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中興通訊:創(chuàng)新大數(shù)據(jù)方案 挖掘大數(shù)據(jù)金山

2016年3月15日 13:06  人民郵電報(bào)  

隨著社會(huì)的發(fā)展,人類活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng),大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。但相比小數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度更低,價(jià)值隱藏更深,處理技術(shù)更復(fù)雜。因此,在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間里,大數(shù)據(jù)的價(jià)值沒(méi)有得到充分的挖掘,大數(shù)據(jù)沒(méi)有成為企業(yè)增值的資產(chǎn)。

中興通訊從2005年開(kāi)始涉足大數(shù)據(jù)方案研發(fā),經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,已形成一套成熟完整的大數(shù)據(jù)解決方案體系,力助企業(yè)挖掘大數(shù)據(jù)這座金山,兌現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值。

位置類大數(shù)據(jù)創(chuàng)新方案:

商鋪選址

麥肯錫的研究報(bào)告認(rèn)為,位置大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)5個(gè)最有代表性的領(lǐng)域之一,個(gè)人位置數(shù)據(jù)會(huì)給業(yè)務(wù)提供商每年帶來(lái)1000億美元的收入,同時(shí)給消費(fèi)者以及最終用戶帶來(lái)7000億美元的市場(chǎng)價(jià)值。

位置類大數(shù)據(jù)和人們的日常生活息息相關(guān),如果你是一名想要開(kāi)設(shè)新店鋪的業(yè)主,你一定很想知道,哪個(gè)社區(qū)人流密度大?人流組成情況如何?潛在顧客數(shù)量多少?顧客的行為習(xí)慣如何?消費(fèi)水平如何?競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境如何?這些信息,有些可以通過(guò)走訪的方式得到,但費(fèi)時(shí)費(fèi)力費(fèi)金錢(qián),如要實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)獲取,則根本不可能。中興通訊基于位置大數(shù)據(jù)的商鋪選址創(chuàng)新方案,通過(guò)基于用戶位置數(shù)據(jù)的Hot Map來(lái)進(jìn)行店鋪選址和經(jīng)營(yíng),幫助店主實(shí)時(shí)把握商機(jī),在信息時(shí)代提升競(jìng)爭(zhēng)力。

中興通訊的商鋪選址方案由4個(gè)層次組成。整個(gè)系統(tǒng)根據(jù)用戶的上網(wǎng)行為、從移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信令中分析出的位置信息以及電信消費(fèi)和投訴信息等,并結(jié)合房產(chǎn)信息、城市規(guī)劃和道路交通等信息,得出店鋪業(yè)主關(guān)注的特定區(qū)域的人流分布以及變化趨勢(shì)信息,給新開(kāi)店鋪選址和已存店鋪經(jīng)營(yíng)提供直觀的決策幫助信息,位置分析和用戶畫(huà)像是店鋪選址方案的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

位置分析的數(shù)據(jù)源來(lái)自電信網(wǎng)絡(luò)信令,如今移動(dòng)電話普及程度很高,移動(dòng)終端的存在狀態(tài)和移動(dòng)趨勢(shì)可以很好地反映人流的變化趨勢(shì)。使用電信網(wǎng)絡(luò)信令做位置分析,只要用戶終端處于開(kāi)機(jī)狀態(tài),就可以獲得用戶的位置信息,具有無(wú)感知和連續(xù)性的優(yōu)點(diǎn)。

用戶畫(huà)像是店鋪選址方案的核心模塊。店鋪選址方案不是簡(jiǎn)單的呈現(xiàn)人流的聚集狀態(tài)和變化趨勢(shì),而是要在茫茫人流中,找出對(duì)特定商業(yè)類型感興趣的潛在顧客。中興通訊用戶畫(huà)像模塊,通過(guò)電信領(lǐng)域來(lái)獲取數(shù)據(jù),包括網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)、信令、用戶業(yè)務(wù)訂購(gòu)、用戶電話投訴咨詢等,從這些用戶行為中,通過(guò)分析、去噪、統(tǒng)計(jì)等處理,得到用戶的特征模型和立體畫(huà)像。有了用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù),就很容易獲得目標(biāo)客戶的數(shù)量、分布以及活動(dòng)規(guī)律等信息,協(xié)助業(yè)主合理安排經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。

