大數(shù)據(jù)時(shí)代,客戶服務(wù)將如何被改變_數(shù)據(jù)分析師考試

最近，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)取代了“云技術(shù)”，成為了新技術(shù)的熱門(mén)話題，各類“大數(shù)據(jù)”的書(shū)籍層出不窮，文章更是琳瑯滿目，仿佛你要是不和“大數(shù)據(jù)”扯上點(diǎn)關(guān)系，你就OUT了！筆者對(duì)這些文章也略有涉獵，但覺(jué)徒掛“大數(shù)據(jù)”虛名者多，而真知者寡。為了讓大家更容易理解大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵？請(qǐng)?jiān)试S我先簡(jiǎn)單地介紹一下大數(shù)據(jù)的定義和背景。

麥肯錫的報(bào)告是這樣定義的：大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。（Big data refers to datasets whose size is beyond the ability oftypical database software tools to capture, store, manage, and analyze.）

大數(shù)據(jù)這個(gè)概念又是怎么來(lái)的呢？2011 年5 月，EMC 舉辦了一次主題“云計(jì)算相遇大數(shù)據(jù)”的大會(huì)，首次拋出了“大數(shù)據(jù)”（Big Data）概念；6 月，由EMC 贊助，IDC 編制的年度數(shù)字宇宙研究報(bào)告《從混沌中提取價(jià)值》 (Extracting Value from Chaos) 發(fā)布；緊接著，IBM、麥肯錫等眾多國(guó)外機(jī)構(gòu)發(fā)布“大數(shù)據(jù)”相關(guān)研究報(bào)告，予以積極跟進(jìn)。

從背景我們可以看到EMC（全球最大的外置存儲(chǔ)硬盤(pán)供應(yīng)商）是推動(dòng)“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念的主謀，他這么做，當(dāng)然是想多賣(mài)點(diǎn)硬盤(pán)。這種軟廣告式炒作不但沒(méi)引起反感和吐槽，反而被社會(huì)各界認(rèn)可與接收，也是跟其社會(huì)背景密不可分。由于近年數(shù)據(jù)產(chǎn)生成本急速下降，人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，其中80%以上都是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)到底有多大呢？根據(jù)IDC 的監(jiān)測(cè)，全球在2010 年正式進(jìn)入ZB 時(shí)代，預(yù)計(jì)到2020 年，全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB 的數(shù)據(jù)量，如果把35ZB 的數(shù)據(jù)全部刻錄到容量為9GB 的光盤(pán)上，其疊加的高度相當(dāng)于在地球與月球之間往返三次……在這么直觀的比喻面前，其他語(yǔ)言也要蒼白無(wú)力了！

也許你會(huì)說(shuō)大數(shù)據(jù)這種現(xiàn)象不用說(shuō)，我們?cè)缇涂闯鰜?lái)了，不就是數(shù)據(jù)大么，能給我們的社會(huì)帶來(lái)什么實(shí)質(zhì)性的影響啊，或者我怎么沒(méi)看到它的應(yīng)用？關(guān)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，我在這里就不贅述了，市面上各種“大數(shù)據(jù)”的書(shū)已經(jīng)談了很多案例了。我只想說(shuō)“剖析歷史可以洞察未來(lái)”，幾年前說(shuō)“云技術(shù)”還很遙遠(yuǎn)的那些人，卻在將自己的文檔、照片、視頻上傳至“iCloud”，使用著“搜狗云輸入法”，登陸Dropbox、Yelp、Zynga等網(wǎng)站（這些網(wǎng)站正托管于亞馬遜的"云平臺(tái)"）......那片飄在天上的“云”早已不是“觸不可及”。

根據(jù)麥肯錫全球研究所的研究報(bào)告《Big data: The next frontier for innovation, competition, andproductivity》，大數(shù)據(jù)將給醫(yī)療服務(wù)、公共管理、定位服務(wù)、零售和制造各個(gè)行業(yè)帶來(lái)顯著的應(yīng)用價(jià)值，例如，對(duì)美國(guó)的醫(yī)療服務(wù)業(yè)每年創(chuàng)造價(jià)值3000億美元，約0.7%的年增長(zhǎng)率，對(duì)美國(guó)制造業(yè)最高可下降50%的產(chǎn)品研發(fā)和裝配成本。麥肯錫的這份報(bào)告詳致地闡明了大數(shù)據(jù)對(duì)各行各業(yè)的利好，推薦大家閱讀，我這里只談大數(shù)據(jù)對(duì)客戶服務(wù)領(lǐng)域的影響。

