羅磊

【摘 要】隨著我國通信行業(yè)逐步發(fā)展開放，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也越來越激烈。提前分析不滿意客戶，提高電信市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力已經(jīng)成為我國電信通信企業(yè)生存發(fā)展的重中之重。文章在借鑒美國客戶滿意度指數(shù)（ACSI）模型的基礎(chǔ)上，對(duì)客戶滿意度進(jìn)行深入分析和分類分析。同時(shí)，通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型擬合，最終確定關(guān)鍵因素及其對(duì)顧客滿意度的影響程度。

【關(guān)鍵詞】分類分析;顧客滿意度模型（ACSI）;數(shù)據(jù)挖掘;結(jié)構(gòu)方程

【中圖分類號(hào)】F274;F626 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2019）05-0186-03

1 研究目的

對(duì)于電信運(yùn)營商來說，客戶就是生命，如何吸引并且留住客戶是運(yùn)營商必須思考的問題?？头峋€服務(wù)質(zhì)量的好壞，顧客的滿意度直接影響到企業(yè)的利益，因此及時(shí)了解顧客對(duì)客服熱線的滿意程度及服務(wù)缺陷，提前預(yù)測(cè)不滿意客戶并及時(shí)進(jìn)行關(guān)懷修復(fù)具有非常重要的意義。

2 問題分析

根據(jù)已有的結(jié)果，針對(duì)流失客戶尋找流失的原因，即流失客戶的特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)歸納;根據(jù)擁有的客戶流失數(shù)據(jù)建立基本屬性、服務(wù)屬性和客戶消費(fèi)屬性與客戶流失可能性的數(shù)據(jù)模型，找出其潛在的關(guān)系，分析客戶流失的因素，計(jì)算出客戶流失的可能性，預(yù)測(cè)客戶是否流失。

3 分類分析

分類就是找出一個(gè)類別的概念描述，進(jìn)行不同種類的數(shù)據(jù)分析。分類是數(shù)據(jù)挖掘的主要方法，分類數(shù)據(jù)能夠很好地模擬訓(xùn)練樣本集中屬性和類別之間的關(guān)系，也可以預(yù)測(cè)一個(gè)新樣本屬于哪一個(gè)種類。

4 客戶滿意度

客戶滿意度能檢測(cè)客戶的滿意程度，它可以是一個(gè)人的使用感覺和初始預(yù)感的對(duì)比關(guān)系，也可以是一群人對(duì)一個(gè)產(chǎn)品的滿意百分比概率。一般來說，與期望值相比，高于期望值為滿意，低于期望值為不滿意。

4.1 客戶滿意指數(shù)

客戶滿意指數(shù)也叫顧客滿意度程度，是對(duì)服務(wù)性行業(yè)的顧客滿意度調(diào)查系統(tǒng)的簡稱，它是一個(gè)相對(duì)的概念，是客戶期望值與客戶體驗(yàn)的匹配程度。換言之，就是客戶通過對(duì)一種產(chǎn)品可感知的效果與其期望值相比較后得出的指數(shù)?？蛻魸M意度由購買期望、體驗(yàn)感知、感知價(jià)值、顧客抱怨、顧客忠誠組成。

（1）購買期望。即顧客在購買某種產(chǎn)品或得到某種服務(wù)之前對(duì)其質(zhì)量的估計(jì)。顧客的購買預(yù)期來源于銷售人員的宣傳、身邊人員對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)等，決定顧客購買期望的變量有產(chǎn)品價(jià)格預(yù)期、產(chǎn)品可靠性預(yù)期和服務(wù)質(zhì)量好壞的總體預(yù)期。

（2）體驗(yàn)感知。顧客在購買并且使用了某種產(chǎn)品或獲得某種服務(wù)后，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量或價(jià)格等的主觀體驗(yàn)，包括對(duì)產(chǎn)品本身的內(nèi)容或者質(zhì)量的使用體驗(yàn)和對(duì)產(chǎn)品服務(wù)的自身感受。