正確選址,不僅是商業(yè)成功的先決條件,也是實(shí)現(xiàn)商鋪經(jīng)營(yíng)標(biāo)準(zhǔn)化、簡(jiǎn)單化、專業(yè)化的前提條件和基礎(chǔ),同時(shí)以選址為切入點(diǎn),可以逐步進(jìn)行業(yè)務(wù)擴(kuò)展,提供精準(zhǔn)營(yíng)銷、營(yíng)銷咨詢、促銷等增值業(yè)務(wù),實(shí)現(xiàn)DaaS運(yùn)營(yíng),最終將商戶的供貨、管理、營(yíng)銷全部納入一個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)圈。因此,商鋪選址方案在選址階段和經(jīng)營(yíng)階段,都能給業(yè)主帶來(lái)很大的幫助,從而也給服務(wù)提供方帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。店鋪選址系統(tǒng)可以提供三類服務(wù):基本服務(wù)、增強(qiáng)服務(wù)和增值服務(wù)。其中,基本服務(wù)免費(fèi)向商鋪業(yè)主提供,以培育使用習(xí)慣,增加店鋪主的使用黏度;增強(qiáng)服務(wù)和增值服務(wù)是收費(fèi)服務(wù),可以按次收取費(fèi)用,也可以按包月或包年的方式收取費(fèi)用。

呼叫中心大數(shù)據(jù)創(chuàng)新

解決方案

隨著企業(yè)越來(lái)越轉(zhuǎn)向以服務(wù)為中心的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略,各類呼叫中心的數(shù)據(jù)量(尤其語(yǔ)音錄音等媒體數(shù)據(jù))呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng),但長(zhǎng)期以來(lái),這些數(shù)據(jù)都得不到很好的利用,海量的客服數(shù)據(jù)價(jià)值沒(méi)能得到很好的體現(xiàn)。

中興通訊呼叫中心大數(shù)據(jù)創(chuàng)新解決方案,充分利用呼叫中心產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)源,通過(guò)機(jī)器方式識(shí)別語(yǔ)音,利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行綜合分析挖掘,得到IVR差異化分析、智能質(zhì)檢和精準(zhǔn)營(yíng)銷等創(chuàng)新數(shù)據(jù)服務(wù),力助客服系統(tǒng)從成本中心向利潤(rùn)中心轉(zhuǎn)型。語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義分析是客服大數(shù)據(jù)平臺(tái)的關(guān)鍵模塊。

中興通訊客服大數(shù)據(jù)采用先進(jìn)的后臺(tái)識(shí)別引擎技術(shù),特點(diǎn)如下:

在線離線語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)。在線轉(zhuǎn)寫(xiě):通過(guò)MRCP或者其他接口對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行在線的實(shí)時(shí)識(shí)別和轉(zhuǎn)換。提供坐席實(shí)時(shí)文字顯示、快速知識(shí)關(guān)聯(lián)、來(lái)電原因自動(dòng)填寫(xiě)、實(shí)時(shí)質(zhì)檢;離線轉(zhuǎn)寫(xiě):對(duì)已保存的錄音文件進(jìn)行批量處理。用于事后語(yǔ)音自動(dòng)質(zhì)檢、人工質(zhì)檢篩選及運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析。

關(guān)鍵詞定位。對(duì)預(yù)先設(shè)定的關(guān)鍵詞建立文本索引,質(zhì)檢人員可根據(jù)關(guān)鍵詞播放語(yǔ)音片段。

靜音檢測(cè)。分析冷場(chǎng)的情況,可靈活設(shè)置策略進(jìn)行自定義靜音時(shí)長(zhǎng)的檢測(cè)。

場(chǎng)景分割。將“用戶”語(yǔ)音和“坐席人員”的語(yǔ)音進(jìn)行分離,提供針對(duì)性分析應(yīng)用基礎(chǔ)。

語(yǔ)速和情緒檢測(cè)。檢測(cè)語(yǔ)速快慢,分析說(shuō)話人的情緒,疊加單檢測(cè)(是否插話或爭(zhēng)執(zhí))。

中興通訊客服大數(shù)據(jù)語(yǔ)義分析引擎,其特點(diǎn)如下:

支持理解文本數(shù)據(jù)?梢詫(duì)自然語(yǔ)言做出分析處理,分詞效率高,準(zhǔn)確率達(dá)97%以上。支持用戶自定義分詞詞典,支持新詞學(xué)習(xí),對(duì)歧義詞和未登記詞有良好效果。

