摘 要： 語(yǔ)音應(yīng)答業(yè)務(wù)利用率低、人力需求成本高是一大問(wèn)題，對(duì)此，結(jié)合案例，運(yùn)用CRISP-DW方法，采用Clementine工具對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得到IVR客戶與地區(qū)分布、ARPU值和入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)的關(guān)系；對(duì)IVR客戶進(jìn)行聚類分析，總結(jié)出其重要特點(diǎn)；提出相應(yīng)對(duì)策，幫助提高IVR客戶的滿意度和利用率。建立一個(gè)C5.0決策樹模型，分析預(yù)測(cè)客戶是基于什么情況才進(jìn)入IVR系統(tǒng)的。分析IVR客戶與入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、地區(qū)、ARPU值之間的規(guī)則，有助于更準(zhǔn)確地了解IVR客戶并對(duì)其細(xì)分。
關(guān)鍵詞： 語(yǔ)音應(yīng)答業(yè)務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘；CRISP-DM；客戶細(xì)分
互動(dòng)式語(yǔ)音應(yīng)答業(yè)務(wù)IVR(Interactive Voice Response)是企業(yè)客戶關(guān)系管理中一種有效的模式，它可以解決用戶的絕大部分問(wèn)題[1]。本文針對(duì)電信行業(yè)客戶細(xì)分要求，將數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析、決策樹方法應(yīng)用于分析過(guò)程[2]。
1 電信呼叫中心客戶細(xì)分體系
隨著客戶關(guān)系管理實(shí)踐和理論的發(fā)展，在客戶細(xì)分方法研究方面，研究者正尋找將客戶聚類為獨(dú)特的客戶群的方法[3-4]。在國(guó)際學(xué)術(shù)界，學(xué)者們主要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立基于細(xì)分市場(chǎng)水平的客戶分割模型。在國(guó)內(nèi)，武漢大學(xué)郭蘊(yùn)華等人提出了基于模糊聚類分析的客戶分類算法。
2 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)處理
2.1 數(shù)據(jù)挖掘在客戶細(xì)分和呼叫中心中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘用來(lái)根據(jù)客戶的預(yù)測(cè)行為定義客戶細(xì)分群[5]。例如，將決策樹的葉節(jié)點(diǎn)視為一個(gè)獨(dú)立的客戶細(xì)分群。
2.2 移動(dòng)中心數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
研究數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)移動(dòng)深圳分公司呼叫中心（10086）中的操作數(shù)據(jù)，操作數(shù)據(jù)的原數(shù)據(jù)項(xiàng)以及含義如表1所示。
本文選取動(dòng)感地帶2月份的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，數(shù)據(jù)量為20多萬(wàn)條。進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘[6]之前，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和數(shù)據(jù)整理，具體步驟如下。
(1)合并具有相同變量的數(shù)據(jù)集。
(2)對(duì)呼入時(shí)間進(jìn)行升序排序，當(dāng)一個(gè)客戶連續(xù)撥打10086時(shí)，可以更好地顯示數(shù)據(jù)。
(3)去除重復(fù)數(shù)據(jù)。根據(jù)呼入時(shí)間排序，在同一相鄰的時(shí)間段同時(shí)出現(xiàn)重復(fù)的呼叫號(hào)碼視為重復(fù)數(shù)據(jù)。
(4)去除異常數(shù)據(jù)。去除異常數(shù)據(jù)的條件為：ARPU值>1 000或入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)>80或ARPU值<0或入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)<0或地區(qū)="沉默"。
(5)平衡數(shù)據(jù)集。
(6)離散化處理。采取“分箱”的方法劃分區(qū)間，根據(jù)其取值情況分別對(duì)應(yīng)到相應(yīng)的區(qū)間，結(jié)果如圖1所示。
入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)為整型屬性。對(duì)于整型屬性采取“分箱”的方法進(jìn)行區(qū)間劃分，根據(jù)取值情況對(duì)應(yīng)到相應(yīng)的區(qū)間，結(jié)果如圖2所示。
3 聚類分析在客戶細(xì)分中的應(yīng)用研究
以深圳移動(dòng)動(dòng)感地帶的客戶作為分析對(duì)象，對(duì)IVR客戶進(jìn)行聚類分析[7]。
3.1 深圳移動(dòng)IVR客戶基本情況分析
?。?）地區(qū)分布與IVR客戶的關(guān)系分析
經(jīng)分析得到地區(qū)分布結(jié)果，95%以上撥打IVR的客戶來(lái)自寶安、龍崗、福田、南山和羅湖5個(gè)地區(qū)。寶安地區(qū)撥打IVR的客戶最多，占到總數(shù)據(jù)量的45.79%；鹽田地區(qū)的客戶撥打數(shù)最少，僅占總數(shù)據(jù)量的1.31%。
