信息管理專業(yè)

本文格式為Word版，下載可任意編輯——信息管理專業(yè)隨著通信市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益強(qiáng)烈，價(jià)格空間進(jìn)一步壓縮，市場(chǎng)也逐步從價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)過(guò)渡到價(jià)值鏈競(jìng)爭(zhēng)；客戶需求呈現(xiàn)出多樣化、差異化，客戶對(duì)運(yùn)營(yíng)商有更高預(yù)期，留神力亦將更趨分散，選擇空間更多，客戶忠誠(chéng)度維系難度將越來(lái)越大；同時(shí)全業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局更加繁雜，對(duì)社會(huì)渠道資源的爭(zhēng)奪也將會(huì)不斷加劇，企業(yè)的渠道本金與經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)將大幅提升；而營(yíng)銷活動(dòng)的頻繁推出，對(duì)渠道的執(zhí)行力與運(yùn)營(yíng)商的掌控力提出了更高的要求。本文提出了客戶需求信息管理平臺(tái)的設(shè)計(jì)方案。

客戶需求管理平臺(tái)；用戶偏好分析；文本挖掘算法

1.客戶需求管理平臺(tái)創(chuàng)辦及應(yīng)用

該平臺(tái)利用門戶網(wǎng)站、手機(jī)門戶、語(yǔ)音服務(wù)平臺(tái)和營(yíng)業(yè)廳等資源，以問(wèn)卷調(diào)查、暗訪、外呼等方式搜集客戶需求。通過(guò)電子化管理對(duì)信息采集的反應(yīng)數(shù)據(jù)舉行快速匯總統(tǒng)計(jì)，提煉出既能表達(dá)客戶需求又能提高產(chǎn)品和服務(wù)品質(zhì)的可行性需求，舉行分析、研究、實(shí)踐和推廣。

主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)：（1）實(shí)現(xiàn)各類需求信息采集的電子化操作；有效跟蹤監(jiān)控需求處理處境，提升處理效率；快速統(tǒng)計(jì)需求采集及反應(yīng)數(shù)據(jù)，縮短管理決策的響應(yīng)周期。（2）需求網(wǎng)具有“多渠道，分類別，細(xì)挖掘”的特點(diǎn)，系統(tǒng)性舉行客戶需求收集、分析、處理的告成案例。

2.文本挖掘算法與需求系統(tǒng)的整合

2.1基于自動(dòng)類別關(guān)鍵詞察覺(jué)與匹配的分類方法

自動(dòng)從類別中提取關(guān)鍵詞，文本分詞、關(guān)鍵詞提取。基于關(guān)鍵詞匹配舉行分析，多個(gè)關(guān)鍵詞的加權(quán)匹配機(jī)制。

2.2基于支持向量機(jī)的文本分類方法

采用研究院用戶行為測(cè)驗(yàn)室算法，將文本表示為單詞向量的形式；利用數(shù)據(jù)挖掘中的支持向量機(jī)技術(shù)舉行分類。

2.3兩種解決方案的對(duì)比

基于關(guān)鍵字匹配方法：易于理解，采用少數(shù)關(guān)鍵詞舉行分類。切實(shí)率較低，憑借于文本中具有較明顯的關(guān)鍵字。速度很快。

基于支持向量機(jī)方法：較難理解，使用文本詞表示的向量舉行分類。切實(shí)率較高，不需要較明顯的關(guān)鍵字，使用整個(gè)文本的詞舉行分類。速度較快。

基于關(guān)鍵字匹配需求分類：取每個(gè)類別的特征最明顯的關(guān)鍵字舉行分類，切實(shí)率53%。基于支持向量機(jī)需求分類：將每個(gè)需求文本表示為向量，采用支持向量機(jī)技術(shù)舉行分類，切實(shí)率76%?；谥С窒蛄繖C(jī)的垃圾信息分類切實(shí)率92%。

