利用客戶訪問日志數(shù)據(jù)研究客戶需求和服務(wù)設(shè)計(jì)

【論文關(guān)鍵詞】客戶服務(wù)　客戶需求　訪問者　日志數(shù)據(jù)　客戶關(guān)系管理　客戶訪問　　【論文摘要】在技術(shù)環(huán)境迅速變化的今天,產(chǎn)品不斷更新?lián)Q代,顧客的需要隨時(shí)可能變化,但不管顧客需要什么產(chǎn)品,企業(yè)成功的秘訣在于與顧客維系有利可圖的關(guān)系。特別對(duì)于像銀行這類服務(wù)收益日益增長(zhǎng)、競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向客戶服務(wù)的企業(yè),為了維持客戶,需要不斷地采用先進(jìn)的技術(shù)手段,增加和改善服務(wù)渠道,從傳統(tǒng)的等待顧客上門的面對(duì)面服務(wù)到自動(dòng)柜員機(jī)、電話銀行、網(wǎng)上銀行、移動(dòng)手機(jī)銀行、汽車銀行和24小時(shí)自助銀行等,正是轉(zhuǎn)向服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)的具體體現(xiàn)�！　≡诩夹g(shù)環(huán)境迅速變化的今天，產(chǎn)品不斷更新?lián)Q代，顧客的需要隨時(shí)可能變化，但不管顧客需要什么產(chǎn)品，企業(yè)成功的秘訣在于與顧客維系有利可圖的關(guān)系。特別對(duì)于像銀行這類服務(wù)收益日益增長(zhǎng)、競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向客戶服務(wù)的企業(yè)，為了維持客戶，需要不斷地采用先進(jìn)的技術(shù)手段，增加和改善服務(wù)渠道，從傳統(tǒng)的等待顧客上門的面對(duì)面服務(wù)到自動(dòng)柜員機(jī)、電話銀行、網(wǎng)上銀行、移動(dòng)手機(jī)銀行、汽車銀行和24小時(shí)自助銀行等，正是轉(zhuǎn)向服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)的具體體現(xiàn)�！　∫话闫髽I(yè)均知道維系客戶非常重要，在服務(wù)手段的科技化方面投人不斷增加，然而在如何運(yùn)用信息技術(shù)輔助設(shè)計(jì)客戶服務(wù)，挖掘客戶需求方面，則普遍顯得欠缺。多數(shù)的企業(yè)研究客戶需求，設(shè)計(jì)服務(wù)產(chǎn)品所采用的方式或者說(shuō)創(chuàng)意的獲得，主要靠參考別人的經(jīng)驗(yàn)或少數(shù)人員的創(chuàng)意�！　∥覀兗热豢梢酝ㄟ^(guò)先進(jìn)的技術(shù)手段增加服務(wù)渠道，為什么不能通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，有序地從客戶的訪問數(shù)據(jù)中挖掘出更多的客戶需求價(jià)值呢?近年來(lái)，筆者在研究數(shù)據(jù)挖掘和客戶關(guān)系管理系統(tǒng)過(guò)程中，結(jié)合網(wǎng)站的商業(yè)目標(biāo)，將這些用戶訪問行為軌跡與具體內(nèi)容進(jìn)行動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)分析，揭示了包含在這些數(shù)字之中的一些具有商業(yè)價(jià)值的商業(yè)智能(Busines，xntelligenee)，并將他們用于科學(xué)的、有的放矢的服務(wù)創(chuàng)新之中。本文介紹的就是其中的部分結(jié)果，供設(shè)計(jì)客戶服務(wù)產(chǎn)品或者從事技術(shù)開發(fā)的同行參考�！　　叭诉^(guò)留名，雁過(guò)留聲”。每一個(gè)網(wǎng)站訪問者，在從網(wǎng)站中獲取信息的同時(shí)，無(wú)意中在網(wǎng)站的日志數(shù)據(jù)中留下了自己的足跡，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了我們分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)是絕對(duì)的，但其價(jià)值卻因企業(yè)商業(yè)目標(biāo)和關(guān)注角度的差異而不同，因此，這里介紹的數(shù)據(jù)分析方式并不具備一般性含義。而且數(shù)據(jù)源并不限于網(wǎng)站訪問日志，例如對(duì)銀行來(lái)說(shuō)，金融POS、自動(dòng)柜員機(jī)、電話銀行系統(tǒng)中留下的客戶訪問日志數(shù)據(jù)都是非常有價(jià)值的數(shù)據(jù)源。下面從4個(gè)層面簡(jiǎn)要介紹訪問者行為信息中的商業(yè)含義以及挖掘客戶需求的思路�！　