（3）感知價(jià)值。顧客在使用產(chǎn)品或者獲得服務(wù)后，綜合產(chǎn)品質(zhì)量或服務(wù)質(zhì)量之后得出的評(píng)價(jià)。感知價(jià)值的自變量有兩個(gè)：一個(gè)是給定價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)后對(duì)質(zhì)量的感受，另一個(gè)是給定質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)后對(duì)價(jià)格的感受。感知價(jià)值直接影響到顧客對(duì)產(chǎn)品服務(wù)的滿意度。

（4）顧客抱怨。即顧客在使用產(chǎn)品或體驗(yàn)服務(wù)時(shí)的不滿意程度，決定顧客抱怨這個(gè)結(jié)構(gòu)變量的觀察變量有顧客的抱怨程度和抱怨方向兩個(gè)。通過顧客對(duì)產(chǎn)品的抱怨程度就能得出客戶的滿意度，通過抱怨方向得出產(chǎn)品的缺點(diǎn)。

（5）顧客忠誠。顧客重復(fù)購買產(chǎn)品或服務(wù)，或向其他顧客推薦。顧客忠誠這個(gè)結(jié)構(gòu)變量的觀察變量有顧客重復(fù)購買的可能性和對(duì)價(jià)格變化的承受力兩個(gè)。

我們假設(shè)一個(gè)測(cè)量變量為該變量的最大值、最小值和期望值，該測(cè)量變量為客戶滿意度（ACSI），變量的最小值、最大值由相應(yīng)的測(cè)量變量值決定。其中，A是潛在客戶滿意度的測(cè)定值，B是權(quán)重，C是測(cè)評(píng)變量數(shù)。計(jì)算ACSI時(shí)，若用非標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定值，則必須使用非標(biāo)準(zhǔn)加權(quán)，將兩個(gè)測(cè)評(píng)變量加權(quán)得到的結(jié)果換算為0～100分之間的數(shù)值，即得到客戶最終的滿意度。其余結(jié)構(gòu)變量用同樣方法得到。根據(jù)結(jié)構(gòu)變量的得分，進(jìn)一步將品牌形象、體驗(yàn)感知、產(chǎn)品滿意、顧客抱怨、服務(wù)滿意這5個(gè)變量對(duì)顧客滿意度的影響作回歸分析。由回歸分析結(jié)果可以看出（見表1），感知質(zhì)量對(duì)其回歸結(jié)果影響不顯著，故將感知質(zhì)量剔除。

4.2 對(duì)不滿意客戶的預(yù)測(cè)

電信客戶滿意度的預(yù)測(cè)可將其轉(zhuǎn)化為量化分析的過程，即用數(shù)據(jù)來反映客戶對(duì)測(cè)量對(duì)象的不同態(tài)度，因此需要將測(cè)量對(duì)象的每個(gè)測(cè)評(píng)指標(biāo)進(jìn)行量化。

顧客滿意度是顧客對(duì)企業(yè)產(chǎn)品、自身服務(wù)的看法和態(tài)度，這是因人而異又有偏好的，而直接通過詢問客戶或觀察客戶態(tài)度的方法來了解客戶滿意程度是困難的，于是我們利用某些特殊的態(tài)度測(cè)量技術(shù)進(jìn)行數(shù)字量化處理（見表2），使那些客戶不能表達(dá)和衡量的“態(tài)度”能夠被既客觀又方便地表達(dá)給服務(wù)人員，通過這些數(shù)字對(duì)客戶使用的產(chǎn)品、獲得的服務(wù)進(jìn)行不同的升級(jí)改進(jìn)。

通過對(duì)數(shù)據(jù)的初步處理，匯總計(jì)算每個(gè)測(cè)評(píng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值，消除量綱后得到各個(gè)分值。

