運營商利用數字化與人工智能技術提升客戶體驗的策略研究

【關鍵詞】數字化；人工智能技術；運營商；提升客戶體驗

引言

近年來，數字化和人工智能技術已取得重大進展，數字化通過建立數據驅動的運作系統，可洞察客戶行為，預測客戶需求，重構服務流程；人工智能技術通過機器學習和自然語言處理等技術，實現了服務的自動化、智能的交互和精確的決策[1]。二者的融合，有助于運營商突破信息壁壘，實現客戶服務、產品創新、業務操作等各個方面的跨越式提升，由被動響應向主動服務轉變，最終形成以顧客為中心的智慧服務生態。

一、運營商在提升客戶體驗方面面臨的挑戰

（一）過于復雜的數據整合和處理

隨著數字經濟的快速發展，通信企業迫切需要將大量的用戶行為、網絡、業務等數據進行融合。但是由于數據來源的多樣性、格式的差異和數據品質的差異，數據集成變得非常困難。另外，如何對海量數據進行有效分析和挖掘，也給企業的大數據分析帶來了巨大的挑戰。復雜的數據收集與加工過程，既費時又費力，且會對數據的精度與時效產生較大的影響，從而降低客戶的服務質量。

（二）技術的更新和系統穩定性

由于通信科技的快速發展，運營商企業必須對網絡設施及網絡架構進行持續的更新與升級，以滿足客戶的要求與服務變更。但是新技術的應用通常會帶來一些不穩定因素和未知的危險，這些因素會導致系統失效或者中斷服務，從而給客戶帶來不好的體驗。與此同時，維持已有網絡的安全、穩定、高效工作，還需要運營方花費巨大的人力物力對其進行維護與優化，以保證隨著網絡規模的擴大和服務復雜度的增加，該體系仍然能夠維持穩定、可靠的狀態。

（三）技術創新與業務的融合

技術創新對運營商企業的發展起到了巨大的促進作用，但是在已有的服務系統中，怎樣才能更好地整合新的技術和服務，成為當前運營商企業亟待解決的問題。由于新的科技發展，必然要對已有的商業過程進行重組和調整，這涉及組織、人員和流程之間的相互協作；同時，新商業模式的開拓也是一項耗時耗力的工作，而且還面臨著市場不確定的風險。在保證已有服務平穩運轉的前提下，成功地推動技術與服務的結合，是提高用戶體驗的重要途徑，也是運營商當下繼續攻克的難題。

二、運營商利用數字化和人工智能技術提升客戶體驗的優勢

（一）有利于實現客戶需求的精確洞察和個性化服務的匹配

對于運營商而言，在服務過程中應用數字化技術以及人工智能技術，能有效提升其處理和分析數據的能力。運營商通過實時收集和深度挖掘客戶在通信網絡使用過程中產生的大量結構化和非結構化數據，并結合機器學習算法可建立客戶畫像模型，進而實現對客戶潛在需求和行為偏好的準確識別。例如，利用神經網絡預測模型，可以根據用戶的消費習慣和終端設備更換周期等數據，預先判斷用戶是否愿意升級或更換套餐、設備等。而且人工智能技術還可以智能匹配服務資源，為客戶制定差異化的服務策略，把傳統的“一對多”的標準化服務變成“一對一”的個性化服務，有效提高客戶服務的針對性和適配性，進而提升客戶的認同感和滿意度[2]。

（二）有利于建立積極主動的服務機制和風險預警機制

運營商利用數字化和人工智能技術，可構建數據驅動的主動服務系統。通過實時監控和分析網絡性能、用戶行為等數據，并采用異常檢測算法對潛在的服務風險進行預警[3]。例如，當某一地區出現異常流量激增時，人工智能系統會自動啟動預警機制，并結合歷史數據對可能發生的網絡擁塞情況進行預測，從而提前啟動應急預案，如網絡備用資源的調配、用戶預警信息的推送和應急方案的制定。在客戶關懷方面，該智能系統可以根據顧客的使用習慣和消費特點，對其進行個性化的服務提示（如流量使用預警、套餐折扣升級建議等），同時在重要節日和生日期間提供個性化服務，變被動響應為主動創造服務價值，加強顧客和運營商之間的情感聯系，形成差異化的服務競爭優勢。

