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大數(shù)據(jù)時代,客戶服務(wù)將如何被改變?

2014-06-27 13:22:04 大云網(wǎng)  點擊量: 評論 (0)
最近,大數(shù)據(jù)已經(jīng)取代了云技術(shù),成為了新技術(shù)的熱門話題,各類大數(shù)據(jù)的書籍層出不窮,文章更是琳瑯滿目,仿佛你要是不和大數(shù)據(jù)扯上點關(guān)系,你就OUT了!筆者對這些文章也略有涉獵,但覺徒掛大數(shù)據(jù)虛名者多,
       最近,“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)取代了“云技術(shù)”,成為了新技術(shù)的熱門話題,各類“大數(shù)據(jù)”的書籍層出不窮,文章更是琳瑯滿目,仿佛你要是不和“大數(shù)據(jù)”扯上點關(guān)系,你就OUT了!筆者對這些文章也略有涉獵,但覺徒掛“大數(shù)據(jù)”虛名者多,而真知者寡。為了讓大家更容易理解大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵?請允許我先簡單地介紹一下大數(shù)據(jù)的定義和背景。
       麥肯錫的報告是這樣定義的:大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。(Big data refers to datasets whose size is beyond the ability oftypical database software tools to capture, store, manage, and analyze.)
      大數(shù)據(jù)這個概念又是怎么來的呢?2011 年5 月,EMC 舉辦了一次主題“云計算相遇大數(shù)據(jù)”的大會,首次拋出了“大數(shù)據(jù)”(Big Data)概念;6 月,由EMC 贊助,IDC 編制的年度數(shù)字宇宙研究報告《從混沌中提取價值》 (Extracting Value from Chaos) 發(fā)布;緊接著,IBM、麥肯錫等眾多國外機(jī)構(gòu)發(fā)布“大數(shù)據(jù)”相關(guān)研究報告,予以積極跟進(jìn)。
      從背景我們可以看到EMC(全球最大的外置存儲硬盤供應(yīng)商)是推動“大數(shù)據(jù)”這個概念的主謀,他這么做,當(dāng)然是想多賣點硬盤。這種軟廣告式炒作不但沒引起反感和吐槽,反而被社會各界認(rèn)可與接收,也是跟其社會背景密不可分。由于近年數(shù)據(jù)產(chǎn)生成本急速下降,人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級增長,其中80%以上都是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無法處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)到底有多大呢?根據(jù)IDC 的監(jiān)測,全球在2010 年正式進(jìn)入ZB 時代,預(yù)計到2020 年,全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB 的數(shù)據(jù)量,如果把35ZB 的數(shù)據(jù)全部刻錄到容量為9GB 的光盤上,其疊加的高度相當(dāng)于在地球與月球之間往返三次……在這么直觀的比喻面前,其他語言也要蒼白無力了!
      也許你會說大數(shù)據(jù)這種現(xiàn)象不用說,我們早就看出來了,不就是數(shù)據(jù)大么,能給我們的社會帶來什么實質(zhì)性的影響啊,或者我怎么沒看到它的應(yīng)用?關(guān)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,我在這里就不贅述了,市面上各種“大數(shù)據(jù)”的書已經(jīng)談了很多案例了。我只想說“剖析歷史可以洞察未來”,幾年前說“云技術(shù)”還很遙遠(yuǎn)的那些人,卻在將自己的文檔、照片、視頻上傳至“iCloud”,使用著“搜狗云輸入法”,登陸Dropbox、Yelp、Zynga等網(wǎng)站(這些網(wǎng)站正托管于亞馬遜的"云平臺")......那片飄在天上的“云”早已不是“觸不可及”。
      根據(jù)麥肯錫全球研究所的研究報告《Big data: The next frontier for innovation, competition, andproductivity》,大數(shù)據(jù)將給醫(yī)療服務(wù)、公共管理、定位服務(wù)、零售和制造各個行業(yè)帶來顯著的應(yīng)用價值,例如,對美國的醫(yī)療服務(wù)業(yè)每年創(chuàng)造價值3000億美元,約0.7%的年增長率,對美國制造業(yè)最高可下降50%的產(chǎn)品研發(fā)和裝配成本。麥肯錫的這份報告詳致地闡明了大數(shù)據(jù)對各行各業(yè)的利好,推薦大家閱讀,我這里只談大數(shù)據(jù)對客戶服務(wù)領(lǐng)域的影響。
       在云時代,淘寶推出的一種極具“云”特色的客戶服務(wù)模式——云客服,云客服把社會上喜歡幫助人且有能力幫助人的淘寶人聚集在一起,使客服人員在家里或?qū)W校對客戶提供遠(yuǎn)程服務(wù),實現(xiàn)了“HO(Home Office,駐家辦公)”,并充分利用了客服人員的零散時間,不僅降低了成本,還提高了效率。當(dāng)然,這個“云”并不是真正意義上的云技術(shù),只是一種概念和噱頭。而在大數(shù)據(jù)時代,又將會給客戶服務(wù)帶來哪些商業(yè)價值呢?
       我認(rèn)為,大數(shù)據(jù)將對客戶服務(wù)帶來一次變革,給客戶服務(wù)帶來極大的想象空間和無限的發(fā)展前景。甚至可以使客服部門從原來的成本中心(高成本、低價值)轉(zhuǎn)型為利潤中心(提升品牌價值,創(chuàng)造收入)。在這里我舉三個例子跟大家探討一下,展望一下客戶服務(wù)的未來。

