編者按：由CTI論壇主辦的2014中國(guó)(第十屆)呼叫中心行業(yè)峰會(huì)暨中國(guó)最佳呼叫中心頒獎(jiǎng)典禮于今年10月29日在北京隆重舉行，此次大會(huì)的主題是“重朔聯(lián)絡(luò)中心價(jià)值”，重點(diǎn)探討在新形勢(shì)、新技術(shù)下，聯(lián)絡(luò)中心將何去何從？圖為高峰論壇上，杭州遠(yuǎn)傳通信技術(shù)有限公司高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理張英杰做主題發(fā)言。
圖為杭州遠(yuǎn)傳通信技術(shù)有限公司高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理 張英杰
下載PPT：《喚醒沉睡在客戶(hù)服務(wù)渠道的大數(shù)據(jù)》 觀看完整演講視頻
各位來(lái)賓，大家下午好！我是張英杰，來(lái)自杭州遠(yuǎn)傳通信技術(shù)有限公司，主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的研究和規(guī)劃。首先感謝主辦方，讓我能夠和大家分享遠(yuǎn)傳在大數(shù)據(jù)方面的一些研究。我今天演講的主題是《喚醒沉睡在客戶(hù)服務(wù)渠道的大數(shù)據(jù)》。
今天的分享有三個(gè)方面：一是數(shù)據(jù)、技術(shù)和理念，二是遠(yuǎn)傳對(duì)渠道大數(shù)據(jù)的研究，最后簡(jiǎn)要介紹一下遠(yuǎn)傳。
數(shù)據(jù)、技術(shù)和理念
從2006年開(kāi)始，大數(shù)據(jù)概念不斷被提及，之后發(fā)展迅猛，成為IT發(fā)展的主流方向之一。
左圖是IDC針對(duì)數(shù)據(jù)量的統(tǒng)計(jì)， 2005年只有0.1ZB，到2015年已達(dá)到7.9ZB，預(yù)計(jì)2020年將達(dá)到35ZB。從趨勢(shì)上看，每五年數(shù)據(jù)量至少翻5倍。右圖是計(jì)世資訊的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)， 2011年，我國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)金額為2.6億，但是今年是23億，明年預(yù)計(jì)達(dá)到46億，2016年將達(dá)到93.9億。從2013年開(kāi)始，每年的增長(zhǎng)幅度都超過(guò)100%。中國(guó)每年GDP的增長(zhǎng)是8%，在世界上都被稱(chēng)為奇跡。在海量數(shù)據(jù)翻倍增長(zhǎng)、幾何式增長(zhǎng)的情況下，我們都將受益。
未來(lái)會(huì)有哪些因素影響我們對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究與利用？我們認(rèn)為有三個(gè)：數(shù)據(jù)、技術(shù)和理念。打個(gè)做菜的例子，數(shù)據(jù)等同于是材料，技術(shù)等同于我們的廚房、我們的工具，理念就是我們要做什么菜。數(shù)據(jù)層面我們不僅僅要求有厚度，還要求有寬度。數(shù)據(jù)夠厚了，但是我們很單一，這種數(shù)據(jù)，這種材料我們拿過(guò)來(lái)很單薄，只能做局部的事情。當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到一定的寬度和厚度之后，我們?cè)撊绾卫盟课覀冊(cè)撊绾稳ネ诰蛩�？這個(gè)就是要說(shuō)到技術(shù)了。最近幾年的技術(shù)發(fā)展很快，特別是在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算和應(yīng)用層面，展現(xiàn)層面，速度非常快。最后核心我們要說(shuō)的是我們要做什么？我們要拿數(shù)據(jù)來(lái)干什么？
首先談?wù)剶?shù)據(jù)，它是大數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。讓我們聚焦回客戶(hù)服務(wù)聯(lián)絡(luò)中心。在傳統(tǒng)呼叫中心，最早的數(shù)據(jù)是郵件、客服電話(huà)、傳真，隨著技術(shù)發(fā)展，增加了短信、QQ、微信，甚至包括了Facebook、微博這種社交圈的數(shù)據(jù)，只是這些數(shù)據(jù)90%以上都是非結(jié)構(gòu)化，或半結(jié)構(gòu)化，所以只能挖掘那可憐的10%。就像我們口袋里面揣著十塊錢(qián)，發(fā)現(xiàn)九塊是外幣，在中國(guó)根本用不了，只能用一塊。而且即使這一塊，也僅僅挖掘了它的一部分，因?yàn)樗鼣?shù)據(jù)太單薄，很難進(jìn)行多維度的挖掘。