從客戶特征信息從易到難的獲取程度來(lái)說(shuō)，可以分為5個(gè)層次，分別為用戶的自然屬性，客戶的消費(fèi)行為，消費(fèi)行為所衍生出來(lái)的信息，客戶的學(xué)識(shí)信息，以及營(yíng)銷推舉的直接結(jié)論。

從結(jié)果上來(lái)說(shuō)，前3種客戶特征信息是顯形的學(xué)識(shí)，而后2種是客戶的隱形學(xué)識(shí)。從了解客戶行為，到了解客戶習(xí)慣特征的過(guò)程中，也是從簡(jiǎn)到繁，冷靜易到繁雜的。

3.用戶特征研究結(jié)果

3.1用戶渠道偏好研究成果

渠道形式多樣化。隨著電信業(yè)務(wù)的進(jìn)展，用戶對(duì)渠道形式的偏好呈現(xiàn)多樣化趨勢(shì)。過(guò)去用戶習(xí)慣于去傳統(tǒng)的營(yíng)業(yè)廳、代辦點(diǎn)辦理業(yè)務(wù)。但是隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的逐步普及。網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳，短信營(yíng)業(yè)廳，自助式服務(wù)終端的形式越來(lái)越被人們所應(yīng)用。熱線也成為用戶辦理業(yè)務(wù)的另外一個(gè)重要渠道?？梢愿嗟赝ㄟ^(guò)熱線為客戶供給有關(guān)業(yè)務(wù)受理、營(yíng)銷、接洽、申訴以及其他社會(huì)化的綜合性服務(wù)。

本次研究主要從用戶接觸公司各個(gè)渠道為切入點(diǎn)，從用戶與各渠道間交互的歷史信息，用戶聯(lián)絡(luò)時(shí)間的分布，采納服務(wù)的內(nèi)容，接洽以及投訴的信息等方面舉行研究，并結(jié)合時(shí)間的維度舉行挖掘分析，建立起用戶渠道偏好模型。

渠道偏好評(píng)分。

渠道偏好評(píng)分的原理是借用數(shù)據(jù)挖掘的決策樹(shù)分類原理，計(jì)算出趨向某一接觸渠道可能性，將客戶以往相互關(guān)聯(lián)又繁雜凌亂的各種涉及渠道接觸表現(xiàn)的資料量化，以概率形式表述用戶對(duì)各個(gè)渠道的憑借程度。

一份個(gè)人渠道偏好程度報(bào)告不僅打出個(gè)人的渠道偏好評(píng)分，還標(biāo)示等級(jí)并給出比例。譬如，按計(jì)算出的不同的概率值舉行分檔，將用戶憑借某渠道的程度共分為分成5個(gè)等級(jí)：0-20%為根本不接觸；20-40%為無(wú)意接觸；40-60%為普遍憑借；60-80%為較憑借；80%-100%為憑借。同時(shí)，渠道偏好報(bào)告還給出每一等級(jí)用戶的比例。

3.2用戶信息內(nèi)容偏好研究成果

本次研究根據(jù)用戶使用公司的各類新業(yè)務(wù)產(chǎn)品以及服務(wù)功能入手，從用戶選擇的產(chǎn)品類型，使用產(chǎn)品的內(nèi)容及頻率，享受的客戶服務(wù)，用戶的影響力等方面舉行研究，建立相關(guān)業(yè)務(wù)模型。主要分析客戶對(duì)“新聞?lì)悺?、“商?wù)類”、“財(cái)經(jīng)類”、“體育類”、“消遣類”、“生活類”、“文化類”、“嬉戲類”這八類內(nèi)容信息的偏好程度。

首先，從分析客戶顯性特征上，我們制定了細(xì)致的業(yè)務(wù)閱歷模型。主要通過(guò)一些有明顯內(nèi)容信息承載的新業(yè)務(wù)來(lái)舉行，這樣的新業(yè)務(wù)包括：手機(jī)報(bào)、彩鈴音樂(lè)、wap網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)等方面。然后，還包括從客戶的語(yǔ)音通話、短信收發(fā)處境、GPRS網(wǎng)站訪問(wèn)處境作為補(bǔ)充。通過(guò)分析用戶對(duì)一些特定號(hào)碼，譬如消遣短信的定購(gòu)，每日笑話短信的定購(gòu)等方面。將這些信息融合起來(lái)形成客戶的內(nèi)容偏好業(yè)務(wù)閱歷模型，用來(lái)分析客戶的顯性特征。

