大數據技術在客戶訴求中的應用

山西省太原供水集團有限公司

隨著信息技術的快速發展，大數據技術也得到長遠發展，全球迎來大數據時代，供水公司抓住大數據發展帶來的發展機遇，根植于用水領域的大數據，搭建數據中心，施行“用數據分析，用數據說話，用數據決策”的工作思路，充分挖掘客戶訴求數據中的潛在價值，圍繞如何提升客戶滿意度，積極開展營銷大數據分析，為公司進一步整合窗口資源，實行高效搶修，精準識別客戶并進行投放提供了充分的數據支撐。

一、客戶訴求大數據分析思路

大數據技術在客戶訴求中的應用，主要是將企業內部包括水營銷，網格服務，客服服務熱線，微信平臺等信息渠道全面打通，通過將各涉及客戶訴求，客服服務軌跡，客戶用水信息等信息數據整合分析，挖掘更多的信息，形成一個多層次的客戶標簽，最終打造一個一體化的綜合數據信息平臺，全面應用的到整理客戶檔案，防控客戶投訴風險，為客戶提供增值服務等領域，實現供水企業客戶服務與客戶管理的深層次發展。

二、大數據技術應用主要步驟

（一）建立模型

大數據模型主要涉及數據層、清洗層、加工層以及結果層，通過將供水系統數據模型化處理后深入挖掘，繼而應用到客戶服務的方放面面。通常供水企業的數據主要分為內部與外部兩大塊，內部數據主要指的是企業營銷服務體系中生成的，包括營業窗口所有的交易筆數與業務量，客服熱線的互動等內容，而外部數據則主要指的是從社會公共信息平臺與政府信息平臺能夠獲得數據，主要包括企業營業廳的分布情況，企業的人力資源情況，地方經濟發展情況等。

（二）大數據加工

大數據加工主要是依托于各種數據模型算來計算出客戶的特征，通常來說常用的數據計算模型有以下幾種：第一，邏輯回歸型，這一模型屬于問題分類，通過建立代價函數來分析事件可能發生的概率結果；第二，聚類模型，這一模型主要是借助特征將客戶群體進行自動分群；第三，統計分析模型，主要是根據客戶在某一方面存在的歷史數據建立函數關系。

（三）結果應用

通常大數據技術在進行數據分析后還需要應用到實際層面去解決問題，其在客戶訴求中的應用主要包括以下四個方面：第一，及時發現企業當前運行過程中存在的薄弱環節，差距服務業務沒有照顧到的地方，有針對性的提出預警；第二，基于客戶用水特征的綜合數據評估情況，提前進行精準的用水指導；第三，分析出客戶面對停水故障時可能存在的反應，更精細化的開展故障搶修工作；第四，基于營業廳運行效果的綜合測評，對現有的營業廳分布情況進行優化。

三、大數據分析技術

大數據分析技術主要是針對客戶反映出來的問題合理分類，精準分析的基礎上將客戶分組，用關鍵字分別進行表標記。關鍵字及其相近的詞組構成詞庫后借助Partition算法建立相互之間的關系，有針對性開展營銷服務，提升客戶服務的針對性，減少客戶投訴。

（一）工單分類

客服熱線在進行工單流轉之前都會先根據客戶的投訴內容進行詳細的分類，可以分為工程部工單，維運部工單，客服部工單等一系列工單，并將相應的工單派發到相應的管理部門。讓各部門根據工單內容針對性地解決客戶遇到的問題，因此在接到工單主動為客戶提供服務的時候，工作人員可以根據分類進一步進行專業細分后提供精準服務。

（二）關鍵詞提取

如今處在大數據時代，每天的信息量都十分巨大，如果單靠人腦是無法記住客戶的所有需求，以及哪些需求是出現頻率最高的，需要企業高度重視的。這個時候關鍵字查找就起到了重要作用，我們針對客服熱線中出現的關鍵詞進行匯總分類，在此基礎上根據關鍵詞出現的頻率排序，這樣就可以彌補人腦記憶的不足，清晰地看出客戶哪項需求是最急切的，在得到能夠體現客戶訴求的關鍵字信息后，形成數據庫，方便我們以后對比研究問題是否解決。

（三）建立分析模型

依托于高速發展的信息數據所興起的大數據技術，能夠深入挖掘數據內在關系，建立客戶感知度分析模型，將過往發生停水故障，故障處理，工單受理等方面的數據整合在一起后，借助數據挖掘，分布式計算等分析技術，建立出一套可以解決用水問題的體系。客戶的用水問題總是千奇百怪，但大致問題就分為幾類，比如停水，水質污染，以及水的流速的問題，我們可以將這些問題想象成數學模板題，我們所謂的建立分析模型就相當于通過各種分析計算得出大致的解題模板，當客戶向企業反映用水出現的問題時，企業可以參照之前建立的分析模型找出導致問題的原因，這對于短時間解決客戶常見的用水問題很有幫助。

（四）相關性分析

借助大數據技術進行數據分析后可以發現在傳統人工數據分析中所不能發現的數據內在關聯性，比如通過分析業擴報裝數據，對比工作人員違規數據，可以發現二者之間存在明顯的互為正比的關系，也就是說，進行業擴報裝的過程中，很容易出現工作人員違規操作的現象，進而引起客戶的投訴，有效支撐了后續業務管理工作的開展。比如對比客戶聯系方式調整與供水企業供水設施消缺兩個數據可以發現，雙方也存在很大的內在關聯性，需要進一步分析，有針對性的進行工作調整。

大數據技術應用在客戶訴求領域有著非常明顯的優勢，但是在具體使用過程中也存在很多問題，比如前期數據分析過程比較冗長，需要很長的分析周期，還需要多部門的配合，但是如果能夠得到全面應用，那么后續對人工干預的需求大大減少，分析的周期也明顯變短，分析數據更加準確，不需要其他部門多參與，效果非常明顯。可以預見，大數據技術應用到供水等行業的客戶需求領域，無論是對提升企業運行效率還是控制運行成本來說，都能夠起到非常明顯的數據支撐作用。