孫泠
在數(shù)據(jù)團隊看來,呼叫中心是企業(yè)中最敗家的部門了——在每天與最終用戶的溝通中,被丟棄的價值數(shù)據(jù)簡直不計其數(shù)。“任何一位聯(lián)系人都會在這里留下個人信息、聯(lián)系方式、業(yè)務(wù)資料等多種信息,就連接待人員的服務(wù)情況也會被記錄在案,”資源分析企業(yè)HfS研究公司執(zhí)行副總裁Tony Filippone認(rèn)為,“如此海量的寶貴信息一直令其他關(guān)鍵性業(yè)務(wù)部門羨慕不已,特別是財務(wù)、會計以及處理客服投訴的人員?!?/p>
在呼叫中心的整個發(fā)展史,對于數(shù)據(jù)的分析基本上始終停留在相當(dāng)膚淺的層面上——已接電話、平均等候時長、通話時長以及問題解決比例……這一切對于現(xiàn)代業(yè)務(wù)信息采集需求而言顯然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
“隨著時間的推移,企業(yè)不斷引入更新、更強大的管理工具,希望借此幫助呼叫處理、調(diào)度以及實時數(shù)據(jù)配合業(yè)務(wù)更上一層樓。然而數(shù)據(jù)收集效果卻始終取決于接待人員的表現(xiàn)及處理效率,”外包及管理咨詢企業(yè)ISG公司呼叫中心首席顧問John Magliocca評價道。
但事情正在起變化。企業(yè)呼叫中心以及呼叫中心服務(wù)供應(yīng)商都已經(jīng)開始將新型分析工具引入業(yè)務(wù),旨在從服務(wù)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)中挖掘出能夠促進(jìn)公司運營狀態(tài)的有價值信息。這種變化的出現(xiàn)是由于多種業(yè)務(wù)因素的推動:如今呼叫中心里的業(yè)務(wù)代表們常常需要處理來自不同渠道的多種問題,而這類問題中所蘊含的信息比社交媒體以及網(wǎng)上論壇更廣泛、更準(zhǔn)確、也更有針對性。在Avaya大中華區(qū)總裁王昀看來,Avaya經(jīng)歷的從最初的單純語音產(chǎn)品到現(xiàn)在的協(xié)同通信全線產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變就說明了行業(yè)的變遷?!罢Z音、數(shù)據(jù)、視頻三網(wǎng)合一的前提是開放的架構(gòu)。面對社交媒體在消費者中的大規(guī)模普及,需要滿足消費者從語音對話/社交媒體內(nèi)容到后臺服務(wù)的一站式要求,成為企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的一環(huán)?!?/p>
柳暗花明
系統(tǒng)能否在客戶開口之前,就基本判斷出令對方煩惱的主要問題?
“很多企業(yè)都在對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行文本內(nèi)容歸納及情緒分析,并希望從中尋找可資借鑒的客戶服務(wù)模式及發(fā)展趨勢,”IBM公司預(yù)測分析部門副總裁Deepek Advani表示。IBM在這方面已經(jīng)投入了不少精力,他們打造的文本分析及信息挖掘(簡稱TAKMI)工具已經(jīng)在多家呼叫中心進(jìn)入實際應(yīng)用階段。他們的目標(biāo)是通過這套工具記錄接待人員表現(xiàn)、確認(rèn)客戶關(guān)心的問題、突出服務(wù)趨勢及模式并提供預(yù)先提示功能。
“許多企業(yè)都開始將呼叫中心生成的數(shù)據(jù)與事務(wù)數(shù)據(jù)倉庫相整合,旨在減少客戶流失并促進(jìn)追加銷售及交叉銷售的執(zhí)行效果,”Advani指出?!昂艚兄行娜罩居涗浿蛻魜黼娮稍兊膬?nèi)容,這不僅能夠為企業(yè)提供業(yè)務(wù)前瞻性,更會帶來對未來產(chǎn)品需求的準(zhǔn)確預(yù)估。”
每一位打過客服熱線的朋友幾乎都曾經(jīng)被“請按1、2、3、4”的自動應(yīng)答機制搞得頭昏腦漲?!耙坏┘夹g(shù)成熟,智能化設(shè)備將完全有能力接聽并理解客戶的需求,而不會再像以前那樣令對方火上澆油,這對于企業(yè)來說無疑是一種福音,”Filippone解釋道。“像IBM的沃森這類真正能與人交流的智能系統(tǒng)終將代替只會線性思維的自動應(yīng)答機制?!?/p>
新應(yīng)用并不總意味著巨額投入,社交媒體收聽工具就相當(dāng)價廉物美——通過追蹤Twitter中的關(guān)鍵詞及短語發(fā)現(xiàn)問題,并及時幫助呼叫中心管理者掌握近期顧客投訴的重點內(nèi)容或者全局熱點問題?!昂艚兄行囊呀?jīng)擁有豐富的數(shù)據(jù)資源與基礎(chǔ)化分析功能,新的解決方案只是將這些內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)和強化。如果不立足于這一根本,新的分析機制就會空有‘先進(jìn)的名頭,卻無法給出客觀準(zhǔn)確的判斷,”Filippone解釋道。
反向跨界
有趣的是,這種跨界并不限于傳統(tǒng)IT公司對大數(shù)據(jù)分析機構(gòu)的侵吞和收購,眾多的大數(shù)據(jù)“生產(chǎn)者”們也開始注意收集、增加自身的分析能力。今年4月,Twitter宣布收購美國從事社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)調(diào)研公司Hotspots.io。這家名不見經(jīng)傳的公司之前的業(yè)務(wù),主要是針對美國社交網(wǎng)絡(luò)用戶對超級碗橄欖球決賽電視廣告的反應(yīng)進(jìn)行研究;加入Twitter之后,這只團隊將負(fù)責(zé)開發(fā)各種分析工具,提供給Twitter的廣告主和內(nèi)容提供伙伴。
