教育培訓(xùn)行業(yè)是目前國內(nèi)發(fā)展比較迅速的行業(yè)，用戶需求大，產(chǎn)品涵蓋商務(wù)實戰(zhàn)英語、實用口語、雅思培訓(xùn)、托福培訓(xùn)、在線英語以及海外留學(xué)項目等。經(jīng)過多年的業(yè)務(wù)發(fā)展，企業(yè)與客戶之間形成了多個不同角色的接觸點，包括市場、客服、門店營銷、培訓(xùn)中心等各角色應(yīng)用系統(tǒng)中的共享互通，如下圖所示。這些角色有著不同的需求，使用著不同的工具和應(yīng)用，但都需要訪問最新的數(shù)據(jù)，以便用這些數(shù)據(jù)來形成為客戶量身定做的最佳決策。但是往往數(shù)據(jù)與應(yīng)用之間缺乏融會貫通的統(tǒng)一畫像和訪問方式，導(dǎo)致業(yè)務(wù)之間的信息孤島，影響決策的有限實施與客戶體驗。
（圖1-1）
本方案在尋求商務(wù)智能（Business Intelligence，以下簡稱BI）的解決方案，旨在建立統(tǒng)一客戶視圖，挖掘客戶消費潛力，增強營銷能力，改進用戶體驗，實現(xiàn)基于統(tǒng)一用戶視圖基礎(chǔ)上的信息傳遞，涵蓋銷售，邀約，門店，教學(xué)環(huán)節(jié)對用戶信息的獲取。方案涵蓋自渠道推廣至呼叫中心的數(shù)據(jù)流程優(yōu)化與實施，用戶統(tǒng)一視圖建立的評估，以及針對各個數(shù)據(jù)使用部門的信息貫通。
第2章 解決方案概述
此項目旨在為企業(yè)建立統(tǒng)一用戶視圖，實現(xiàn)在各個業(yè)務(wù)流程中的用戶數(shù)據(jù)完善與共享。通過對用戶分類及建立用戶預(yù)測模型，提高呼叫中心的潛客邀約率。建立dashboard，實時展現(xiàn)市場投放與不同渠道的效率。
目前企業(yè)比較關(guān)心以下功能模塊實現(xiàn)：
- 用戶畫像
- 基于用戶畫像的用戶信息定制和發(fā)布
- 邀約階段用戶信息完善及流轉(zhuǎn)
- 訂單階段用戶信息完善及流轉(zhuǎn)
- 呼叫中心坐席評價體系
- 潛客與呼叫中心坐席匹配
- 市場活動趨勢分析及渠道管理
第3章 解決方案詳述
3.1 用戶畫像
建立用戶信息的統(tǒng)一視圖數(shù)據(jù)庫，按照教育培訓(xùn)行業(yè)特征建立行業(yè)用戶重點關(guān)注維度和各維度內(nèi)的深度數(shù)據(jù)，同時從實際應(yīng)用場景出發(fā)對用戶數(shù)據(jù)進行分析，建立針對不同應(yīng)用場景的三類標簽：事實、模型、預(yù)測。從而使得一個用戶在不同應(yīng)用場景下能夠以所標簽的信息被形象展示。
（圖3-1）
3.2 用戶統(tǒng)一畫像模型建設(shè)及步驟
3.2.1基于企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)整合和完善，通過6個維度的事實信息來描述用戶，建立用戶的基礎(chǔ)維度和各維度的不同層級的信息：
- 用戶基本屬性
- 用戶關(guān)聯(lián)關(guān)系
- 用戶興趣偏好
- 用戶價值信息
- 用戶風(fēng)險信息
- 用戶營銷信息
如下圖所示：
（圖3-2）
3.2.2 基于用戶信息建立6個維度的服務(wù)目標和基于事實用戶信息的目標維度標簽，更準確描述客戶在各個目標維度的定位和狀態(tài)。
- 營銷增強
- 客戶洞察
- 渠道優(yōu)化
- 產(chǎn)品創(chuàng)新
- 風(fēng)險防范
- 運營提升
通過大數(shù)據(jù)處理分析工具來分類客戶的事實標簽，實現(xiàn)客戶畫像的第一步分析，初步實現(xiàn)用戶畫像。
“ 基于用戶的基本事實，結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)及教育行業(yè)的獨有的特征，對于用戶做合并分類，形成客戶畫像與客戶群體屬性，如下圖所示：
（圖3-3）
3.2.3基于客戶的瀏覽興趣與購買數(shù)據(jù)，結(jié)合模型如LTV、RFM等通過分析工具計算客戶的模型標簽，實現(xiàn)客戶畫像的第二步分析，實現(xiàn)用戶商業(yè)價值畫像。
- 新客戶的獲得成本
- 存量客戶生命周期價值
- 存量客戶的交叉銷售價值
- 存量客戶的再激活價值
- ……
（圖3-4）
