運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升客戶滿意度

王宇峰

同濟大學(xué)汽車學(xué)院，上海 201804

1 客戶滿意度及數(shù)據(jù)挖掘

1.1 客戶滿意度

客戶滿意度是使客戶在購買或使用了某種產(chǎn)品并接受某項服務(wù)之后，形成的滿不滿意的態(tài)度，是對客戶滿意程度的度量。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完全的隨機的應(yīng)用數(shù)據(jù)中提煉有指導(dǎo)意義的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是潛在有用的信息。通過對數(shù)據(jù)的研究分析，提取知識和信息的過程。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶滿意度提升中的應(yīng)用

當(dāng)今全球經(jīng)濟正飛速地向企業(yè)管理數(shù)字化的方向發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個獲取保持并增加可獲利顧客的過程，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升客戶滿意度體現(xiàn)在如下幾個方面：

1）在汽車行業(yè)競爭激烈的今天，汽車行業(yè)正處在向“以客戶為中心”轉(zhuǎn)移的變革階段，通過建設(shè)統(tǒng)一的客戶信息管理平臺，優(yōu)化現(xiàn)行的汽車營銷模式，同時通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶信息進行全面管理，提高客戶滿意度和忠誠度，對汽車行業(yè)來說變得尤為重要；

2）運用多種數(shù)據(jù)分析方法對數(shù)據(jù)細節(jié)進行綜合和分析，達到以下目的：

（1）針對數(shù)據(jù)分析主題可靈活建立相應(yīng)的分析指標(biāo)體系；

（2）分析計算客戶滿意度各項指標(biāo)的度量值；

（3）根據(jù)不同的指標(biāo)體系進行客戶特征分析；

（4）根據(jù)多個角度歸納客戶細分因素并進行客戶細分；

（5）按所需的時間和空間粒度，分析不同客戶群體及其各項滿意度指標(biāo)的關(guān)聯(lián)和變化；

（6）按所需的時間和空間粒度，分析各關(guān)鍵因子影響滿意度的權(quán)重，提示服務(wù)改進方案。

3）更有效的識別客戶的價值，提供優(yōu)質(zhì)的個性化服務(wù)。根據(jù)“二八定律”在企業(yè)的滿意度戰(zhàn)略中的應(yīng)用，即20%的忠誠客戶能創(chuàng)造出企業(yè)80%的收益，這20%的忠誠客戶是企業(yè)生存和發(fā)展的支柱。可見，客戶價值有很大的區(qū)別。三、客戶滿意度數(shù)據(jù)查詢分析系統(tǒng)設(shè)計

M公司已經(jīng)進行了多年的客戶滿意度調(diào)研，以后每年還將繼續(xù)開展這個工作。因此，需要建立客戶滿意度數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，加強客戶關(guān)系管理。根據(jù)滿意度數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的滿意度數(shù)據(jù)庫。

根據(jù)滿意度數(shù)據(jù)庫，建立相應(yīng)的分析指標(biāo)體系，可以隨時對滿意度信息、生活形態(tài)、購買行為、人口統(tǒng)計信息、心理特征等數(shù)據(jù)進行對比分析。實現(xiàn)對總體、區(qū)域、省份、城市、單店的分析。

建立的統(tǒng)一的滿意度數(shù)據(jù)庫，其結(jié)構(gòu)適用于存儲和管理同類質(zhì)不同渠道的市場調(diào)研工作獲取的信息（滿意度信息、生活形態(tài)、購買行為、人口統(tǒng)計信息、心理特征、客戶特征信息），包括：委托第三方進行的滿意度調(diào)查結(jié)果、M公司本部進行的滿意度調(diào)查結(jié)果、戰(zhàn)敗客戶調(diào)研結(jié)果等。

不同渠道來源的滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)一在一個平臺上進行管理，并可根據(jù)用戶需要分別提供前端分析和查詢，不同渠道的調(diào)研結(jié)果得以相互對比和印證，使用戶得以從不同視角更全面地了解信息。

