隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，以及業(yè)務(wù)特性復雜程度的日趨加深，單一服務(wù)渠道很難及時(shí)解決客戶(hù)的問(wèn)題，越來(lái)越多的客戶(hù)習慣于通過(guò)多個(gè)渠道獲取服務(wù)。

　　面對著(zhù)客戶(hù)行為習慣發(fā)生的改變，整個(gè)客戶(hù)服務(wù)體系的建設導向、及建設內容也在發(fā)生改變。本文將從“服務(wù)、數據、產(chǎn)品”三個(gè)方面，詳細闡述新形勢下客戶(hù)服務(wù)體系建設的新思考。

　　三、 新思考：由“大服務(wù)”到“大數據”，深挖數據價(jià)值、實(shí)現數據變現

　　近幾年來(lái)“大數據”一詞的熱度有目共睹，各行各業(yè)也都在根據自身特點(diǎn)和需求不斷探索符合不同行業(yè)特性的大數據應用場(chǎng)景。

　　呼叫中心作為連接企業(yè)和企業(yè)用戶(hù)的溝通樞紐，其在日常運營(yíng)中也會(huì )獲取、使用、或者是產(chǎn)生大量的數據。雖然從數據的“量級”來(lái)看，呼叫中心的運營(yíng)數據規模相對有限，然而對于呼叫中心自身的運營(yíng)管理，乃至于企業(yè)來(lái)講這部分數據的價(jià)值卻是“無(wú)可限量”的。

　　以下，將以“運營(yíng)可視、管理可控、數據可用”作為主線(xiàn)條，對呼叫中心的大數據應用進(jìn)行詳細闡述。

　　數據可用是指：整合多渠道服務(wù)生產(chǎn)數據，建設運營(yíng)指標庫和用戶(hù)標簽庫，實(shí)現“數據變現”。按照數據變現后的作用方向不同，數據可用包括：

　　以下，將分別打開(kāi)、詳細說(shuō)明。

　　精準營(yíng)銷(xiāo)是指：借助大數據分析技術(shù)，提升呼入/外呼營(yíng)銷(xiāo)成功率，推動(dòng)呼叫中心由成本中心向利潤中心轉型。

　　精準營(yíng)銷(xiāo)解決方案整體視圖見(jiàn)下：

　　“精準營(yíng)銷(xiāo)”大數據挖掘分析閉環(huán)實(shí)施“八步曲”如下：

　　以下，將通過(guò)：流量包營(yíng)銷(xiāo)、手機套餐營(yíng)銷(xiāo)、手機終端營(yíng)銷(xiāo)三個(gè)明細應用場(chǎng)景，對“八步曲”進(jìn)行詳細打開(kāi)說(shuō)明。

　　① 核心內容

　　A. 營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品:4G飛享及組合套餐（中國移動(dòng)）。

序號	套餐名稱(chēng)
1	飛享38元
2	飛享48元
3	飛享58元
4	飛享88元
5	飛享138元
6	飛享158元
7	飛享238元
8	飛享268元
9	飛享338元
10	飛享588元
11	自選組合58
12	自選組合88
13	自選組合128
14	自選組合158
15	自選組合188
16	自選組合298
17	自選組合418
18	自選組合608

　　B.營(yíng)銷(xiāo)方法：呼入營(yíng)銷(xiāo)-是指利用呼叫中心服務(wù)團隊與用戶(hù)直接接觸溝通的過(guò)程，分析用戶(hù)需求、引導用戶(hù)心理，采用有效的營(yíng)銷(xiāo)及溝通技巧向目標用戶(hù)進(jìn)行產(chǎn)品推介，從而最終形成產(chǎn)品銷(xiāo)售的營(yíng)銷(xiāo)模式。

　　C. 核心內容：通過(guò)現場(chǎng)調研，分析鎖定影響呼入營(yíng)銷(xiāo)成功率的因素，將作為后期建模及開(kāi)展其它優(yōu)化措施的業(yè)務(wù)信息輸入。

　　經(jīng)過(guò)現場(chǎng)調研，分析鎖定影響呼入營(yíng)銷(xiāo)成功率的因素有：

　　A. 數據的精準性

　　須通過(guò)大數據分析模型的交付落地，實(shí)現目標用戶(hù)精準定位，包括：向誰(shuí)營(yíng)銷(xiāo)、營(yíng)銷(xiāo)什么、何時(shí)營(yíng)銷(xiāo)，在提升呼入營(yíng)銷(xiāo)成功率的同時(shí)，確保用戶(hù)滿(mǎn)意度。數據挖掘分析方法詳見(jiàn)本小節以下內容。