3.2.4 基于用戶基本畫像與模型畫像，通過大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)算法(如貝爾斯、邏輯回歸等)來進行用戶預(yù)測與完善反饋，實現(xiàn)更精準的推廣分配，提高運營效率，如下圖所示：
- 推廣的到校試課概率評估
- 新客戶的生命周期價值評估
- ……
（圖3-5）
3.3 統(tǒng)一畫像標簽完整過程
基于企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，定期通過工具從數(shù)據(jù)庫與Web日志采集原始數(shù)據(jù)，然后生成標簽?zāi)Ｐ筒⒊掷m(xù)優(yōu)化。
（圖3-6）
- 基本畫像標簽：從數(shù)據(jù)庫一次性導(dǎo)入。同時制定定期采集規(guī)則，當客戶信息通過CRM更新時，將更新記錄直接復(fù)制到基本畫像標簽的更新，以便預(yù)測優(yōu)化。
- 營銷畫像標簽：
- 需求標簽：從數(shù)據(jù)庫一次性導(dǎo)入。同時制定定期采集規(guī)則，當座席采集客戶需求并通過CRM更新時，將更新記錄直接復(fù)制到需求畫像標簽的更新，以便預(yù)測優(yōu)化。
- 營銷活動標簽：從數(shù)據(jù)庫一次性導(dǎo)入。同時制定定期采集規(guī)則，當推廣采集客戶名單并通過CRM更新時，將更新記錄直接復(fù)制到營銷畫像標簽的更新，以便預(yù)測優(yōu)化。
- 價值畫像標簽：從數(shù)據(jù)庫一次性導(dǎo)入。同時制定定期采集規(guī)則，當成單信息通過CRM更新時，將更新記錄每晚進行計算新商業(yè)價值統(tǒng)計，將新變量更新到價值標簽以便預(yù)測優(yōu)化。
- 興趣畫像標簽：興趣畫像原數(shù)據(jù)的瀏覽日志解析處理比較復(fù)雜，需要進行URL的識別、IP的識別、User Agent的識別、Referrer搜索關(guān)鍵詞的識別等。處理流程的設(shè)計采用了流水化的串行和并行設(shè)計，內(nèi)部解析采用組件化流水化處理，不同組件之間的數(shù)據(jù)采用共享大內(nèi)存的方式，避免在不同的處理組件之間進行數(shù)據(jù)落地，重復(fù)的進行數(shù)據(jù)寫出和讀入，提高數(shù)據(jù)處理的效率。同時使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲。如下圖所示，使用Exceed Data平臺模塊化的集成、處理、分析、以及應(yīng)用機器智能算法可以大大節(jié)省存儲資源，提供解析的效率。
（圖3-7）
3.4 用戶數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的共享
通過一套開放的應(yīng)用之間采用開放的應(yīng)用接口（API）實現(xiàn)用戶信息在市場、客服、門店營銷、培訓(xùn)中心等各系統(tǒng)中的共享互通。API為統(tǒng)一標準，為各個應(yīng)用數(shù)據(jù)系統(tǒng)，設(shè)置未來外部數(shù)據(jù)接入，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接收（get）與采集（post）接口，如下圖所示。
- 支持主流的接口協(xié)議，如REST；
- 支持直接采集主流數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，支持的數(shù)據(jù)庫包括：oracle、mysql、sqlserver等，直接使用jdbc客戶端命令方式從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)。
- 支持分布式數(shù)據(jù)源調(diào)度，支持多數(shù)據(jù)源間的訪問連接。
- 采用參數(shù)驅(qū)動的設(shè)計思想，在API中，凡是不能確定的因素做到參數(shù)化，以達到通過對參數(shù)的設(shè)置就可適應(yīng)不同的情況及不同時期的應(yīng)用要求。
（圖3-8）
通過API對數(shù)據(jù)流通的支持與一致化視角，提供全面、整合的分析能力幫助企業(yè)英語提升復(fù)雜流程下的高性能分析，快速建立專注于客戶的凝聚力，借助大數(shù)據(jù)分析改善運營效益。
