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数据挖掘 营销应用

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数据挖掘交流讨论(36,与Idata_mining交流电信业服务保障中的数据挖掘着力点)  

2012-04-20 13:56:56|  分类: 数据挖掘交流讨论 |  标签: |举报 |字号 订阅

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背景:Idata_mining于2012年4月18日在本博客留言:“我是从事电信运营支撑系统(OSS)数据挖掘工作的,现在要针对服务保障系统中的业务进行数据挖掘工作,目前想从服务保障满意度危机预警和服务保障客户容忍度模型两个角度构建数据挖掘模型。服务保障客户容忍度的测量主要是通过客户的故障申告、催修、投诉等方面来测量不同客户的服务容忍度,从而指导运营商对客户提供服务优先、客户关怀等工作。 我的问题如下: 问题1:这两个模型都是分类问题。满意度预警的话目标变量很好定义,根据回访记录中的满意度定义就可以了,但容忍度模型中的目标变量该怎样定义呢? 问题2:对于容忍度模型,如果采用聚类模型的话是可以划分出不同的群体的,但该怎样测量出每位客户的容忍度的值是多少呢? 问题3:模型落地应用的话能够得到每位客户的容忍度的值是最直观的,除了以上两个思路外,还有哪些方法可以得到这样的结果呢? 问题4:电信O域服务保障中的数据挖掘点比较少,您能给点建议,在该领域还有哪些数据挖掘应用点呢?”

我的回复:首先我要说明,我对电信行业没有任何从业经历和经验,我的以下回复只是站在数据挖掘应用的常规思维来考虑的,“空洞肤浅”在所难免,我只是希望结合我自己10年来数据挖掘实践经验和近3年互联网挖掘应用实践体会,抛砖引玉,期待有缘人的批评指正。

“容忍度”,这个定义取决于业务方是如何运用这个定义的场景。比如,“投诉的用户”可以定义为“危险容忍度群体”,这部分群体就是业务方需要提前预警并关注的群体;又或者,“一次以上投诉并且最终停止服务合同的用户”是“危险容忍度群体”,这个定义有些类似“流失预警模型的思路”;总之,具体如何定义,这个是需要业务方按照自己的设想、资源和计划来具体规划的,这个是不能由数据分析方单独包办的;

至于你说的容忍度的分值,这个如果前面的容忍度定义已经明确了的话,根据预测预警模型对于每个用户的“危险容忍度”概率打分出来的数据,就可以作为容忍度的分值了,这个在具体模型应用中应该是不难的吧。

关于具体的模型算法,你提到了聚类模型,其实,正如前面所说的,还可以由预测预警模型(包括决策树、逻辑回归、神经网络算法,等等),都是可以从不同角度解决问题的,当然,我们最后可以通过比较,找到最佳的模型算法。

除了上述的聚类、预测模型算法之外,还有一个非常简单通俗的但有时也或许很有效的方法,那就是直接抽取那些投诉群体的行为数据,以及相应数量的非投诉群体的行为数据,通过统计上的基本的假设检验,10分位比较等方法,有时候可以快速发现明显的特征字段的差异,这一招,其实就是非常类似我们数据挖掘模型建模之前的数据摸底阶段的工作,在实践中很得心应手,运气好的话可以事半功倍。

有了这些明显的特征字段区别的话,可以考虑定义“容忍度分值”,这个方法区别于前面的预测模型打分的方法,具体你可以参考我之前的博客日志(数据挖掘营销应用之85,“活跃用户”的不同层次定义;以及数据挖掘营销应用之92,“第三种活跃度定义的方法”)等两篇日志,里面有比较详细的分享;

另外,还有一个方法,通过主成分分析,降维,如果运气好的话,也是可以找出投诉群体的一些显著差异和特征的,根据这些特征,分数,也可以“预测”投诉群体的。

根据你的来信,我觉得,目前有两个重要的前期工作你们需要解决,否则的话无法进行下去。第一,要由你们的业务部门来主导,明确定义“什么是危险容忍度群体”;接下来,你们数据分析部门需要配合业务部门通过这个具体的容忍度定义,来对历史数据进行清理清洗,派生出相应的“容忍度重点群体”的新指标;

至于你说的电信领域服务保障中的数据挖据点,我对于电信业务非常陌生,是个大白痴,难以给出建设性意见。但是,参考其他行业的服务保障中的数据挖掘应用点,包括服务资源(人力资源)的优化,比如客服评级、特征素质、薪资合理性、奖励制度合理性,等等;服务方式、服务渠道优化,等等;你看看是否可以借鉴、参考的。

说了这么多废话,也不知道能否给你一星半点的启发,我实在汗颜,个中主要原因在于我对你的电信行业业务实践缺乏了解,这从另一个角度说明了,数据挖掘实践中,业务背景和业务知识的了解多么重要。
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