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基于大數據分析的網格化精準客戶服務模式構建

2020-03-17 09:37:34李博
科學導報·學術 2020年58期
關鍵詞:大數據

李博

【摘 要】在面向客戶提供服務過程中,了解客戶的需求,提供精準的服務,需要應用大數據技術,對客戶的行為基于網格化進行精準的分析,通過分析了解用戶的規律,向用戶提供相應的服務,有助于提升服務水平。

【關鍵詞】大數據;網絡化;精準客戶服務模式

一、引言

以某運營商向用戶提供服務為例,該運營商應用大數據技術,以建立數字運營為標準,通過大數據技術建立網格化服務體系,并采用信息化管理方法,使企業營銷模式發生變化,在向雍華庭提供精準服務的同時,還能擴大企業營銷范圍,創造更多的經濟效益。

二、構建新型服務模式

2.1構建營銷服務大數據分析方法

在企業營銷服務過程中,獲取關鍵信息,信息內容包括實體和非實體。自分析信息過程中,采用智能分詞技術,將時間、人物、地點以及類型等進行分類,通過分類對上述信息進行劃分,用于對營銷服務產生的效果進行指導。

(1)關鍵信息分類

關鍵信息的分類過程,對于提取的關鍵信息進行相關分類排序。按照時間、地域、用戶側、服務側、業務類型、出現次數等多種維度進行分類排序。

(2)敏感詞匯關聯

與敏感詞的應用存在密切的關系,關鍵信息會按照分類進行排序,現階段關鍵信息涉及的種類較多,其中時間、地域以及業務類型等是重要的組成部分。在確定上述關鍵信息后,會將各種關鍵信息建立關聯關系,使用組合或者分詞等技術,會對不同時期產生的信息內容進行分析,如果出現過于敏感的詞匯,由關聯詞匯進行串聯,以分布圖或者雷達圖的形式表現出來。

在該雷達圖中,紅色代表投訴信息、黃色代表故障信息、綠色代表咨詢信息、藍色代表其他信息。不同的信息通過雷達圖,會方便供企業的營銷人員,及時掌握管轄范圍內出現的情況,針對重點問題提供相應的服務,提升用戶的滿意度。

2.2確定營銷服務大數據研究方向

(1)重點區域分析

該運營商結合服務內容,繪制出的用戶信息網絡圖形,在圖形中會劃分出敏感區域,采用獲取關鍵詞的方式,對產生的信息進行分析,如果管理區域內出現的關鍵詞頻率較高,證明公司在該環節中出現服務能力較弱的情況。

(2)重點客戶群分析

該運營商在獲取用戶信息后,與客戶建立服務關系,按照客戶的服務需求,會將客戶進行分類,一是直接交易類型、二是大用戶類型、三是園區用戶類型、四是致電用戶類型、五是易投訴用類型。上述客戶類型,會由營銷部門提供針對性的服務,實現差異化服務的同時,還能提升服務水平。

三、構建基于大數據分析的精準化服務模式

3.1多維度多角度分析重復致電

在用戶使用運營商業務過程中,用戶會對運營商提出較多的要求,要求的表現形式為以下內容,一是故障報修、二是咨詢、三是投訴、四是舉報。上述內容會重復出現,在重復出現過程中,運營商應整理出現的信息,對信息進行分類,通過分類建立關聯度模型,在模型中計算出產生信息用戶的數量。如果在上述信息中出現敏感內容,應由企業向用戶提供一對一服務,在一對一服務中,一方面解決用戶提出的問題,另一方面使用戶了解企業的運行方式,堅持一戶一策的原則,避免相同的問題重復出現。

根據廣州一個月熱線呼入電話類別占比分析,業務咨詢類占84.6%,占比最大,投訴類只占4%,比重較少,這說明,多數客戶關注的問題,都是溝通解釋可以解決的,但是需要進一步將咨詢類細分,針對不同的細分類別,提供精準的服務。

業務咨詢細分業務數據中,基礎服務呼入次數最多,因此,運營商更應該關注做好客戶關注最多的基礎服務工作。其次是降檔挽留,說明運營商需要更精準匹配客戶的套餐檔次。其他業務的占比相對較低,但是也需要有針對性的提供能解決客戶痛點問題的精準服務。

