淺析：大數據在客戶服務中的作用和意義

導讀：

“大數據”無疑是現在的熱門話題，大數據時代，用戶數據如何有效的使用成為企業發展的重中之重，對於客戶而言：完善產品運營，提升用戶體驗；對於公司而言：對外服務，提升盈利。所以今天我們聊一聊“大數據在客戶服務中的作用和意義”。

一、大數據基於客戶服務的背景

在前幾年，可能大部分的討論都是關於大數據的IT問題的。這些問題的重點是，應該如何對體積巨大的數據進行合理的組織、標記、清理並把它存儲起來。就大數據的話題我們可以討論的內容很多，比如數據存取、數據安全、數據的存儲和吞吐量等等…… 這些都是很重要的內容。

但如果你是一個公司的老闆，這些應該是你最不需要擔心的事情。你真正需要擔心的在這個過程中，有沒有一些東西可以促進你管理客戶關係？對於大多數公司來說，大數據的目的是讓你如何更深入的瞭解客戶、分析客戶，如何更好的為公司盈利更值得關心。

大數據報告

根據麥肯錫全球研究所的研究報告《Big data: The next frontier for innovation, competition, andproductivity》中表示：大數據將給醫療服務、公共管理、定位服務、零售和製造各個行業帶來顯著的應用價值，例如，對美國的醫療服務業每年創造價值3000億美元，約0.7%的年增長率，對美國製造業最高可下降50%的產品研發和裝配成本。

麥肯錫的這份報告詳致地闡明瞭大數據對各行各業的利好（推薦大家閱讀，今天我們只談大數據對客戶服務領域的影響）。

客戶服務

二、客戶服務

從這份報告中我們可以看到，大數據在未來幾年將持續改變客戶服務。越來越多的公司正在依靠大數據來了解客戶需求，並提供他們所需的解決方案。

1、客戶服務概念

客戶服務（Customer Service），主要體現了一種以客戶為導向的價值觀，它整合及管理在預先設定的最優成本——服務組合中的客戶界面的所有要素。廣義而言，任何能提高客戶滿意度的內容都屬於客戶服務的範圍。（客戶滿意度是指：客戶體會到的他所實際“感知”的待遇和“期望”的待遇之間的差距。）

2、客戶服務帶來的影響

客戶服務在有些公司看來，常常把他們作為一種義務，甚至在很多時候會刻意迴避與客戶的關係，儘量減少與客戶接觸，認為“多一事不如少一事”。

其實，更好的客戶關係管理(CRM)集成可以減少客戶遇到相同事件的次數，從而使企業對自己的需求做出更多的反應。同時提高企業核心競爭力，利用相應的信息技術以及互聯網技術來協調企業與顧客間在銷售、營銷和服務上的交互，從而提升其管理方式，向客戶提供創新式的個性化的客戶交互和服務。其最終目標是吸引新客戶、保留老客戶以及將已有客戶轉為忠實客戶，增加市場份額。

大數據-客戶服務關係

三、大數據在客戶服務中的作用

在“大數據”時代，企業想更好的服務於客戶，自然少不了大數據的參與，那麼大數據在客戶服務中都有哪些作用呢？

1、支持訪問資源

成熟的企業，一般會建立客戶檔案，通過大數據搜索記錄內部客戶資料庫，大家根據每個人的賬號和密碼登錄，支持內部人員的訪問資源，可以及時查看客戶信息，從而更好的瞭解客戶，提供最貼心的服務。

2、提供幫助的輔助功能

希望一些特定的例如聯繫電話和地址這些通訊信息不要進行隱藏，這類輔助工具如果進行隱藏的話，可能在提供客戶服務時，客戶因為不能及時查找，從而會丟失一部分客戶，造成企業/個人的損失。

3、改進響應時間

企業為減少客戶等待時間，為此提供技術支持有多種方式。一方面，可以外包給專業呼叫中心，通過專業的客戶人員，及時為客戶作出響應，避免因時間等待而損失客戶。

企業內部可可以自行配備客服，同時還可以建立企業郵箱，讓願意等待的客戶，通過電子郵件來進行回覆，當然，現在比較為大眾所接受的是通過社交媒體來進行交流。

4、同情和憐憫

大量的培訓是逐漸升級的問題。耐心是一條漫長的路，但也需要正式的培訓。在技術支持方面，行業專家呼籲技術支持代表不要親自反饋，並提出開放式問題以獲得更好的結果。

與客戶打交道是很難的，但是客戶服務代表是專家。良好的組織提供代表需要利用的培訓和言論，以便更快地獲得他們正在尋找的答案。

5、

營銷人員和呼叫中心基於前期客戶與公司的互動預測客戶的需求。這意味著企業需要使用收集到的數據更好地瞭解客戶，並不斷優化客戶體驗。這也可能意味著你需要為每個客戶提供一些不同的東西。這其中的關鍵是要想清楚如何利用大數據為每個客戶量身定製有意義的信息，這更加有利於業務發展。

大數據在未來客戶服務的發展趨勢

四、大數據在未來客戶服務的發展趨勢

大數據將對客戶服務帶來一次變革，給客戶服務帶來極大的想象空間和無限的發展前景。甚至可以使客服部門從原來的成本中心（高成本、低價值）轉型為利潤中心（提升品牌價值，創造收入）。通過我們身邊的一些相關的事例，展望一下大數據與客戶服務的未來。

智能語音客服

1、智能語音客服

目前，通信運營商等在客服領域比較先進的企業已經實現了智能文字客服，通過文字識別技術和智能匹配算法對通過短信和網站文字客服提出的服務訴求智能匹配答案，不需人工判斷。要實現智能語音客服，也要通過識別和匹配這兩關。

