北京大學博士后段云峰：數據挖掘在客戶中的應用_運營管理_呼叫中心

北京大學博士后段云峰：數據挖掘在客戶中的應用

2011/04/13

　　2011年4月12-15日，由CTI論壇主辦的“2011中國呼叫中心及企業(yè)通信”年度大會在北京國際會議中心盛大開幕并取得圓滿成功。此次活動吸引了呼叫中心和企業(yè)通信行業(yè)相關各界人士的光臨，共計千余人與會。會議展開了多場精彩紛呈的演講，邀請了一批業(yè)界知名專家在會上發(fā)表演說，共同探討未來呼叫中心和企業(yè)通信的發(fā)展方向。以下是主題演講現場圖文報道：

　　本文根據大會現場筆錄整理，未經與作者確認。

　　段云峰：各位同仁很高興有這個機會跟大家一起就呼叫中心方面的東西進行一些交流。在做交流之前，首先跟大家做個自我介紹，本人也是從98年開始從事呼叫中心方面工作，應該算較早從事呼叫中心博士生，當時也研究過一些軟交換，也創(chuàng)辦過《CTI世界》雜志，應該是第一屆搞呼叫中心大會是99年，是我們一起搞的，現在越辦越專業(yè)了，人也越來越多了，人氣越來越旺，產業(yè)也做的越來越漂亮。

北京大學博士后段云峰

圖為北京大學博士后段云峰
　　從2000年之后本人就開始轉方向去做數據倉庫，數據挖掘，當時包括目前都在國際上比較多，國內比較少。后面主持了國內電信運營商最大數據倉庫建設，包括它的運維。所以，在這里和大家一起分享數據分析，數據倉庫建設，數據挖掘方面的一些經驗和一些案例。大家可以看到所有題目里頭，可能我這個題目是和大家以前想象不太一樣的，呼叫中心到底是什么關系？首先解釋一下，呼叫中心最早做客服和客戶營銷，什么是客服，怎么做客戶營銷，用什么層面來進行提升，這也是我們的一個困惑。

　　本次大致的一個內容，呼叫中心企業(yè)為什么需要數據倉庫和數據挖掘，數據倉庫建設實例，數據挖掘應用實例，數據倉庫系統管理。用數據分析，數據挖掘方法怎么做營銷，這個營銷案例能夠做成什么樣子，跟大家一起分析我們在這方面做的一些成功經驗。呼叫中心從本人接觸，應該說也是10來年的時間，一個是呼叫中心從最開始通俗說法，不知道做CTi軟件，中間件一直到現在產業(yè)運行，已經逐漸趨于成熟了，成熟過程中間也集聚了大家的辛勤汗水。現在也面臨一些困難，現在變成一個“啞管道”這么一個缺點利潤率就很低，投資的利潤率就會很低這時候就面臨一個問題。

　　這種情況我們也會看到一個情況，我們感受到呼叫中心也面臨一些產業(yè)升級，怎么去面臨一些突破。這個也是我們現在，不光是呼叫中心，還有電信運營商怎么看，在電信運營商角度來看，就是渠道，承擔人員外包，服務外包職能，價值不高，越來越低。大家可以看到人才流失都是相關的一些問題。

　　但是另外一方面呼叫中心產業(yè)化數據，數據就是一個很重要的資產。原來在談呼叫中心的時候強調有多少坐席，有多大的交換機，這是原來一些特點。意味著什么呢？原來我們把社會當中的資產，把設備當做我們的資產，但是在將來我們看到不遠將來，我們看到實際數據才是真正資產，在坐席這方面很容易被超過，但是如果你拿到這些數據，把這些數據進行一個詳細分析，這些數據才會是你真正的資產，將來使你在營銷，服務，各個方面真正有價值。

　　后面通過我的例子大家會對數據資產有一些更深的感受。呼叫中心大家知道最早做客服，現在承擔營銷責任。營銷里面最大特別，很簡單幾句話對誰營銷？營銷是什么？如何營銷？只要把這三句話解釋清楚，那我們呼叫中心才真正能夠做到位，而不是停留在簡單微笑服務。呼叫中心我還很有感受，當年說法叫微笑服務。我們曾經給一個服務員發(fā)了委屈獎，最后把唾沫都吐在服務員臉上，那是在90年代末，很不容易，最后把一個委屈獎發(fā)給她。到現在只是10來年的時間，20年來的時間，你就覺得光微笑不行，現在微笑已經沒有什么價值，他們需要幫助他解決真正問題。