通過以下幾個角度對滿意度數(shù)據(jù)進行應(yīng)用提升：

1）滿意度的季度趨勢預(yù)測和異常檢查

對未來一季度的滿意度變化進行預(yù)測，并通過事后檢查發(fā)現(xiàn)工作上的異常。利用最近歷史數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)上的曲線擬合方法來獲得滿意度分值在自然狀態(tài)下的變化趨勢（自然狀態(tài)是指對服務(wù)工作沒有進行特別干涉的情況）。系統(tǒng)可根據(jù)這種趨勢對未來某個季度的滿意度分值水平進行預(yù)測。當(dāng)兩者的誤差超過合理范圍時即做出發(fā)現(xiàn)異常變化的提醒。提醒管理者及時從某些區(qū)域和工作環(huán)節(jié)中尋找滿意度出現(xiàn)異常變化的原因，及時對工作進行總結(jié)，發(fā)現(xiàn)和發(fā)揚好的工作方法，檢討和改正不良的工作方法。預(yù)測首先是整體，然后從區(qū)域和工作兩個維度進行單獨的趨勢分析，使出現(xiàn)的異?？梢远ㄎ辉诰呶坏膮^(qū)域或工作環(huán)節(jié)上。

通過數(shù)學(xué)方法，可以利用一定的歷史數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)變化作出曲線擬合，通過特定計算很好地逼近數(shù)據(jù)變化的趨勢，也是一種常用的預(yù)測方法。對于客戶滿意度，可以認為過去最近一年的市場和工作影響因素與今年最為接近，各季度的滿意度變動趨勢也相似，因此以去年各季度的滿意度分值開始建立趨勢線；同時，新季度的自然變化應(yīng)符合最近已發(fā)生的趨勢，因此，本年度已過去的各季度的滿意度分值也被插入來修正趨勢線。曲線時間軸上最右邊的點為新季度的預(yù)測點，并給出該點的誤差有效區(qū)間。每個季度實際分值落在誤差區(qū)間以內(nèi)為正常，落在誤差區(qū)間以外則為異常。

在新年度開始時，系統(tǒng)首先從滿意度數(shù)據(jù)庫中提取過去一年各季度滿意度分值,依據(jù)這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生初始的擬合曲線。

系統(tǒng)通過對上年四季度歷史數(shù)據(jù)進行運算，獲得對歷史時間點誤差最小的擬合模型。其擬合曲線最好地表現(xiàn)了去年各季度的滿意度變化趨勢，并可逼近新時間點的值。系統(tǒng)根據(jù)模型自動計算出新年第一季度的預(yù)測分值。

由于滿意度的客觀影響因素比起上年總會有變化，因此隨著時間的變化，初始的趨勢線可能與現(xiàn)狀誤差較大，需要不斷進行修正。修正的辦法是每個季度過去后即在模型中插入剛剛過去季度的數(shù)據(jù)重新進行曲線擬合。

2）年度計劃建議和考核

對改善未來一年的滿意度水平提出期望值，建議新年度工作改進計劃策略，在計劃目標(biāo)基礎(chǔ)上考核實際工作成效。

本病多突然發(fā)生，病初表現(xiàn)輕度精神萎頓，食欲減退，步態(tài)不穩(wěn)。隨之頭面部及眼瞼水腫，并出現(xiàn)神精癥狀，大多行走不穩(wěn)，搖擺或盲目轉(zhuǎn)圈，有的病豬前肢跪地，兩后肢直立，有的臥地不起，四肢劃動，似游泳狀，口吐白沫，觸摸時反應(yīng)敏感，興奮不安，叫聲嘶啞，表現(xiàn)驚厥，個別豬只發(fā)病迅速，突然死亡。

滿意度分值是企業(yè)服務(wù)工作成績的量化表現(xiàn)。企業(yè)對將來一年的工作都有一個以計劃預(yù)算來描述的期望值，在總的期望值下分解各項工作指標(biāo)和資源配置。我們也可以通過對滿意度提出期望值，從另一個角度為企業(yè)作出工作計劃建議。

基于滿意度變化與工作資源投入相關(guān)（在后頁闡述）的理論，我們可以從每年對工作資源投入的計劃預(yù)算這個角度，為滿意度的改進方法作出建議。系統(tǒng)的建議原則是要找到能以最小的工作資源投入來達到預(yù)定滿意度水平的策略。

當(dāng)年度調(diào)研數(shù)據(jù)更新后，系統(tǒng)可根據(jù)前面所做的年度計劃建議與實際的年度調(diào)研結(jié)果進行對比，從區(qū)域和工作環(huán)節(jié)兩個維度考核服務(wù)工作成效。

