近年来,随着电子商务的不断发展,快递服务成为大众生活中必不可少的服务,也在社会经济发展中发挥着重要作用。对于企业而言,服务质量的高低直接影响到快递企业的经营绩效,服务如若存在缺陷,将大大削弱企业的市场竞争力。目前,快递服务业整体发展不平衡不充分的情况普遍存在。因此,对快递服务进行改革创新,进一步提升快递服务质量十分必要。已有研究通过设计调查问卷,为快递企业提供服务质量改进策略,然而,问卷收集的数量有限且时效性不足,对于企业实时监控服务质量无法发挥作用。随着社交媒体的不断发展,在线评论成为顾客反馈的新型载体,从中挖掘有价值的信息,对于企业发现快递服务缺陷、改进快递服务质量具有极其重要的意义。因此,论文以在线评论为数据来源,从中直接挖掘服务缺陷,并结合传统模型进行分析,从顾客的视角下探索服务质量管理。论文利用Python语言自编爬虫程序,爬取了百度贴吧中申通快递和圆通快递两家企业五年中的贴子内容即在线评论,作为数据来源。首先,构建了文本分析框架,共包括四类特征,用以筛选提及快递服务缺陷的评论。利用文本分类算法进行预测,得到缺陷评论集,为服务缺陷识别提供更精确的数据;其次,利用LDA(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型,对缺陷评论进行主题建模,获取缺陷特征词,并总结出十种缺陷属性;然后,运用细粒度情感分析技术,采用基于情感词典的方法,分别计算十种缺陷属性的负面情感值,用以评估其缺陷程度,同时,通过统计涉及各个缺陷属性的评论占比,评估其重要性;最后,利用重要性和缺陷程度,构建重要性-缺陷程度竞争者分析(Importance-Defect Competitor Analysis,IDCA)模型,形成四类不同性质的象限,并提供相应的服务缺陷应对策略。将十种服务缺陷映射在四个象限中,对其进行分类定性分析,同时,利用机会算法对各象限中的缺陷属性的需改进程度进行量化,提供优先级排序,综合制定应对方案。另外,通过将每年的数据单独分析,形成时间序列三维分析图,挖掘各类快递服务缺陷的动态变化以及趋势,为制定快递服务缺陷应对策略提供补充建议。论文采用文本挖掘技术与传统模型相结合的方法来探究服务质量缺陷,对服务质量管理具有一定的理论贡献和实践贡献。在理论层面,论文将传统IPA(Importance-Performance Analysis,IPA)模型的分析思想引入服务缺陷管理领域,构建了适用的IDCA模型,为服务缺陷的分析应对提供了新思路。同时,将传统模型、算法与文本挖掘技术相结合,丰富了其演绎方法。在实践层面,本研究为快递企业提供了一个完整的服务缺陷识别分析框架,能够帮助管理者实时自动快速识别服务缺陷,并通过分类和优先级排序,为管理者提供科学的应对策略。