基于大數(shù)據(jù)的IT客服用戶畫像研究報(bào)告

基于大數(shù)據(jù)的IT客服顧客畫像研究報(bào)告隨著電網(wǎng)建設(shè)信息化程度的提高，基于大數(shù)據(jù)的IT客服顧客畫像構(gòu)建重新喚醒了數(shù)據(jù)的價(jià)值。多個(gè)應(yīng)用場景顧客畫像的構(gòu)建，對(duì)顧客重點(diǎn)關(guān)注的系統(tǒng)咨詢、系統(tǒng)操作、系統(tǒng)建議、IT需求、故障維護(hù)等業(yè)務(wù)提供個(gè)性化服務(wù)，通過聚類模型、歸納聚類不同的顧客群體，以每一類顧客群體作為分析維度，進(jìn)而開展個(gè)性化、差別化的精確服務(wù)，對(duì)標(biāo)一流的服務(wù)管理水平，凸顯精益化運(yùn)行管理水平。通過輔助和主動(dòng)服務(wù)手段提高IT客服管理的主動(dòng)性，挖據(jù)潛在的客戶訴求，實(shí)現(xiàn)服務(wù)先行，提高顧客滿意度。標(biāo)簽：IT客服顧客畫像個(gè)性化服務(wù)Abstract：Withtheimprovementoftheinformationizationdegreeofpowergridconstruction，theuserportraitconstructionbasedonbigdataITcustomerservicehasreawakenedthevalueofdata.Theconstructionofuserportraitsofvariousapplicationscenariosprovidespersonalizedservicesforsystemconsulting，systemoperation，systemrecommendations，ITrequirements，faultmaintenance，etc.，whicharefocusedonbyusers，andclustersdifferentusergroupsthroughclusteringmodels.Asakindofanalysisdimension，agroupofuserswillcarryoutpersonalizedanddifferentiatedprecisionservices，andstandardizetheservicemanagementlevelofthefirst-classservice，highlightingthelevelofleanoperationmanagement.EnhancetheinitiativeofITcustomerservicemanagementthroughassistiveandactiveservicemeans，tapthepotentialcustomerappeal，achieveservicefirst，andimproveusersatisfaction.Keywords：ITcustomerservice，userportrait，personalizedservice0引言用戶畫像在諸如電商行業(yè)、通信行業(yè)、推薦系統(tǒng)中應(yīng)用成效明顯。近年年，隨著著電網(wǎng)系統(tǒng)的升級(jí)換代，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的顧客畫像在電網(wǎng)客戶系統(tǒng)中的重要性與日俱增。傳統(tǒng)的客戶系統(tǒng)無法精擬定點(diǎn)顧客訴求，各類訴求工單不降反增。對(duì)此，本文從幾個(gè)典型顧客畫像應(yīng)用行業(yè)作為切入點(diǎn)，結(jié)合成功經(jīng)驗(yàn)與電力行業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，以提高客戶體驗(yàn)為出發(fā)點(diǎn)，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)挖掘辦法識(shí)別客戶特性、提煉客戶標(biāo)簽、構(gòu)建客戶標(biāo)簽庫，最后形成完整的顧客畫像支撐體系，從顧客檔案、話務(wù)、事件、滿意度等客戶的基本屬性和行為進(jìn)行的數(shù)據(jù)建模、標(biāo)簽庫建設(shè)及分析計(jì)算，以支撐顧客服務(wù)和電網(wǎng)運(yùn)行。1顧客畫像介紹1.1顧客畫像的定義隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不停深化，打破信息孤島，數(shù)據(jù)“可視化”，顧客畫像的概念應(yīng)運(yùn)而生。顧客畫像，即顧客信息標(biāo)簽化，公司通過收集和分析顧客的社會(huì)屬性、生活習(xí)慣、顧客行為等重要信息的數(shù)據(jù)之后抽象出標(biāo)簽化的顧客模型。