同樣嘗到大數(shù)據(jù)分析甜頭的還有亞馬遜的三位前工程師——Sundeep Ahuja Tyler Kohn , Michael DeCoursey 和Dave Selinger,他們創(chuàng)立的RichRelevance公司根據(jù)對消費者購物行為的數(shù)據(jù)分析,幫助零售商打造個性化商品推薦體驗。對于零售商而言,針對各種來源的數(shù)據(jù)集推出個性化購物體驗是一件非常困難的任務(wù),而RichRelevance會分析消費者的“所有”行為數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包括了消費者的購物歷史、購物車歷史、搜索歷史以及其他消費者行為。舉例來說,一位男士用信用卡為妻子購買了減輕妊娠反應(yīng)的藥品,幾個月后,當(dāng)他們的小寶寶降生后,針對年輕父母以及出生嬰兒的全方位購物清單以及促銷信息就會輕輕推送到他們的手機以及郵箱中。
傳統(tǒng)企業(yè)中,零售業(yè)巨頭沃爾瑪正埋頭將之前試點的10節(jié)點Hadoop擴展到250個節(jié)點。這一舉動的背后是沃爾瑪對硅谷中小型創(chuàng)業(yè)公司的一連串收購,這些創(chuàng)業(yè)公司不是精于數(shù)據(jù)挖掘和各種算法,就是在移動社交領(lǐng)域?qū)iL?!按髷?shù)據(jù)提供了前所未有的可能性,有些甚至超出我們的想象,我們將擁有一個全球大一統(tǒng)的Hadoop數(shù)據(jù)倉庫,推動內(nèi)部數(shù)據(jù)分享和分析,但這需要在各種數(shù)據(jù)庫之上建立一個跨平臺的抽象層?!蔽譅柆攲嶒炇遥╓almart Labs)全球電子商務(wù)總監(jiān)斯蒂芬.奧沙利文說,這一切都是沃爾瑪全面開展社交媒體和移動應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析的鋪墊,比如基于消費者使用FourSquare的簽到數(shù)據(jù),沃爾瑪能實時分析某家店在周末的時候客流量最大。不僅能夠追蹤社交媒體中對地點、用戶和產(chǎn)品的提及信息,從而優(yōu)化其選貨和備貨的準(zhǔn)確性,沃爾瑪還能通過社交基因庫和數(shù)據(jù)分析技術(shù),分析產(chǎn)品、用戶、品牌之間的關(guān)聯(lián),進(jìn)行更有針對性的線上和線下店面的產(chǎn)品推薦。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的演化深刻地影響今天的企業(yè)業(yè)務(wù)。對大數(shù)據(jù)分析能力的提升,讓企業(yè)可以從過去“一地雞毛”般凌亂的數(shù)據(jù)中挖掘出用戶的行為習(xí)慣與興趣偏好,反向輸送給業(yè)務(wù)層,這種趨勢既能支持更精準(zhǔn)的社會化營銷與廣告投放,直接增加公司的收入;同時減少企業(yè)與最終顧客間的交流層級,增強用戶粘性,帶來間接但更持久的價值。
在IBM大中華區(qū)副總裁兼大中華區(qū)軟件集團總經(jīng)理胡世忠看來,“高層人員需要實時信息”是個錯誤,甚至謊言。實際上,企業(yè)的運營部門更需要實時信息,而戰(zhàn)略層面需要的是時間跨度更長的綜合信息。而IBM信息管理副總裁兼信息管理CTO Tim Vincent將大數(shù)據(jù)平臺與當(dāng)年中間件(特別是Web應(yīng)用服務(wù)器)的發(fā)展相提并論——同樣是利用開源技術(shù),部署的關(guān)鍵則在于與企業(yè)的后臺系統(tǒng)整合在一起。
很多人認(rèn)為大數(shù)據(jù)是指非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),其實這是一個“謊言”。事實上,全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中85%以上的確是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。但企業(yè)主要處理的還是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。大多數(shù)廠商的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析工具也是轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之后再進(jìn)行處理。Forrester分析師James Kobielus認(rèn)為只有1%的美國企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)境中使用Hadoop,他預(yù)計在未來一年中,“這個數(shù)字將翻一番或者兩番”。
無論如何,大數(shù)據(jù)一方面會催生對IT產(chǎn)品與解決方案更多的需求,涵蓋從硬件、軟件到信息服務(wù)等多個層面,貫穿數(shù)據(jù)、語音、圖片、視頻等多種類型;另一方面,越來越多的公司正在通過云交付的模式,將自身對于大數(shù)據(jù)集的存儲、計算與分析能力開放給第三方,使得數(shù)據(jù)即服務(wù)(Data as a Service)成為影響產(chǎn)業(yè)格局的新一代業(yè)務(wù)模式。
IDC中國負(fù)責(zé)互聯(lián)網(wǎng)與新媒體研究的高級分析師周林表示:“從數(shù)據(jù)的角度解讀互聯(lián)網(wǎng),各類業(yè)務(wù)的本質(zhì)都是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的采集、整理、加工和變現(xiàn)的過程。因此,大數(shù)據(jù)將成為未來‘新的石油。持有大型數(shù)據(jù)的能力,以及將大數(shù)據(jù)集通過分析轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價值的能力,將構(gòu)成企業(yè)的核心競爭力?!?/p>