李彥俐

摘 要：利用大數(shù)據(jù)全面系統(tǒng)地對現(xiàn)有車主招攬?bào)w系進(jìn)行迭代。在客戶全用車周期持續(xù)跟蹤用車習(xí)慣，基于客戶行為數(shù)據(jù)，形成客戶標(biāo)簽，為經(jīng)銷商精準(zhǔn)識別出不同類別客戶，采取針對性邀約策略，提升客戶價(jià)值。對提高汽車企業(yè)售后產(chǎn)值有參考意義。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 客戶標(biāo)簽 產(chǎn)值提升

Research on the Application of Big Data to Improve the Life Cycle Value of Customers' all-use Vehicles

Li Yanli

Abstract：Big data is used to iterate the existing car owner recruitment system comprehensively and systematically， continuously track the car habits of customers throughout the vehicle cycle， form customer labels based on customer behavior data， accurately identify different types of customers for dealers， and adopt targeted invitation strategies to enhance customer value. The study has reference significance for improving the after-sales output value of automobile enterprises.

Key words：big data， data mining， customer tagging， output value improvement

售后服務(wù)作為汽車企業(yè)利潤來源的組成部分，隨著汽車保有量的不斷增長，扮演起重要角色。如何持續(xù)提高客戶粘性，將基盤車主保持在4S體系成為售后產(chǎn)值的關(guān)鍵。

與此同時(shí)，在數(shù)字化背景下，主機(jī)廠端各類數(shù)據(jù)量爆發(fā)性增長，大數(shù)據(jù)作為一種豐富的資源，拓展數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的重要性日益顯現(xiàn)。借數(shù)據(jù)賦能，精準(zhǔn)營銷，搭建完善的客戶邀約流程，才能夠高效招攬客戶，拉動產(chǎn)值提升，提高客戶忠誠度，提升客戶全生命周期價(jià)值。

本文根據(jù)中國汽車企業(yè)招攬車主現(xiàn)狀，提出優(yōu)化方案。

1 售后招攬現(xiàn)狀分析

現(xiàn)主流廠商多數(shù)以贈送首次保養(yǎng)的方式捆綁新車首次進(jìn)廠。新車首保后，基于客戶進(jìn)廠公里數(shù)推算日均行駛里程，在預(yù)計(jì)滿足品牌推薦保養(yǎng)時(shí)間或公里數(shù)時(shí)，以電話或APP/短信推送保養(yǎng)到期提醒。

在實(shí)際情況中，不僅客戶日行駛里程不斷變化，另外對于不同客戶，保養(yǎng)偏好存在差異性，這使得傳統(tǒng)的保養(yǎng)提醒時(shí)間點(diǎn)和用戶需求產(chǎn)生時(shí)間點(diǎn)產(chǎn)生偏差。若某一客戶在一時(shí)間段內(nèi)長途旅行，用車頻率激增，導(dǎo)致測算的日均行駛里程值大，可能導(dǎo)致某次保養(yǎng)后間隔極短時(shí)間就提醒客戶再次保養(yǎng)，引起客戶反感甚至客訴。

傳統(tǒng)招攬手段采用的所有客戶一套線索生成邏輯、統(tǒng)一保養(yǎng)間隔，導(dǎo)致線索觸達(dá)效果差、和車主用車習(xí)慣不符的缺陷成為售后保養(yǎng)產(chǎn)值提升的主要痛點(diǎn)。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，客戶里程數(shù)據(jù)、消費(fèi)訂單信息數(shù)據(jù)、邀約過程數(shù)據(jù)等信息量龐大，此類數(shù)據(jù)集中存儲在主機(jī)廠DMS系統(tǒng)后臺。①盡管數(shù)據(jù)量大，但發(fā)揮的功能局限于歷史追溯和過程復(fù)盤。大數(shù)據(jù)對未來的預(yù)見性、分析性作用未能顯現(xiàn)。

