客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析基礎(chǔ)知識點歸納一、客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘概述1.客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘定義a.客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是指利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從客戶服務(wù)數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識，以支持客戶服務(wù)決策和優(yōu)化服務(wù)流程。b.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類分析、異常檢測等。c.客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘有助于提高客戶滿意度、降低服務(wù)成本、提升企業(yè)競爭力。2.客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場景a.客戶行為分析：通過分析客戶購買、咨詢、投訴等行為，了解客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。b.客戶細(xì)分：根據(jù)客戶特征和行為，將客戶劃分為不同的群體，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和服務(wù)。c.服務(wù)質(zhì)量評估：通過分析客戶反饋和投訴數(shù)據(jù)，評估服務(wù)質(zhì)量，找出問題并改進(jìn)。3.客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘流程a.數(shù)據(jù)收集：收集客戶服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，包括、交易記錄、咨詢記錄、投訴記錄等。b.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合、轉(zhuǎn)換等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。c.數(shù)據(jù)挖掘：運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識。d.結(jié)果評估與優(yōu)化：對挖掘結(jié)果進(jìn)行評估，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整挖掘策略，優(yōu)化服務(wù)流程。二、客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方法1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘a.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，揭示客戶行為規(guī)律。b.常用算法：Apriori算法、FPgrowth算法等。c.應(yīng)用場景：推薦系統(tǒng)、精準(zhǔn)營銷等。2.聚類分析a.聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對象歸為一類，以便更好地理解客戶群體特征。b.常用算法：Kmeans算法、層次聚類算法等。c.應(yīng)用場景：客戶細(xì)分、市場細(xì)分等。3.分類分析a.分類分析是根據(jù)已知數(shù)據(jù)對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，預(yù)測客戶行為和需求。b.常用算法：決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。c.應(yīng)用場景：客戶流失預(yù)測、客戶滿意度預(yù)測等。三、客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析1.客戶行為分析結(jié)果a.客戶購買行為分析：了解客戶購買偏好、購買頻率等，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。b.客戶咨詢行為分析：分析客戶咨詢內(nèi)容，提高客戶滿意度。c.客戶投訴行為分析：找出投訴原因，改進(jìn)服務(wù)流程。2.客戶細(xì)分結(jié)果a.客戶群體特征分析：了解不同客戶群體的特征，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和服務(wù)。b.客戶需求分析：根據(jù)客戶細(xì)分結(jié)果，滿足不同客戶群體的需求。c.客戶忠誠度分析：識別高忠誠度客戶，制定相應(yīng)的客戶關(guān)系管理策略。3.服務(wù)質(zhì)量評估結(jié)果a.服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)分析：評估服務(wù)流程中的各個環(huán)節(jié)，找出問題并改進(jìn)。b.客戶滿意度分析：了解客戶對服務(wù)的滿意度，提高客戶滿意度。c.服務(wù)成本分析：優(yōu)化服務(wù)流程，降低服務(wù)成本。1.，.客戶服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘研究[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用，2018，54（12）：18.2.，趙六.基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分方法研究[J].計算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用，2019，9（