若想挖掘出更多，首當(dāng)其沖的要解決數(shù)據(jù)數(shù)量，把非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化。就聯(lián)絡(luò)中心而言，沉淀了海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)當(dāng)中，錄音又占比最大，因此如何喚醒錄音數(shù)據(jù)，是我們的核心關(guān)鍵。
其次是技術(shù)，和大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)可謂種類(lèi)繁多， 它們的發(fā)展為利用大數(shù)據(jù)提供了保障。在數(shù)據(jù)采集上有ETL、數(shù)據(jù)眾包等技術(shù)。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理上，有分布式文件系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算和云存儲(chǔ)以及實(shí)時(shí)流處理等技術(shù)。在數(shù)據(jù)分析與挖掘上，有A/BTesting、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、時(shí)間序列分析、 MapReduce和R語(yǔ)言等。在計(jì)算結(jié)果展示上，注重可視化，具有標(biāo)簽云、聚類(lèi)圖、空間信息流和熱圖。
我們?yōu)槭裁匆龃髷?shù)據(jù)？對(duì)于用戶(hù)有哪些意義？對(duì)于用戶(hù)而言，做大數(shù)據(jù)無(wú)非是兩個(gè)目的，開(kāi)源與節(jié)流。
第一：做大數(shù)據(jù)之后，可以把定性的變成定量，把大概、可能、好像的指標(biāo)體系量化。
第二：從局部的分析演變成全局分析，或者從單機(jī)變成局域網(wǎng)。在定性變成定量、局部變成全局之后，就可以從不可預(yù)測(cè)變成可預(yù)測(cè)。這個(gè)基礎(chǔ)上，我們可以完善客戶(hù)信息庫(kù)，客戶(hù)行為習(xí)慣，從而構(gòu)建客戶(hù)的全景視圖，當(dāng)然，還包括內(nèi)部渠道管控，在這三個(gè)基礎(chǔ)上我們可以深化運(yùn)用，做一些運(yùn)營(yíng)分析，客戶(hù)的體驗(yàn)提升，以及商機(jī)的挖掘。
對(duì)于商機(jī)挖掘，和大家分享兩個(gè)例子。
第一個(gè)是某寶在做微型貸款，而銀行不能做？為什么？傳統(tǒng)銀行不是不想做，而是它認(rèn)為根據(jù)現(xiàn)有信用體系，微型貸款風(fēng)險(xiǎn)太高，難以把控。具體而言，傳統(tǒng)銀行現(xiàn)有的信用記錄只是簡(jiǎn)單的包含了客戶(hù)有沒(méi)有逾期未還款、不動(dòng)產(chǎn)等。但某寶可以拿到用戶(hù)消費(fèi)記錄、行為軌跡等多重種信息，再結(jié)合上公開(kāi)查詢(xún)的信用記錄，他可以構(gòu)建更全面的評(píng)估體系。這時(shí)候客戶(hù)去貸款，他能把控，因此才敢于推出微貸。所以，這就是基于大數(shù)據(jù)的商機(jī)挖掘。
第二個(gè)運(yùn)營(yíng)商推廣手機(jī)APP的案例。前一段時(shí)間某運(yùn)營(yíng)商推廣手機(jī)APP，其中一個(gè)省做的特別好，在總結(jié)經(jīng)驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)，他們的差距只是在于推廣模式的差異。傳統(tǒng)推廣模式是選擇好名單，定點(diǎn)定時(shí)短信群發(fā)；或者外呼，這種弱針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)對(duì)聯(lián)絡(luò)中心簡(jiǎn)直是一種災(zāi)難，推廣效果自然一般。推廣效果好的省份，他們的特別之處在于營(yíng)銷(xiāo)之前，先進(jìn)行人群聚焦和分類(lèi)，提取它的客戶(hù)屬性。仍然以推廣手機(jī)APP為例：目標(biāo)客戶(hù)首先要經(jīng)常上網(wǎng)，我就收集你的上網(wǎng)記錄。其次，我看你的流量，看你的包。因?yàn)樯暇W(wǎng)都是要耗流量的，我給你定點(diǎn)推薦，精確的推薦，提取用戶(hù)的模型，哪些是潛在用戶(hù)，哪些是非潛在用戶(hù)，這樣節(jié)約了成本，提高了命中率，提高了盈利。這就基于大數(shù)據(jù)全方位分析后的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。
遠(yuǎn)傳對(duì)渠道大數(shù)據(jù)的研究