以標(biāo)簽庫建設(shè)為載體，通過高度凝練的特性標(biāo)記給顧客進(jìn)行打標(biāo)簽，以提高顧客體驗(yàn)為出發(fā)點(diǎn)，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)挖掘辦法識(shí)別顧客特性、提煉顧客標(biāo)簽、構(gòu)建顧客標(biāo)簽庫，最后形成完整的顧客畫像支撐體系。1.2顧客畫像的意義顧客畫像的應(yīng)用場景諸多，顧客畫像能夠有效的協(xié)助公司理解顧客的愛好點(diǎn)、偏好取向、人口屬性特性。精擬定位目的群體、挖掘潛在的顧客需求，提供差別性的個(gè)性化服務(wù)?？傮w而言，顧客畫像重要用于實(shí)現(xiàn)精確營銷和推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)性作用，其體現(xiàn)在下列五方面：（1）精確營銷：針對(duì)歷史顧客特性，挖掘產(chǎn)品的潛在顧客和顧客的潛在需求，對(duì)特性群體運(yùn)用短信、郵件等多個(gè)方式營銷。（2）顧客統(tǒng)計(jì)：對(duì)顧客的屬性、行為特性進(jìn)行分類，統(tǒng)計(jì)不同特性的顧客數(shù)量、分布，分析不同類別的顧客畫像群體的分布特性。（3）數(shù)據(jù)挖掘：以顧客畫像為基礎(chǔ)構(gòu)建推薦系統(tǒng)、搜索引擎、廣告投放系統(tǒng)，提高服務(wù)精確度。（4）服務(wù)產(chǎn)品：對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行受眾分析，掌握顧客使用產(chǎn)品的心理動(dòng)機(jī)和行為習(xí)慣，完善產(chǎn)品運(yùn)行，提供與顧客需求對(duì)標(biāo)的產(chǎn)品。（5）理解行業(yè)動(dòng)態(tài)和顧客研究：通過顧客畫像分析理解行業(yè)變化態(tài)勢，消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)偏好分析、不同地區(qū)或產(chǎn)品的消費(fèi)差別，塑造與市場和顧客需求相一致的營銷方略。1.3顧客畫像特性分析每個(gè)顧客的形象都是立體多維的，單純從某幾個(gè)方面難以做到顧客特性的全方位覆蓋。不同的公司對(duì)顧客特性的關(guān)注點(diǎn)是不盡相似的。對(duì)此，公司結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)重心，對(duì)構(gòu)成客戶畫像的特性體系進(jìn)行合理設(shè)計(jì)是建設(shè)客戶畫像的首要工作。在電子商務(wù)、通信、金融等行業(yè)，已經(jīng)通過對(duì)客戶業(yè)務(wù)需求、場景建設(shè)方向、現(xiàn)有數(shù)據(jù)現(xiàn)狀特點(diǎn)進(jìn)行分析，結(jié)合其數(shù)據(jù)特性和業(yè)務(wù)特性經(jīng)驗(yàn)成果，匯聚各個(gè)系統(tǒng)零碎的原始數(shù)據(jù)，并根據(jù)業(yè)務(wù)的規(guī)則構(gòu)建起相對(duì)成熟的顧客戶畫像應(yīng)用體系。（見圖1）2顧客畫像行業(yè)應(yīng)用2.1電子商務(wù)隨著電子商務(wù)的繁華，顧客畫像在諸如淘寶、天貓、京東為代表的電商平臺(tái)得到廣泛應(yīng)用。對(duì)顧客瀏覽、關(guān)注、購物信息建立顧客畫像。實(shí)現(xiàn)，一、對(duì)顧客數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析實(shí)現(xiàn)精確營銷，協(xié)助商家獲取目的群體，通過推送短信、郵件等形式精確營銷;二、對(duì)顧客購置的商品進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出最受顧客歡迎的Top10產(chǎn)品，為顧客提供決策支持;三、分析產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)，運(yùn)用聚類分析算法，為顧客推送有關(guān)產(chǎn)品或?qū)a(chǎn)品推送給特定特性的顧客群體。2.2精確營銷精確營銷是從顧客的角度出發(fā)，調(diào)研顧客的產(chǎn)品需求和購置能力，有計(jì)劃的組織營銷活動(dòng)，滿足客戶需求的產(chǎn)品方略、渠道方略和促銷方略。公司以精確、高可靠和高回報(bào)的營銷方略以求更加好的營銷效果。精確營銷的基本原則是可量化，獲得市場需求的精擬定位。有別于傳統(tǒng)的粗放式廣告投放營銷，精確營銷減少營銷成本，形成公司與顧客之間的長效溝通。精確營銷是建立在顧客畫像的基礎(chǔ)之上的，將顧客標(biāo)簽化，抽象出顧客的信息模型。