三、運營商利用數字化與人工智能技術提升客戶體驗的策略

（一）構建數字化全過程洞察體系，精準把握客戶需求

構建數字化的全過程洞察系統，是運營商準確把握客戶需求的重要途徑。在用戶和運營商交互的每一個階段，包括對產品的了解、選擇、購買、使用、售后服務等整個生命周期的需求信息。數字化技術的發展為運營商提供了多種渠道的數據采集手段，借助深度學習、數據挖掘等人工智能技術，可以從海量數據中挖掘出潛在的顧客需求與行為模式[4]。通過建立這一系統，運營商能夠打破數據孤島，對客戶數據進行統一的管理和分析，以此來對客戶的需求進行準確的定位，為產品研發、營銷推廣和服務優化提供強有力的支持，從而達到以客戶為中心的精細化運營。

在具體實施過程中，運營商應建立整合數據收集平臺，實現線上、線下多渠道數據的整合。在線收集用戶瀏覽記錄、商業運營軌跡、搜索關鍵字等數據；線下則是利用營業廳內的客戶咨詢記錄、業務處理憑證等方式進行信息采集，并通過物聯網設備采集智能終端的使用數據。采用數據清洗、脫敏等技術，剔除重復、錯誤及敏感數據，保證數據質量。例如，設定數據清洗規則，過濾并糾正格式不正確的手機號數據，確保數據的正確性。利用人工智能的分群算法，實現客戶群的細分，根據客戶的消費金額、使用業務類型、使用頻率等資料，把客戶劃分為高價值、中價值和低價值三個類別，以及不同需求類型的客戶，如流量偏好客戶、呼叫時間長偏好客戶等。利用關聯規則挖掘算法對不同的客戶群進行業務需求關聯分析，例如，價值高、流量偏好的顧客，其對于高速網絡套餐及高端視訊會員服務的關聯性較強。基于此，可運用基于時間序列的顧客需求預測模型，預測未來顧客需求的變化趨勢。針對偏好流量的用戶，可提前推出升級版的高速流量套餐，并與各大視頻平臺聯合推出會員制度，以滿足用戶的潛在需求。由此可見，為提升客戶體驗，通過構建數字化全過程洞察體系，可精準把握客戶需求。運營商基于大數據技術和人工智能技術，能夠整合并分析線上線下的多源數據，進而促進客戶的細化和對需求關聯的分析，通過預測客戶需求進行個性化產品的定制，提升客戶體驗。

（二）組建智能服務系統，提升服務的響應速度和質量

基于數字化和人工智能技術，運營商可建立智能化服務平臺，通過對數據的實時處理和分析，極大地提高服務的響應速度，保證客戶的需求能夠得到及時的滿足。基于機器學習算法，可對顧客行為和服務偏好進行精確預測，實現個性化服務方案的制定，進而實現服務流程的優化[5]。

在具體實施過程中，智能化的客戶服務系統，通過自然語言處理技術對客戶咨詢內容進行分析。通過詞法、句法、語義理解等方法，準確地識別出顧客提問中的關鍵信息。例如，當客戶詢問“這個月我的流量超過了怎么辦？”的時候，智能客服系統可以迅速了解客戶的需求，自動提取知識庫，并提供流量升級、購買流量加油套餐等解決方案。而且還可與智能語音識別技術相結合，實現語音互動功能，使用戶可以通過語音進行咨詢，處理各種業務。而且通過對語音模型進行訓練，可提高識別率，以適應不同口音、不同語速的顧客。

此外，將人工智能算法應用于APP和在線營業廳，可實現智能推薦，根據客戶的歷史交易記錄和瀏覽偏好，向客戶推薦適合的業務組合和優惠活動。例如，對于經常收看視頻節目的用戶，推薦使用流量套餐；對于游戲迷，建議使用低延時的網絡提速服務。另外，利用實時交互式技術，還可實現對客戶的業務進展進行實時查詢。用戶在辦理新裝寬帶業務時，可以通過APP實時了解業務審核進展、安裝人員所在位置以及預計到達時間，增強客戶對業務的掌控感。

（三）將數字化與人工智能技術融合于產品的設計和運營中

運營商把數字化和人工智能技術應用深入到產品的設計和運作過程中，這既是產業向智慧和效率的重大轉變，也是對用戶體驗的深入探索和實踐。通過對大數據的分析，可以對客戶的需要進行準確的了解，從而為客戶提供個性化的服務，使每個功能都與客戶的真實想法相吻合[6]。而人工智能技術的引入，進一步提升了客戶的反應速度和處理能力，有效增強了客戶的滿意度和忠誠度。與此同時，這一舉措也推動了經營模式的創新，通過更具靈活性的戰略應對日益激烈的市場競爭，從而持續鞏固產業的領先地位。

