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【24h】

Language Dynamics in Employee-Customer Text-Based Interactions

机译:基于员工文本的互动中的语言动态

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摘要

The present research addresses which language dynamics . exhibited by frontline employees (FLEs) on text-based digital communication platforms results in more positive perceptions of customer complaint resolutions. We investigate text-based interactions (dialog) between frontline employees (FLEs) and customers, in both social media (1,194 Twitter and Facebook conversation threads) and a firm-owned platform (1,623 live chat conversation threads), using automated text analysis and a series of ordinary least square and hierarchical logistic regressions.
机译:本研究解决了哪种语言动态。由基于文本的数字通信平台上的前线员工(FLES)展示导致对客户投诉决议的更积极看法。我们在社交媒体(1,194推特和Facebook对话线程)和一个公司拥有的平台(1,623个直播对话线程)之间调查前线员工(FLES)和客户之间的基于文本的交互(对话),使用自动文本分析和一个一系列普通最小二乘和分层逻辑回归。

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