其次，通過(guò)決策樹(shù)挖掘模型，結(jié)合從顯性用戶的樣本數(shù)據(jù)信息，來(lái)建立分析挖掘模型，分析出潛在的內(nèi)容偏好特征用戶。模型需要有反復(fù)的訓(xùn)練和驗(yàn)證。

將顯性信息內(nèi)容融合隱性信息內(nèi)容的綜合結(jié)果，就完成了整個(gè)的客戶內(nèi)容信息偏好打分。

3.3用戶職業(yè)定位研究成果

以用戶為中心，從用戶的特征角度將可能獲取的數(shù)據(jù)舉行舉行歸類整理，從用戶的個(gè)人根本信息，使用語(yǔ)音業(yè)務(wù)，增值業(yè)務(wù)的使用習(xí)慣，活動(dòng)場(chǎng)所的變化等方面對(duì)用戶的職業(yè)舉行刻畫，建立相關(guān)用戶細(xì)分模型。

根據(jù)用戶的根本信息，從客戶通話的時(shí)間，通話的地點(diǎn)，通話時(shí)長(zhǎng)，長(zhǎng)途漫游類型，對(duì)端號(hào)碼的離散程度，新業(yè)務(wù)收入比重，使用SP服務(wù)類型，頻次，用戶通話基站變化處境等多方面去排列組合，根據(jù)用戶的行為特征將用戶區(qū)分不同的職業(yè)定位。本次主要分析客戶中“學(xué)生”、“商務(wù)人士”、“外來(lái)務(wù)工者”、“年輕白領(lǐng)”、“低收入人群”、“司機(jī)”這六類職業(yè)的特征偏向程。

在分析用戶職業(yè)定位研究成果的過(guò)程中，根據(jù)不同的職業(yè)制定有針對(duì)性的業(yè)務(wù)閱歷模型舉行打分判斷。

4.成果應(yīng)用實(shí)例與前景

4.1支撐精確營(yíng)銷全過(guò)程

通過(guò)分析研究整個(gè)精確營(yíng)銷支撐全過(guò)程的處境后，我們察覺(jué)，客戶內(nèi)容偏好，客戶渠道偏好，客戶職業(yè)定位可以在精確營(yíng)銷的三個(gè)關(guān)鍵步驟中舉行有力的支撐。通過(guò)整個(gè)三個(gè)過(guò)程的應(yīng)用，來(lái)整體提升精確營(yíng)銷的全過(guò)程。

4.2支撐渠道管理

將客戶的渠道偏好也可以運(yùn)用在支撐渠道管理相關(guān)應(yīng)用中。通過(guò)對(duì)客戶渠道使用行為的精確化了解得出的客戶渠道偏好結(jié)果，可以為公司推廣電子渠道，分流常規(guī)實(shí)體渠道壓力的工作做出指導(dǎo)性借鑒。

5.工程總結(jié)及展望

5.1工程成果總結(jié)

本工程通過(guò)確定的固化方法，告成的從客戶海量通信行為信息中，總結(jié)出客戶行為特征，并找到了概括的舉行應(yīng)用的方法。同時(shí)，形成的方法為下階段舉行后續(xù)的行為特征分析挖掘供給了一種良好的思路借鑒。形成的客戶統(tǒng)一信息庫(kù)作為一種經(jīng)營(yíng)分析信息應(yīng)用的載體也已經(jīng)初顯成效。工程對(duì)如何從數(shù)據(jù)中，提煉出學(xué)識(shí)，最終服務(wù)于企業(yè)運(yùn)營(yíng)，發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值，供給了一條通用的思路，值得借鑒和推廣。

5.2工程展望

除了已經(jīng)開(kāi)展應(yīng)