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1、客户服务大数据运营管理一、前言对于客户服务中心而言，客户服务涉及企业服务的众多客户，加之为其提供服务的企业组织内部众多部门，客户服务将产生大量的数据，如何能够对于这些数据采集、存储并加以深入分析利用将是进行及时、有效的客户服务的关键。对于供电企业客户服务所拥有的大数据，通过挖掘分析处理，充分发掘客户服务数据的价值，为供电企业提升客户服务、创新运营管理和电网投资规划建设提供数据支撑。二、客户服务数据在整个企业层面上有什么价值1、客户服务数据有什么数据1）客户数据。客户数据主要分为描述类数据、行为类数据和关联类数据三种类型。（1）档案类数据。包括客户的基本属性的信息，如个人客户的联系信息、地理信息
2、和人口统计信息，企业客户的社会经济统计信息等。（2）客户的行为类数据。包括客户业扩报装的记录、用电记录、服务记录、联络记录以及客户的消费行为，客户偏好等。（3）关联类数据。包括客户满意度、客户忠诚度、客户对用电与服务的偏好或态度等等。2）运营管理数据。（1）业务流程数据。包括业扩报装、用电检查、客户服务等处理过程数据。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 7 页 -（2）管理数据。包括考勤、绩效、培训等管理行为数据。（3）员工行为数据。包括员工的操作记录、奖励/惩罚记录、音视频监控记录的数据等。2、客户服务数据的价值客户服务数据的分析与发掘分为两个方面，一方面是对运营数
3、据的分析，一方面是对客户数据的分析与挖掘。以往我们都是割裂的分析这两个数据，运营仅仅为了解决效率，看员工行为及流程；而客户分析仅仅是运用营销学中对客户的分析方法进行分析，这在“客户服务数据运营总揽”中表现在只看左边绩效管理或者只看右边的服务与营销管理上。在运营与客户数据单独分析的基础上，更多的是交叉、综合性分析。只有充分了解了客户的行为，才会根据客户行为针对性调整各渠道的发展战略及运营；而只有了解到运营管理面临的挑战，才能有意识的去培养客户行为，对客户行为进行良性引导，既降低企业运营成本，又能提升客户体验。集客户管理、服务与营销管理、多渠道整合管理于一身的客户数据运营管理中心，才能真正实现企业
4、的战略决策以客户为导向。客户服务数据运营总揽在供电企业，客户服务数据的价值主要体现在以下三个方面：（1）提升客户服务名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页，共 7 页 -我们能够总结出客户在企业各触点的行为规律及轨迹，不仅仅盯在消费规律上，这样使得我们对客户行为具有一定的预见性，形成洞察力。这种洞察力会加强我们对客户体验的管理，找到提升体验的关键环节；也有利于我们去全面挖掘客户价值；同时也可以谈到对客户行为的管理。因为我们对我们的客户了解的足够全面，了解的层面足够深入。（2）内部运营管理各个接触点的管理是提升客户体验的重要环节；客户的行为规律让我们找到恰当的渠道为恰当的客户提
5、供恰当的服务。运营管理已经不仅仅是提升单一渠道的效率和质量，而是对整体渠道进行有机规划，互动配合的运营管理，达到各渠道全面提升。运营配套的系统支撑、知识库支撑等，也会因为对客户行为的充分理解，充分的体现客户导向。以前我们不知道什么是客户语言，而现在我们知道我说什么话客户会满意，我这样描述产品客户会不舒服。这些变化不再仅仅是凭借感觉，而是在强大的客户行为分析的基础上形成的。也正是对客户行为的洞察，使得我们必须对渠道进行全盘操作，让客户体验到真正畅通无阻的与企业进行沟通，享受一致的承诺一致的品质。（3）支撑电网建设。电能和电网分别作为供电服务的产品和传输载体，其质量好坏或存在的问题直接影响客户对电
6、网质量感知，并通过客户服务的渠道反馈回电力企业。监测分析客服中心的客户来电、受理内容、各省（市）公司所发布的停电信息等数据，洞察客户感知，可以有效发现突发性区域停电事件、长期频繁停电区域等电网质量问题，为平衡电网投资和规划，调整投资优先级和投资力度，和内部管理提升提供决策支持。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 7 页 -三、数据挖掘分析的过程行业数据挖掘分析普遍采用CRISP-DM 方法论。CRISP-DM 将一个数据挖掘项目的生命周期定义为六个阶段：业务理解（也称为商业理解）、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布。1.业务理解：从业务的角度理解项目目标
