基于大數(shù)據(jù)的IT客服用戶畫像研究報告

張逸彬 劉伊玲 郭超

摘要：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客服用戶畫像構(gòu)建重新喚醒了數(shù)據(jù)的價值。多種應(yīng)用場景用戶畫像的構(gòu)建，對用戶重點關(guān)注的系統(tǒng)咨詢、系統(tǒng)操作、系統(tǒng)建議、IT需求、故障維護等業(yè)務(wù)提供個性化服務(wù)，通過聚類模型、歸納聚類不同的用戶群體，以每一類用戶群體作為分析維度，進而開展個性化、差異化的精準(zhǔn)服務(wù)，對標(biāo)一流的服務(wù)管理水平，凸顯精益化運營管理水平。通過輔助和主動服務(wù)手段提升IT客服管理的主動性，挖據(jù)潛在的客戶訴求，實現(xiàn)服務(wù)先行，提升用戶滿意度。

關(guān)鍵詞：IT客服 用戶畫像 個性化服務(wù)

Abstract：With the improvement of the informationization degree of power grid construction， the user portrait construction based on big data IT customer service has reawakened the value of data. The construction of user portraits of various application scenarios provides personalized services for system consulting， system operation， system recommendations， IT requirements， fault maintenance， etc.， which are focused on by users， and clusters different user groups through clustering models. As a kind of analysis dimension， a group of users will carry out personalized and differentiated precision services， and standardize the service management level of the first-class service， highlighting the level of lean operation management. Enhance the initiative of IT customer service management through assistive and active service means， tap the potential customer appeal， achieve service first， and improve user satisfaction.

Keywords： IT customer service， user portrait，personalized service

0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)用成效顯著。近年年，伴隨著電網(wǎng)系統(tǒng)的升級換代，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的用戶畫像在電網(wǎng)客戶系統(tǒng)中的重要性與日俱增。傳統(tǒng)的客戶系統(tǒng)無法準(zhǔn)確定點用戶訴求，各類訴求工單不降反增。對此，本文從幾個典型用戶畫像應(yīng)用行業(yè)作為切入點，結(jié)合成功經(jīng)驗與電力行業(yè)業(yè)務(wù)特點，以提高客戶體驗為出發(fā)點，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)挖掘方法識別客戶特征、提煉客戶標(biāo)簽、構(gòu)建客戶標(biāo)簽庫，最終形成完整的用戶畫像支撐體系，從用戶檔案、話務(wù)、事件、滿意度等客戶的基本屬性和行為進行的數(shù)據(jù)建模、標(biāo)簽庫建設(shè)及分析計算，以支撐用戶服務(wù)和電網(wǎng)運營。

1用戶畫像簡介

1.1用戶畫像的定義

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷深化，打破信息孤島，數(shù)據(jù)“可視化”，用戶畫像的概念應(yīng)運而生。用戶畫像，即用戶信息標(biāo)簽化，企業(yè)通過收集和分析用戶的社會屬性、生活習(xí)慣、用戶行為等主要信息的數(shù)據(jù)之后抽象出標(biāo)簽化的用戶模型。以標(biāo)簽庫建設(shè)為載體，通過高度凝練的特征標(biāo)識給用戶進行打標(biāo)簽，以提高用戶體驗為出發(fā)點，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)挖掘方法識別用戶特征、提煉用戶標(biāo)簽、構(gòu)建用戶標(biāo)簽庫，最終形成完整的用戶畫像支撐體系。

1.2用戶畫像的意義

用戶畫像的應(yīng)用場景很多，用戶畫像能夠有效的幫助企業(yè)了解用戶的興趣點、偏好取向、人口屬性特征。準(zhǔn)確定位目標(biāo)群體、挖掘潛在的用戶需求，提供差異性的個性化服務(wù)。總體而言，用戶畫像主要用于實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)性作用，其體現(xiàn)在以下五方面：

（1）精準(zhǔn)營銷：針對歷史用戶特征，挖掘產(chǎn)品的潛在用戶和用戶的潛在需求，對特征群體利用短信、郵件等多種方式營銷。

（2）用戶統(tǒng)計：對用戶的屬性、行為特征進行分類，統(tǒng)計不同特征的用戶數(shù)量、分布，分析不同類別的用戶畫像群體的分布特征。

（3）數(shù)據(jù)挖掘：以用戶畫像為基礎(chǔ)構(gòu)建推薦系統(tǒng)、搜索引擎、廣告投放系統(tǒng)，提升服務(wù)精準(zhǔn)度。

（4）服務(wù)產(chǎn)品：對產(chǎn)品進行受眾分析，掌握用戶使用產(chǎn)品的心理動機和行為習(xí)慣，完善產(chǎn)品運營，提供與用戶需求對標(biāo)的產(chǎn)品。

