在互联网时代,网络技术快速发展,网络安全产品层出不穷,导致网络安全设备供应商的竞争越来越激烈。面对这一变化,企业逐渐意识到可以通过快速、准确地解决网络安全产品问题来提高售后服务质量,从而提升企业的竞争力。然而,网络安全产品问题不同于其它售后服务问题,它主要有以下几个特点:1、客户规模大（例如:跨省、跨国企业）,且客户的需求各不相同;2、产品种类多,问题复杂多样、不可预知;3、要求网络安全工程师有丰富的网络知识背景,但人力资源有限。在传统的解决网络安全产品问题的模式中,网络安全工程师更依赖于个人经验和技术能力,缺少对当前数据库的利用。因此,提出从以下两个方面提高企业的售后服务质量:第一、如何利用已存在的数据库,提高网络安全工程师解决新的网络安全产品问题效率;第二、如何合理安排网络安全工程师解决网络安产品问题,提升客户体验。为解决上述问题,通过了解某网络公司C的实际情况,从以下三个方面展开研究:第一、研究网络安全产品问题与人员匹配。按照一定标准,通过对网络安全工程师能力的评估和网络安全产品问题的分析,将网络安全工程师和问题进行合理匹配。其中问题的评估使用FMEA分析法。第二、研究网络安全产品问题与原因之间的关联。问题的解决离不开原因的查找,对网络安全产品问题和原因使用K-means算法进行聚类,基于聚类结果构建鱼骨图。第三、研究网络安全产品问题与解决方案之间的关联。根据解决方案的特点（动词与名词的组合）,先分别进行动词和名词的聚类,人工进行组合得到解决方案。本研究具有重要的理论意义和应用价值。理论意义:本文通过对现有网络安全产品售后服务问题的数据分析,对网络安全产品问题合理分配,挖掘数据间的因果关系,为网络安全工程师提供初始诊断结果、合适的解决方案,从而提高售后服务问题解决的准确性和时效性。应用价值:本文的研究可以提高网络安全产品问题解决的效用和效率,节省人力、物力和时间的成本,从而提高公司的售后服务质量。同时,本研究具有可推广性,适用于典型的售后服务问题的解决。