通過對(duì)滿意評(píng)價(jià)體系的建立，可以得出客戶對(duì)電信滿意度中的兩個(gè)代表指標(biāo)，即人工接通次數(shù)和30 s接通率，其中人工接通次數(shù)對(duì)電信滿意度的影響分值為2.81，30 s接通率對(duì)電信滿意度的影響分值為5.28（見表3）。

通過進(jìn)一步分析可以得到（見表4），影響電信行業(yè)顧客滿意的首要因素是服務(wù)質(zhì)量，其次是顧客價(jià)值，電信行業(yè)客戶忠誠度主要決定于顧客對(duì)產(chǎn)品的滿意程度，而顧客抱怨也會(huì)對(duì)顧客忠誠產(chǎn)生影響。

5 數(shù)據(jù)挖掘

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)已深度附著在各行各業(yè)，對(duì)運(yùn)營商而言如果要開辟新的藍(lán)海，就必須在用戶運(yùn)營方面有所突破。比如，個(gè)性化精準(zhǔn)推薦、第三方數(shù)據(jù)服務(wù)、行業(yè)分析報(bào)告等領(lǐng)域，這些都可以助力運(yùn)營商數(shù)據(jù)變現(xiàn)，當(dāng)然也需要運(yùn)營商在數(shù)據(jù)挖掘和探索領(lǐng)域做出成績。在這個(gè)階段，運(yùn)營商的目標(biāo)主要是面向特定行業(yè)、特定場(chǎng)景提供成熟數(shù)據(jù)探索模型和自助探索工具。做基于大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化建模探索平臺(tái)，圍繞企業(yè)最關(guān)注的、普遍的數(shù)據(jù)探索需求，提供分行業(yè)、分場(chǎng)景的數(shù)據(jù)探索解決方案。這就需要運(yùn)營商在數(shù)據(jù)領(lǐng)域具備一定的分析能力，具體包括：①關(guān)鍵特征分析。關(guān)鍵特征分析的對(duì)象可以是用戶自身特征，可以是客戶服務(wù)管理，也可以是行為事件觸發(fā)，主要用于分析量化事物的關(guān)鍵特征，并能根據(jù)關(guān)鍵特征自動(dòng)建立識(shí)別模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)歸類。如垃圾短信、垃圾電話自動(dòng)甄別等，目的是使客戶收益最大化。②影響因素分析。分析事件的真正原因，到底是在哪個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，可以引用“漏斗理論”，量化每個(gè)因素對(duì)事件的影響程度，進(jìn)而能夠快速、準(zhǔn)確地制定解決方案。如用戶離網(wǎng)原因分析等，分析的目的是“對(duì)癥下藥”。③用戶標(biāo)簽挖掘。雖然每個(gè)用戶都有自己的基礎(chǔ)屬性，如姓名、性別、年齡等，但是這些信息并不足以支撐大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷業(yè)務(wù)需求，必須進(jìn)一步挖掘用戶偏好，比如內(nèi)容偏好、渠道偏好、生活偏好、消費(fèi)偏好等。所以，必須構(gòu)建用戶標(biāo)簽體系，并根據(jù)用戶畫像建立多維度的分析平面，通過數(shù)據(jù)聚類自動(dòng)在數(shù)據(jù)中挖掘用戶標(biāo)簽。在這個(gè)環(huán)節(jié)所形成的就是用戶360度畫像和統(tǒng)一視圖。④信用評(píng)估引擎。個(gè)人信用在今天已經(jīng)是很多企業(yè)用于評(píng)估客戶信用等級(jí)的重要手段之一，評(píng)估客戶信用可以精確衡量業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行有效地風(fēng)險(xiǎn)管理。通過客戶信用度評(píng)估可以大大降低用戶的違約風(fēng)險(xiǎn)。⑤智慧推薦引擎。挖掘產(chǎn)品的潛在客戶，發(fā)現(xiàn)最有可能的新客戶，從而擴(kuò)大產(chǎn)品營銷的客戶范圍，提升產(chǎn)品銷量。如個(gè)性化應(yīng)用、內(nèi)容、套餐、終端推薦等。這個(gè)分析環(huán)節(jié)有利于運(yùn)營商賣出更多的產(chǎn)品。

