利用数据挖掘优化呼叫中心IVR客户策略

该研究关注的是如何通过数据挖掘技术优化语音应答业务，特别是互动式语音应答系统（IVR）在电信行业的应用。研究运用了CRISP-DW方法，结合Clementine工具，对电信呼叫中心的IVR客户数据进行分析，旨在提升IVR的利用率，降低人力成本，并提高客户满意度。研究中建立了C5.0决策树模型来预测客户进入IVR系统的行为，并通过聚类分析揭示IVR客户的关键特征。此外，还分析了IVR客户与地区分布、平均每用户收入（ARPU）和入网时长之间的关联，以更深入地理解客户行为并进行精准细分。 首先，IVR系统在电信行业中是客户服务的重要组成部分，但其低利用率和高昂的人力成本是一大挑战。为解决这些问题，研究者采用了CRISP-DW（跨组织信息系统开发过程）方法，这是一个系统化的过程，用于数据仓库的构建和数据分析。Clementine作为一种强大的数据挖掘工具，被用于清洗、转换和分析数据，揭示IVR客户与关键指标之间的关系。 其次，通过对IVR客户的聚类分析，研究者能够识别不同客户群体的特性，这有助于定制化服务策略，提高客户满意度。聚类分析是一种无监督学习方法，可以将数据集中的对象自动分组，使同组内的对象相似度较高，而不同组间的对象差异较大。这种分析可以帮助企业理解不同客户群体的需求和行为模式，从而制定更有效的营销策略。 再者，C5.0决策树模型的建立，用于预测客户进入IVR的原因。决策树是一种预测模型，通过创建树状结构来做出决定，其中每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶子节点代表一个决定结果。这个模型能帮助企业理解哪些因素最可能驱动客户使用IVR，进而优化IVR的设计和流程。 接着，研究分析了IVR客户与入网时长、地区和ARPU值的关联规则。入网时长反映了客户的忠诚度，ARPU值体现了客户的消费能力，而地区信息则可能影响客户的通信需求和服务体验。通过这些关联规则的发现，企业可以更精确地定位高价值客户，制定个性化的服务方案，以提高IVR的使用率。 最后，数据预处理是数据挖掘的关键步骤，包括数据清洗、去重、异常值处理和数据离散化等。这些步骤确保了分析的准确性和可靠性，使得从数据中提取的信息更有价值。 该研究通过数据挖掘技术深入挖掘IVR客户的特征和行为模式，为电信行业提供了改善IVR服务和客户细分的策略，有助于提升服务效率和客户满意度。