7、和需求，然后将这种需求转换成一种数据挖掘的问题定义，并设计出达到目标的一个初步计划。2.数据理解：收集初始数据，识别数据的质量问题，找到对数据的基本观察、或假设隐含的信息来监测出感兴趣的数据子集。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 7 页 -3.数据准备：对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求。4.建立模型：选择各种建模技术，并将其参数校正到优化值。常常要退回到数据准备阶段。5.模型评估：对建立的模型进行评估，重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的。6.模型发布：将发现的结果进行总结与应用。四、数据分析处理的主要工作首先，是数据仓库或数据集
8、市的建立，对数据进行预处理。数据分析处理以企业经营管理需求为基础，根据不同分析主题，从企业许多来自不同的运作系统的数据中提取出有用的数据，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，即ETL 过程，合并到一个企业级的数据仓库里，得到企业数据的一个全局视图。其次，是联机分析处理和数据挖掘，进而将数据转化为信息和知识。联机分析处理是在数据仓库的基础上，对商业问题进行建模和数据进行多维分析。而数据挖掘通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。即使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据间的联系，做出基于数据的推断。通过联机分析处理和数据挖掘，决策人员和高层管理能从多维角度准确掌控企业的经
9、营状况和了解不同数据之间的相关关系，以便制定正确的决策。最后，是知识结论的可视化展示，实现知识向智慧转变。通过借助信息化系统，以简单、丰富和直观的形式，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现企业管理者和决策者的面前。而随着管理者对知识的不断积累和更新，会进一步将知识转化为企业管理者的智慧。五、数据分析团队组织和管理名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 5 页，共 7 页 -数据分析团队负责开展数据采集、数据处理、数据管理和数据综合分析等工作。分析专家做的是预测建模、数据挖掘以及其他一些高级分析工作，而不是像定制报表和电子表格这样程序化的工作。他们解决问题的环境，使用
10、的方法，甚至需要参加的各类培训都有很大的不同。因此在数据分析团队建设和组织管理上有其非常特殊的要求。1、数据分析团队建设（一）合理组建数据分析团队。整合客服中心人才资源，组建数据分析团队，负责开展数据采集、数据处理、数据管理和数据综合分析等工作。（二）强调共同价值体现。数据分析团队成员在目标、达到这些目标的路径和所需的合作上要努力达成一致，这样可以增强团队的认同感。强调数据分析团队的整体利益，确定共同的目标，鼓励分析团队共享信息和思想，互相帮助实现共同目标。（三）引入过程分析会议。过程分析会议是数据分析团队内部充分讨论的平台，通过过程分析会议，增强彼此的沟通，要求每个数据分析人员都提出实现共同
11、目标的方法、思路。（四）鼓励和促进团队内部相互交流。提供数据分析团队的定期交流机会，鼓励每个数据分析人员在完成某个大数据挖掘分析课题后，进行充分的交流与总结，增强数据分析团队能力与水平，提炼数据分析经验。（五）公开数据挖掘分析成果形成激励。及时将数据分析分析团队的应用情况向办内发布，使数据分析分析团队成员增强使感。2、团队组织建设（一）为分析团队树立榜样。要让数据分析团队发挥作用，首先是要在团队中突名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页，共 7 页 -出一个或多个优秀的团队成员，成为数据分析团队成员的表率，将优良的工作作风带入团队中，影响团队中的每一位成员。（二）传授经验培养
12、团队精英。要在数据分析团队中做好培训、培养工作，把数据分析思路的形成方法传授给团队成员，团队组织要培养团队精英，发挥团队精英的作用，成为团队的主力。（三）灵活授权。随着数据分析团队的逐渐形成与发展，团队组织要通过合理授权让团队成员分担责任，使团队成员更多的参与团队工作中，允许团队成员灵活的开展工作，给予团队成员信任，让他们更积极的为开展挖掘数据价值服务，也给予团队成员学习与成长空间，实现团队成员自我价值的体现。（四）发挥团队凝聚力。数据分析团队的凝聚力是团队精神的体现，高凝聚力会带来高绩效。团队组织要让团队成员形成共同目标，并且增强团队的融合度，形成高昂的团队士气，提高团队绩效。（五）形成有效的团队指挥。数据分析团队的成员在工作不可避免的会出现各种无法应付的问题，团队组织的管理者，最重要的职责就是做好指挥工作，要和团队成员形成良好的沟通，及时了解团队成员面临的问题，团队管理者通过个人的工作经验、阅历，以及与相关部门或上级的沟通给出良好的解决方案，处理好团队工作问题。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 7 页，共 7 页 -