由此充分發(fā)揮數(shù)據(jù)能效，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，分析、構(gòu)建數(shù)據(jù)間的相互聯(lián)系，形成客戶標(biāo)簽，完善售后招攬線索體系成為車企提升客戶全生命周期價(jià)值提升的關(guān)鍵。

2 客戶標(biāo)簽建立

車主標(biāo)簽應(yīng)包含車主各維度的信息，展示客戶畫像，描述客戶特征，同時(shí)應(yīng)具有實(shí)用性，是業(yè)務(wù)在實(shí)際應(yīng)用中定位客戶可能會涉及到的字段。因此，從基本信息出發(fā)，有售后車齡、車型、客戶身份等基本屬性信息標(biāo)簽；從實(shí)際應(yīng)用需求出發(fā)，需要具備反映客戶保養(yǎng)/消費(fèi)偏好的標(biāo)簽，建立起全面的車主畫像。

如圖1所示，展示了全維度的車主標(biāo)簽結(jié)構(gòu)。

用戶屬性和用戶行為可從系統(tǒng)后臺根據(jù)設(shè)置字段可直接調(diào)取，通過分析隨機(jī)森林的以下優(yōu)勢，預(yù)測分析屬性標(biāo)簽則依賴于特征工程+數(shù)據(jù)建模（隨機(jī)森林）來建立。

隨機(jī)森林通過采樣得到多個(gè)數(shù)據(jù)集，之后在單個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)基分類器，再將各分類器的結(jié)果結(jié)合起來得到最終預(yù)測結(jié)果。分析最終標(biāo)簽的顯著特征，再將特征標(biāo)簽推演至全量車主，找出符合條件的人群。

隨機(jī)森林具有以下優(yōu)勢：

①訓(xùn)練高度并行化，可在大數(shù)據(jù)集上高效運(yùn)行。

②對決策樹候選劃分屬性采樣，在樣本特征維度較高的情況下，仍能有效訓(xùn)練模型。

③具備樣本和屬性的采樣，最終訓(xùn)練出來的模型泛化能力強(qiáng)。

④可以輸出各特征對預(yù)測目標(biāo)的重要性。

⑤對部分特征的缺失容忍度高。

以消費(fèi)偏好標(biāo)簽-“重點(diǎn)零件消費(fèi)偏好人群”為例，為避免新車主引起的差異，產(chǎn)生數(shù)據(jù)噪聲，數(shù)據(jù)源設(shè)置為系統(tǒng)內(nèi)總行駛里程大于五萬公里的車主。

正樣本：歷史購買過重點(diǎn)零件（空氣濾芯、空調(diào)濾芯、燃油濾芯、火花塞、制動液）≥4種的用戶；

負(fù)樣本：歷史購買過重點(diǎn)零件中<4種的用戶；

用戶特征：平均消費(fèi)金額、購買增值服務(wù)、車型、保養(yǎng)習(xí)慣、官方APP活躍車主、續(xù)?！?/p>

根據(jù)數(shù)據(jù)模型，提取其中重要性顯著高于其他特征的前幾大特征，將滿足特征的客戶圈出，得到重點(diǎn)零件消費(fèi)偏好車主。

基于以上方法，可以拓展得到養(yǎng)護(hù)產(chǎn)品消費(fèi)偏好、保養(yǎng)習(xí)慣偏好等標(biāo)簽。

3 客戶標(biāo)簽應(yīng)用

在汽車售后服務(wù)中，促使客戶消費(fèi)的主要機(jī)會點(diǎn)產(chǎn)生于保養(yǎng)、續(xù)保、延保、事故等環(huán)節(jié)。其中，車輛保養(yǎng)是客戶的最基本需求，客戶進(jìn)入4S店的同時(shí)也給其他增值服務(wù)創(chuàng)造了機(jī)會。故此處從基礎(chǔ)保養(yǎng)招攬的過程出發(fā)，探究客戶標(biāo)簽的應(yīng)用場景。

首先是客戶保養(yǎng)需求產(chǎn)生的預(yù)估。根據(jù)大數(shù)據(jù)模型計(jì)算結(jié)果，識別出每個(gè)客戶的保養(yǎng)習(xí)慣，可分為規(guī)律提前、規(guī)律延后、無規(guī)律客戶三大類。

