基于客戶感知的端到端客服智能監(jiān)控技術(shù)研究

王璞

墨爾本大學(xué)

0 引言

進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，電信運(yùn)營商服務(wù)的終極目標(biāo)是滿足客戶的需求，一切不注重客戶感知的產(chǎn)品將在激烈的競爭和飛速的發(fā)展中遭遇迅速淘汰，因此，運(yùn)營商的客戶服務(wù)需要加強(qiáng)對(duì)客戶感知的細(xì)致洞察，主動(dòng)為客戶提供精準(zhǔn)的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)客服運(yùn)營智慧化。

長期以來，運(yùn)營商的客服體系存在著以下三大問題，這三大問題妨礙了客戶感知的獲取，也影響了客戶服務(wù)質(zhì)量：

（1）服務(wù)質(zhì)量監(jiān)測指標(biāo)多基于服務(wù)提供方這一端收集的數(shù)據(jù)，而缺少基于客戶感知的指標(biāo)評(píng)價(jià)，業(yè)務(wù)指標(biāo)客戶化不足；

（2）缺失全過程指標(biāo)牽引修正，出現(xiàn)問題多為脈沖式整改，效率較低；

（3）缺失端到端服務(wù)運(yùn)營監(jiān)測體系，多為分段式、局部處理，端到端運(yùn)營質(zhì)量保障不足。

為解決上述問題，電信運(yùn)營商應(yīng)立足于“客戶導(dǎo)向”、“問題導(dǎo)向”、“能力導(dǎo)向”，構(gòu)建基于客戶感知的端到端服務(wù)運(yùn)營智能監(jiān)控體系，從而實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)處理到主動(dòng)牽引修正、從分段管控到端到端智能監(jiān)控的兩個(gè)轉(zhuǎn)變，提高客戶服務(wù)運(yùn)營和管理水平，提高客戶的忠誠度和滿意度，提升服務(wù)競爭力。

1 體系構(gòu)建

基于客戶感知的端到端服務(wù)運(yùn)營監(jiān)控體系，就是站在客戶感知的角度，對(duì)客戶服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測。為構(gòu)建該體系，需要建立多渠道、全過程、高協(xié)同、強(qiáng)監(jiān)控的管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控指標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)采集、匯總、監(jiān)控、分析，為各級(jí)公司提供基于客戶感知的端到端的服務(wù)過程管控、指標(biāo)監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析。

1.1 分析業(yè)務(wù)場景

目前，運(yùn)營商多以系統(tǒng)側(cè)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)來評(píng)價(jià)客戶服務(wù)質(zhì)量，在實(shí)際場景中，常常與客戶實(shí)際感知的服務(wù)質(zhì)量不符。并且，系統(tǒng)側(cè)數(shù)據(jù)有時(shí)不能覆蓋端到端服務(wù)全程，局部數(shù)據(jù)的缺失會(huì)影響問題解決的效率和質(zhì)量，進(jìn)而影響總體的客服質(zhì)量。

以常見的場景為例，用戶在線上訂購流量包，某月系統(tǒng)側(cè)統(tǒng)計(jì)線上流量包訂購成功率高達(dá)99.98%，而從客戶側(cè)獲知的成功率僅為90%左右。用戶可通過多種渠道為手機(jī)充值，而系統(tǒng)側(cè)只能采集到部分渠道充值的成功率為97.3%，而對(duì)通過其他方式進(jìn)行充值的成功率沒有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。用戶開通了流量提醒服務(wù)，用戶感知的歷時(shí)包含從上網(wǎng)結(jié)束到收到流量提醒短信全程，而運(yùn)營商僅關(guān)注系統(tǒng)側(cè)的局部歷時(shí)。

1.2 確定監(jiān)控體系

建立起基于客戶感知的端到端服務(wù)運(yùn)營監(jiān)控體系，可運(yùn)用于多個(gè)服務(wù)場景，通過對(duì)服務(wù)場景中的指標(biāo)進(jìn)行全過程監(jiān)測以提升業(yè)務(wù)體驗(yàn)，體系設(shè)計(jì)如下：

（1）二級(jí)監(jiān)控：集團(tuán)級(jí)監(jiān)控與省級(jí)監(jiān)控相結(jié)合，兩者各有側(cè)重，部分集團(tuán)級(jí)監(jiān)控取數(shù)于省級(jí)監(jiān)控，本文著重研究省級(jí)監(jiān)控。

（2）四級(jí)運(yùn)營：監(jiān)控體系可以為集團(tuán)、省、地市、區(qū)縣四級(jí)提供基于客戶感知的服務(wù)指標(biāo)。

（3）七類場景：指標(biāo)關(guān)注服務(wù)全程，指標(biāo)覆蓋辦理開通類、充值繳費(fèi)類、安裝維修類、使用感知類、提醒關(guān)懷類、觸點(diǎn)感知類、投訴處理類這7類端到端服務(wù)重點(diǎn)場景，初期明確流量包線上訂購成功率、移動(dòng)業(yè)務(wù)繳費(fèi)復(fù)機(jī)及時(shí)率、流量使用提醒短信送達(dá)及時(shí)率等14項(xiàng)指標(biāo)，體系建成后可以根據(jù)情況增刪具體指標(biāo)。