在這種場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)挖掘的前提是了解當(dāng)前的實(shí)際情況，可以通過大數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，了解用戶的基礎(chǔ)特征，包括新增使用應(yīng)用個(gè)數(shù)、是否參與流量促銷活動(dòng)、是否變更為智慧手機(jī)用戶、是否變更為4G手機(jī)用戶，接下來就是執(zhí)行流量提升影響原因分析，這些分析結(jié)果會(huì)直接影響客戶在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)下載合適的應(yīng)用，而最終影響用戶使用更多的流量。當(dāng)然，這些分析不僅會(huì)涉及非常復(fù)雜的業(yè)務(wù)模型和算法支持，也需要海量數(shù)據(jù)支持。

智能推薦引擎可以結(jié)合分析結(jié)論決定向用戶推薦哪些應(yīng)用（游戲、音樂）、推薦給誰（高端用戶、普通用戶）、使用什么渠道（網(wǎng)廳、微信）、什么時(shí)機(jī)（午休時(shí)間、晚間時(shí)間），推薦的背后，將為運(yùn)營商帶來巨大的廣告收益。這還沒有結(jié)束，服務(wù)是永恒的，推薦的效果直接影響下一次推薦的策略，所以還需要生成用戶推薦策略和潛在用戶標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)營銷活動(dòng)的效果評(píng)估、推薦分成。

6 客戶忠誠

在研究出客戶滿意度和大數(shù)據(jù)分析以后，可以得出客戶忠誠度?？蛻糁艺\可定義為重復(fù)購買同一產(chǎn)品的行為。根據(jù)客戶忠誠度高低，可將客戶忠誠理解為4種不同的程度：①外表忠誠。通過宣傳，對(duì)產(chǎn)品的外形或者質(zhì)量產(chǎn)生的喜愛優(yōu)于其他產(chǎn)品，這是忠誠度最低的程度。②感情忠誠。通過購買某種產(chǎn)品，在使用的過程中獲得滿足感和喜愛感，進(jìn)而產(chǎn)生感情忠誠。③意向忠誠。指客戶購買一種產(chǎn)品后，產(chǎn)生喜愛，有再次或者持續(xù)購買該產(chǎn)品的意向，但還沒有產(chǎn)生實(shí)際行動(dòng)。④動(dòng)作忠誠。在意向忠誠的基礎(chǔ)上，用戶又產(chǎn)生了購買該產(chǎn)品的意愿，并且在購買過程中忽略一些因素，比如價(jià)格或者質(zhì)量，將意向變成購買動(dòng)作行為，對(duì)該品牌產(chǎn)生內(nèi)在的好感，例如喜愛移動(dòng)手機(jī)的用戶不會(huì)考慮價(jià)格或者實(shí)用性去選擇固定電話。

7 對(duì)策建議與結(jié)論

電信業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)集中在對(duì)大客戶市場(chǎng)的爭(zhēng)奪，這一競(jìng)爭(zhēng)要求各大電信運(yùn)營商將更多的精力投入其中，做好大客戶的培育、鞏固、回流工作，這3個(gè)方面的工作是相互促進(jìn)、相互補(bǔ)充的，可采取以下措施。

（1）開展品牌工程建設(shè)工作。實(shí)行品牌經(jīng)營，向客戶宣傳與推廣產(chǎn)品、品牌服務(wù)，培養(yǎng)品牌消費(fèi)觀念。電信運(yùn)營商要本著“立足長遠(yuǎn)，放眼未來”的原則開展品牌工程建設(shè)工作。