一、智能語音客服
      目前,通信運營商等在客服領(lǐng)域比較先進(jìn)的企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了智能文字客服,通過文字識別技術(shù)和智能匹配算法對通過短信和網(wǎng)站文字客服提出的服務(wù)訴求智能匹配答案,不需人工判斷。要實現(xiàn)智能語音客服,也要通過識別和匹配這兩關(guān)。
      我們先說說識別吧。早在Siri之前,就已經(jīng)有很多語音識別工具問世,最早的基于電子計算機(jī)的語音識別系統(tǒng)是由AT&T貝爾實驗室開發(fā)的Audrey語音識別系統(tǒng),它能夠識別10個英文數(shù)字,現(xiàn)在AT&T的語音系統(tǒng) Watson已經(jīng)可以實現(xiàn)在線德語和英語的實時口譯。以現(xiàn)在的技術(shù),語音的識別依然比較困難,主要面臨的難點有2個:

      1.算法
      算法是軟件的核心,目前的語音識別算法使用的語言模型仍是一種概率模型,還未發(fā)展成以語言學(xué)為基礎(chǔ)的文法模型,算法不突破,效果無法取得突飛猛進(jìn)的進(jìn)展。算法的優(yōu)化不是一朝一夕的事情,需要慢慢不斷地進(jìn)行,尤其語音這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(不便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)),但隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)(用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理分析)的發(fā)展,也會對新算法開發(fā)帶來福音。一些核心算法如特征提取、搜索算法和自適應(yīng)算法也都在一步步改進(jìn),且隨著數(shù)據(jù)源的不斷豐富,算法的識別效果也就越來越精準(zhǔn)。

      2.適應(yīng)性

      由于方言、語氣、環(huán)境和音色等因素的影響,限制了語音識別算法的效果,這就需要語言識別系統(tǒng)具有一定的自適應(yīng)性,不同口音、方言的識別都需要以一個龐大的語音數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),對這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理分析就更加指望大數(shù)據(jù)技術(shù)了。至于排除環(huán)境噪音、音色等因素,個人感覺要依賴半導(dǎo)體傳感技術(shù)的進(jìn)步,留待硬件領(lǐng)域的專家進(jìn)一步探討。
      接下來就說到匹配了。目前,匹配的算法已經(jīng)相對比較成熟了,也許和大數(shù)據(jù)技術(shù)沒有直接聯(lián)系,不過其準(zhǔn)確性也有賴于數(shù)據(jù)源的豐富程度,同時要在不斷產(chǎn)生的“交互數(shù)據(jù)”中動態(tài)地調(diào)整匹配結(jié)果。
      綜上所訴,隨著數(shù)據(jù)源越來越多,大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步,語音識別系統(tǒng)也在持續(xù)地完善之中,說到底,算法依然是核心,而數(shù)據(jù)則是基礎(chǔ),對于這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也許傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)Handle不住,但大數(shù)據(jù)技術(shù)卻大有可為。相信不久,語音識別的技術(shù)的突破不僅可以實現(xiàn)智能語音客服,還將變革人與物之間的交互方式。