　　B.平臺的易用性

　　須對系統平臺上呼入營(yíng)銷(xiāo)功能模塊進(jìn)行優(yōu)化改造（包括：營(yíng)銷(xiāo)前、營(yíng)銷(xiāo)中、營(yíng)銷(xiāo)后的核心功能優(yōu)化），通過(guò)提高系統平臺的易用性，最終確保并不斷提升呼入營(yíng)銷(xiāo)成功率。關(guān)于系統功能優(yōu)化的具體內容，詳見(jiàn)本書(shū)第五章《呼叫中心系統平臺智能化應用》。

　　C.運營(yíng)的導向性

　　通過(guò)運營(yíng)的導向性作用，在提升呼入營(yíng)銷(xiāo)成功率的同時(shí)確保用戶(hù)滿(mǎn)意度。關(guān)于運營(yíng)管理的細節性?xún)热荩�詳�?jiàn)本書(shū)第二章《呼叫中心精細化運營(yíng)管理體系》。

　　建立”數據漏斗“并完成專(zhuān)業(yè)分析，鎖定影響呼入營(yíng)銷(xiāo)成功率的因素，將作為后期建模及開(kāi)展其它優(yōu)化措施的數據信息輸入。

　　A.建立數據漏斗

　　B. 完成專(zhuān)業(yè)分析

　　模型分析導入的用戶(hù)數量理論上可以為全網(wǎng)全量用戶(hù)。

　　經(jīng)過(guò)數據統計分析，XX省運營(yíng)商全網(wǎng)共計XXXX萬(wàn)用戶(hù)，其中大約有XXXX萬(wàn)用戶(hù)月均流量在5M以下，這些用戶(hù)中有78%為神州行套餐，不適合推薦4G飛享及組合套餐。如下圖所示（示例）：

　　經(jīng)過(guò)對XX省運營(yíng)商所有資費套餐的業(yè)務(wù)規則進(jìn)行分析，在剔除XXXX萬(wàn)用戶(hù)后，剩余的XXXX萬(wàn)用戶(hù)中大約有XXX萬(wàn)仍不能作為4G飛享及組合套餐推薦的目標用戶(hù)。比如：IP資費、學(xué)生卡資費、兒童套餐、家園套餐等不作為目標推薦群，也即資費套餐表格中product_status<>1的用戶(hù)。如下圖所示（示例）：

　　將通過(guò)調整”總費變化率“和”月租變化率“，控制模型分析給出的目標用戶(hù)數量。也即通過(guò)閾值篩選，選擇同時(shí)能夠兼顧公司營(yíng)收和用戶(hù)滿(mǎn)意的用戶(hù)群進(jìn)行推薦，其它則不推薦。比如：選擇總費變化率在60%到150%之間的用戶(hù)，同時(shí)選擇月租變化率在100%到200%之間的用戶(hù)作為最終的目標推薦用戶(hù)，如下圖所示（示例）。

　　預估模型分析給出的目標推薦用戶(hù)數量XXX萬(wàn)，但真正呼入人工服務(wù)渠道的數量?jì)H為XX萬(wàn)，占比:15%。

　　為避免分析結果的”數據浪費“，可將模型分析給出的目標推薦用戶(hù)數據同步應用于其它服務(wù)渠道（IVR、網(wǎng)廳、APP、微博、微信、在線(xiàn)客服等）的精準營(yíng)銷(xiāo)。

　　呼入人工服務(wù)渠道的用戶(hù)數量XX萬(wàn)，但預估呼入營(yíng)銷(xiāo)界面彈窗的數量?jì)H為X萬(wàn)，占比:27%，原因主要是彈窗規則限制導致。

　　為此，可采取如下策略：

　　--優(yōu)化彈窗規則，適時(shí)調整資費套餐彈窗優(yōu)先級。分析4G飛享及組合套餐的業(yè)務(wù)規則，可在每月20日之后將資費套餐推薦的彈窗優(yōu)先級調整到最高，1日-20日之間則恢復原有等級。