根據(jù)顧客的瀏覽行為、分析出顧客的偏好及購置傾向，向顧客推送其感愛好的產(chǎn)品;對(duì)顧客所在地區(qū)的熱度產(chǎn)品推薦給本地顧客;通過關(guān)聯(lián)分析和預(yù)測算法搭建智能推薦系統(tǒng)。（見圖2）2.3新浪微博新浪微博是一種巨大的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、每天都產(chǎn)生著巨大的顧客交互數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)的背后蘊(yùn)含巨大商業(yè)價(jià)值。明星效應(yīng)在一定程度上刺激消費(fèi)。對(duì)此，公司能夠?qū)I銷方略與明星效應(yīng)相結(jié)合，聚合特定類別的粉絲人群，建立顧客畫像。實(shí)現(xiàn)廣告的精確投放，避免消費(fèi)廣告聚集造成粉絲反感?；谖⒉╊櫩托袨閿?shù)據(jù)、博文數(shù)據(jù)為顧客提供熱搜詞指數(shù)，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)辦法得出和反映不同事件領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，預(yù)測熱詞趨勢、實(shí)時(shí)性、地區(qū)性解讀和屬性分析。根據(jù)尋找熱點(diǎn)關(guān)聯(lián)和顧客偏好取向，統(tǒng)計(jì)頻率。對(duì)特定粉絲群體提供直擊需求的服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)流量優(yōu)質(zhì)轉(zhuǎn)化。3顧客畫像在IT客服系統(tǒng)中的應(yīng)用3.1構(gòu)建顧客畫像必要性分析顧客畫像在電子商務(wù)、通信、金融等行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)日臻成熟。隨著電網(wǎng)信息化水平的提高，運(yùn)用大數(shù)據(jù)來分析顧客的行為，優(yōu)化IT客服服務(wù)，是將來業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢。通過“顧客畫像”研究顧客特性，集中IT客服的多個(gè)信息，涉及工單、事件、問題、呼喊信息等數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)，將顧客訴求信息，自動(dòng)識(shí)別合成存儲(chǔ)為客戶的投訴、舉報(bào)、偏好等構(gòu)造化數(shù)據(jù)，豐富客戶熱點(diǎn)分析數(shù)據(jù)集，理解客戶反映的問題及潛在服務(wù)需求。全方面梳理客服分析體系服務(wù)，理解和掌握不同顧客的目的、行為和需求的差別，快速有效地解決顧客訴求，提高顧客滿意度和減少投訴。3.2IT客服系統(tǒng)顧客畫像概述基于客服顧客關(guān)注點(diǎn)、客戶信息、來訪渠道、來訪時(shí)長、ITSM工單數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)客戶標(biāo)簽庫、客戶群的管理，基于大數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)標(biāo)定客戶標(biāo)簽，提高客服效率和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)服務(wù)和個(gè)性化服務(wù)。采用客服大數(shù)據(jù)，對(duì)客戶服務(wù)對(duì)象進(jìn)行精確畫像分析，構(gòu)建客服全景及話務(wù)預(yù)測;實(shí)現(xiàn)服務(wù)需求挖掘以及顧客目的預(yù)判。能夠有效的提高客戶滿意度，減少客戶投訴率。通過分析客戶的人員信息、崗位信息、年紀(jì)信息、工作信息、組織信息等基本屬性特性，話務(wù)屬性，問題屬性，交互屬性，渠道屬性，結(jié)合渠道分析、關(guān)注熱點(diǎn)分析、投訴分析、滿意度分析、工單分析等動(dòng)態(tài)事件屬性。構(gòu)建客服顧客屬性庫，基于屬性庫，形成服務(wù)標(biāo)庫庫，按照客服精細(xì)化管理規(guī)定，實(shí)現(xiàn)客戶群的管理，并針對(duì)不同的客服群進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)方略。應(yīng)用K-means聚類模型，將客戶歸納聚類為業(yè)務(wù)敏感型客戶、價(jià)值型客戶、潛力型客戶、引導(dǎo)型客戶、普通客戶五大類，進(jìn)而支撐對(duì)顧客開展個(gè)性化、差別化的精確服務(wù)。（見圖3）3.3標(biāo)簽庫架構(gòu)根據(jù)電網(wǎng)IT客服業(yè)務(wù)現(xiàn)狀及對(duì)支撐客戶全方位服務(wù)的規(guī)定，可將顧客標(biāo)簽分為顧客個(gè)體標(biāo)簽和顧客群體標(biāo)簽兩大類。