（2）開展個(gè)性化服務(wù)?，F(xiàn)階段，企業(yè)服務(wù)差異不是在大眾化服務(wù)上，而是體現(xiàn)在個(gè)性化服務(wù)上。目前，電信客戶對(duì)個(gè)性化服務(wù)的要求越來越高，電信企業(yè)應(yīng)該知道如何應(yīng)對(duì)大眾的個(gè)性化服務(wù)，將個(gè)性化服務(wù)作為企業(yè)新的競(jìng)爭(zhēng)力和業(yè)務(wù)增長點(diǎn)。

（3）做好客戶關(guān)系的開發(fā)和維持工作。良好的客戶關(guān)系對(duì)于企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要，在企業(yè)內(nèi)部培養(yǎng)自己的支持者，掌握客戶的通信需求和消費(fèi)心理，收集競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情報(bào)，幫助企業(yè)樹立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

（4）提升自身業(yè)務(wù)能力。電信運(yùn)營商要大力宣傳企業(yè)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)，加快市場(chǎng)消費(fèi)吸收速度，對(duì)客戶有需求但企業(yè)未能提供的業(yè)務(wù)要加快研發(fā)速度，不能讓需求在等待中消失。

（5）做好營銷隊(duì)伍建設(shè)。要建立一支精干、忠誠的營銷隊(duì)伍，不但要在生活和工作中關(guān)心員工，還要幫助他們?cè)O(shè)計(jì)完善個(gè)人職業(yè)生涯，提供必要的培訓(xùn)機(jī)會(huì)，開闊他們的思維，為電信企業(yè)做好營銷工作。首先，客服人員方面。公司對(duì)客服人員進(jìn)行崗前培訓(xùn)，增強(qiáng)服務(wù)質(zhì)量與業(yè)務(wù)專業(yè)性;對(duì)客服人員進(jìn)行科學(xué)的服務(wù)指導(dǎo)，定期對(duì)其進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn)，增強(qiáng)服務(wù)主動(dòng)意識(shí)，完善服務(wù)體系;對(duì)客服人員進(jìn)行合理的指標(biāo)考核，可以從溝通能力、普通話標(biāo)準(zhǔn)程度、業(yè)務(wù)能力、服務(wù)主動(dòng)意識(shí)、遇到惡意（粗俗）或顧客抱怨電話時(shí)的應(yīng)對(duì)等方面考核。其次，營業(yè)廳方面。加強(qiáng)規(guī)范文明服務(wù)的文化氛圍;加強(qiáng)對(duì)客服人員工作的監(jiān)督檢查;加強(qiáng)對(duì)客服人員的管理。最后，公司管理方面。定期對(duì)客服人員進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn)，傳遞正確的服務(wù)理念與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn);對(duì)客服人員進(jìn)行合理的激勵(lì)措施，例如對(duì)客戶評(píng)價(jià)高的客服人員進(jìn)行適當(dāng)獎(jiǎng)勵(lì)等;完善公司監(jiān)督管理及責(zé)任制體系;通過微博、電視等媒介加強(qiáng)對(duì)外宣傳，增強(qiáng)客戶對(duì)客服行業(yè)的了解，減少知識(shí)盲區(qū)，使顧客能更好地與客服人員進(jìn)行交流與業(yè)務(wù)咨詢，提高顧客滿意度。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]花葩，陳鵬.我國電信企業(yè)客戶滿意度模型與測(cè)評(píng)[J].中國質(zhì)量，2005（7）：13-15.

[2]孟慶紅.基于顧客滿意度的電信運(yùn)營商競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)研究[D].成都：電子科技大學(xué)，2012.

[3]趙宏波，孟雅玲.數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用[J].電信技術(shù)，2001（12）：9-12.

[4]胡萌.基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信用戶分析中的應(yīng)用[D].北京：北京郵電大學(xué)，2016.

[5]王維佳，繆柏其，魏國省.數(shù)據(jù)挖掘——電信客戶流失分析預(yù)測(cè)[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2006（4）：419-425.

[6]劉金蘭.顧客滿意度與ACSI[M].天津：天津大學(xué)出版社，2006.

[責(zé)任編輯：高海明]