大數(shù)據(jù)在客戶滿意度評估機制上的應(yīng)用探討

摘 要：客戶滿意度也叫客戶滿意指數(shù)，是一個相對的概念，是客戶期望值與客戶體驗的匹配程度。客戶滿意度調(diào)查近年來在國內(nèi)外得到了普遍重視，特別是服務(wù)性行業(yè)的客戶滿意度調(diào)查已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)現(xiàn)問題、改進服務(wù)的重要手段之一。但是基于調(diào)查這種模式的滿意度評估受到主觀性數(shù)據(jù)源的局限，難以適應(yīng)越來越個性化、差異化的人類社會發(fā)展趨勢，因此如何在滿意度評估機制中運用大數(shù)據(jù)的概念，將成為滿意度評估結(jié)果準(zhǔn)確與否的關(guān)鍵。本文主要以通信運營商企業(yè)為例，從當(dāng)前客戶滿意度調(diào)查存在的問題以及大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到滿意度評估機制中進行了探討。

關(guān)鍵詞：滿意度；大數(shù)據(jù)；運營商

中圖分類號：F274 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 20-0000-02

一、滿意度評估機制為什么要引入大數(shù)據(jù)

（一）調(diào)查方式中的采樣量影響。當(dāng)前滿意度的評判數(shù)據(jù)幾乎都采用調(diào)查的方式，其中以電話訪問（CATI）方式為主，輔以少量深度訪談。既然是調(diào)查，必然存在采樣量對結(jié)果可信度影響的問題。由于時間及費用的原因，采樣量實際上不可能做到足夠大以穩(wěn)定確保調(diào)查結(jié)果的可信度。以某國內(nèi)電信運營商為例，分省樣本量：人口數(shù)量低于1000萬的省市，樣本總量在1600個左右；每個直轄市本網(wǎng)樣本量約2000個；其余各省市，2000-3000樣本之間；這些樣本量僅相當(dāng)于其客戶數(shù)的萬分之1不到；造成的結(jié)果是抽樣誤差偏大，數(shù)據(jù)可信度偏低。例，某運營商采用設(shè)計了一個10分制的滿意度計分模型，但其只用了1200個采樣量，根據(jù)統(tǒng)計規(guī)則，在95%的置信度下，其抽樣誤差在正負(fù)1.47以內(nèi)，正負(fù)相減的話，意味著滿意度得分誤差最大能達到2.94分，這顯然已對滿意度數(shù)據(jù)的可信度造成很大影響。

（二）調(diào)查方式的數(shù)據(jù)源性質(zhì)的局限性。那是否意味著只要極大的增加采樣量，暫不論企業(yè)的時間和費用成本，通過調(diào)查得出的滿意度得分就一定是客戶滿意度的真正量化體現(xiàn)呢？答案是否定的。主要原因是滿意度調(diào)查這種方式的數(shù)據(jù)源，是來自被訪者的反饋信息，而這種信息基本上是主觀的反饋。例如問“對A公司的上網(wǎng)速度是否滿意，滿分10分可以打多少分”。這個問題的不同被訪者由于區(qū)域、性別、收入、教育程度等方面的差異，更重要的區(qū)別是每個人對令自己“滿意”的門限（即期望值）并不一樣。對上述問題，如果被訪者平時上網(wǎng)也只是瀏覽一下網(wǎng)頁而已，這類被訪者可能很容易就給高分，因為期望值較低。而如果被訪者經(jīng)常使用流媒體業(yè)務(wù)，那么期望值也會較高，給出的得分可能也就較低。最后企業(yè)往往會將所有被訪者的評分放在一起計算平均，而很少、沒有或者是無法基于用戶的期望值的差異進行特殊處理后匯總。這樣出來的滿意度結(jié)果對于指引企業(yè)開展對用戶的差異化服務(wù)并沒有幫助，有時候反而錯誤指引了方向。當(dāng)然，有人提出：“那就在調(diào)查問卷設(shè)計和計分過程增加“期望值”詢問這一個環(huán)節(jié)”。這個做法理論上可行，但是在實際操作中，要對每個問題都先問期望值的話，一方面是訪談時間加倍，增加調(diào)查成本和被訪者反感的風(fēng)險；另一方面，由于知識的不完全對稱，被訪者心理的期望值未必能通過口頭描述100%地真正呈現(xiàn)，比如問被訪者上網(wǎng)速度的期望值，企業(yè)可能會問被訪者滿足于多高的速率（如：達到多少兆的下降速率），而被訪者對這一概念也許并不理解，被訪者體驗的直觀感受或許只是多久內(nèi)能看到網(wǎng)頁打開或點擊某個流媒體視頻鏈接時多久可以開始播放等等，甚至被訪者現(xiàn)場無法給出具體的期望值的描述，因為被訪者的期望值是個某個時期內(nèi)某個幅度內(nèi)的區(qū)域值，是波動的，是單次現(xiàn)場調(diào)查無法獲知真實數(shù)值的。上述的問題只是調(diào)查方式的數(shù)據(jù)源性質(zhì)局限性的一方面，除此之外，還有比如被訪者的當(dāng)時情緒、被訪者相關(guān)經(jīng)歷，調(diào)查人員的詢問能力和態(tài)度等等因素，也會造成滿意度的反饋信息存在失真的可能性，除非能在一個時期內(nèi)多次對這個用戶進行訪談，獲取多次反饋信息后進行數(shù)據(jù)的清洗整合修復(fù)，得出一個有效值，但對于調(diào)查工作來說，這基本很難做到。綜上，調(diào)查方式的數(shù)據(jù)源性質(zhì)實際存在很大局限性，主要是由于基于調(diào)查的數(shù)據(jù)源是偏主觀性的，尤其是隨著人類社會的個性化、多樣化發(fā)展趨勢，這種局限性就更加明顯。