∫�、訪問概要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義分析　　無(wú)數(shù)的網(wǎng)站日志分析軟件都能提供關(guān)于服務(wù)器的瀏覽量、統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站所有頁(yè)面和相關(guān)文件被顯示的次數(shù)、訪問最多的網(wǎng)頁(yè)、客戶端訪問最頻繁的文件、訪問者的IP分布、每日訪問統(tǒng)計(jì)、每周每月等的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。但多數(shù)業(yè)務(wù)決策人員無(wú)法直接理解包含在這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的商業(yè)意義，而要正確理解包含在這些數(shù)據(jù)中的商業(yè)意義，必須結(jié)合企業(yè)自己的產(chǎn)品/服務(wù)和客戶進(jìn)行分析。下面通過(guò)舉例方式說(shuō)明一二:　　1.訪問者訪問時(shí)段分析　　結(jié)合IP地址和時(shí)段之間的關(guān)系，可以將來(lái)訪者大致的身份作一個(gè)基本的判斷。如按上班前、工作期間、下班后、節(jié)假日等，可以針對(duì)訪客的初步性質(zhì)安排合適的內(nèi)容，如產(chǎn)品信息和廣告，因?yàn)橐粋�(gè)人在不同時(shí)段的心理需求是不同的，而不同訪客在同一時(shí)段所關(guān)注的信息卻有更多的相似性。在大眾傳媒中，對(duì)時(shí)間觀念最強(qiáng)的電視和廣播，就非常注意為不同時(shí)段觀/聽眾安排不同的節(jié)目和廣告，然而，在更可以充分利用電腦自動(dòng)處理能力的互聯(lián)網(wǎng)中，卻少見依據(jù)時(shí)間和地區(qū)的不同“播放”不同的推薦主題節(jié)目�！　�2.訪問者地區(qū)分布分析　　通過(guò)將訪問者的IP地址轉(zhuǎn)換為地理區(qū)間，可以分析出來(lái)訪者的大致地理分布范圍。二、表現(xiàn)形式對(duì)訪問行為影響分析　　1.頁(yè)面詞匯分析　　通過(guò)統(tǒng)計(jì)訪問者從超鏈接點(diǎn)擊的詞匯，可以分析各種用語(yǔ)之間的關(guān)系，從而改進(jìn)與客戶溝通的言語(yǔ)選擇，特別是進(jìn)行跨地區(qū)、跨文化推銷服務(wù)時(shí)，更顯得重要。　　2.下面的分析可用于有序地促進(jìn)網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)的改進(jìn):　　(l)標(biāo)題/超鏈接位置對(duì)促成點(diǎn)擊的影響分析　　(2)不同突顯展現(xiàn)方式對(duì)促成點(diǎn)擊的影響:不同突現(xiàn)方式，包括顏色、閃爍時(shí)間/周期、圖形、動(dòng)畫、移動(dòng)畫面對(duì)訪問者點(diǎn)擊的影響　　(3)單一面上多亮點(diǎn)的干擾分析:多突顯因素造成的影響(干擾/降低、誘導(dǎo)/增強(qiáng))　　將上面的這些分析結(jié)果結(jié)合那些根據(jù)模版、規(guī)則、數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)生成網(wǎng)頁(yè)的發(fā)布系統(tǒng)，可以構(gòu)成一個(gè)自動(dòng)完善的智能網(wǎng)站系統(tǒng)。就像每個(gè)企業(yè)有其管理組織結(jié)構(gòu)一樣，網(wǎng)站也有一定的組織結(jié)構(gòu)。面對(duì)一個(gè)信息豐富龐雜的網(wǎng)站，如何使訪問者快捷準(zhǔn)確地看到他感興趣的信息，是網(wǎng)站在網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)及制作中應(yīng)該解決的，這樣，網(wǎng)頁(yè)對(duì)訪問者才具有吸引力�！　⊥ㄟ^(guò)建立一個(gè)自主維護(hù)網(wǎng)站(Ada西vewebsite，)，可以對(duì)不同類型的目標(biāo)用戶群體提供針對(duì)性信息和服務(wù)項(xiàng)目推介，讓訪問者迅速獲得最感興趣的內(nèi)容。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)可以有目標(biāo)地進(jìn)行商業(yè)活動(dòng)，降低企業(yè)獲得用戶數(shù)據(jù)的成本;雖然已有不少網(wǎng)站宣傳能對(duì)用戶提供個(gè)性化服務(wù)，但他們提供的服務(wù)通常是由用戶自己選擇喜歡的網(wǎng)站內(nèi)容，然后根據(jù)其選項(xiàng)為其生成定制的內(nèi)容，這種服務(wù)需要用戶的主觀參與，不僅參與率較低，而且不能保證其所填寫內(nèi)容的真實(shí)性。
