Notice bibliographique
Résumé
This article describes transit systems’ transition from traditional customer service to customer relationship management (CRM), which emphasizes building and enhancing relationships with customers through meeting their needs while managing costs. To manage costs, agencies are using the Web and text messaging to reduce call volume and are using CRM software and workflow changes to be more responsive to commendations, complaints, and suggestions. New Jersey Transit took the opportunity of removing its toll-free number (because most customers were already making the calls at no charge; the TTY line remained) to steer customers toward its Web site and wireless messaging options that deliver transit schedules to cell phones. It also installed a commercial customer service workflow software system and reorganized its customer service operations. Web forms and other innovations cut response time by more than 35 percent and increased the volume of interactions more than fivefold. The San Francisco Municipal Transportation Agency partnered with the City and County of San Francisco’s 3-1-1 Customer Service Center to replace its separate contact center. That, too, has a CRM software system. Translink, Metro Vancouver’s transit agency, also uses a CRM system. In addition, it uses NextBus to provide automatic text response to Web inquiries. A key performance measure for CRM systems is “first contact resolution (FCR).” Portland, Oregon’s TriMet increased its FCR from a low of 59 percent to 77 percent using CRM.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».