大数据技术在客户服务中的应用

（一）数据挖掘技术的应用

数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、未知的、有用的信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等。

首先，客户画像。企业可以基于客户终端信息、位置信息、消费信息等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术[如分类、聚类、RFM（一种分析方式）等]进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。

其次，精准营销和个性化推荐。企业在客户画像的基础上对客户特征进行深入理解，建立客户与业务的精准匹配，满足客户的需求，实现精准营销。利用客户画像信息、客户行为习惯偏好等，可以为客户提供定制化的服务，优化产品和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知。

最后，客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开五个阶段的管理。在客户获取阶段，可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提高客户人均消费额；在客户成熟阶段，可以通过大数据方法进行客户分群（RFM、聚类等）并进行精准推荐，同时对不同客户实施忠诚计划；在客户衰退阶段，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并做相应的客户关怀；在客户离开阶段，可以通过大数据挖掘高潜回流客户。

（二）大数据技术在客户服务中的具体应用

大数据具有5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值密度）、Veracity（真实性）。随着大数据技术的发展，企业可以得到关于客户的各种数据，如年龄、性别、住址、收入、购物习惯……甚至可从众多的数据中勾勒出客户的虚拟画像。交互设计之父阿兰·库珀最早提出了客户画像（persona）的概念，客户画像又称人群画像，是根据客户的人口统计学信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像，包括客户基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络等信息的画像。

运用大数据，企业可以搜集客户的消费数据并对其进行分析，可推断客户的个人偏好、需求等，进一步预测客户将来的购物行为和需求，从而将相对应的产品信息精准地推送到客户面前，最大限度地挖掘市场机会。例如，美国的一个经典案例，讲的是一个16岁女孩收到了孕妇用品商场的促销券，她的父亲愤怒地找到商场讨公道，却没想到女儿是真的怀孕了。这家商场基于大数据分析，在很小的误差范围内预测到了女孩怀孕的可能性，从而及早抢占了市场先机。

在大数据时代下，企业基于大数据分析，提取出背后的数据逻辑，从而准确地预测、分析市场，在此基础上制定的营销策略将更准确、更有针对性，也更实用。企业基于大数据分析平台，通过购买集中度分析等，可以集中更多的促销资源回馈高价值、高贡献的客户。

（三）运用数据库可以实现客户服务及管理的自动化

客户数据库还能强化企业跟踪服务和自动服务的能力，使客户得到更快捷和更周到的服务，从而有利于企业更好地保持客户。通过对客户历史交易行为的监控、分析，当某一客户购买价值累计达到一定金额后，可以提示企业向该客户提供优惠或个性化服务。

另外，企业建立客户数据库后，任何业务员都能在其他业务员的基础上继续发展与客户的亲密关系，而不会出现由于某一业务员离开造成业务中断的情况。