　　三、內(nèi)容聚類、藕合、交易行為分析　　1.站在所有來(lái)訪用戶的立場(chǎng)來(lái)對(duì)內(nèi)容進(jìn)行分類　　根據(jù)多個(gè)用戶一次(一個(gè)注冊(cè)用戶或者一個(gè)IP的一次訪問)具有一定人數(shù)的相同內(nèi)容組(多個(gè)uRL的集合)構(gòu)成了訪問者自然選擇產(chǎn)生的內(nèi)容分組。從這些分組信息中提出共性，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法形成聚類概念，并對(duì)內(nèi)容按照用戶自然形成的概念進(jìn)行分類和組織，以便用戶可以在最短的時(shí)間內(nèi)全面獲得自己最關(guān)注的信息，去除冗余信息。　　2.各類內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)分析　　通過(guò)分析各個(gè)內(nèi)容組之間的特性異同了解內(nèi)容的深層含義。從不同的內(nèi)容分組中，服務(wù)設(shè)計(jì)人員可以分析出訪問者內(nèi)在的服務(wù)需求，特別是在正式推出和宣傳新創(chuàng)造的服務(wù)之前，更可以通過(guò)設(shè)計(jì)專門的內(nèi)容進(jìn)行“現(xiàn)場(chǎng)觀察式”的調(diào)查。　　3.訪問序列中斷分析　　除了上述由用戶自然使用產(chǎn)生的內(nèi)容分組外，有些內(nèi)容訪問序列是我們?cè)谠O(shè)計(jì)某些交易時(shí)預(yù)先設(shè)計(jì)的，如購(gòu)物過(guò)程中的多步流程，一個(gè)完整的購(gòu)物活動(dòng)有5一6步驟，通過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致客戶流失的關(guān)鍵步驟。為了留住用戶，或者讓更多的客戶能自始至終完成服務(wù)項(xiàng)目，我們可以通過(guò)改進(jìn)導(dǎo)致客戶服務(wù)中斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并能通過(guò)分析數(shù)據(jù)了解改進(jìn)的效果。　　4.內(nèi)容誘導(dǎo)分析　　在成組的內(nèi)容中進(jìn)行訪問時(shí)序分析，如果有少數(shù)內(nèi)容在若干用戶的訪問日志紀(jì)錄中，總是呈現(xiàn)在其它內(nèi)容之前，在排除信息物理/邏輯呈現(xiàn)上的顯著性影響外，則可以從這些成組的內(nèi)容關(guān)聯(lián)之間發(fā)現(xiàn)誘導(dǎo)因素。利用誘導(dǎo)因素，可以設(shè)計(jì)出讓客戶易于理解和接受的某些新服務(wù)項(xiàng)目的推介方式，或者有針對(duì)性地設(shè)計(jì)服務(wù)項(xiàng)目。　　四、客戶分群分析　　考慮到服務(wù)成本，更出于維持穩(wěn)定客戶群體的目的，服務(wù)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)也不可能全面實(shí)現(xiàn)一對(duì)一服務(wù)產(chǎn)品，除非是網(wǎng)上自助式服務(wù)，通過(guò)基本的服務(wù)模塊，讓客戶自己設(shè)計(jì)和組合服務(wù)新產(chǎn)品。然而，通過(guò)對(duì)客戶進(jìn)行分群分析，有利于服務(wù)設(shè)計(jì)和利用客戶群之間的認(rèn)同來(lái)增強(qiáng)客戶忠誠(chéng)度。下面就是其中一些用于客戶分群的參考要素�！　�1.根據(jù)訪客行為之間的相似度對(duì)訪客進(jìn)行分組/群;　　2.根據(jù)可能提供服務(wù)/產(chǎn)品的區(qū)分度，對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分;　　3.各類客戶之間的差別分析;4.從訪問內(nèi)容推斷/檢驗(yàn)各類客戶的深層需求及其在客戶心中重要性的排列;　　5.根據(jù)訪問者的lP了解訪問者的地理位置后，將主要文化因素作為輸人要素，可以分析出文化因素對(duì)服務(wù)的潛在影響;　　6.客戶群可能購(gòu)買的產(chǎn)品/服務(wù)類別或產(chǎn)品/服務(wù)組合分析;　　7.潛在需求分析�！　”疚牧信e的分析要素，只是筆者在研究和開發(fā)過(guò)程中采用的一種分析方法，并正在通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)可以讓客戶服務(wù)設(shè)計(jì)人員使用的專家系統(tǒng)。對(duì)這方面有興趣希望深人了解的讀者，可以參考下面列出的參考文獻(xiàn)。希望了解算法的讀者，請(qǐng)同筆者聯(lián)系。參考文獻(xiàn):1　MikePerkowitz，OrenEtzioni，AdaPtiveWebSites:ConeeptualClusterMining，ProeeedingsofU-CAI97，1997.2　MikePerkowitz，OrenEtzioni，AdaPtiveWebSites:anAlChallenge，ProeeedingsofIJCAI99，1999.3　王實(shí)，高文，李錦濤，Web數(shù)據(jù)挖掘，計(jì)算機(jī)科學(xué)ZO00Vol.27No.4JesusMeria，DataMiningYourWebsite，19994　劉明晶熊睛汐，網(wǎng)上證券交易客戶關(guān)系管理(cRM)系統(tǒng)，現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)，2001，1

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