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从数据挖掘走向大数据演讲稿 大家好！欢迎大家来参加我们今天这个联络中心大数据系列应用的讲座，这一次我们这个讲座是我们这一系列的第一次课程。现场有我们的观众，也有视频前面的观众。  首先简单介绍一下所谓联络中心的大数据应用，这个系列课程还是围绕着现在比较流行大数据的概念，然后跟联络中心之间彼此相关的关系，跟相应的应用，那我们会有六个课程的主题。  第一部分我们是在讲从数据挖掘到大数据。第二个主题是跟大家介绍有关大数据的基本概念，第三个部分会跟大家介绍联络中的一个全局的战略，第四个部分是在讲联络中的精准营销上面的运用，第五个部份是怎么运用联络中心提升客户的体验，最后第六个这个单元我们会跟大家介绍一下如何在联络中心内部搭建测试学习这个平台。  那开始我们后面课程之前，会花点时间简单介绍一下我自己个人背景。  我叫徐元亮在联络中心这个行业工作有超过15年以上的时间，那最早我求学跟第一份工作是在台湾但是从20xx年以后就在内地开始工作，那在大陆这边也有超过10年以上工作时间。在学校部分我在台湾的国立台湾大学心理系取得本科的学历，之后在美国德克萨斯贝勒大学Baylor University取得教育心理学的学位。  第一份工作是在台湾电信公司叫台湾大哥大它的一个2000以上规模的CallCenter里面担任培训主管一个工作，在20xx年到大陆之后陆陆续续保险公司在几家保险公司曾经公做过包括太平洋保险 天平保险 中国大地保险最后一份工作在大地保险工作七年时间，协助它建立电话销售中心整个筹建以及后面规模的运作，那个人最大的管理幅度当时大概下面管理大概超过有2000的座席。年营业额超过10亿。那在2004年以后离开了企业界，在外面开始从事咨询与专门培训的工作那我今年开始2018年也成立专门这个培训工作室，那主要培训内容主要围绕着联络中心开始跟各位能够有机会介绍这个有关联络中心大数据运用或者电话营销管理或者电话客服管理这个课程。以上是有关是自己资历的简介，那之后是我们这系列正式课程。  首先第一个我们要跟大家做报告分享主题是从数据挖掘走向大数据。开始今天主题之前要跟大家谈一下到底大数据是什么样概念，还有就是说我们跟联络中心彼此之间有什么样的关系。  这几年在我们国内大数据是热门的话题！各行各业几乎脱口都要谈到大数据，做一些数据分析整理的时候，基本上你不讲大数据感觉好像这个企业管理现在这个数据库管理就脱节了。实际上真真正有多少企业已经真正开始用大数据这个应用，就联络中心这个行业来讲又有那些联络中心真正开始应用大数据。  个人觉得就是说如果真正要了解大数据在联络中心的运用，可能要先从客户关系管理跟数据挖掘，这些基本的数据管理概念开始谈起。  这一张投影片大概是我在10多年前第一份工作，刚才提到的台湾大哥大有位同事叫李明德李先生，他现在应该还在台湾大哥大工作，当时他做的投影片。  经过10多年时间，虽然中间有一些跟客互动渠道有了变化，但是里面一些包括联络中心跟数据仓储跟后面目标客户细分，客户忠诚度终身价值之间的关系，其实10多年来我认为还是没有太大的变化。中间数据挖掘技术其实从这个概念到现在有将近20年时间，但是真正在联络中心或者企业界，得到很好的应用可能也是最近几年的事情。  这张图可以跟大家解释，有关客户关系管理跟联络中心的一些说明，简单来讲就是说我们认为做到应用数据挖掘或大数据联络的前提，它必须是一个以客户为中心的联络中心，在前台部分它会有各种不同的接触渠道，跟客户进行互动包括传统电话语音包括现在比较流行的手机APP或即时通讯软件像QQ或者是说天猫、淘宝’上面的旺旺 包括微信上面的这个社交媒体，微信微博，包括互联网上面官网，包括微信的公众号等等。这些都可以依靠我们联络中心在后台给客户提供相应的一些支持。  