若為規(guī)律提前客戶，根據(jù)其規(guī)律提前量，在廠方建議保養(yǎng)時(shí)間前進(jìn)行線索派發(fā)；若為規(guī)律延后客戶，為培養(yǎng)客戶及時(shí)保養(yǎng)的習(xí)慣，按照建議保養(yǎng)時(shí)間進(jìn)行線索派發(fā)，但在招攬過程中，指導(dǎo)經(jīng)銷商善用限時(shí)活動引導(dǎo)客戶進(jìn)店，若仍未進(jìn)廠，及時(shí)在其延期量前再次進(jìn)行跟進(jìn)提醒，防止客戶流失。

對于裝載車機(jī)系統(tǒng)的車輛，利用后臺車機(jī)同步數(shù)據(jù)，在向經(jīng)銷商推送線索時(shí)，應(yīng)選擇推送給車主最近車輛常用地的經(jīng)銷商，避免因?yàn)檫^路的消費(fèi)工單推送給異地經(jīng)銷商，以提高線索質(zhì)量以及邀約效率，減少異地經(jīng)銷商跟進(jìn)引起的客戶抱怨。

對于未裝車機(jī)系統(tǒng)的車輛，若缺失地理位置數(shù)據(jù)，可從后臺拉取消費(fèi)記錄，選擇客戶頻繁消費(fèi)的經(jīng)銷商進(jìn)行線索推送。

而在APP數(shù)據(jù)和DMS系統(tǒng)充分打通融合的情況下，可以讓客戶根據(jù)個(gè)人的地理位置或偏好在APP自主選擇專屬服務(wù)經(jīng)銷商，將線索推送到客戶指定經(jīng)銷商，由指定店進(jìn)行跟進(jìn)。

針對已經(jīng)形成規(guī)律保養(yǎng)習(xí)慣的客戶，可以根據(jù)其行為判定其流失狀態(tài)。對于任一規(guī)律客戶來說，若此次距離上次保養(yǎng)已超過習(xí)慣保養(yǎng)間隔3個(gè)月，可以認(rèn)為客戶存在較大流失風(fēng)險(xiǎn)，可以通過電話或APP推送信息的方式再次提示客戶。

結(jié)合客戶保養(yǎng)習(xí)慣標(biāo)簽的保養(yǎng)線索體系，如圖2所示，形成完整的業(yè)務(wù)流，招攬動作覆蓋客戶全生命周期，實(shí)現(xiàn)千人千面精準(zhǔn)邀約。

在客戶進(jìn)店后，經(jīng)銷商銷售人員可在系統(tǒng)查看對應(yīng)客戶的標(biāo)簽，若顯示客戶為重點(diǎn)零件消費(fèi)偏好人群，可以著重增加重點(diǎn)零件的推薦，提高客單價(jià)，從而拉動售后產(chǎn)值。

在精準(zhǔn)的需求把握、銷售推薦之外，客戶標(biāo)簽可幫助企業(yè)高效整合營銷資源，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放。在開展?fàn)I銷活動時(shí)，可以精準(zhǔn)定位活動針對的客戶群，基于活動目標(biāo)是為了提升忠實(shí)客戶的滿意度還是防止搖擺客戶流失、挽回流失客戶等，從而確定目標(biāo)客戶范圍。例如，預(yù)流失客戶可判定為規(guī)律提前長時(shí)間未回廠、規(guī)律延后超時(shí)回廠、無規(guī)律客戶保養(yǎng)超期，通過定位預(yù)流失客戶，投放活動資源，對其推介多次保養(yǎng)套餐優(yōu)惠方案，鎖定客戶后續(xù)的保養(yǎng)需求，防止客戶流向4S體系外，最終提升基盤客戶保持率。