在云時(shí)代，淘寶推出的一種極具“云”特色的客戶服務(wù)模式——云客服，云客服把社會(huì)上喜歡幫助人且有能力幫助人的淘寶人聚集在一起，使客服人員在家里或?qū)W校對(duì)客戶提供遠(yuǎn)程服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了“HO（Home Office，駐家辦公）”，并充分利用了客服人員的零散時(shí)間，不僅降低了成本，還提高了效率。當(dāng)然，這個(gè)“云”并不是真正意義上的云技術(shù)，只是一種概念和噱頭。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，又將會(huì)給客戶服務(wù)帶來(lái)哪些商業(yè)價(jià)值呢？

我認(rèn)為，大數(shù)據(jù)將對(duì)客戶服務(wù)帶來(lái)一次變革，給客戶服務(wù)帶來(lái)極大的想象空間和無(wú)限的發(fā)展前景。甚至可以使客服部門(mén)從原來(lái)的成本中心（高成本、低價(jià)值）轉(zhuǎn)型為利潤(rùn)中心（提升品牌價(jià)值，創(chuàng)造收入）。在這里我舉三個(gè)例子跟大家探討一下，展望一下客戶服務(wù)的未來(lái)。

一、智能語(yǔ)音客服

目前，通信運(yùn)營(yíng)商等在客服領(lǐng)域比較先進(jìn)的企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了智能文字客服，通過(guò)文字識(shí)別技術(shù)和智能匹配算法對(duì)通過(guò)短信和網(wǎng)站文字客服提出的服務(wù)訴求智能匹配答案，不需人工判斷。要實(shí)現(xiàn)智能語(yǔ)音客服，也要通過(guò)識(shí)別和匹配這兩關(guān)。

我們先說(shuō)說(shuō)識(shí)別吧。早在Siri之前，就已經(jīng)有很多語(yǔ)音識(shí)別工具問(wèn)世，最早的基于電子計(jì)算機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是由AT&T貝爾實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的Audrey語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，它能夠識(shí)別10個(gè)英文數(shù)字，現(xiàn)在AT&T的語(yǔ)音系統(tǒng) Watson已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)在線德語(yǔ)和英語(yǔ)的實(shí)時(shí)口譯。以現(xiàn)在的技術(shù)，語(yǔ)音的識(shí)別依然比較困難，主要面臨的難點(diǎn)有2個(gè)：

1．算法

算法是軟件的核心，目前的語(yǔ)音識(shí)別算法使用的語(yǔ)言模型仍是一種概率模型，還未發(fā)展成以語(yǔ)言學(xué)為基礎(chǔ)的文法模型，算法不突破，效果無(wú)法取得突飛猛進(jìn)的進(jìn)展。算法的優(yōu)化不是一朝一夕的事情，需要慢慢不斷地進(jìn)行，尤其語(yǔ)音這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（不便用數(shù)據(jù)庫(kù)二維邏輯表來(lái)表現(xiàn)的數(shù)據(jù)），但隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)（用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理分析）的發(fā)展，也會(huì)對(duì)新算法開(kāi)發(fā)帶來(lái)福音。一些核心算法如特征提取、搜索算法和自適應(yīng)算法也都在一步步改進(jìn)，且隨著數(shù)據(jù)源的不斷豐富，算法的識(shí)別效果也就越來(lái)越精準(zhǔn)。

2．適應(yīng)性

由于方言、語(yǔ)氣、環(huán)境和音色等因素的影響，限制了語(yǔ)音識(shí)別算法的效果，這就需要語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)具有一定的自適應(yīng)性，不同口音、方言的識(shí)別都需要以一個(gè)龐大的語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，對(duì)這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理分析就更加指望大數(shù)據(jù)技術(shù)了。至于排除環(huán)境噪音、音色等因素，個(gè)人感覺(jué)要依賴半導(dǎo)體傳感技術(shù)的進(jìn)步，留待硬件領(lǐng)域的專家進(jìn)一步探討。

接下來(lái)就說(shuō)到匹配了。目前，匹配的算法已經(jīng)相對(duì)比較成熟了，也許和大數(shù)據(jù)技術(shù)沒(méi)有直接聯(lián)系，不過(guò)其準(zhǔn)確性也有賴于數(shù)據(jù)源的豐富程度，同時(shí)要在不斷產(chǎn)生的“交互數(shù)據(jù)”中動(dòng)態(tài)地調(diào)整匹配結(jié)果。

綜上所訴，隨著數(shù)據(jù)源越來(lái)越多，大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步，語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)也在持續(xù)地完善之中，說(shuō)到底，算法依然是核心，而數(shù)據(jù)則是基礎(chǔ)，對(duì)于這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也許傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)Handle不住，但大數(shù)據(jù)技術(shù)卻大有可為。相信不久，語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)的突破不僅可以實(shí)現(xiàn)智能語(yǔ)音客服，還將變革人與物之間的交互方式。