（5）了解行業(yè)動態(tài)和用戶研究：通過用戶畫像分析了解行業(yè)變化態(tài)勢，消費習(xí)慣、消費偏好分析、不同地域或產(chǎn)品的消費差異，塑造與市場和用戶需求相一致的營銷策略。

1.3用戶畫像特征分析

每個用戶的形象都是立體多維的，單純從某幾個方面難以做到用戶特征的全方位覆蓋。不同的企業(yè)對用戶特征的關(guān)注點是不盡相同的。對此，企業(yè)結(jié)合行業(yè)特點和業(yè)務(wù)重心，對構(gòu)成客戶畫像的特征體系進行合理設(shè)計是建設(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)狀特點進行分析，結(jié)合其數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)特征經(jīng)驗成果，匯聚各個系統(tǒng)零散的原始數(shù)據(jù)，并根據(jù)業(yè)務(wù)的規(guī)則構(gòu)建起相對成熟的用戶戶畫像應(yīng)用體系。（見圖1）

2用戶畫像行業(yè)應(yīng)用

2.1電子商務(wù)

隨著電子商務(wù)的繁榮，用戶畫像在諸如淘寶、天貓、京東為代表的電商平臺得到廣泛應(yīng)用。對用戶瀏覽、關(guān)注、購物信息建立用戶畫像。實現(xiàn)，一、對用戶數(shù)據(jù)進行挖掘和分析實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，幫助商家獲取目標(biāo)群體，通過推送短信、郵件等形式精準(zhǔn)營銷;二、對用戶購買的商品進行統(tǒng)計分析，得出最受用戶歡迎的Top10產(chǎn)品，為用戶提供決策支持;三、分析產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)，利用聚類分析算法，為用戶推送相關(guān)產(chǎn)品或?qū)a(chǎn)品推送給特定特征的用戶群體。

2.2精準(zhǔn)營銷

精準(zhǔn)營銷是從用戶的角度出發(fā)，調(diào)研用戶的產(chǎn)品需求和購買能力，有計劃的組織營銷活動，滿足客戶需求的產(chǎn)品策略、渠道策略和促銷策略。企業(yè)以精準(zhǔn)、高可靠和高回報的營銷策略以求更好的營銷效果。精準(zhǔn)營銷的基本原則是可量化，獲得市場需求的精確定位。有別于傳統(tǒng)的粗放式廣告投放營銷，精準(zhǔn)營銷降低營銷成本，形成企業(yè)與用戶之間的長效溝通。

精準(zhǔn)營銷是建立在用戶畫像的基礎(chǔ)之上的，將用戶標(biāo)簽化，抽象出用戶的信息模型。根據(jù)用戶的瀏覽行為、分析出用戶的偏好及購買傾向，向用戶推送其感興趣的產(chǎn)品;對用戶所在地區(qū)的熱度產(chǎn)品推薦給當(dāng)?shù)赜脩?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

新浪微博是一個巨大的社交網(wǎng)絡(luò)平臺、每天都產(chǎn)生著巨大的用戶交互數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)的背后蘊含巨大商業(yè)價值。明星效應(yīng)在一定程度上刺激消費。對此，企業(yè)可以將營銷策略與明星效應(yīng)相結(jié)合，聚合特定類別的粉絲人群，建立用戶畫像。實現(xiàn)廣告的精準(zhǔn)投放，避免消費廣告聚集造成粉絲反感。基于微博用戶行為數(shù)據(jù)、博文數(shù)據(jù)為用戶提供熱搜詞指數(shù)，采用數(shù)理統(tǒng)計方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、實時性、地域性解讀和屬性分析。根據(jù)尋找熱點關(guān)聯(lián)和用戶偏好取向，統(tǒng)計頻率。對特定粉絲群體提供直擊需求的服務(wù)，從而實現(xiàn)流量優(yōu)質(zhì)轉(zhuǎn)化。

3用戶畫像在IT客服系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.1構(gòu)建用戶畫像必要性分析

用戶畫像在電子商務(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)信息化水平的提升，利用大數(shù)據(jù)來分析用戶的行為，優(yōu)化IT客服服務(wù)，是未來業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢。通過“用戶畫像”研究用戶特征，集中IT客服的多種信息，包括工單、事件、問題、呼叫信息等數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺，將用戶訴求信息，自動識別合成存儲為客戶的投訴、舉報、偏好等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，豐富客戶熱點分析數(shù)據(jù)集，了解客戶反映的問題及潛在服務(wù)需求。全面梳理客服分析體系服務(wù)，了解和掌握不同用戶的目標(biāo)、行為和需求的差異，快速有效地處理用戶訴求，提升用戶滿意度和減少投訴。

