隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，以及業(yè)務(wù)特性復(fù)雜程度的日趨加深，單一服務(wù)渠道很難及時解決客戶的問題，越來越多的客戶習(xí)慣于通過多個渠道獲取服務(wù)。

　　面對著客戶行為習(xí)慣發(fā)生的改變，整個客戶服務(wù)體系的建設(shè)導(dǎo)向、及建設(shè)內(nèi)容也在發(fā)生改變。本文將從“服務(wù)、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品”三個方面，詳細闡述新形勢下客戶服務(wù)體系建設(shè)的新思考。

　　三、 新思考：由“大服務(wù)”到“大數(shù)據(jù)”，深挖數(shù)據(jù)價值、實現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)

　　近幾年來“大數(shù)據(jù)”一詞的熱度有目共睹，各行各業(yè)也都在根據(jù)自身特點和需求不斷探索符合不同行業(yè)特性的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。

　　呼叫中心作為連接企業(yè)和企業(yè)用戶的溝通樞紐，其在日常運營中也會獲取、使用、或者是產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。雖然從數(shù)據(jù)的“量級”來看，呼叫中心的運營數(shù)據(jù)規(guī)模相對有限，然而對于呼叫中心自身的運營管理，乃至于企業(yè)來講這部分數(shù)據(jù)的價值卻是“無可限量”的。

　　以下，將以“運營可視、管理可控、數(shù)據(jù)可用”作為主線條，對呼叫中心的大數(shù)據(jù)應(yīng)用進行詳細闡述。

　　數(shù)據(jù)可用是指：整合多渠道服務(wù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，建設(shè)運營指標庫和用戶標簽庫，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”。按照數(shù)據(jù)變現(xiàn)后的作用方向不同，數(shù)據(jù)可用包括：

　　以下，將分別打開、詳細說明。

　　精準營銷是指：借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提升呼入/外呼營銷成功率，推動呼叫中心由成本中心向利潤中心轉(zhuǎn)型。

　　精準營銷解決方案整體視圖見下：

　　“精準營銷”大數(shù)據(jù)挖掘分析閉環(huán)實施“八步曲”如下：

　　以下，將通過：流量包營銷、手機套餐營銷、手機終端營銷三個明細應(yīng)用場景，對“八步曲”進行詳細打開說明。

　�、� 核心內(nèi)容

　　A. 營銷產(chǎn)品:4G飛享及組合套餐（中國移動）。

序號	套餐名稱
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.營銷方法：呼入營銷-是指利用呼叫中心服務(wù)團隊與用戶直接接觸溝通的過程，分析用戶需求、引導(dǎo)用戶心理，采用有效的營銷及溝通技巧向目標用戶進行產(chǎn)品推介，從而最終形成產(chǎn)品銷售的營銷模式。

　　C. 核心內(nèi)容：通過現(xiàn)場調(diào)研，分析鎖定影響呼入營銷成功率的因素，將作為后期建模及開展其它優(yōu)化措施的業(yè)務(wù)信息輸入。

　　經(jīng)過現(xiàn)場調(diào)研，分析鎖定影響呼入營銷成功率的因素有：

　　A. 數(shù)據(jù)的精準性

　　須通過大數(shù)據(jù)分析模型的交付落地，實現(xiàn)目標用戶精準定位，包括：向誰營銷、營銷什么、何時營銷，在提升呼入營銷成功率的同時，確保用戶滿意度。數(shù)據(jù)挖掘分析方法詳見本小節(jié)以下內(nèi)容。

　　B.平臺的易用性

　　須對系統(tǒng)平臺上呼入營銷功能模塊進行優(yōu)化改造（包括：營銷前、營銷中、營銷后的核心功能優(yōu)化），通過提高系統(tǒng)平臺的易用性，最終確保并不斷提升呼入營銷成功率。關(guān)于系統(tǒng)功能優(yōu)化的具體內(nèi)容，詳見本書第五章《呼叫中心系統(tǒng)平臺智能化應(yīng)用》。

　　C.運營的導(dǎo)向性

　　通過運營的導(dǎo)向性作用，在提升呼入營銷成功率的同時確保用戶滿意度。關(guān)于運營管理的細節(jié)性內(nèi)容，詳見本書第二章《呼叫中心精細化運營管理體系》。

　　建立”數(shù)據(jù)漏斗“并完成專業(yè)分析，鎖定影響呼入營銷成功率的因素，將作為后期建模及開展其它優(yōu)化措施的數(shù)據(jù)信息輸入。