與此同時(shí)，客戶標(biāo)簽需具備及時(shí)性，應(yīng)進(jìn)行及時(shí)更新維護(hù)。由于客戶的行為習(xí)慣可能出現(xiàn)改變，導(dǎo)致滿足標(biāo)簽邏輯定義的客戶群體同樣發(fā)生變更。在后臺數(shù)據(jù)更新時(shí)，應(yīng)定時(shí)按標(biāo)簽邏輯對標(biāo)簽進(jìn)行刷新，保證客戶標(biāo)簽的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

4 邀約過程數(shù)據(jù)的應(yīng)用拓展

在傳統(tǒng)的邀約系統(tǒng)中，主要產(chǎn)生跟進(jìn)、轉(zhuǎn)化的結(jié)果數(shù)據(jù)。例如，跟進(jìn)時(shí)間反映是否及時(shí)跟進(jìn)，客戶進(jìn)廠信息反映線索是否成功轉(zhuǎn)化，跟進(jìn)次數(shù)顯示跟進(jìn)頻率……對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以呈現(xiàn)經(jīng)銷商的跟進(jìn)節(jié)奏和轉(zhuǎn)化表現(xiàn)，但無法為過程優(yōu)化決策提供參考價(jià)值。

近年來，語音識別技術(shù)（ASR）快速發(fā)展，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域的得到應(yīng)用?；贏SR技術(shù)，可以將邀約過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)譯，通過數(shù)據(jù)清洗和整合分析，為邀約策略的優(yōu)化提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐，促進(jìn)邀約過程質(zhì)量的提升。

邀約過程數(shù)據(jù)的采集過程可分為以下幾步。首先對電話外呼聯(lián)系客戶的通話進(jìn)行聲音收集，分析和處理聲音信號，去除靜音或噪音等冗雜信息；再將聲音信號進(jìn)行轉(zhuǎn)換，給聲學(xué)模型提供適合的特征向量，聲學(xué)模型對特征向量的聲學(xué)特征計(jì)算得分；接下來語言模型計(jì)算出聲音信號可能代表的詞組，根據(jù)已有字典對齊進(jìn)行解碼，得到最終文本表示。最后將通話內(nèi)容進(jìn)行文字呈現(xiàn)。

對于提取出的語音文字?jǐn)?shù)據(jù)，首先可以對每通通話進(jìn)行考核?？疾檠s人員聯(lián)系客戶時(shí)，作為車企的形象代表，是否按照主機(jī)廠的要求來進(jìn)行邀約動作。邀約話術(shù)要求可拆分成幾大考核項(xiàng)，分別統(tǒng)計(jì)是否命中得分。有禮貌的開場白并說明來電意圖、體現(xiàn)用戶關(guān)懷、介紹當(dāng)季活動、能夠正確應(yīng)對客戶的疑問，都是一通高質(zhì)量邀約通話應(yīng)該體現(xiàn)的內(nèi)容。另外，語音的文字化和數(shù)字化，還可以在進(jìn)行當(dāng)季主推活動時(shí)得到應(yīng)用。在活動期間可定向考核邀約活動目標(biāo)客戶時(shí)，邀約人員是否對相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了介紹，實(shí)現(xiàn)對經(jīng)銷商活動推介執(zhí)行的檢核。

將上述各個(gè)考核點(diǎn)涉及的談話內(nèi)容進(jìn)行泛化，訓(xùn)練語音模型。語音模型的訓(xùn)練非一蹴而就，需結(jié)合語境和關(guān)鍵詞的拓展不斷將表述泛化，避免邀約人員為通過考核，持續(xù)按照固定句式輸出內(nèi)容，給客戶造成反感。為使提升模型準(zhǔn)確性，可以將得分詳情展示給邀約人員，開啟考核申訴的通道，由系統(tǒng)運(yùn)營人員判斷是否為評分模型誤判，若為誤判，則將這則通話的得分進(jìn)行更正，并將此通話作為正向樣本投入語音模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過語音大數(shù)據(jù)的不斷擴(kuò)容反哺，語音評分模型日趨精準(zhǔn)。