　　--在系統后臺設置彈窗優(yōu)先級調整操作功能，呼叫中心的管理人員可手動(dòng)調整不同業(yè)務(wù)/產(chǎn)品的彈窗優(yōu)先級（具體的功能模塊及功能說(shuō)明，詳見(jiàn)本書(shū)第五章《呼叫中心系統平臺智能化應用》）。

　　目標用戶(hù)在精準營(yíng)銷(xiāo)界面彈窗的數量X萬(wàn)，但預估客服人員主動(dòng)開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)的數量?jì)H為XXXX個(gè)，占比:9%。

　　為此，須通過(guò)運營(yíng)的導向性提升客服人員開(kāi)展呼入營(yíng)銷(xiāo)的積極性、技能性和規范性。同時(shí)，還須不斷提升系統平臺的易用性，逐步優(yōu)化”呼入營(yíng)銷(xiāo)彈窗“窗口界面，彈窗窗口界面須做到：一屏展示、簡(jiǎn)潔有效、信息整合（具體的功能模塊及功能說(shuō)明，詳見(jiàn)本書(shū)第五章《呼叫中心系統平臺智能化應用》）。

　　預估數據分析模型正式上線(xiàn)后，呼入人工服務(wù)渠道的客服人員主動(dòng)開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)的數量XXXX個(gè)，營(yíng)銷(xiāo)成功數量XXXX個(gè)，營(yíng)銷(xiāo)成功率為XX%

　　數據準備

　　① 核心內容

　　模型正式建立前的數據準備工作具體包括：

　　② 方法策略

　　A. 鎖定候選用戶(hù)

　　候選用戶(hù)=全網(wǎng)用戶(hù)-月均流量5M以下的用戶(hù)-IP資費、學(xué)生卡資費、兒童套餐、家園套餐等不作為目標推薦群的用戶(hù)

　　B.基礎信息導入

　　收集整理候選用戶(hù)近三個(gè)月的基本信息，包括：

　　C. 構建套餐維表

　　構建4G飛享和組合資費套餐維表，示例見(jiàn)下：

　　序號 套餐名稱(chēng) 套餐月租費用（元） 套餐內流量（M） 套餐內語(yǔ)音（M） 套餐外流量單價(jià)（元） 套餐外語(yǔ)音單價(jià)（元）

序號	套餐名稱(chēng)	套餐月租費用（元）	套餐內流量（M）	套餐內語(yǔ)音（M）	套餐外流量單價(jià)（元）	套餐外語(yǔ)音單價(jià)（元）
1	飛享38元	38	300	50	0.29	0.25
2	飛享48元	48	500	50	0.29	0.25
3	飛享58元	58	500	100	0.29	0.19
4	飛享88元	88	700	220	0.29	0.19
5	飛享138元	138	1024	500	0.29	0.19
6	飛享158元	158	2048	500	0.29	0.19
7	飛享238元	238	2048	1000	0.29	0.19
8	飛享268元	268	3072	1000	0.29	0.19
9	飛享338元	338	3072	2000	0.29	0.19
10	飛享588元	588	6144	4000	0.29	0.19
11	自選組合58	58	150	150	0.29	0.19
12	自選組合88	88	300	350	0.29	0.19
13	自選組合128	128	600	650	0.29	0.19
14	自選組合158	158	600	900	0.29	0.19
15	自選組合188	188	3072	500	0.29	0.19
16	自選組合298	298	4096	1000	0.29	0.19
17	自選組合418	418	6144	2000	0.29	0.19
18	自選組合608	608	11264	3000	0.29	0.19

　　D. 數據清洗

　　高質(zhì)量的數據是數據分析的前提和可靠分析結論的保障。將通過(guò)數據挖掘工具中的”數據審核“功能，對數據的取值異常程度以及缺失情況等進(jìn)行綜合評價(jià)，并對其進(jìn)行適當調整和填補，具體操作方法同”流量包營(yíng)銷(xiāo)-數據清洗“環(huán)節。

　　E. 算法選取

　　根據業(yè)務(wù)理解和數據理解的綜合分析結果，選取笛卡爾積算法進(jìn)行建模。

　　【未完待續】

　　王丹丹

　　2020年9月

　　13910330350

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