另外来讲，ATM终端，或者是在国外我们看到有一些加油站或者便利超商它也有一些做娱乐或者是相关服务购买、充值的终端，事实上也能够由Call Center在后面提供相关的服务。  另外还有传统服务 传真 电子邮件等等，这些其实也都在联络中心提供互动的一些范围。还有就是一些实体渠道。传统上面我们大家认为联络中心跟面对面的机构跟渠道之间没有什么太大关系，但事实上我们看到很多先进公司事实上在传统渠道的部分他其实也是有Call Center在给我们传统渠道面对面销售人员或者这个中介销售队伍提供相应的支持。  比如说十年前我在帮微软和Cisco 提供外包服务的时候，就看到他们的企业销售团队在跟客户去谈这些大的订制化IT系统解决方案的时候，不管是说买这个作业系统的软件或买一些服务器、Router路由器硬件，通常来讲他们会在Call Center 指定一个相应的助理做项目的支持，然后他们会提供简单的咨询及问题反应记录，甚至有一些制式化的报价等相应的工作。  有一些比较复杂的工作他会即时联系大客户项目代表本人到现场进行处理，总而言之，就是说如果我们能够做到以客户为中心的后台，其实联络中心它是会随着我们交互渠道不断的演进，在前台各种不一样的交互渠道中去提供数据收集跟整理。  为了做到以客户为中心，联络中心后面必须要有一个数据仓储，在数据仓储里面包括来自市场营销来自客户服务，从前端销售到后端服务售后整个全方位的一些信息。通过数据挖掘的一些手段以及工具，那我们能够做到目标客户的细分，针对不同客户细分我们给他一些客制化这个产品服务或者是说对流层。最终目的是提高客户的忠诚度以及提高客户终身价值，这个是我对联络中心与数据挖掘彼此之间关系的理解。  下一张投影片主要跟大家介绍怎么样从数据挖掘到真正产生商业价值、企业管理价值的商业智能系统。  简单来讲就是说我们做大量数据挖掘工作之后最主要目的是能够帮我们很多线索，作为我们联络中心跟客户去做服务跟销售的一个参考依据，甚至说做一个重要的指导。  为了达到这个目的从单纯数据挖掘 我们必须进一步要做到所谓商业智能系统，商业智能系统的基本雏形大概会是这个样子的，在这个整个系统的最后面会有一些各种各样的数据源，不同数据源经过ETL一些程序它会进入我们的数据仓库，在经过数据仓库之后同样进到另外一道ETL.它会进到各个子的数据集市DataMarket在我们不同业务部门有需要的时候，不管是给客户提供销售、给客户提供服务，这个时候我们会从不同的数据集市子集当中，去抽取我所需要的信息，给我的工作提供相应指导，这个是一个简单的商业智能系统的雏形架构。  中间跟大家提一下ETL这样的概念，我们在讲数据挖掘或者比较热门的大数据的时候，经常提到我这个系统、这个模型的ETL流程是怎样？他指的就是：数据的提取Extract、数据转换Transform 、以及数据加载Load,那这几个是在做数据整理当中，经常要使用的步骤。  不同数据库的管理系统，不同数据库的模型 在这当中它其实有一些相应的不同作法，这也代表系统的优势和劣势，简单来讲，整个数据化到商业智能，后台部份必须具备跟数据库连接的功能、必须要具备ETL功能、必须要具备数据仓库跟数据集市管理功能，在前端的部份，它要有一个很友好的数据展示功能配置，同时要能做到数据探索的配置，比方说，我在显示的时候我可以看到全国的数据，我也可以进一步往下细分的每一个市，每一个三级的县或乡镇，甚至于来讲，可以看到某年龄段的客户或针对某一个产品曾经购买的客户。  回到我们讲数据挖掘在企业以及CallCenter的应用，我觉得可以从两个层面来看比较常见的应用。第一个跟我们联络中心比较有关的，是基于贯穿客户生命价值的数据分析，简单来讲，我们看整个生命周期可分为三个阶段：第一个阶段是客户获取、第二个阶段是客户接触、最后一个阶段是客户挽留跟赢回。  在客户获取阶段 我们可以去做相关的渠道分析，比方说分析网络推广的成本跟收益，分析电话外呼响应率，分析交叉销售跟向上销售的效率。在客户生命周期价值部份，我们可以去分析客户价值模