基于對邀約過程語音數(shù)據(jù)的處理，不僅可以作為一種過程質(zhì)量的評價(jià)考核方式，還可以通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、歸納、分析，進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。

首先是查找的功能。車主滿意度提升和客訴及時(shí)相應(yīng)處理一直是品牌形象建立的關(guān)鍵，可以通過查找客訴抱怨的關(guān)鍵詞，定位到具體通話和涉及的經(jīng)銷商、客戶，查看問題來源和性質(zhì)，實(shí)現(xiàn)對客訴和質(zhì)量問題的預(yù)警，及時(shí)采取應(yīng)對措施，減少經(jīng)銷商對于客訴問題的漏報(bào)、瞞報(bào)。

另外可以對語音數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，探究海量通話中客戶側(cè)出現(xiàn)的高頻詞句，知曉當(dāng)前客戶對于邀約的反饋，以及他們最關(guān)心的問題。若由于話術(shù)表述不到位引起疑問，或是對邀約推薦的保養(yǎng)時(shí)間點(diǎn)存在質(zhì)疑，及時(shí)調(diào)整相關(guān)話術(shù)，形成話術(shù)不斷升級的機(jī)制。

結(jié)合數(shù)據(jù)分析可視化軟件，如Tableau、Power BI等，將單條線索的考核得分情況同轉(zhuǎn)化情況底層數(shù)據(jù)分別接入，經(jīng)過數(shù)據(jù)連接合并、數(shù)據(jù)聚合等操作對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，展示考核得分點(diǎn)和最終線索轉(zhuǎn)化之間的關(guān)聯(lián)，探究各個(gè)話術(shù)考核點(diǎn)對于最終轉(zhuǎn)化產(chǎn)生的影響。根據(jù)影響程度調(diào)整得分比重，引起邀約人員重視，引導(dǎo)其開口，促進(jìn)邀約效果的提升，拉動客戶進(jìn)4S店消費(fèi)。同時(shí)可將邀約效果好的邀約人員得分?jǐn)?shù)據(jù)抽取出來分析，重點(diǎn)研究優(yōu)秀邀約人員的通話特點(diǎn)，分析其通話的結(jié)構(gòu)、跟進(jìn)的頻次分布，給其他邀約人員提供學(xué)習(xí)參照的素材。

通過對邀約過程數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，使得邀約話術(shù)的升級有具體的數(shù)據(jù)支撐，更加效果導(dǎo)向；新話術(shù)、新調(diào)整引入后，可以得到及時(shí)的效果反饋，促使邀約過程能夠持續(xù)進(jìn)行科學(xué)迭代，對提升客戶滿意度與拉動進(jìn)店起積極作用。

5 結(jié)語

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，與之而來的是指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)量和隨之提升的存儲運(yùn)維成本，與此同時(shí)，將數(shù)據(jù)的作用充分發(fā)揮，讓數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)提升，實(shí)現(xiàn)物盡其用，成為越來越多企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。本文主要討論了基盤車主在汽車使用期間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、邀約車主回店的過程數(shù)據(jù)，研究其對于促進(jìn)車主消費(fèi)、提高客戶粘性，從而提升車主全生命周期價(jià)值的應(yīng)用方式，給出落地方向。傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程仍在繼續(xù)，數(shù)據(jù)應(yīng)用場景還可以不斷拓展，這仍然需要持續(xù)探索。

參考文獻(xiàn)：

[1]涂新莉，劉波，林偉偉.大數(shù)據(jù)研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2014，（第6期）.

[2]唐樹鶯，胡波，崔易，李鐵瑞.基于大數(shù)據(jù)和知識圖譜的零售客戶標(biāo)簽體系設(shè)計(jì)[J].全國流通經(jīng)濟(jì)，2021，（第2期）.

[3]李井秋.我國汽車售后服務(wù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].汽車世界·車輛工程技術(shù)，2020，（第11期）.

[4]杭琦，楊敬輝.機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)森林算法的應(yīng)用現(xiàn)狀[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018，（第24期）.

注釋：

①數(shù)據(jù)采集過程符合法律法規(guī)要求。