（圖3-9）
第4章 用戶信息的收集及傳遞流程
基于下一業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的需求，確立用戶信息收集的維度，通過API或數(shù)據(jù)導(dǎo)入的方式，實現(xiàn)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)間所需的用戶信息流轉(zhuǎn)流程。
以官網(wǎng)至呼叫中心為例，如下圖所示：
- 定期收集網(wǎng)絡(luò)日志到系統(tǒng)
- 系統(tǒng)提取瀏覽歷史、合作渠道、設(shè)備信息
- 系統(tǒng)分析瀏覽興趣并更新至客戶畫像
- 系統(tǒng)根據(jù)初步畫像和需求定位，計算成單概率，分配給座席
- 座席呼叫客戶，收集進一步信息，更新至CRM
- 系統(tǒng)從CRM里采集信息變化，更新至客戶畫像，并重新計算成單概率，
- 座席再呼叫客戶時，使用最新客戶畫像并繼續(xù)收集（可重復(fù)）
（圖4-1）
在座席預(yù)約試聽以后，可延續(xù)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互流程擴展業(yè)務(wù)，如下圖所示。
- 門店迎接客戶，使用系統(tǒng)+座席收集的最新信息與需求興趣，讓客戶擁有良好體驗，加速成單。
- 教師歡迎學(xué)生，使用系統(tǒng)+座席收集的需求興趣，無需重新收集就可以為為客戶設(shè)計適合的需求。
- 教師與學(xué)生的交流中，發(fā)現(xiàn)更多信息，重新跟新至用戶畫像。
- 系統(tǒng)為學(xué)生計算類似學(xué)生還會上的課程（類似電商的”買這個產(chǎn)品的人還買了xx“的功能），更新用戶畫像。
- 門店使用系統(tǒng)推薦的為學(xué)生推薦更多課程，更新交叉銷售成單。
- 系統(tǒng)重新計算客戶生命周期價值，重新更新客戶畫像以便未來預(yù)測。
（圖4-2）
如上圖所示，通過銷售和服務(wù)環(huán)節(jié)各個維度信息的完善，在每一個環(huán)節(jié)調(diào)用統(tǒng)一標準的API，采集最新的數(shù)據(jù)和更新最新的資料，配合數(shù)據(jù)分析及標簽功能，逐步實現(xiàn)對用戶信息的豐滿和多元化展示，實現(xiàn)針對本行業(yè)更有效的用戶畫像，
第5章 坐席評價及潛客匹配
建立用戶評價體系，對潛在客戶進行標簽，如下圖所示。
- 在CRM呼叫中心系統(tǒng)建立坐席評價體系，按照技能和歷史潛客成單率進行標簽。
- 在BI系統(tǒng)建立潛客分配試用規(guī)則A、B、C
- 將潛客信息和匹配坐席信息傳遞給CRM呼叫中心系統(tǒng)進行l(wèi)eads分配。
- 跟蹤測試不同分配規(guī)則下的產(chǎn)出效率并優(yōu)化分配方案。
- 通過坐席與潛客的規(guī)則匹配，使坐席效能最大化，提高邀約率。
（圖5-1）
針對個人座席，跟蹤成單率vs客戶成單概率，提供包括呼叫時長、呼叫成本、成單率/客戶成單概率、成單價值等反應(yīng)客觀效率的分析，并提供周、月、年趨勢的對比。
第6章 智能Dashboard
通過時間、地域、渠道、客戶性別、客戶年齡段、客戶工作類型、瀏覽產(chǎn)品、成單產(chǎn)品、價值層次等維度，對企業(yè)英語的業(yè)務(wù)成單屬性、渠道接觸行為屬性、客戶業(yè)務(wù)量和收入進行多維分析，形成企業(yè)英語的智能洞察指數(shù)。
通過對客戶業(yè)務(wù)成單的分析和成單概率，為潛客的精準分配和座席的效率提升提供支撐。展現(xiàn)座席營銷的明細數(shù)據(jù)，支持通過呼叫時間、客戶區(qū)域、成單產(chǎn)品、人群屬性等條件進行靈活組合查詢；支持按照呼叫周期查詢；可對指標進行升、降序排序；支持通過時間、區(qū)域、產(chǎn)品、人群屬性等條件進行靈活組合查詢。
通過日期、地域、客戶成單率等維度的靈活組合，對渠道客戶獲得數(shù)量、平均獲得成本、平均成單金額，平均客戶凈價值等指標來行多維分析，識別渠道的收益成效。
智能洞察指數(shù)主要用于，如下圖所示：
- 熱門產(chǎn)品排行、地域分布、客戶群分布；
- 座席效率排行；
- 成單趨勢分析；
- 各渠道分析；
- 瀏覽成單路徑分析；
（圖6-1）