其中：顧客個(gè)體標(biāo)簽，用于描述具體顧客個(gè)體的顧客屬性、行為偏好和業(yè)務(wù)狀態(tài)。個(gè)體標(biāo)簽基本可分為6個(gè)一級(jí)分類：顧客行為偏好渠道類、客戶服務(wù)評(píng)價(jià)類、服務(wù)客戶屬性類、話務(wù)狀況變化類、投訴風(fēng)險(xiǎn)類、顧客分群類，基本涵蓋了6大類顧客畫像模型（顧客行為偏好渠道類畫像模型、客戶服務(wù)評(píng)價(jià)類畫像模型、服務(wù)客戶屬性類畫像模型、話務(wù)狀況變化類畫像模型、投訴風(fēng)險(xiǎn)類畫像模型、顧客分群類畫像模型）所需標(biāo)簽。3.4建立和優(yōu)化算法庫及標(biāo)簽計(jì)算算法模型按照標(biāo)簽庫的設(shè)計(jì)進(jìn)行標(biāo)簽數(shù)據(jù)計(jì)算，建立個(gè)體顧客標(biāo)簽算法庫，通過建立模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出客戶的渠道偏好與使用習(xí)慣;建立群體顧客標(biāo)簽算法庫，通過話務(wù)量、事件分類、業(yè)務(wù)分類、地區(qū)等數(shù)據(jù)，形成多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。標(biāo)簽計(jì)算算法庫將是一種不停完善與優(yōu)化過程，標(biāo)簽計(jì)算工作應(yīng)開展不同算法運(yùn)行對(duì)比分析，找出最適宜值或算法選擇。3.5構(gòu)建基于標(biāo)簽和算法的顧客畫像模型在完畢電網(wǎng)IT客服標(biāo)簽庫及標(biāo)簽計(jì)算算法庫建設(shè)后，開展顧客畫像的應(yīng)用場景建設(shè)，涉及顧客服務(wù)及IT客服系統(tǒng)運(yùn)行支持，基本畫像場景以下：1、顧客行為偏好渠道類畫像建模;2、客戶服務(wù)評(píng)價(jià)類畫像建模;3、服務(wù)客戶屬性類畫像建模;4、話務(wù)狀況變化類畫像建模;5、投訴風(fēng)險(xiǎn)類畫像建模;6、顧客分群類畫像建模。4電網(wǎng)客服系統(tǒng)顧客畫像應(yīng)用展望通過收集顧客社會(huì)屬性、生活習(xí)慣、行為、交互特性等各個(gè)原始系統(tǒng)的零碎數(shù)據(jù)，運(yùn)用多個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深層加工，通過關(guān)聯(lián)分析挖掘顧客隱性特性和潛在需求，并以標(biāo)簽形式固化分析成果，形成顧客畫像。為顧客的潛在需求提供主動(dòng)服務(wù)，對(duì)不同特性的顧客群體提供差別性的個(gè)性服務(wù)，根據(jù)顧客的畫像描述選擇針對(duì)性的方法，如對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型顧客進(jìn)行提前溝通及心理疏導(dǎo)，進(jìn)而在一定程度上規(guī)避投訴風(fēng)險(xiǎn)。5結(jié)語總而言之，顧客畫像在IT客服領(lǐng)域的應(yīng)用大有可為，建立顧客畫像標(biāo)簽庫，訓(xùn)練標(biāo)簽庫算法模型，進(jìn)行顧客屬性畫像、顧客行為偏好及渠道、顧客投訴風(fēng)險(xiǎn)管控、客戶服務(wù)評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)畫像等多個(gè)應(yīng)用場景建模，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)維的多維度、綜合性、精確化運(yùn)維管理，確實(shí)提高公司的服務(wù)水平和解決顧客“痛點(diǎn)”問題，完善電網(wǎng)客服系統(tǒng)運(yùn)行，打造智慧型客服服務(wù)平臺(tái)。參考文獻(xiàn)[1]王曉霞，劉靜沙，許丹丹.運(yùn)行商大數(shù)據(jù)顧客畫像實(shí)踐[J].電信科學(xué).，5.[2]劉勇，吳翔宇，解本巨.基于動(dòng)態(tài)顧客畫像的信息推薦研究[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用.，6.[3]張海旭，胡訪宇，趙家輝.基于話單數(shù)據(jù)的移動(dòng)通信顧客畫像研究[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用.，11.[4]楊潔.面對(duì)公司營銷的全景顧客畫像與模型預(yù)測[D].浙江大學(xué)..[5]劉彪，劉金長.基于顧客畫像分析預(yù)測電費(fèi)敏感型客戶的建模實(shí)踐[J].電力大數(shù)據(jù).，8.[6]郝勝宇