电信呼叫中心IVR客户细分与优化研究

"这篇文档是关于基于数据挖掘的呼叫中心IVR客户细分研究，主要探讨如何利用数据挖掘技术优化互动式语音应答(IVR)服务，提高客户满意度和利用率。文档介绍了呼叫中心和客户细分的理论，以及数据挖掘方法在实际项目中的应用，特别是通过CRISP-DM方法和SPSS Clementine工具进行数据分析。" 在当前竞争激烈的市场环境中，呼叫中心作为企业客户关系管理的关键部分，对于电信行业至关重要。IVR作为呼叫中心的重要组成部分，能有效解决大部分用户问题，但用户可能因不熟悉操作或偏好人工服务而跳过IVR，导致其利用率低下，增加人力成本。因此，提升IVR的效率和客户体验显得尤为紧迫。 文档首先阐述了呼叫中心的理论基础和客户细分的重要性，客户细分是理解客户需求并提供个性化服务的关键步骤。接着，它引入了数据挖掘技术，特别是CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）这一常用的数据挖掘流程，该流程涵盖了从业务理解到模型评估的全过程。 在实际操作中，数据预处理是关键步骤，包括数据集合并、排序、异常值和重复数据的检测与处理，以及数据集平衡和离散化。这些步骤确保了后续分析的有效性和准确性。文档使用SPSS Clementine这一数据分析工具，对呼叫中心的操作数据进行了深入分析。 第五章着重分析了IVR客户与地区分布、ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入）值和入网时长的关系，通过聚类分析识别出不同类型的IVR客户群体，以便制定针对性的策略。这样的分析有助于提升特定客户群体对IVR服务的满意度和使用率。 第六章构建了一个C5.0决策树模型，用于预测客户何时选择IVR而不是人工服务。通过对模型的深入分析，揭示了IVR客户与入网时长、地区和ARPU值之间的关联规律，为电信公司改进IVR服务提供了决策依据。 关键词：呼叫中心、客户细分、数据挖掘、CRISP-DM。该研究对电信行业优化IVR服务，提升客户体验和降低运营成本具有实际指导意义。