呼叫中心数据挖掘分析郑耿忠1,谢鹏2(1.韩山师范学院数学与信息技术学院,潮州521041;2.宁夏建设银行石嘴山分行,银川750000)摘要:随着呼叫中心与电子商务的不断密切化,如何进行呼叫中心的数据挖掘,已成为一个企业是否成功的关键所在。本文详细分析了呼叫中心数据挖掘的全过程,并给出了一个呼叫中心数据挖掘的模型。关键词:呼叫中心;数据挖掘;挖掘模型中图分类号:TP311.13文献标识码:A文章编号:1002-2279(2004)03-0049-03TheAnalysisOfCallCenter’sDataMiningZHENGGeng-zhong;XIEPeng(HSteacherscollegeAcademicofmathandinformationtechnology,Chaozhou521041,China)Abstract:Withtherapidlyintimatedofcallcenterande-commerce,Howtominethedataofcallcenterhasbecomethekeyofanenterprise’ssuccess.Inthispaperwe的主要作用是获得和保留客户。它利用计算机通信技术CTI(ComputerTelephonyIntegration)将通信引言1随着电子商务的不断普及应用,客户关系管理(CRM)已经成为企业界关注的领域,与ERP一样,与计算机结合在一起;主要包括PBX(PrivateBranchExchange)交换机、ACD(AutomaticCallingDistributor)计算机电话集成、IVR(InteractiveVoiceReponse)交互式语音应答、信息专家组、数据库、应用软件、网络管理系统等。随着计算机技术与通信技术的进步,呼叫中心接入媒体的形式扩展到解决方案着力于自动化和改进流程,尤其是CRM在市场销售、客户服务和支持等前端办公领域。而呼叫中心与CRM、电子商务的结合又是技术发展的必然,在信息社会中,商业企业的成功,离不开留住老客户,发展新客户。实际上,无论是商品的宣传、销售还是售后服务,本质上都是一个商家与客户进行交的特长所在,功能日益强大的呼叫中心为CRM统提供了获取客户信息的良好途径。系呼叫中心正在逐渐成为企业进行信息收集的主要渠道。在收集了大量的数据之后,如何将这些数据进行整理、分析,为企业进行科学决策提供支持也是面临的一个主要问题。数据挖掘技术,能提供一条新的解决出路。将数据挖掘技术引入呼叫中心,呼叫中心呼叫中心(CallCenter)是一个新兴的行业技2们可以得出呼叫中心数据挖掘的主要方法:(1)呼叫中心结构化数据挖掘的主要方法分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。在呼叫中心中通过数据挖掘,比如,发现在某个网站进行在线订购的客户中有60%是20-30岁的年轻人,就可以针对这一类客户的特点展开商务活动,提供具有针对性的个性化信息服务。聚类分析与分类分析不同,聚类分析输入的是一组未分类记录,并且这些记录应分成几类事先也不知道。聚类分析就是通过分析数据库中的记录数据,根据一定的分类规则,合理地划分记录集合,确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。在呼叫中心中,通过聚类具有相似行为的客户,使商家更多地了解客户,提供更合适,使客户更满意的服务。关联分析其目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。在呼叫中心中通过关联分析,可以进行业务的相关性分析,分析出哪几种业务具有比较强的关联性。如在快递行业,送生日蛋糕的业务与送鲜花的业务可能就有很大的关联性。这样,在安排座席人员时,就可以将两种业务的座席人员进行一定程度的合并,减少人员数量,降低呼叫中心的经营成本(2)呼叫中心非结构化数据挖掘的主要方法呼叫中心中的非结构化数据,使得发现、组织和管理信息变得非常困难,因此在呼叫中心中最常用到的非结构化数据挖掘是建立自动的问题应答系统,为信息专家和客户提供专业的帮助。建立自动问题诊断系统的常用方法主要有基于规则的推理和3.1呼叫中心中数据挖掘的数据资源呼叫中心是CRM信息交互的窗口,它可以为CRM实现数据采集功能,这些数据的来源可以有多种渠道,包括电话、传真、电子邮件、网页互动、文字交互、Internet语音访问等等。将这些数据进行合理的分类,是呼叫中心数据挖掘的关键所在,我们可以将这些数据大致分为以下两类:(1)结构化数据数据库服务器数据为呼叫中心...