　　A.建立數(shù)據(jù)漏斗

　　B. 完成專業(yè)分析

　　模型分析導(dǎo)入的用戶數(shù)量理論上可以為全網(wǎng)全量用戶。

　　經(jīng)過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，XX省運營商全網(wǎng)共計XXXX萬用戶，其中大約有XXXX萬用戶月均流量在5M以下，這些用戶中有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)過對XX省運營商所有資費套餐的業(yè)務(wù)規(guī)則進行分析，在剔除XXXX萬用戶后，剩余的XXXX萬用戶中大約有XXX萬仍不能作為4G飛享及組合套餐推薦的目標用戶。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。如下圖所示（示例）：

　　將通過調(diào)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數(shù)量。也即通過閾值篩選，選擇同時能夠兼顧公司營收和用戶滿意的用戶群進行推薦，其它則不推薦。比如：選擇總費變化率在60%到150%之間的用戶，同時選擇月租變化率在100%到200%之間的用戶作為最終的目標推薦用戶，如下圖所示（示例）。

　　預(yù)估模型分析給出的目標推薦用戶數(shù)量XXX萬，但真正呼入人工服務(wù)渠道的數(shù)量僅為XX萬，占比:15%。

　　為避免分析結(jié)果的”數(shù)據(jù)浪費“，可將模型分析給出的目標推薦用戶數(shù)據(jù)同步應(yīng)用于其它服務(wù)渠道（IVR、網(wǎng)廳、APP、微博、微信、在線客服等）的精準營銷。

　　呼入人工服務(wù)渠道的用戶數(shù)量XX萬，但預(yù)估呼入營銷界面彈窗的數(shù)量僅為X萬，占比:27%，原因主要是彈窗規(guī)則限制導(dǎo)致。

　　為此，可采取如下策略：

　　--優(yōu)化彈窗規(guī)則，適時調(diào)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(guī)則，可在每月20日之后將資費套餐推薦的彈窗優(yōu)先級調(diào)整到最高，1日-20日之間則恢復(fù)原有等級。

　　--在系統(tǒng)后臺設(shè)置彈窗優(yōu)先級調(diào)整操作功能，呼叫中心的管理人員可手動調(diào)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明，詳見本書第五章《呼叫中心系統(tǒng)平臺智能化應(yīng)用》）。

　　目標用戶在精準營銷界面彈窗的數(shù)量X萬，但預(yù)估客服人員主動開展營銷的數(shù)量僅為XXXX個，占比:9%。

　　為此，須通過運營的導(dǎo)向性提升客服人員開展呼入營銷的積極性、技能性和規(guī)范性。同時，還須不斷提升系統(tǒng)平臺的易用性，逐步優(yōu)化”呼入營銷彈窗“窗口界面，彈窗窗口界面須做到：一屏展示、簡潔有效、信息整合（具體的功能模塊及功能說明，詳見本書第五章《呼叫中心系統(tǒng)平臺智能化應(yīng)用》）。

　　預(yù)估數(shù)據(jù)分析模型正式上線后，呼入人工服務(wù)渠道的客服人員主動開展營銷的數(shù)量XXXX個，營銷成功數(shù)量XXXX個，營銷成功率為XX%

　　數(shù)據(jù)準備

　�、� 核心內(nèi)容

　　模型正式建立前的數(shù)據(jù)準備工作具體包括：

　�、� 方法策略

　　A. 鎖定候選用戶

　　候選用戶=全網(wǎng)用戶-月均流量5M以下的用戶-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

　　B.基礎(chǔ)信息導(dǎo)入

　　收集整理候選用戶近三個月的基本信息，包括：

　　C. 構(gòu)建套餐維表

　　構(gòu)建4G飛享和組合資費套餐維表，示例見下：

　　序號 套餐名稱 套餐月租費用（元） 套餐內(nèi)流量（M） 套餐內(nèi)語音（M） 套餐外流量單價（元） 套餐外語音單價（元）

序號	套餐名稱	套餐月租費用（元）	套餐內(nèi)流量（M）	套餐內(nèi)語音（M）	套餐外流量單價（元）	套餐外語音單價（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(shù)據(jù)清洗

　　高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的前提和可靠分析結(jié)論的保障。將通過數(shù)據(jù)挖掘工具中的”數(shù)據(jù)審核“功能，對數(shù)據(jù)的取值異常程度以及缺失情況等進行綜合評價，并對其進行適當(dāng)調(diào)整和填補，具體操作方法同”流量包營銷-數(shù)據(jù)清洗“環(huán)節(jié)。

　　E. 算法選取

　　根據(jù)業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)理解的綜合分析結(jié)果，選取笛卡爾積算法進行建模。

　　【未完待續(xù)】

　　王丹丹

　　2020年9月

　　13910330350

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