我們先說說識別吧。早在Siri之前，就已經有很多語音識別工具問世，最早的基於電子計算機的語音識別系統是由AT&T貝爾實驗室開發的Audrey語音識別系統，它能夠識別10個英文數字，現在AT&T的語音系統 Watson已經可以實現在線德語和英語的實時口譯。以現在的技術，語音的識別依然比較困難，主要面臨的難點有2個：

（1）算法

算法是軟件的核心，目前的語音識別算法使用的語言模型仍是一種概率模型，還未發展成以語言學為基礎的文法模型，算法不突破，效果無法取得突飛猛進的進展。算法的優化不是一朝一夕的事情，需要慢慢不斷地進行，尤其語音這種非結構化數據（不便用數據庫二維邏輯表來表現的數據），但隨著大數據分析技術（用於非結構化數據的管理分析）的發展，也會對新算法開發帶來福音。一些核心算法如特徵提取、搜索算法和自適應算法也都在一步步改進，且隨著數據源的不斷豐富，算法的識別效果也就越來越精準。

（2）適應性

由於方言、語氣、環境和音色等因素的影響，限制了語音識別算法的效果，這就需要語言識別系統具有一定的自適應性，不同口音、方言的識別都需要以一個龐大的語音數據庫為基礎，對這些非結構化數據的管理分析就更加指望大數據技術了。至於排除環境噪音、音色等因素，個人感覺要依賴半導體傳感技術的進步，留待硬件領域的專家進一步探討。

接下來就說到匹配了。目前，匹配的算法已經相對比較成熟了，也許和大數據技術沒有直接聯繫，不過其準確性也有賴於數據源的豐富程度，同時要在不斷產生的“交互數據”中動態地調整匹配結果。

綜上所述，隨著數據源越來越多，大數據技術的不斷進步，語音識別系統也在持續地完善之中，說到底，算法依然是核心，而數據則是基礎，對於這類非結構化數據，也許傳統的數據庫技術Handle不住，但大數據技術卻大有可為。相信不久，語音識別的技術的突破不僅可以實現智能語音客服，還將變革人與物之間的交互方式。

語音文本轉換

2、語音文本轉換

因為這個功能的核心也是語音識別，所以大數據技術對的轉換準確度的保障支撐就不用再說了。之所以單列出來談呢，是因為其對客戶服務別有一番作用。

對於呼叫中心而言，客服人員與用戶的通話都是要錄音備份的，這些語音數據可真的不小哦，僅以廣東移動為例，廣東移動客服中心每年就要新增約60T的數據存儲，這個體量對於一般的企業來說已經是“大數據”了。據悉，這些數據是用磁帶來保存的，而且這些要保存幾十年不能銷燬，想想到時候光這些磁帶所佔用的房間租金就是不少錢啊，更何況是其他成本。而如果能將這些語音準確地轉換成文本之後，文本存儲所佔用的空間就小的多（一個移動硬盤都可以存儲一個圖書館的數據量了），存儲成本簡直就是直線下降，不僅實現了低成本高效，對自然環境也是一種利好。

全角度挖掘客戶信息

3、客戶信息挖掘

在互聯網時代，除了用戶數、營業額等，數據已經被認為是未來的核心資源。馬雲曾說過一個有趣的話題“你知道全國哪個省份的女人胸圍最大麼？你知道哪個城市的男人最喜歡用什麼牌子的衣服、香水麼？你們都不知道，淘寶知道。”每年有多少企業關注《淘寶用戶行為報告》，以圖挖掘出一些數據來提升自己的銷量，從這裡，數據的價值可見一斑。

而客服部門作為企業前端的客戶直接接觸窗口，每天都可以從客戶身上獲取大量的信息，甚至可以在客戶比較滿意的時候，主動獲取一些愛好、職業等信息，積少成多，某些時候，這些數據將為企業巨大的價值。當然，這些數據的錄入也不能僅靠人工，其中更涉及客戶視圖和標籤的問題，待下文再進行剖析思考。對客戶信息挖掘的應用，我在此舉兩個簡單的例子。比如，通過數據的挖掘，可以發現哪些用戶是高爾夫球愛好者，進行精準營銷，避免盲目營銷導致的客戶反感及投訴。再如，隨著定位技術成為了手機的標配，個人位置信息已經成了客戶服務領域待被開採的金礦，國外運營商已經開始分析這些個人位置信息的數據，並將洞察結果面向政企客戶提供，這些位置信息可以為企業的實體店、營業廳選址提供依據。

用心服務

五、大數據對客戶服務的重要意義

大數據在客戶服務中重要麼?當然重要。但它不是業務談判/合同簽訂是否會取得成功的決定性指標。我們自身對客戶的認識和判斷才是最重要的。通過大數據對客戶分析可幫助你優化客戶體驗使它變得更簡單更流暢。簡單而流暢的客戶服務，可以讓你贏得客戶的心並且他們會自發成為你的品牌的代言人（有口皆碑），這才是企業針對客戶服務使用大數據的真正的用途，最後借用一句雞湯：“用心服務客戶”。

注：文中所提到的使用大數據進行分析客戶的時候，可能會涉及到客戶隱私性的問題，作者也不贊同未經過客戶允許隨意查看/使用客戶信息的行為，本文是基於企業的角度進行分析“大數據與客戶服務之間的關係”，歡迎大家發表自己的言論，我們一起討論。

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關鍵字: 大數據 產品運營 機器學習