3.2關鍵環節問題分析

在服務工作中,會出現接單速度慢以及工單處理時間長等情況,上述情況產生的原因,與各個部門的協同能力有關。在處理問題過程中,由于統計工單環節花費的時間較長,并且工單數量不斷增加,使工單處理效率不斷降低。運營商應建立預警機制,配合使用大數據技術,對工作人員的服務內容進行分析,其中以處理關鍵環節的問題為切入點,要求工作人員應以解決服務問題為主,及時解決用戶的問題,減少客戶的等待時間。

3.3深度挖掘投訴分析

運營商應以用戶提出的問題作為切入點,深度挖掘用戶提出的投訴內容,建立提升服務質量、解決重點問題營銷體系,通過該體系,會對用戶提出的每一項訴求進行分析,按照時間和關鍵詞劃分,使用大數據技術建立網格化系統,形成統一的分析流程,將不同時間產生的信息進行分類,由企業針對出現的問題,采取有效的方法進行靶向管理,一方面提升企業風險管控能力,另一方面形成完善的大數據管理工作流程,有效提升管理效率。營銷大數據應用管理工作流程分為三個部分,一是主題研究、二是深化試點、三是總結推廣。在主題研究部分,企業工作流程如下,首先提出任務目標,然后需求分解以及任務安排,按照需求內容進行市場調研,最后進行調研結果及方案討論,形成成果總結后構建模型。在深化試點部分,首先建立試點,按照模式進行試點運行,然后深化應用,在應用中解決出現的問題,在解決問題中進行機制反饋,最后進行總結以及調整模型。在總結推廣環節,按照標準設計開展相應的服務,形成標準的服務分析報告,建立完善的總結機制后,在實際服務環節進行應用。

對熱線電話呼入內容的關鍵詞進行分類,識別出投訴電話的細分類別,可以分為移動業務、家庭業務、集團業務、增值業務四類,其中前兩類的數量占比較大,根據時間段分布情況分析,10點左右和16點左右是移動業務和家庭業務的投訴高峰,這是和用戶的使用高峰相對應的。這說明運營商更應該做好高峰時段的服務工作,從而降低投訴。

業務辦理類資訊的高峰則出現在10點到11點,和19點左右,19點的咨詢高峰,經分析,不僅和客戶使用高峰相關,還和其他渠道(特別線下渠道)此時的服務能力減弱相關。

3.4客戶服務精準分析預測

向用戶提供服務過程中,用戶提出的要求,按照要求的數量進行劃分,其中數量較多的要求,作為運營商重點解決的內容。應用大數據技術,建立自動關聯服務部門,整個提供服務的過程,全部由大數據網絡,提供數據支持,并且預測期間可能產生的風險,尤其是重點分析敏感關鍵詞,由關鍵詞串聯出工單的類型,做好提前預防精準服務等工作。在關鍵詞提取分類以及解決問題過程中,用戶反映的情況,應成為運營商提升薄弱環節服務能力的有效途徑,加強薄弱環節的管理,才能提升服務能力,最大程度滿足用戶的需求。

3.5主動預控服務風險

在運營商運行過程中,會由于多種因素影響正常服務,運營商應主動加強風險因素的管理,按照工單對風險進行分類,分類內容以地區、用電情況等進行劃分。在劃分風險過程中,基于大數據技術建立的網格體系,在體系內會對產生的風險進行分析,形成模型預測各個環節可能出現的問題,由被動處理轉變為主動控制,及時處理引發的問題,在用戶提出訴求前,已經解決出現的問題。

3.6支撐公司管理決策分析

在運營商運行過程中,需要運用大數據技術,建立數據實時監測體系,將產生的信息進行共享,配合使用GIS網絡以及自動化報告技術,實現信息數據的透明化,讓營銷人員全面掌握用戶的需求,以滿足用戶需求為標準,向用戶提供精準的服務。

四、結束語

綜上所述,用戶向運營商提出的要求,采用大數據技術,對其中的關鍵詞進行分析和分類,通過分析和分類,可以提前掌握發生風險的原因,以便向用戶主動提供服務,切實解決用戶遇到的問題。

參考文獻:

[1]王禹.市場營銷中大數據分析的應用[J].區域治理.2019(40):8.

[2]李和仙.大數據分析時代對市場營銷的影響[J].現代營銷(下旬刊).2020(02):435.

[3]張陽.網絡圖數學公式在大數據分析中的應用[J].玉林師范學院學報.2019(05):242.

(作者單位:中國移動通信集團廣東有限公司)

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