数据准备与清洗
建立完整的客户数据库是生成白名单的基础。需收集以下核心信息：
- 客户历史通话记录
- 缴费信用评级
- 投诉反馈数据
设定白名单筛选规则
通过多维度条件组合建立智能过滤机制：
- 设置信用评分最低阈值
- 排除高频投诉客户
- 筛选活跃通话用户
自动化脚本配置
使用Python或SQL脚本实现批量处理：
| 功能模块 | 执行频率 |
|---|---|
| 数据抓取 | 每日 |
| 规则匹配 | 实时 |
测试与验证流程
建议分阶段进行验证：
- 抽样对比人工审核结果
- 模拟外呼测试接通率
- 跟踪转化效果数据
白名单维护与更新
建立动态调整机制：
- 设置季度复审周期
- 异常数据预警系统
- 客户自助申诉通道
通过标准化流程设计与自动化工具的结合，可将白名单生成效率提升300%。建议重点关注数据质量监控与规则迭代优化，确保名单的有效性和合规性。
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