      二、語音文本轉(zhuǎn)換
      因為這個功能的核心也是語音識別,所以大數(shù)據(jù)技術(shù)對的轉(zhuǎn)換準(zhǔn)確度的保障支撐就不用再說了。之所以單列出來談呢,是因為其對客戶服務(wù)別有一番作用。
      對于呼叫中心而言,客服人員與用戶的通話都是要錄音備份的,這些語音數(shù)據(jù)可真的不小哦,僅以廣東移動為例,廣東移動客服中心每年就要新增約60T的數(shù)據(jù)存儲,這個體量對于一般的企業(yè)來說已經(jīng)是“大數(shù)據(jù)”了。據(jù)悉,這些數(shù)據(jù)是用磁帶來保存的,而且這些要保存幾十年不能銷毀,想想到時候光這些磁帶所占用的房間租金就是不少錢啊,更何況是其他成本。而如果能將這些語音準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換成文本之后,文本存儲所占用的空間就小的多(一個移動硬盤都可以存儲一個圖書館的數(shù)據(jù)量了),存儲成本簡直就是直線下降,不僅實現(xiàn)了低成本高效,對自然環(huán)境也是一種利好。
      有人會質(zhì)疑這些錄音是為了便于追溯留證的,不是原始的錄音記錄,客戶不認(rèn)賬怎么辦?當(dāng)然,我要聲明不是所有的錄音都要轉(zhuǎn)換成文本,對于客戶投訴或辦理業(yè)務(wù)的來電,仍然保留錄音記錄,一則便于企業(yè)對客服人員的服務(wù)態(tài)度(說話語氣什么的還真要靠語言才能判斷)和質(zhì)量進(jìn)行抽檢,二則備份留證。而對于更多的咨詢或查詢類來電,通常不必留證,將這些語音轉(zhuǎn)成文本之后,不僅減少了存儲空間,這些文本數(shù)據(jù)還可用于后續(xù)的信息挖掘,用來改進(jìn)服務(wù)或發(fā)現(xiàn)商機(jī),畢竟文本的信息分析要比語音的容易得多。

       三、客戶信息挖掘
       在互聯(lián)網(wǎng)時代,除了用戶數(shù)、營業(yè)額等,數(shù)據(jù)已經(jīng)被認(rèn)為是未來的核心資源。我記得馬云曾說過類似這樣的話“你知道全國哪個省份的女人胸圍最大么?你知道哪個城市的男人最喜歡用什么牌子的衣服、香水么?你們都不知道,淘寶知道。”每年有多少企業(yè)關(guān)注《淘寶用戶行為報告》,以圖挖掘出一些數(shù)據(jù)來提升自己的銷量,從這里,數(shù)據(jù)的價值可見一斑。
      而客服部門作為企業(yè)前端的客戶直接接觸窗口,每天都可以從客戶身上獲取大量的信息,甚至可以在客戶比較滿意的時候,主動獲取一些愛好、職業(yè)等信息,積少成多,某些時候,這些數(shù)據(jù)將為企業(yè)巨大的價值。當(dāng)然,這些數(shù)據(jù)的錄入也不能僅靠人工,其中更涉及客戶視圖和標(biāo)簽的問題,待下文再進(jìn)行剖析思考。對客戶信息挖掘的應(yīng)用,我在此舉兩個簡單的例子。比如,通過數(shù)據(jù)的挖掘,可以發(fā)現(xiàn)哪些用戶是高爾夫球愛好者,進(jìn)行精準(zhǔn)營銷,避免盲目營銷導(dǎo)致的客戶反感及投訴。再如,隨著定位技術(shù)成為了手機(jī)的標(biāo)配,個人位置信息已經(jīng)成了客戶服務(wù)領(lǐng)域待被開采的金礦,國外運營商已經(jīng)開始分析這些個人位置信息的數(shù)據(jù),并將洞察結(jié)果面向政企客戶提供,這些位置信息可以為企業(yè)的實體店、營業(yè)廳選址提供依據(jù)。

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責(zé)任編輯:熊川

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