二、語(yǔ)音文本轉(zhuǎn)換

因?yàn)檫@個(gè)功能的核心也是語(yǔ)音識(shí)別，所以大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)的轉(zhuǎn)換準(zhǔn)確度的保障支撐就不用再說(shuō)了。之所以單列出來(lái)談呢，是因?yàn)槠鋵?duì)客戶服務(wù)別有一番作用。

對(duì)于呼叫中心而言，客服人員與用戶的通話都是要錄音備份的，這些語(yǔ)音數(shù)據(jù)可真的不小哦，僅以廣東移動(dòng)為例，廣東移動(dòng)客服中心每年就要新增約60T的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，這個(gè)體量對(duì)于一般的企業(yè)來(lái)說(shuō)已經(jīng)是“大數(shù)據(jù)”了。據(jù)悉，這些數(shù)據(jù)是用磁帶來(lái)保存的，而且這些要保存幾十年不能銷毀，想想到時(shí)候光這些磁帶所占用的房間租金就是不少錢(qián)啊，更何況是其他成本。而如果能將這些語(yǔ)音準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換成文本之后，文本存儲(chǔ)所占用的空間就小的多（一個(gè)移動(dòng)硬盤(pán)都可以存儲(chǔ)一個(gè)圖書(shū)館的數(shù)據(jù)量了），存儲(chǔ)成本簡(jiǎn)直就是直線下降，不僅實(shí)現(xiàn)了低成本高效，對(duì)自然環(huán)境也是一種利好。

有人會(huì)質(zhì)疑這些錄音是為了便于追溯留證的，不是原始的錄音記錄，客戶不認(rèn)賬怎么辦？當(dāng)然，我要聲明不是所有的錄音都要轉(zhuǎn)換成文本，對(duì)于客戶投訴或辦理業(yè)務(wù)的來(lái)電，仍然保留錄音記錄，一則便于企業(yè)對(duì)客服人員的服務(wù)態(tài)度（說(shuō)話語(yǔ)氣什么的還真要靠語(yǔ)言才能判斷）和質(zhì)量進(jìn)行抽檢，二則備份留證。而對(duì)于更多的咨詢或查詢類來(lái)電，通常不必留證，將這些語(yǔ)音轉(zhuǎn)成文本之后，不僅減少了存儲(chǔ)空間，這些文本數(shù)據(jù)還可用于后續(xù)的信息挖掘，用來(lái)改進(jìn)服務(wù)或發(fā)現(xiàn)商機(jī)，畢竟文本的信息分析要比語(yǔ)音的容易得多。

三、客戶信息挖掘

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，除了用戶數(shù)、營(yíng)業(yè)額等，數(shù)據(jù)已經(jīng)被認(rèn)為是未來(lái)的核心資源。我記得馬云曾說(shuō)過(guò)類似這樣的話“你知道全國(guó)哪個(gè)省份的女人胸圍最大么？你知道哪個(gè)城市的男人最喜歡用什么牌子的衣服、香水么？你們都不知道，淘寶知道?！泵磕暧卸嗌倨髽I(yè)關(guān)注《淘寶用戶行為報(bào)告》，以圖挖掘出一些數(shù)據(jù)來(lái)提升自己的銷量，從這里，數(shù)據(jù)的價(jià)值可見(jiàn)一斑。

而客服部門(mén)作為企業(yè)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(shí)候，主動(dòng)獲取一些愛(ài)好、職業(yè)等信息，積少成多，某些時(shí)候，這些數(shù)據(jù)將為企業(yè)巨大的價(jià)值。當(dāng)然，這些數(shù)據(jù)的錄入也不能僅靠人工，其中更涉及客戶視圖和標(biāo)簽的問(wèn)題，待下文再進(jìn)行剖析思考。對(duì)客戶信息挖掘的應(yīng)用，我在此舉兩個(gè)簡(jiǎn)單的例子。比如，通過(guò)數(shù)據(jù)的挖掘，可以發(fā)現(xiàn)哪些用戶是高爾夫球愛(ài)好者，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，避免盲目營(yíng)銷導(dǎo)致的客戶反感及投訴。再如，隨著定位技術(shù)成為了手機(jī)的標(biāo)配，個(gè)人位置信息已經(jīng)成了客戶服務(wù)領(lǐng)域待被開(kāi)采的金礦，國(guó)外運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)開(kāi)始分析這些個(gè)人位置信息的數(shù)據(jù)，并將洞察結(jié)果面向政企客戶提供，這些位置信息可以為企業(yè)的實(shí)體店、營(yíng)業(yè)廳選址提供依據(jù)。