在具體實施過程中，可在產品設計中利用人工智能技術對不同用戶群的使用進行仿真。例如，針對年輕用戶，可模擬其使用手機游戲、短視頻等業務時對網速、穩定性的要求；針對商業客戶群，模擬他們進行視頻會議、文件傳送等工作場景。在仿真結果的基礎上，對產品功能及包裝方案進行優化。還可采用人工智能技術實時監控網絡設備，采集網絡帶寬利用率、信號強度、丟包率等性能參數。并利用機器學習算法對數據進行分析，建立故障預測模型，若該模型在預測某一區域內可能發生擁塞時，能夠自動地對網絡資源進行分配，并對網絡失效進行預防。此外，在經營過程中，亦可運用人工智能技術對業務流程進行優化，減少人工干預，提高運作效率。例如，使用智能稽核系統對業務處理申請書進行自動審核，并對客戶的定單進行快速處理。利用機器學習算法學習歷史審計數據，提高審計精度與效率，縮短審計時間。

（四）借助人工智能輔助，促進客戶問題解決流程的優化

運營商在提升客戶服務體驗中，可利用機器學習、自然語言處理等技術，對海量客戶服務數據進行深度挖掘，挖掘出問題的規律和關聯，為決策提供數據驅動的支撐。同時，業務流程重構理論強調以顧客為中心對業務流程進行重構，人工智能可以對客戶問題解決過程中的冗余環節和瓶頸進行輔助識別，實現對流程的自動化和智能化優化，提升服務效率和顧客滿意度，促進客戶問題解決過程的敏捷化和精準化。

在具體實施過程中，運營商可構建智能數據分析平臺，融合客戶服務工單、問題歷史記錄、在線客服會話等多源數據，利用自然語言處理技術對用戶提問語義進行解析，并與機器學習算法相結合，構建問題分類模型。如將自然語言處理技術引入到客戶提問中，對客戶問題進行精準分類，并提出相應的解決方案，進而提升問題解決的準確率。同時還應構建智能決策引擎，根據問題的分類結果和以往的處理經驗，對客服人員進行智能決策，包括推薦最優方案、預估處理時間和潛在風險，輔助客服人員進行高效的處理，縮短客戶問題的處理時間，提升客戶滿意度。而且還可引入人工智能對過程進行監測和優化，對問題處理過程中各個節點的數據進行實時分析，識別低效的環節，并自動觸發流程優化指令，如跨部門協同問題的智能派單、超時工單的預警監控等。并利用強化學習技術，對人工智能決策模型進行不斷優化，持續提高解決過程的適應性和有效性。此外，還可在客服系統和APP等多個服務入口中嵌入人工智能輔助決策功能，使客戶問題自助智能解決方案與人工服務無縫銜接，這不僅能緩解人工服務壓力，還能提升客戶服務體驗。

（五）注重服務的迭代升級以持續優化客戶體驗

通過建立數字化客戶體驗評價和不斷優化機制，可幫助運營商及時掌握客戶需求變化，有針對性地進行服務優化。多維度評價指標體系和人工智能分析，可為客戶體驗的優化提供強有力的依據，實現持續優化的閉環管理，保證服務質量持續提高，以滿足客戶高質量服務需求，為運營商可持續發展奠定基礎[7]。

在具體實施過程中，需建立一個包含服務響應速度、產品質量、業務處理便捷性、售后服務滿意度等多個方面的用戶體驗評價指標，并利用大數據分析方法，對用戶的投訴、評價、建議等進行多方面的評價。同時，運用人工智能的情緒分析方法，對客戶的反饋進行分析，對客戶的滿意度和潛在需求進行判定。例如通過對社交網絡上客戶的評價，了解客戶對新產品的看法，基于此可以有針對性地進行優化。

結語

隨著數字化和人工智能技術的飛速發展，運營商通過構建數字化全過程洞察系統，建立智能服務交互平臺，運用人工智能對產品設計和運營進行優化等措施，可以有效地提升顧客體驗。未來，運營商要繼續密切關注技術的發展動向，不斷創新、完善客戶體驗的策略，以更高的質量和效率來滿足用戶的需求。

參考文獻：

[1] 劉以勇，王菁，段連園，等.數智化賦能運營商一線人員客戶問題解決能力提升[J].電信工程技術與標準化，2024，37（09）：17.

[2] 馬達.運營商提升客戶品質建立競爭優勢的策略分析[J].通信世界，2024（10）：4142.

[3] 關富鐘.人工智能浪潮下的運營商營銷新引擎[J].通信企業管理，2024（01）：6264.

[4] 宋燦輝，梁偉明.運營商基于大數據與AI推動客服數字化轉型策略研究[J].廣東通信技術，2023，43（11）：2224+54.

[5] 曹寧.運營商客戶數字化服務體系的思考及探索[J].企業科技與發展，2023（06）：111114.