首先介紹遠(yuǎn)傳研究大數(shù)據(jù)的4個(gè)步驟，分別是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、分類(lèi)建模、挖掘分析和結(jié)果展現(xiàn)。首先選定數(shù)據(jù)源，根據(jù)業(yè)務(wù)特性將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)放置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。其次在此基礎(chǔ)上，按照行業(yè)特性、業(yè)務(wù)特點(diǎn)、區(qū)域差異等不同緯度，分類(lèi)建模，挖掘分析。最后在結(jié)果呈現(xiàn)上，遠(yuǎn)傳選擇有力的工具，使挖掘分析的結(jié)果以傳統(tǒng)報(bào)表、專(zhuān)業(yè)化的團(tuán)隊(duì)報(bào)告等方式呈現(xiàn)，并通過(guò)多渠道推送給客戶(hù)。
其次分享三個(gè)遠(yuǎn)傳案例，兩個(gè)是基于語(yǔ)音分析，一個(gè)是基于IVR行為。
第一個(gè)案例是離網(wǎng)和入網(wǎng)用戶(hù)的挖掘，基于語(yǔ)音分析。由于離網(wǎng)和入網(wǎng)的整體思路一樣，在此重點(diǎn)分享離網(wǎng)。首先選定離網(wǎng)人群名單和號(hào)碼，再根據(jù)號(hào)碼調(diào)取相關(guān)錄音，并轉(zhuǎn)化成文本，從而分析離網(wǎng)人群的特性、離網(wǎng)原因，建立離網(wǎng)特征模型。在特征模型建立好之后，再用該模型在未離網(wǎng)客戶(hù)名單中篩選，找出哪些人是否符合離網(wǎng)特征的？匹配度是多少？從而篩選出高風(fēng)險(xiǎn)離網(wǎng)用戶(hù)，根據(jù)他們的不同原因進(jìn)行干預(yù)。
第二個(gè)案例是通過(guò)語(yǔ)音分析提升運(yùn)營(yíng)能力。
語(yǔ)音分析首先我們的入口還是語(yǔ)音，我們要變成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，從非結(jié)構(gòu)化，變成結(jié)構(gòu)化。這時(shí)候我們可以做什么事情呢？我們可以圈定出強(qiáng)勢(shì)和弱勢(shì)群體，根據(jù)各種指標(biāo)。如何圈定呢？我們先畫(huà)一條基線，在這個(gè)基線下面我們認(rèn)為是弱勢(shì)的，這條基線上面我們認(rèn)為是強(qiáng)勢(shì)的。通過(guò)算法的不斷迭代，得到一個(gè)上限和一個(gè)下限，針對(duì)弱勢(shì)群體和強(qiáng)勢(shì)群體我們進(jìn)行建模，這個(gè)人為什么能力比較弱，是業(yè)務(wù)的問(wèn)題還是人員的問(wèn)題，我們要建兩套模，同時(shí)對(duì)強(qiáng)勢(shì)群體也進(jìn)行區(qū)分，到底是業(yè)務(wù)好，還是人員能力好。再綜合他的入職時(shí)間，他的生活壓力等等�，F(xiàn)在90后可能隨時(shí)就爆發(fā)了，我們可以把這些人群區(qū)分出來(lái)，比如他其實(shí)是態(tài)度差，是不是最近家里發(fā)生了什么事情，我們可以主動(dòng)關(guān)愛(ài)。還有業(yè)務(wù)總結(jié)，為什么A類(lèi)業(yè)務(wù)推銷(xiāo)的好，B類(lèi)業(yè)務(wù)推銷(xiāo)的差。通過(guò)分析之后發(fā)現(xiàn)A類(lèi)和B類(lèi)的業(yè)務(wù)相似度很高，但是A類(lèi)的業(yè)務(wù)性?xún)r(jià)比沒(méi)有B類(lèi)高。像移動(dòng)里面流量包月，有些是10塊錢(qián)包200兆，這時(shí)候人家告訴你，30塊錢(qián)可以包500兆。但是，對(duì)于我來(lái)說(shuō)，200兆夠夠了，為什么要包500兆呢？B類(lèi)的就是產(chǎn)品設(shè)計(jì)層次有問(wèn)題，這時(shí)候就需要對(duì)產(chǎn)品調(diào)整，改善業(yè)務(wù)能力。最后對(duì)于傳統(tǒng)強(qiáng)勢(shì)的，不管他什么業(yè)務(wù)，這個(gè)人能力都特別強(qiáng)，我希望招聘到這樣的人，并且他的穩(wěn)定性也高，我可以向招聘的口子提要求。哪個(gè)區(qū)域的人吃苦耐勞品質(zhì)特別強(qiáng)，具有什么從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，什么優(yōu)先，我們就可以這樣做
