基于客户互动数据的渠道轨迹行为分析

客户世界|陈诚|2012-09-10

内容摘要：

要实现企业自建自营型呼叫中心的平稳运营，不仅要接好每一通来话，更要考虑如何提前规划话务需求，如何充分利用好与客户的每一次接触。更好地掌握客户行为，才能在资源一定的情况下将运营水平更上一层楼。

随着客户竞争和体验经济时代的到来，客户与企业在各个接触点上的交互越来越被人们所重视，如何充分利用好与客户的每一次接触以便更好地在下一次为客户提供更精确的服务是现在企业研究的一大重点。

一、 互联网行业轨迹分析应用早已出具成效

具有海量客户接触特性的渠道是开展客户渠道轨迹分析的最佳场所，互联网行业早就开始了轨迹分析和客户的精细运营，在提升客户感知以及挖掘客户需求上都起到至关重要的作用。（如图1所示）

图1

1：同类购买行为的客户其他沟通行为统计。

2：同类浏览行为的聚类统计。

3：根据客户偏好的客户喜爱业务预测业务。

二、运营商呼叫中心基于客户数据的互动分析

作为国内运营商的呼叫客服中心，由于其海量客户、海量接触的天然属性，使得呼叫中心对于客户数据的研究有着独特的优势。

根据客户数据的不同，基于客户行为的分析主要分为四类：属性、行为、互动、态度。而呼叫中心由于其接触属性，主要为互动分析。（如图2所示）

图2

三、 基于互动数据的渠道轨迹分析

我们根据实际中渠道行为的特性将渠道的轨迹分析主要分为两类：单渠道流向分析和多渠道偏好分析（如图3所示）。

图3

（一） 单渠道流向分析

我们通过建立单渠道内的客户流向全视图，从数据采集到模型分析再到生产应用，清晰把控渠道内的客户走向，借助实时监控随时掌握渠道内的客户动态，有效实现渠道的异常监控和精确提升。（如图4所示）

图4

【案例】10086IVR渠道客户流向异动监控

1、通过渠道内的客户流向全景图，全面、精确定位客户的节点流量，沉淀客户轨迹经验，指导渠道内的节点精细化提升。

2、通过最小方差实时监控发掘客户流向的异动，精确定位异动原因，制定匹配的优化提升策略。

（二） 多渠道客户偏好分析

我们通过整合客户与各渠道的互动接触数据、通过数据采集到模型分析再到生产应用，建立客户的渠道偏好数据库，利用准确的渠道偏好信息实现服务营销策略的精确制导。

【案例】以客户时间偏好进行主动服务

1、外呼分析：分上午、下午、晚上、节假日四个时间段标记时间情况，对同一时间内五次拒绝接听的客户。

2、呼入分析：标记每月固定时间呼入的客户，进行主动服务。

关于客户轨迹行为的分析还有很多的领域值得大家共同探索，我们仅从互动数据进行了浅薄的尝试，期待今后能与行业专家进一步探讨。

本文刊载于《客户世界》2012年7月刊；作者单位为客户服务（广州）中心业务室。

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