　　所以，這里面包括營銷也一樣，你能真正向他推銷需要他的產品，這才是主要的價值。呼叫中心企業(yè)如果拿到這些數據之后，可以用數據倉庫的方法，數據倉庫有一定技術在里面，跟大家不在談技術，更多談一些理念性的東西。數據挖掘是在數據倉庫基礎上一個手段，以數據挖掘的方法能夠實現價值。什么叫數據挖掘？數據挖掘最有名的故事就是啤酒和尿布，這是沃爾瑪的故事，沃爾瑪通過對他數據大量分析發(fā)現很多人在買尿布的同時也買啤酒，他后來分析為什么？買尿布都是年輕的爸爸，一般月子里頭母親都是在家照顧孩子，父親天天往外跑，跑的過程當中給孩子買尿布的過程當中，在國外也一樣，男的也順手在買尿布的同時拎一箱啤酒拿過去了，這樣他就把尿布和啤酒放的很近。

　　沃爾瑪當時發(fā)現放近之后，很多人由于時間來不及拿啤酒的，看到不遠處是啤酒順手就拿走了，增加了啤酒的銷量。這個就是數據挖掘最經典的故事。第一這個知識人類的經驗里面所不能存在的，我們過去所說專家經驗，或者叫專家智能，但是靠專家頭腦里有的。但是啤酒尿布是人類歷史上從來沒有的，所有專家也不會去支持，后來怎么形成的，是靠數據分析，這是第二方面靠數據分析，或者數據挖掘形成這樣的一個知識，這是我們所謂數據挖掘一般說是很經典的故事。

　　這個故事我們在國內目前情況來看有比他更精彩的案例，這個我們后頭在給大家介紹。如果做到數據倉庫，或者數據挖掘不一定是數據倉庫，可以好好完成一個新的增長，達到一個智能型管道。電信運營商現在也在提智能型管道，他也發(fā)現干最累的活掙最少的錢。所以，這是我們看到的情況。數據倉庫的概念給大家稍微帶過，就是原來數據庫，通俗說法就是一個倉庫，因為東西多了，倉庫是什么呢？大家可能有印象，就是分格，分房間，分貨架，像圖書館一樣這邊放人文的書，這邊放計算機的書，是分不同的格，我們在數據倉庫里叫主題，實際上就是借助了我們傳統倉庫概念去做數據的積累，這樣的過程通俗上講叫數據倉庫，這是一個技術概念。

　　在數據倉庫里面給大家說一點，數據倉庫實際上沒有大家想的那么難，實際上和數據庫是一樣，目前來講都是這么一個架構。大家不一定搞技術，他的技術并沒有那么的復雜。數據挖掘也不一定需要數據倉庫，完全可以在大家現有的數據基礎上做一些分析就能得出一些結論。后面我給大家介紹的例子不一定都是用數據倉庫方式做的。數據倉庫給大家分享一下，大概數據倉庫做的一些案例。

　　為什么要做數據倉庫，正常的環(huán)節(jié)為什么要做數據倉庫。既然數據是資產，怎么去管理資產，這么多數據，通俗說法一車東西不用放倉庫，是因為有幾十車的東西沒地擱才需要一個倉庫，才需要分門別類收起來，這就是數據倉庫存在的一個必要原因，就是這個原因。所以，在這個倉庫里面，現在看國內電信運營商，還有易貝大致的一些案例，實際上國內淘寶做的也不錯，在數據挖掘方面也做的比較有特色，大家可以看到在買淘寶東西的時候會發(fā)現不同用戶去登錄的時候給你推薦的產品是不一樣的，是對你客戶特征進行分析的。這個技術上特征就不多說了，反正是數據倉庫的一些構件進行一些集中化。