（4）四類操作：監(jiān)控指標(biāo)異常分為通知（實(shí)時(shí)干預(yù)）、提醒（指標(biāo)波動(dòng)）、預(yù)警（指標(biāo)惡化）、督辦（風(fēng)險(xiǎn)超標(biāo)）這4級(jí)，對(duì)應(yīng)不同操作，實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早介入、早解決。

（5）兩個(gè)采集點(diǎn)：為確保監(jiān)控指標(biāo)準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)至少要來源于2個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)。

1.3 明確監(jiān)控策略

明確每一項(xiàng)監(jiān)控指標(biāo)的定義、管控值、預(yù)警方案和統(tǒng)計(jì)方案。以流量包線上訂購成功率指標(biāo)為例：

指標(biāo)定義：統(tǒng)計(jì)期內(nèi)，在網(wǎng)掌廳訂購流量包的訂單中，線上訂購時(shí)間小于等于5min的成功訂單的占比；

管控值：85%，即流量包線上5min訂購成功率=流量包線上5min訂購成功量÷流量包線上訂單總量×100% ≥ 85%；

預(yù)警方案：當(dāng)日2小時(shí)成功率低于管控值，系統(tǒng)發(fā)送通知至具體責(zé)任人；前1日成功率低于管控值，系統(tǒng)發(fā)送提醒至具體責(zé)任人和省客服責(zé)任人；連續(xù)3日成功率低于管控值，系統(tǒng)發(fā)送預(yù)警至部門主管和客服部門主管；連續(xù)5日成功率低于管控值，系統(tǒng)發(fā)送督辦至相關(guān)部門領(lǐng)導(dǎo)和客服部門領(lǐng)導(dǎo)。

統(tǒng)計(jì)方案：支持省、市統(tǒng)計(jì)，支持按小時(shí)、日、月、周統(tǒng)計(jì)，支持分訂購渠道統(tǒng)計(jì)等。

2 技術(shù)實(shí)現(xiàn)

2.1系統(tǒng)整體功能架構(gòu)

端到端運(yùn)營監(jiān)控體系的總體功能架構(gòu)如圖1所示，業(yè)務(wù)功能主要包括總體視圖、指標(biāo)看板、報(bào)表清單、預(yù)警監(jiān)控、預(yù)警看板五大部分，并有監(jiān)控中心、操作中心、日志中心、配置中心、知識(shí)庫中心五個(gè)基礎(chǔ)應(yīng)用中心，數(shù)據(jù)通過分布式大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行采集并經(jīng)過基礎(chǔ)應(yīng)用中心進(jìn)行處理后，通過監(jiān)控視圖進(jìn)行智能呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的業(yè)務(wù)功能。收集的數(shù)據(jù)來源主要為基礎(chǔ)設(shè)置設(shè)備的性能告警和資源配置、軟件系統(tǒng)的系統(tǒng)日志和調(diào)用信息，以及業(yè)務(wù)信息。

圖1 端到端運(yùn)營監(jiān)控體系的總體功能架構(gòu)圖

2.2 關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用

（1）分布式大數(shù)據(jù)流處理

為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)資源主動(dòng)預(yù)警、故障問題精準(zhǔn)定位、解決方案智慧推薦、處理工具便捷易用，實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)營質(zhì)量即時(shí)掌握，需生成每個(gè)業(yè)務(wù)場景的IT服務(wù)資源樹。IT服務(wù)資源樹是對(duì)業(yè)務(wù)全流程橫向展現(xiàn)和流程環(huán)節(jié)所涉及的IT系統(tǒng)資源拓?fù)湔宫F(xiàn)的全視圖，是一橫多縱形式的資源樹視圖，是可以根據(jù)業(yè)務(wù)訂單實(shí)例進(jìn)行追蹤的視圖，且應(yīng)用軟件進(jìn)行自動(dòng)化生成。

因此，除被監(jiān)控的14項(xiàng)監(jiān)控指標(biāo)需進(jìn)行數(shù)據(jù)采集以外，還需采集大量源系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。采集數(shù)據(jù)要慎重，不能影響生產(chǎn)系統(tǒng)，且越少越好。在此情況下，應(yīng)用分布式的大數(shù)據(jù)流處理方案，用于對(duì)大量數(shù)據(jù)的采集、清理、加工和關(guān)聯(lián)。

端到端運(yùn)營監(jiān)控體系的總體技術(shù)架構(gòu)如圖2所示，該體系應(yīng)用分布式技術(shù)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具有高度自治的特征，節(jié)點(diǎn)之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。此外，在數(shù)據(jù)處理方面，采用大數(shù)據(jù)應(yīng)用，為系統(tǒng)獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了技術(shù)支持。