?。?）ARPU值與IVR客戶的關(guān)系分析
經(jīng)分析得到ARPU值分布，99.9%的客戶ARPU值小于600，而其余0.1%的客戶ARPU值在600～1 608.690之間。因此可以看出，ARPU值越大的客戶撥打IVR的數(shù)量越少，ARPU值小于200的客戶撥打數(shù)量最多。撥打IVR的客戶主要是ARPU值小于350的客戶，ARPU值為100～150之間的客戶撥打IVR的頻率最高。
3.2 K-means算法與分析過(guò)程
移動(dòng)IVR客戶細(xì)分分析過(guò)程[5]如下：
(1)將客戶劃分為4類：
A類客戶：ARPU值及入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)都很高
B類客戶：ARPU值高，入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)較低
C類客戶：ARPU值較低，入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)高
D類客戶：ARPU值和入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)都較低
(2)選取“arpu”和“in_months”作為模型的輸入。
(3)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：
?、賹⑺袛?shù)據(jù)合并到一個(gè)記錄表；
?、诟鶕?jù)呼入時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序；
?、鄹鶕?jù)呼入號(hào)碼去除重復(fù)數(shù)據(jù)；
④去除異常變量；
⑤選擇IVR客戶。
ARPU值、入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)的數(shù)據(jù)大小差別非常大，具體統(tǒng)計(jì)值如圖3所示。
(4)使用Clementine進(jìn)行建模，選取“arpu”、“in_months”作為模型的輸入。此處設(shè)定K=4。
(5)根據(jù)聚類結(jié)果，分為4類是較為理想的，結(jié)果如圖4所示。
相關(guān)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果如表2所示。
從聚類結(jié)果得到以下客戶劃分：
A類：cluster-2，7 487條記錄，占13%
B類：cluster-3，5 190條記錄，占9%
C類：cluster-4，15 370條記錄，占26%
D類：cluster-1，30 797條記錄，占52%
4 決策樹C5.0算法的客戶行為預(yù)測(cè)
(1)進(jìn)行客戶行為預(yù)測(cè)的商業(yè)理解。用戶在撥打熱線電話時(shí)，只會(huì)產(chǎn)生兩種情況：一種是轉(zhuǎn)入“人工接聽”，另一種是進(jìn)入“自動(dòng)語(yǔ)音播放”。
(2)選取“area”、“arpu”、“in_months”，作為模型的輸入，將 “是否轉(zhuǎn)人工”作為輸出變量。
(3)評(píng)估客戶行為預(yù)測(cè)的模型。通過(guò)采用analysis節(jié)點(diǎn)對(duì)C5決策模型進(jìn)行評(píng)估，得到的評(píng)估結(jié)果如圖5所示，從圖中的可信矩陣可以看出模型的正確率達(dá)到60.42%。
結(jié)果分析如下：
(1)更可能撥打IVR的客戶包括：ARPU值在50～150，入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)為5.5～8.5，居住在鹽田、羅湖地區(qū)的客戶；入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)為0～2.5和59.5～62.5，居住在鹽田、龍崗地區(qū)的客戶；ARPU值在50～150，入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)為8.5～11.5，居住在南山、寶安、鹽田、羅湖的客戶。
(2)更可能撥打人工座席的客戶包括：ARPU值在50～150，入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)為5.5～8.5，居住在南山、寶安地區(qū)的客戶；入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)為11.5～20.5，居住在鹽田、龍崗地區(qū)的客戶；入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)為5.5～11.5，居住在鹽田、龍崗地區(qū)的客戶。
該領(lǐng)域的研究仍有許多待改進(jìn)之處，特別是在模型分析上，利用數(shù)據(jù)挖掘的方法較少，本文針對(duì)這些不足，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，達(dá)到提高客戶關(guān)系管理可用性、實(shí)時(shí)性、智能性等目標(biāo)。本文在國(guó)外已有研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合電信企業(yè)的實(shí)際需要，提出了電信客戶細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘模型，并根據(jù)客戶細(xì)分結(jié)果為企業(yè)提供決策支持。在業(yè)務(wù)應(yīng)用上，建立了一個(gè)聚類模型和一個(gè)定量化的決策樹數(shù)據(jù)挖掘模型，提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施，可為相關(guān)的決策者提供一定的參考。
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