　　法國電信做的移動互聯網的分析，給大家稍微說一下。我們現在呼叫中心領域可能更多還是話音，從我們實踐方面來看在互聯網內容方面價值，通過呼叫中心這種行為數據帶來的價值，內容信息更大，內容數據更大。舉個例子，我們申請一個案例，是通過一個呼叫中心去賣汽車，是個比亞迪4S店，是一個省會城市比亞迪4S店。他當時通過呼叫中心去賣汽車，怎么就找到這個目標客戶，他最后分析這些客戶所有曾經訪問過比亞迪汽車的，通過手機，或者通過別的形式訪問過比亞迪相關網站和新聞的用戶，對他們這些客戶，當然是2萬多人進行營銷，他這個營銷最后賣了200多臺車。用他們自己的話來說，4S店一年任務就完成了，所以他就相對進行團購，做的好象很漂亮，最后呼叫中心拿了幾萬塊收益。

　　但前提需要做海量分析的時候，到底哪些用戶訪問過比亞迪的網站，和相關關鍵字的信息。還有國外數據倉庫，我們在數據倉庫領域，和數據挖掘領域有些方面比我們還強。我們利用這么多年時間，現在做的數據整理，包括應用的模式，應用的套路，國外始終做的比較好。易貝大家也知道現在是最大的網購，國內是淘寶，國外是易貝，易貝2千多人進行分析，每天有多少人查詢。他在做這種營銷，叫互聯網營銷也好，實際上需要大量把內容進行分析，這就需要基于內容類分析來找到真正目標客戶做真正的營銷，這是現在面臨的一個主要課題。

　　那么呼叫中心企業(yè)如何去建數據倉庫，這個可能說的稍微多一點，確實IT發(fā)展分為三代。第一代數據電子化，最早出現是在上個世紀60、70年代，第二次世界大戰(zhàn)開始結束的時候，美國人搞第一次的人口普查，實際上和我們呼叫中心也相關的。第一次人口普查是通過打電話去問，性別等等，怎么辦把這個數據錄到計算機里，那時候計算機還是卡片的很麻煩。那個時代就開始進行數據征集，這是第一代。第二代就是流程電子化，我們說CRM，ERP，現在都在做流程電子化，干的事實際上是提高效果。

　　同時相當于跑的更快，大家知道奧運精神是令人跑的更快，但是還有一個更強，更強不是靠快能替代的。第三個就是商業(yè)智能，并不是一個學術概念，但是目前的發(fā)展，我們現在看到了這當中的應用和價值已經越來越凸顯出來，后面例子可以看到。怎么進行一個基于數據分析的營銷，就像我們剛才說到的營銷怎么去做，不光是靠微笑，不光是靠你跟客戶套詞，光喝酒吃飯并不一定好使，一兩個客戶可以喝酒吃飯，但是到10萬個客戶就不可能了，這個很簡單。所以，這時候我們就面臨一個問題。

　　所以說，以前這些營銷員是靠經驗，現在營銷員是靠分析，甚至推銷員大家看的書不少，但真正對大家有益的地方很少，但是他們的思路將來都是靠分析，而不是原來靠多好，穿的多板正，那些東西都不長久。到底這些產品推送給，后面給大家舉個例子，3G業(yè)務怎么做營銷。還有呼叫中心方面積累大量數據，剛才我解釋的案例團購汽車，這都是真實的事。還有這些呼叫中心企業(yè)優(yōu)勢執(zhí)行能力很強。還有一個CRM案例反面教材，在呼叫中心建數據倉庫關鍵點，一定要循序漸進，先見效益，技術積累十分重要，因為有了云計算可以大大降低成本。

　　首先第三代智能就像一個人，一個企業(yè)和一個人是一樣，任何一個企業(yè)都希望做成一個人。第一代時候希望能夠成長起來，雙腿直立行走。第二個階段希望這個肌肉更加強壯，跑的比泰森還牛。人再長在粗也打不過老虎，干不過大象，但是人最后成了百獸之王靠的是大腦，你可以做智慧型管理，做一些運營監(jiān)控體系管理，及時發(fā)現，就像你人大腦及時感知，胳膊不對勁了，腿有什么問題都可以及時發(fā)現。

　　還有一個智慧競爭，怎么去找到相關一些客戶，還有智慧營銷，哪些客戶是真正有價值的。在呼叫中心相關的，我們在定義上確實有這樣的案例，大概一個客戶一個月不超過20塊錢，這都是3、5年前案例。但是他打呼叫中心當時200多次一個月，這種資源被低端客戶占用，后來不得不搞服務差異化，有些低端客戶巴不得你去騷擾競爭對手更好。