3.2 IT客服系統(tǒng)用戶畫像概述

基于客服用戶關(guān)注點、客戶信息、來訪渠道、來訪時長、ITSM工單數(shù)據(jù)，實現(xiàn)客戶標(biāo)簽庫、客戶群的管理，基于大數(shù)據(jù)分析，自動標(biāo)定客戶標(biāo)簽，提升客服效率和質(zhì)量，實現(xiàn)主動服務(wù)和個性化服務(wù)。采用客服大數(shù)據(jù)，對客戶服務(wù)對象進行精準(zhǔn)畫像分析，構(gòu)建客服全景及話務(wù)預(yù)測;實現(xiàn)服務(wù)需求挖掘以及用戶目的預(yù)判。可以有效的提升客戶滿意度，降低客戶投訴率。通過分析客戶的人員信息、崗位信息、年齡信息、工作信息、組織信息等基本屬性特征，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)注熱點分析、投訴分析、滿意度分析、工單分析等動態(tài)事件屬性。構(gòu)建客服用戶屬性庫，基于屬性庫，形成服務(wù)標(biāo)庫庫，按照客服精細(xì)化管理要求，實現(xiàn)客戶群的管理，并針對不同的客服群進行個性化服務(wù)策略。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、價值型客戶、潛力型客戶、引導(dǎo)型客戶、普通客戶五大類，進而支撐對用戶開展個性化、差異化的精準(zhǔn)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)狀及對支撐客戶全方位服務(wù)的要求，可將用戶標(biāo)簽分為用戶個體標(biāo)簽和用戶群體標(biāo)簽兩大類。其中：用戶個體標(biāo)簽，用于描述具體用戶個體的用戶屬性、行為偏好和業(yè)務(wù)狀態(tài)。個體標(biāo)簽基本可分為6個一級分類：用戶行為偏好渠道類、客戶服務(wù)評價類、服務(wù)客戶屬性類、話務(wù)情況變化類、投訴風(fēng)險類、用戶分群類，基本涵蓋了6大類用戶畫像模型（用戶行為偏好渠道類畫像模型、客戶服務(wù)評價類畫像模型、服務(wù)客戶屬性類畫像模型、話務(wù)情況變化類畫像模型、投訴風(fēng)險類畫像模型、用戶分群類畫像模型）所需標(biāo)簽。

3.4建立和優(yōu)化算法庫及標(biāo)簽計算算法模型

按照標(biāo)簽庫的設(shè)計進行標(biāo)簽數(shù)據(jù)計算，建立個體用戶標(biāo)簽算法庫，通過建立模型進行統(tǒng)計分析，得出客戶的渠道偏好與使用習(xí)慣;建立群體用戶標(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)集進行統(tǒng)計分析。標(biāo)簽計算算法庫將是一個不斷完善與優(yōu)化過程，標(biāo)簽計算工作應(yīng)開展不同算法運行對比分析，找出最合適值或算法選擇。

3.5構(gòu)建基于標(biāo)簽和算法的用戶畫像模型

在完成電網(wǎng)IT客服標(biāo)簽庫及標(biāo)簽計算算法庫建設(shè)后，開展用戶畫像的應(yīng)用場景建設(shè)，包括用戶服務(wù)及IT客服系統(tǒng)運營支持，基本畫像場景如下：

1、用戶行為偏好渠道類畫像建模;

2、客戶服務(wù)評價類畫像建模;

3、服務(wù)客戶屬性類畫像建模;

4、話務(wù)情況變化類畫像建模;

5、投訴風(fēng)險類畫像建模;

6、用戶分群類畫像建模。

4電網(wǎng)客服系統(tǒng)用戶畫像應(yīng)用展望

通過收集用戶社會屬性、生活習(xí)慣、行為、交互特征等各個原始系統(tǒng)的零散數(shù)據(jù)，運用各種大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)信息進行深層加工，通過關(guān)聯(lián)分析挖掘用戶隱性特征和潛在需求，并以標(biāo)簽形式固化分析成果，形成用戶畫像。為用戶的潛在需求提供主動服務(wù)，對不同特征的用戶群體提供差異性的個性服務(wù)，根據(jù)用戶的畫像描述選擇針對性的措施，如對風(fēng)險型用戶進行提前溝通及心理疏導(dǎo)，進而在一定程度上規(guī)避投訴風(fēng)險。

5結(jié)語

綜上所述，用戶畫像在IT客服領(lǐng)域的應(yīng)用大有可為，建立用戶畫像標(biāo)簽庫，訓(xùn)練標(biāo)簽庫算法模型，進行用戶屬性畫像、用戶行為偏好及渠道、用戶投訴風(fēng)險管控、客戶服務(wù)評價等數(shù)據(jù)畫像等多種應(yīng)用場景建模，實現(xiàn)電網(wǎng)運維的多維度、綜合性、精準(zhǔn)化運維管理，確實提升企業(yè)的服務(wù)水平和解決用戶“痛點”問題，完善電網(wǎng)客服系統(tǒng)運營，打造智慧型客服服務(wù)平臺。

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作者簡介

張逸彬，男，1989年10月，云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息中心 應(yīng)用運維專責(zé)，工程師、云南省昆明市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)云大西路105號