語(yǔ)義推理?勺龅街R(shí)融合、相似度計(jì)算、歧義消除、主需求識(shí)別、知識(shí)推理。

理解上下文的場(chǎng)景。根據(jù)上下文場(chǎng)景,理解提問(wèn)中省略的成分,讓客戶提問(wèn)方式更加簡(jiǎn)單自然。

中興客服大數(shù)據(jù)方案,提供了豐富的創(chuàng)新數(shù)據(jù)服務(wù),可以幫助運(yùn)營(yíng)商提高客服效率,降低運(yùn)營(yíng)成本,以IVR差異化服務(wù)、智能質(zhì)檢和精準(zhǔn)營(yíng)銷場(chǎng)景為例說(shuō)明如下:

——IVR差異化服務(wù)。傳統(tǒng)客服IVR過(guò)程缺少對(duì)客戶屬性、歷史訴求等數(shù)據(jù)的運(yùn)用,因此在IVR流程和坐席分配上缺少智能預(yù)判與引導(dǎo)功能。中興客服大數(shù)據(jù)方案,通過(guò)“客戶等級(jí)”、“客戶行為屬性”、“客戶來(lái)電時(shí)間”三個(gè)維度,對(duì)客戶來(lái)話進(jìn)行分類,與不同IVR流程對(duì)應(yīng),自動(dòng)轉(zhuǎn)到客戶對(duì)應(yīng)的IVR流程;此外引入“客戶訴求”維度,預(yù)判客戶的來(lái)電意圖,分配給技能相應(yīng)的坐席人員應(yīng)答。系統(tǒng)可以區(qū)分1020個(gè)細(xì)分客戶群、18個(gè)來(lái)電時(shí)間、306個(gè)IVR分類、102個(gè)坐席類型,在3秒鐘內(nèi)完成用戶分析并與IVR流程、坐席匹配,大大提高客戶滿意度,同時(shí)也提升客服效率。

——智能質(zhì)檢。傳統(tǒng)客服的質(zhì)檢采用抽檢并以人工聽(tīng)錄音方式來(lái)進(jìn)行,工作量大,效率低,結(jié)果不客觀,熱點(diǎn)問(wèn)題難以發(fā)掘;诖髷(shù)據(jù)的智能質(zhì)檢系統(tǒng),可以對(duì)客服產(chǎn)生的語(yǔ)音服務(wù)記錄和來(lái)自短信、郵件、微信、QQ等的文字服務(wù)記錄,以自動(dòng)抽取或人工設(shè)置查詢條件的方式,進(jìn)行高效全面的質(zhì)檢。質(zhì)檢模型可以靈活自定義,對(duì)錄音可以根據(jù)關(guān)鍵字(禮貌用語(yǔ)、服務(wù)禁語(yǔ))、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)語(yǔ)速、靜音長(zhǎng)度等,對(duì)文本可以根據(jù)關(guān)鍵字(禮貌用語(yǔ)、服務(wù)禁語(yǔ))、主叫號(hào)碼、業(yè)務(wù)類型、班組、渠道、客服工號(hào)等多個(gè)參數(shù)進(jìn)行建模。智能質(zhì)檢系統(tǒng)導(dǎo)出的服務(wù)質(zhì)量分析報(bào)表和運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析報(bào)表全面、客觀、高效,對(duì)運(yùn)營(yíng)商的運(yùn)營(yíng)決策有重大意義。

——精準(zhǔn)營(yíng)銷?头到y(tǒng)是運(yùn)營(yíng)商與客戶溝通最直接的一個(gè)渠道。在業(yè)務(wù)過(guò)程中,用戶表達(dá)了他們的不滿與需求,結(jié)合其他運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)源,中興大數(shù)據(jù)客服系統(tǒng)通過(guò)分析可以給用戶建立一個(gè)統(tǒng)一的用戶畫(huà)像。基于用戶畫(huà)像,運(yùn)營(yíng)商可以精準(zhǔn)地向用戶推薦服務(wù),例如客服外呼精準(zhǔn)營(yíng)銷或者基于位置的主動(dòng)營(yíng)銷等,增加運(yùn)營(yíng)商收益的同時(shí),精準(zhǔn)地滿足客戶需求,同時(shí)提升客戶的滿意度。

運(yùn)營(yíng)商轉(zhuǎn)售市場(chǎng)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新