系統(tǒng)從近兩年及未來幾年調(diào)研都采用的穩(wěn)定的滿意度指標(biāo)結(jié)構(gòu)中選取全部或部份需要關(guān)注的指標(biāo)組成一套新的指標(biāo)結(jié)構(gòu)，作為預(yù)測計劃的指標(biāo)結(jié)構(gòu)。其中，在新的指標(biāo)結(jié)構(gòu)中起始權(quán)重直接采用調(diào)研結(jié)果權(quán)重，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后（Rj/∑Ri，Rj為第j項權(quán)重，∑Ri為權(quán)重之和）成為新的權(quán)重結(jié)構(gòu)。

系統(tǒng)認為企業(yè)所采用的指標(biāo)體系是可信的，依據(jù)“滿意度分值與資源投入成正比”和“權(quán)重與對資源的需求量成正比”的原理，根據(jù)本年度客戶滿意度調(diào)研結(jié)果中各區(qū)域、各省市的各分項指標(biāo)的分值，在人為給定下年度整體滿意度的一個提升期望值后，以追加資源投入最少為原則，計算輸出最優(yōu)化的工作改進建議。輸出結(jié)果以區(qū)域省市為空間維度，以分項指標(biāo)代表工作項目，詳細列出下年度各項工作的預(yù)測分值和追加資源投入比例。

計劃建議模型輸出的結(jié)果是站在分析滿意度變化的角度，幫助企業(yè)觀察在每個區(qū)域、每項工作環(huán)節(jié)上應(yīng)投放的工作側(cè)重，以及采用不同的工作側(cè)重會對滿意度產(chǎn)生什么樣的影響。

增加滿意度短板探測功能。

提供滿意度短板探測功能，可以按分項指標(biāo)分值范圍等參數(shù)預(yù)設(shè)多種探測條件，系統(tǒng)可自動根據(jù)這些預(yù)設(shè)參數(shù)，在歷年的數(shù)據(jù)中檢索并輸出符合條件的樣本數(shù)據(jù)，并提供對篩選出來的數(shù)據(jù)進行再分析的功能。

增加數(shù)據(jù)分析報告的輸出功能。

提供某些報告輸出功能，可按照M公司提供的某些暨定的模板格式，可以按頁、按冊、按批量自動輸出Excel、PDF等格式的數(shù)據(jù)分析報告，其中，批量輸出方式可以自動按經(jīng)銷商和按區(qū)域批量輸出數(shù)據(jù)分析報告，節(jié)省人工處理報告的工作量。

增加分析區(qū)域預(yù)設(shè)功能。

提供分析區(qū)域的預(yù)設(shè)功能，使操作人員可根據(jù)需要從當(dāng)年的調(diào)研數(shù)據(jù)中抽選出與JD Power調(diào)研范圍相同的城市作為滿意度分析的區(qū)域，并按照這種區(qū)域結(jié)構(gòu)對客戶滿意度數(shù)據(jù)進行觀察和對比分析。

3 結(jié)論

建立并改進滿意度數(shù)據(jù)庫查詢分析系統(tǒng)，對客戶信息數(shù)據(jù)進行收集及處理。收集客戶信息及反饋，對于高客戶滿意度來說是尤為重要的。只有理解了客戶的觀點，并從客戶視角來研究產(chǎn)品及服務(wù)，才能從更深的層面來提升產(chǎn)品及服務(wù)。對客戶信息數(shù)據(jù)要進行處理，發(fā)現(xiàn)其中有關(guān)客戶滿意度的模式，再調(diào)整相應(yīng)的有效策略及形成決策支持。本文期望通過對M公司滿意度數(shù)據(jù)查詢分析系統(tǒng)的研究，能給汽車行業(yè)客戶滿意度的提升，提供一些幫助并做出一定的貢獻。

數(shù)據(jù)挖掘作為在海量客戶信息中發(fā)現(xiàn)客戶行為模式并挖掘影響客戶滿意度關(guān)鍵指標(biāo)的一種現(xiàn)代技術(shù)，為企業(yè)制定和調(diào)整經(jīng)營決策起到了有效的指導(dǎo)性作用。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷成熟，“以客戶為導(dǎo)向”的經(jīng)營決策也必將體現(xiàn)出其更大的價值。

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