因此，由于調(diào)查方式的采樣量局限性以及數(shù)據(jù)源性質(zhì)的局限性，僅僅依賴滿意度調(diào)查而建立的滿意度評價機制是無法適應(yīng)社會發(fā)展趨勢的。要使客戶滿意度的評價更加接近真實，必須引入大數(shù)據(jù)的概念，充分利用大數(shù)據(jù)的“4V”特點：（1）Volume（大量）；（2）Variety（多樣）；（3）Velocity（高速）；（4）Value（價值）。

二、如何引入大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的4V特點，“大量”和“多樣”實際上是指數(shù)據(jù)源的構(gòu)成，且兩者之間相關(guān)度極高，他們是大數(shù)據(jù)時代最基本的元素，是大數(shù)據(jù)之本。“高速”是指對數(shù)據(jù)的快速處理能力，可認(rèn)為是大數(shù)據(jù)的承載體，依托硬件技術(shù)和先進軟件算法實現(xiàn)。“價值”是指對大數(shù)據(jù)的有用信息的挖掘能力，可認(rèn)為是對大數(shù)據(jù)的挖金水平，通過大數(shù)據(jù)的分析預(yù)測模型實現(xiàn)。下文將重點在“大量”和“多樣性”方面進行論述。

“大量”和“多樣性”之間是高度相關(guān)的，多樣意味著數(shù)據(jù)源種類的多樣化，其勢必也帶來“大量”的數(shù)據(jù)。除此之外，“大量”也體現(xiàn)在同一數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)儲存期限的擴大（如：數(shù)據(jù)從保存1年擴大到保存10年），以及同一數(shù)據(jù)源的統(tǒng)計粒度更小化（如：從統(tǒng)計用戶的每天上網(wǎng)流量細(xì)化到統(tǒng)計用戶的每小時上網(wǎng)流量）。在未來應(yīng)用于通信運營商客戶滿意度評價方面，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源可以分成主觀數(shù)據(jù)源和客觀數(shù)據(jù)源兩類。客觀類數(shù)據(jù)源可以包括但不限于：信令數(shù)據(jù)、話單數(shù)據(jù)、客戶端軟件采集數(shù)據(jù)、客戶屬性標(biāo)簽數(shù)據(jù)、客戶消費數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)源的可能來源途徑、關(guān)鍵字段、在滿意度評價體系中的作用說明見表1：

通過上表可以看出，通過兩個數(shù)據(jù)源之間的共同字段就能把兩個數(shù)據(jù)源進行關(guān)聯(lián)，進而再以同樣方式關(guān)聯(lián)其他的數(shù)據(jù)源，最終基于大數(shù)據(jù)形成針對某個客戶的全面信息檔案庫，這個檔案庫的形成正是大數(shù)據(jù)思維把看似不相關(guān)的大量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，經(jīng)過整理去重等工序后，從而挖掘出有用信息的一個過程。有了這個全面的信息檔案庫作為基礎(chǔ)，企業(yè)才有可能更準(zhǔn)確地判斷用戶究竟想要什么，弄清楚企業(yè)能為其提供什么，指導(dǎo)好企業(yè)如何為其提供這些需求，在此過程中，通過借助上述的大數(shù)據(jù)的有效整合并予以更新完善，企業(yè)得以全面評估客戶滿意程度的同時，也可以借助其不斷地完善滿意度的評價機制，主要是不斷地調(diào)整客戶期望值的估算并相應(yīng)調(diào)整評估模型，并使其盡可能地接近客戶的真實滿意度反饋，形成一個動態(tài)的、不斷迭代收斂的輸入輸出良性閉環(huán)。

綜上所述，大數(shù)據(jù)在客觀性、全面性方面的特點，決定了在通信運營商網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量客戶滿意度評估機制中，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將發(fā)揮巨大的優(yōu)勢，從而有效規(guī)避了單靠滿意度調(diào)查方式帶來的局限性。

參考文獻：

[1]馬思宇.客戶滿意度調(diào)查在電信行業(yè)中的實證分析[J].電信決策研究動態(tài)，2005（03）.

[作者簡介]李承（1980-），男，廣東惠州人，高級網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量管理主管，工程師，碩士研究生，研究方向：移動通信網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評估及客戶滿意度評估管理。