　　這是智慧管理，就像一個沙盤。大家看到相關數據，每個地市，每個區(qū)域營業(yè)狀況怎么樣都可以看到。這個通俗說法像一個電子沙盤這么一個特點，這個東西也都能做到，現在都是縣城的，不是故事，都是真實案例。怎么去做營銷，不敢什么案例怎么找到自己客戶，用什么方式，最后用什么樣的營銷手段去做營銷。

　　競爭那塊也是一樣，怎么去找到以往的客戶。我們知道大家關心的，并不是所有客戶都不讓他用，而是終高端客戶不讓他用，這是一個地市公司的案例，折算全年大概600多萬收益。還有智慧營銷，還有3G業(yè)務怎么做營銷，這是令運營商很頭疼的事，別的行業(yè)也一樣，每個行業(yè)都有這個問題，怎么做營銷，不同模型，不同業(yè)務手機怎么做營銷，還有移動固化，TD怎么做營銷。

　　我小結一下，呼叫中心在數據倉庫方面是大有可為的。實際上剛才很多數據，這些東西呼叫中心都可以做。數據倉庫建設就不跟大家象祥述了，這是一個電信運營商建立的案例，目前是世界最大的，8千多個TB數據量，這個量規(guī)模很大。而且國際上現在看沒有電信運營商那么大，像剛才所說易貝很多數據放在云存儲上，但是他做的分析復雜度不如像數據倉庫那么復雜。包括操作用戶數，看到上行55，從74%能夠增長到97%，這些都是一些省公司的案例，所以相對來說比較大。

　　然后你能看到它的價值提升，營銷提升兩倍，還能做一些收入風險監(jiān)控，這是一些具體案例，這不是故事都是真實案例。這些案例我后來給大家看到都是地市公司更小，不是那么大。重點我們想說的有三個數字挖掘案例，三個數據挖掘的算法，后面都可以去學去做研究。這三個地市做了不同算法，大家可以看到我們所謂智慧營銷，或者智慧客戶服務是怎么樣利用數據分析，數據挖掘方式，通俗來講像美國人打伊拉克一樣點對點打信息戰(zhàn)，而不是原來完全靠擺臺，不是靠這種人撲，相對而言體驗是智能型的東西。

　　第一個案例是中高端用戶保有，很多包括高端客戶剖去對營銷成本實際上是負的，越分析越有意思。人類一思考上帝就瘋狂，只要一做數據分析，這個案例就成果很顯著。這個中高端保有一樣，最后這個價值準確率是70%，覆蓋率是80%，準確70%是對的，覆蓋率總共有100個預測80，這些都不說了。這些是一些保有，前面要做流失預警，還有客戶細分這些數據挖掘的方法，還有客戶營銷策略。

　　怎么去做這個預警，包括預警方法構建，有日監(jiān)控和月流失，用日監(jiān)控怎么做，用一些算法分位數法進行計算。后來發(fā)現確實通話間隔流失率是緊密相關的，這些東西都是數據，不是說大家的感覺，啤酒尿布一樣沒有經驗都是靠數據得出來。不是說某個專家我有這樣的知識，經驗，不是的，是靠實際的數據分析得出來的。

　　根據這個分析，很多人以往一個征兆不打電話或者打電話的多少決策，這有一個量，這是一個大概覆蓋情況。剛才上面是一個以往預測，還有一個細分。中高端客戶去進行細分，上面有一個數據，ARUP，按照相關屬性，這些計算屬性就是我們去做數據挖掘相關的象，最后分成各個細分的群，比如我要話音分成這么七個群，每個群有什么特征，本地通話沒有長途占比多少，還有以本地與長途為主。這些東西可以看出來就是我們所說的客戶群，中國人講物以類聚，人以群分，國外也是，中國人的圈子大一點，國外圈子稍微小一點。

　　這些算法不跟大家解釋了，這個我們可以看到在這個群里面我們找到幾個關鍵群體，大家可以看到我們精確服務，不再是我們原來滿天撒胡椒面，我可以把我有限的營銷成本放在刀刃上，這是一個細分群的結果。至于每個群有什么特征，每個群還要建立保守策略，營銷策略，這是一個具體做法，這個做法可以看到，不管每一個相關的子群，找出這個群來。第二制定相關保有方案，怎么做營銷。

