你现在是学术期刊的编辑请修改下面的文字。客户重复抱怨是企业服务管理的一个难题：不仅影响客户服务感知而且还会影响企业的形象。现有的重复投诉研究多以定性为主未对影响重复投诉的关键因子进行量化识别也未对其进行有效的风险预警。本文采用logistics回归统计建模与深度神经网络算法建模相结合的方法将影响重复投诉的关键因子进行定量界定并建立了两个重复投诉风险预测模型经对比分析深度神经网络模型显示了出色的预测

客户重复投诉是企业服务管理中的一个难题，不仅会影响客户的服务感知，还会损害企业形象。然而，现有的重复投诉研究多以定性为主，未对影响重复投诉的关键因子进行量化识别，也未对其进行有效的风险预警。因此，本研究采用logistics回归统计建模与深度神经网络算法相结合的方法，定量界定了影响重复投诉的关键因子，并建立了两个重复投诉风险预测模型。经过对比分析，我们发现深度神经网络模型在精度和效率方面均表现出色，具有较高的预测能力。该模型已成功应用于某省会电信运营商，取得了良好的效果。