圖2 端到端運(yùn)營監(jiān)控體系的總體技術(shù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)處理整體系統(tǒng)采用Apache基金會(huì)所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop，其最底部的HDFSHadoop 集群中所有存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的文件。

MySQL，Hbase和Redis均為數(shù)據(jù)庫，MySQL為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，可存儲(chǔ)小型數(shù)據(jù)；Hbase為基于列的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；Redis為基于內(nèi)存的高性能keyvalue數(shù)據(jù)庫，可以存儲(chǔ)大型數(shù)據(jù)。

Elastic Search為基于Lucene的搜索服務(wù)器，提供了一個(gè)分布式多用戶能力的全文搜索引擎，是當(dāng)前流行的企業(yè)搜索引擎，當(dāng)系統(tǒng)通過不同字段查看業(yè)務(wù)具體信息的時(shí)候?qū)l(fā)揮作用。

MapReduce和Spark Streaming是數(shù)據(jù)處理的核心，MapReduce用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)算，Spark Streaming可以實(shí)現(xiàn)高吞吐量、具備容錯(cuò)機(jī)制的實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理，從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)之后，可以使用諸如map、reduce、join和window等高級(jí)函數(shù)進(jìn)行復(fù)雜算法的處理。

YARN（Yet Another Resource Negotiator） 是 一 種 新 的Hadoop資源管理器，可為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和數(shù)據(jù)共享等方面帶來了巨大好處。

在集群監(jiān)控與安全部分包含Zookeeper, Ambari和Kerberos三個(gè)組件。其中ZooKeeper是一個(gè)分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)軟件，為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)。Ambari作用就是創(chuàng)建、管理、監(jiān)視Hadoop的集群。Kerberos是一種網(wǎng)絡(luò)認(rèn)證協(xié)議，其目標(biāo)是通過密鑰系統(tǒng)應(yīng)用程序提供強(qiáng)大的認(rèn)證服務(wù)，為系統(tǒng)安全提供保障。

（2）數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與調(diào)用鏈技術(shù)

大量源系統(tǒng)數(shù)據(jù)連續(xù)不斷地生成，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集尤為重要，調(diào)用鏈技術(shù)是端到端運(yùn)營監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。調(diào)用鏈監(jiān)控的核心工作是數(shù)據(jù)的生成，即對(duì)整個(gè)調(diào)用過程的所有應(yīng)用進(jìn)行埋點(diǎn)并輸出日志，應(yīng)用無侵入式的pinpoint跟蹤分布式應(yīng)用之間的調(diào)用來提供解決方案，以幫助分析系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和內(nèi)部模塊之間如何相互聯(lián)系。

對(duì)于具備改造能力的源系統(tǒng)，先按照集團(tuán)要求進(jìn)行改造，直接生成服務(wù)調(diào)用鏈日志（調(diào)用信息、服務(wù)信息、業(yè)務(wù)信息）。傳給省前置平臺(tái)的kafka服務(wù)器，再通過接口機(jī)上傳至集團(tuán)前置平臺(tái)。對(duì)于不具備改造能力的系統(tǒng)，將業(yè)務(wù)信息傳給端到端平臺(tái)，同時(shí)在平臺(tái)服務(wù)器上引入端到端的采集包，采集系統(tǒng)內(nèi)的調(diào)用鏈信息，由端到端系統(tǒng)拼接業(yè)務(wù)與調(diào)用信息，形成該平臺(tái)的服務(wù)調(diào)用鏈日志，再整合整個(gè)場景的調(diào)用鏈，完成統(tǒng)一的服務(wù)調(diào)用鏈日志。

采用調(diào)用鏈技術(shù)，掌握數(shù)據(jù)的來源、流向及變化，提供了高質(zhì)量、可追溯的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確掌握一線應(yīng)用部署情況。

3 結(jié)束語

該體系建成后，業(yè)務(wù)功能主要包括總體視圖、指標(biāo)看板、報(bào)表清單、預(yù)警監(jiān)控、預(yù)警看板五大部分。管理人員可以在總體視圖中看到區(qū)域的總體評(píng)價(jià)和區(qū)域重點(diǎn)指標(biāo)日的評(píng)價(jià)，可通過指標(biāo)看板查看關(guān)鍵數(shù)據(jù)的詳細(xì)展示，可自定義查詢條件進(jìn)行查看各類指標(biāo)報(bào)表，并通過預(yù)警監(jiān)控和預(yù)警看板監(jiān)測服務(wù)過程中的重點(diǎn)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)并解決問題。

可以預(yù)見，構(gòu)建基于客戶感知的端到端服務(wù)運(yùn)營智能監(jiān)控體系，能大大改善現(xiàn)階段集團(tuán)在客戶服務(wù)方面存在的不足，進(jìn)一步提升用戶需求洞察能力和渠道運(yùn)營能力，從而為用戶提供全流程的優(yōu)質(zhì)服務(wù)體驗(yàn)。