　　大家看到每一個群都有一個營銷策略，可以看到我們所說的信息戰(zhàn)是一樣。應該說對整個中國人的刺激很多，包括軍方，第一次海灣戰(zhàn)爭打了之后，第二次打了中國人覺得伊拉克又打游擊戰(zhàn)，最后發(fā)現什么都沒有全垮了。我的導師曾經去過伊拉克，咱們呼叫中心機房可以做到什么，從窗口炸老交換機，可以想到精確到什么程度，就是為了炸你交換機，當時看完之后，是中國人看完都很震撼。當時伊拉克我們要是按照老毛的傳統戰(zhàn)爭肯定不行，最后打完仗之后美軍死亡還不到100，好多還是開車自己撞死的。

　　所以，這個戰(zhàn)爭是在歷史上沒有出現的。一樣大家還可以看到，我們營銷也可以做到精確性打擊和精確性營銷。最后總結一下，本次紅帶來額外新增用戶數為6萬多用戶，這是一個比較窮的，不算發(fā)達。帶來一些中高端的保有情況，最后一張效益，也要投入一些成本，營銷活動投入成本是600多萬，這個成本增長了7%，技術增長12%，這個技術是1.69億，所以這塊能看出來它的收益極其龐大，整個項目投資大概不到100萬，可想而知只要我們去思考，我們利用數據分析方法真的上帝就會發(fā)怒。

　　第二個案例怎么去做營銷，3G業(yè)務怎么去做營銷。剛才說了整個例子，三個業(yè)務做營銷，一個是手機，還有芯機，還有視頻手機做營銷。通過電話，還是互聯網渠道，電話只是一個渠道等等還是什么模式，所有營銷換或者不換有人類開始營銷就干這四件事。我們只是不同時期加入不同技術手段做的更好而已，怎么去做，找誰去做營銷，這里面也一樣。這里面我沒有把算法，像剛才一樣有詳細復雜的算法都是有的，這里面用到相關的一些模型，還有一些決策速度，最后得出相關模型，每一個算法都需要有模型，對誰去做TD視頻營銷，手機營銷都要形成。

　　這樣的一個情況可以看到完成結果，消費不錯，拉動了一些具體數據，大家可以看到TD變化。這些大家看到的是增長，站在運營商角度這個增長就是錢。它對業(yè)務拉動的情況可以看到，和競爭對手比較，競爭對手越來越少，實際上我現在客戶到底有多少好的競爭對手可以看一下是呈下降趨勢。剛才這個案例我沒有給大家展開，實際上做數據挖掘模型數據分析，和我第一個給大家看到的案例是一模一樣的。實際上大家可以看到這就是我們所說的數據分析談到，不在像原來那樣都是微笑服務，包括對客戶體驗差異，這個差異是分出來，不是憑你的感覺，憑米的經驗，這是最大的特點。

　　綜合監(jiān)控，大家剛才看到相當于具體演練，我們這樣的人跟泰山打架肯定找死，我用什么方法，剛才看到是揚沙子的戰(zhàn)術，我怎么能夠把各種各樣戰(zhàn)術整合起來像人一個大腦一樣檢測整個企業(yè)實時運轉情況，身體是不是異常了，是不是感冒發(fā)燒。我們不同地區(qū)，每個地區(qū)各個業(yè)務經營情況具體進行分析，這些都靠數據，而不是靠過去拍腦袋憑感覺。

　　銷售的監(jiān)控，還有對渠道監(jiān)控，這也很頭疼，渠道這方面實際上有很多欺詐行為，對運營商而言帶來很大收益。所以，這是一些內容，哪些渠道真正有幫助，這種做出來很有意思，我們發(fā)現很多有意思的現象。原來你靠人工根本識別不了，通過數據分析之后，這個人是不是正常。這些監(jiān)管每一次都可以看到具體執(zhí)行情況，有什么問題及時派相關人員看到，這就是一些圖表，給大家看到相關一線怎么做支撐，這也是一個價值的運營提升。

　　這是一些案例，我們有了一個數據分析之后，怎么結合我市場生產變成一個有價值的收益，這也是一個大致描述。還有新增市場的異動也很關鍵，作為任何一個企業(yè)需要對他自己的產品十分清楚才行，比如大家做呼叫中心一樣，每一個產品都需要很清楚，做多少次，用戶滿意度與否都需要知道，哪些客戶是盈利或者不盈利的，這個比例能夠看出來，這個盈利與否都靠真正數據，不是花一千塊錢或者多少錢，我營銷可能要花1500因為我是負價值，這樣的內容案例是很多的。