解決方案

大數(shù)據(jù)時(shí)代,無(wú)論是運(yùn)營(yíng)商還是其他企業(yè),都有著大數(shù)據(jù)的需求。數(shù)據(jù)聚合是大數(shù)據(jù)高價(jià)值得以體現(xiàn)的途徑之一,運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以為第三方企業(yè)所用,為企業(yè)服務(wù)。

——客服大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)售方案。運(yùn)營(yíng)客服系統(tǒng)的建設(shè)是一項(xiàng)昂貴的工程,因此很多企業(yè)選用向電信運(yùn)營(yíng)商租賃客服系統(tǒng)坐席的方式。和運(yùn)營(yíng)商類似,這些企業(yè)海量的客服系統(tǒng)數(shù)據(jù)長(zhǎng)期以來(lái)需要大量成本來(lái)保存,但其價(jià)值卻沒(méi)有得到很好的挖掘,成為企業(yè)的一項(xiàng)負(fù)資產(chǎn)。

運(yùn)營(yíng)商建立的客服大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以為客服租賃企業(yè)提供增值服務(wù),讓企業(yè)自助地進(jìn)行客服質(zhì)檢、服務(wù)質(zhì)量分析與運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析等。運(yùn)營(yíng)商可以根據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)量、選用的分析模塊按月或者按次向企業(yè)收取服務(wù)費(fèi)用。

——店鋪選址零售行業(yè)轉(zhuǎn)售方案。運(yùn)營(yíng)商在做店鋪選址運(yùn)營(yíng)時(shí),擁有大數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢(shì),例如擁有用戶位置數(shù)據(jù)、電信消費(fèi)數(shù)據(jù)等,但零售行業(yè)365行,都有其自身的行業(yè)特殊背景和運(yùn)營(yíng)規(guī)律,因此特定行業(yè)的專業(yè)數(shù)據(jù)分析、咨詢公司更加清楚地知道客戶在哪里以及客戶的需求是什么,例如美容業(yè)、餐飲、嬰幼用品等行業(yè)的目標(biāo)客戶都不一樣。甚至同為餐飲,麥當(dāng)勞選址和川菜大排檔的選址需要考慮的要素也不一樣。

數(shù)據(jù)分析、咨詢公司提供的服務(wù)是一項(xiàng)專業(yè)性很強(qiáng)的工作,但是他們的工作也需要大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的支持;诖,運(yùn)營(yíng)商可以把店鋪選址系統(tǒng)收集的資源以DaaS的方式分享給專業(yè)數(shù)據(jù)分析、咨詢公司,采用數(shù)據(jù)有條件買斷或者收入分成的方式來(lái)取得收入,實(shí)現(xiàn)雙贏。

大數(shù)據(jù)百科

用戶畫(huà)像

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)企業(yè)提出了用戶畫(huà)像的概念。作為一種勾畫(huà)目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具,用戶畫(huà)像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。我們?cè)趯?shí)際操作的過(guò)程中往往會(huì)以最為淺顯和貼近生活的話語(yǔ)將用戶的屬性、行為與期待聯(lián)系起來(lái)。作為實(shí)際用戶的虛擬代表,用戶畫(huà)像所形成的用戶角色并不是脫離產(chǎn)品和市場(chǎng)而構(gòu)建出來(lái)的,形成的用戶角色需要有代表性,能代表產(chǎn)品的主要受眾和目標(biāo)群體。

舉例來(lái)說(shuō),對(duì)于移動(dòng)手機(jī)用戶,首先可以根據(jù)用戶年齡、性別、手機(jī)型號(hào)、手機(jī)使用時(shí)長(zhǎng)等關(guān)鍵因素進(jìn)行區(qū)分,得出基本差異的幾類典型用戶群,再進(jìn)行更細(xì)顆粒維度的深度區(qū)分,譬如添加手機(jī)使用地點(diǎn)、業(yè)務(wù)喜好、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)統(tǒng)計(jì)、行動(dòng)軌跡等細(xì)節(jié)刻度。這樣就會(huì)逐步形成一個(gè)相對(duì)飽滿和形象的用戶畫(huà)像。當(dāng)形成可信服的用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)后,通過(guò)繼續(xù)分析使用行為和使用習(xí)慣,結(jié)合行業(yè)背景和目標(biāo)人群,就可以提取共性,嘗試在不同的典型場(chǎng)景下發(fā)掘新的需求,開(kāi)發(fā)新的產(chǎn)品。

編 輯:李陶陶
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