显著演变。通过对活动服务、户线中断和设备帮助三大主题的投诉进行分析，我们观察到客户关注的焦点从具体的技术问题转向了更广泛的服务质量问题，尤其是上网体验和费用透明度。本文通过LDA模型和余弦相似度分析，构建了客户投诉的主题演化路径，从而深入理解了用户需求的变化和技术进步的影响。

研究发现，客户对优惠活动的真实性和可靠性的关注逐渐演变为对服务透明度和质量的要求，反映了数字经济时代下消费者对价格优惠和数据服务的敏感度增加。同时，随着家庭办公和在线教育的普及，网络稳定性成为客户关注的热点，客户对服务中断的容忍度降低，对快速响应和专业技术支持的需求增加。此外，智能设备的普及也带来了新的挑战，用户对设备的依赖程度加深，对清晰的指导和帮助的需求也随之增长。

主题演化路径显示，客户投诉从“用户设备寻求帮助业务”逐步转向“户线中断上门处理业务”，最终关注“宽带上网业务问题”，揭示了从技术问题到服务层面问题，再到上网质量问题的转变。这一路径不仅反映了用户对移动通信服务期望的提升，也显示了技术进步和经济环境变化对用户需求的影响。

综上所述，本研究的主要结论是，移动通信服务提供商必须适应用户需求的演变，通过技术创新和服务改进来满足用户的期望，并提升用户体验。这不仅涉及提高网络稳定性和透明度，还包括优化费用结构和加强数据安全保护。通过这些措施，服务提供商可以在竞争激烈的市场中获得优势，并实现可持续发展。

NOTES

^*通讯作者。