　　這一章小結數據挖掘是無處不在的，這些小應用沒有大家想的那么復雜費勁，真的可以看到四兩撥千斤的效果，做好這些數據，數據挖掘的應用我們確實能夠見到大的收益。這一點也是我前面跟大家所說的呼叫中心怎么做產業(yè)升級，如果我們把現有硬件用好，再用上相關分析，把數據當成資產來處理，那我們真正能夠挖掘出我們自己的寶藏。如何避免騷擾，當時315暴光很多業(yè)務不能隨便客戶打電話，不能給客戶隨便發(fā)騷擾短信？

　　二者之間區(qū)別是否找到客戶真實需求，你發(fā)現我經常給寶馬4S店打電話，或者給奔馳打電話你就可以分析出來我可能要買車。比如營銷房子為例，對我們而言就是騷擾，因為我不需要房子，我現在想買的是車不是房子這就是騷擾。我想買寶馬或者奔馳車，你最后跟奔馳的4S店聯系，自己大4S店，現在不流行團購，自己到4S店能拿一個95折就好了，你一出面9折，對我而言這就不叫騷擾而是服務。

　　所以，這個恰恰體現了我們數據分析重要性。我們是不是找到一個用戶真實需求，就能夠為用戶服務過程當中帶來更多價值，更多的利潤。如果沒有詳細分析，我們不斷的騷擾客戶就會被客戶投訴，被市場所拋棄，這是我們現在面的一個困境，也是這樣一個不得不去做的問題。所以，現在在運營商也是在控制這一數量，不能對客戶進行騷擾過度，他有詳細分析，你想對用戶進行外控必須拿出我剛才看到的，詳細分析之后才能進行相關操作。

　　數據倉庫一些管理內容就不跟大家詳細介紹了，還有幾個關鍵問題最后跟大家分享。一個是呼叫中心如何獲得這些數據，大家也知道原來資產是我們所謂說的做交換機多少人，但是現在來看將來真正有價值不再是這些硬件，這些軟件，這些數據，美國人說起來他用的飛機，大炮實際上和伊拉克某種意義上講差別不大，這就是差距。所以我們強調所有呼叫中心將來看到差距不再是你有多少個坐席，不再是利用多少客戶站點，而是你能不能夠獲得足夠多的信息獲得更大的利益，更大價值。

　　還有怎么去做這些數據倉庫，在呼叫中心里大家可以先做一些集合。還有怎么去做數據挖掘的應用，數據挖掘還剛剛起步，沒有大家想那么難，很多是一通百通的問題。包括不同產業(yè)里面，不同行業(yè)里面不同應用，如果管理數據挖掘可以外包，可以連鎖經營方式都可以。但是大家手里是有一堆寶藏，有一堆有價值的東西能給大家?guī)礤X還有操作你當年對呼叫中心投資成本，這是希望給大家介紹的。

　　整個一個發(fā)展標題里面也說了，希望呼叫中心產業(yè)數據挖掘能夠更上一層樓，看見價值，充分體現我們智能營銷，而不是靠我們拍腦袋，是靠數據來說的。這是第一點需要數據挖掘真實服務，而不是騷擾。如果找到用戶真實需求而不是騷擾。為什么要建數據倉庫，人類在進化，企業(yè)也要進化一個道理，人類之所以成為百獸之王就是因為大腦，而不是靠胳膊腿，這是最大優(yōu)勢。企業(yè)也一樣，企業(yè)或許今天沒有跟上時代的步伐。

　　大家也能理解我為什么去做這個領域，國外管理一個最核心理念通過數據來得知結論分析來做營銷，這個實際上是整個，或者叫營銷的一個本質所在。在技術方面，國內大家也看到，我剛才給大家講都是一個真實案例，數據都是真實的，大家可以看到沒有大家想的那么難。大家能夠看到他的價值，確實能體現出來一個情況。這之情況就是這些，這些內容和大家原來接觸的不是特別多，下面有我郵箱，大家如果需要后續(xù)溝通的話可以跟我發(fā)郵件，謝謝大家。

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