第三個(gè)案例是基于IVR的應(yīng)用。針對(duì)主題分析，主要有這幾個(gè)場(chǎng)景，就是IVR的承載業(yè)務(wù)優(yōu)化。第二、IVR的節(jié)點(diǎn)優(yōu)化。最近，經(jīng)常訪問(wèn)的IVR節(jié)點(diǎn)是什么？它如果在第二個(gè)，第三個(gè)，第四個(gè)層次里面，我就需要把這個(gè)菜單往外提，但是這個(gè)決定權(quán)不在我，在于客戶(hù)�？蛻�(hù)訪問(wèn)IVR的時(shí)候，也是使用渠道的資源，只是這個(gè)資源相對(duì)人工來(lái)說(shuō)便宜了很多。第三、IVR的滿(mǎn)意度、分析與管理�？蛻�(hù)把不必要的時(shí)間花費(fèi)在不必要的事情上，客戶(hù)的滿(mǎn)意度肯定不會(huì)高。這種情況下，基于IVR的業(yè)務(wù)分析，節(jié)點(diǎn)分析就可以做滿(mǎn)意度的分析與管理。最后IVR轉(zhuǎn)人工的行為分析，一個(gè)客戶(hù)辦了很多件事，突然發(fā)現(xiàn)我還是轉(zhuǎn)人工吧，當(dāng)一個(gè)客戶(hù)做這樣軌跡操作的時(shí)候不可怕，可怕的是以群用戶(hù)都這么做，那說(shuō)明你的IVR菜單很不友好，當(dāng)客戶(hù)層層進(jìn)入到那一層次的時(shí)候，他發(fā)現(xiàn)他迷盲了，他不理解，他能干什么，那只能找人工。這種情況我們也要分析，到底哪種菜單經(jīng)常出現(xiàn)這種情況。是不我們要調(diào)整我們的話(huà)術(shù)，我們的菜單結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)用戶(hù)的友好度，這是我們挖掘比較多的四個(gè)主題。
在這四個(gè)主題上再和大家分享兩個(gè)模型，就是業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)模型。很多時(shí)候我們打電話(huà)更多的還是以查詢(xún)?yōu)橹鞯臉I(yè)務(wù)需求。我這個(gè)月話(huà)費(fèi)多少；煤氣費(fèi)交了之后余額還有多少等等。但是，有時(shí)候我們查了一些、業(yè)務(wù)介紹之后，我想辦理這個(gè)業(yè)務(wù)，這時(shí)候發(fā)現(xiàn)我們的IVR菜單根據(jù)功能設(shè)計(jì)，是技術(shù)人員按照模塊類(lèi)別設(shè)置的。辦理這項(xiàng)需要一層一層出去，到最外層，再找到業(yè)務(wù)辦理的菜單功能里，再一層一層深入進(jìn)去，找到某項(xiàng)業(yè)務(wù)辦理選項(xiàng)，才能辦理。這時(shí)候客戶(hù)就很為難了。你為什么不在我咨詢(xún)，聽(tīng)完你的語(yǔ)音信息之后，直接問(wèn)一下我是否要辦理呢？如果感興趣，就直接辦理掉了，根本不用浪費(fèi)我的時(shí)間，也不用浪費(fèi)渠道的資源。甚至這時(shí)候我如果覺(jué)得不爽的話(huà)，我就直接轉(zhuǎn)人工，我就投訴，抱怨，你們這個(gè)東西是怎么做的。所以，摒棄一些技術(shù)人員設(shè)計(jì)的角度，多一些客戶(hù)的視角看待問(wèn)題，那就是我們的服務(wù)水平就能提升.iVR的按鍵分析就是在收集、分析客戶(hù)的視角到底是什么。還有業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)模型，通常在業(yè)務(wù)辦理時(shí)我們會(huì)遇到一些安全問(wèn)題，需要輸入用戶(hù)名，密碼進(jìn)行授權(quán)。這時(shí)候如果我需要修改密碼。我先輸三個(gè)“1”，他告訴我太短了；然后我輸六個(gè)“1”，他告訴我太簡(jiǎn)單了；然后我再輸“123456”，他告訴我還需要增加一些英文字母。這時(shí)候我就想，你為什么不一次性告訴我呢？
遠(yuǎn)傳簡(jiǎn)介
最后和大家簡(jiǎn)要分享一下遠(yuǎn)傳。遠(yuǎn)傳一直聚焦服務(wù)渠道領(lǐng)域，至今已有10年。遠(yuǎn)傳技術(shù)是國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)、雙軟企業(yè)，通過(guò)CMMI4級(jí)等多項(xiàng)認(rèn)證；被評(píng)定為“國(guó)家規(guī)劃布局內(nèi)重點(diǎn)軟件企業(yè)”、“重點(diǎn)培育企業(yè)”、“最具成長(zhǎng)潛力企業(yè)”。目前主要有軟件開(kāi)發(fā)、咨詢(xún)服務(wù)和BPO運(yùn)營(yíng)三大類(lèi)業(yè)務(wù)。十年來(lái)，遠(yuǎn)傳成功服務(wù)包括全國(guó)20多個(gè)省市自治區(qū)在內(nèi)的各大運(yùn)營(yíng)商、金融保險(xiǎn)、航空、電力、郵政快遞、互聯(lián)網(wǎng)及電子商務(wù)、政府機(jī)構(gòu)等在內(nèi)的150余家大型客戶(hù)。
以上是我的分享，謝謝大家！
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