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做數(shù)據(jù)分析十年,第一次見到靠譜的歸因模型

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
從經(jīng)驗(yàn)上來看:投訴類來電,在業(yè)務(wù)上性質(zhì)特殊,屬于高風(fēng)險(xiǎn)行為。別的來電都能用小程序替代,唯獨(dú)怒氣沖沖的客戶,必須用人工來服務(wù),至少讓人家消消氣。

“要深度分析問題原因,不能只統(tǒng)計(jì)數(shù)字,流于表面!”

每次寫原因分析類報(bào)告,都有領(lǐng)導(dǎo)這么咆哮道。而聽到這個要求,很多新手同學(xué)又是眉頭一皺眼睛一閉:媽耶,咋整啊。今天我們系統(tǒng)講解下。

問題場景:

某硬件+服務(wù)的大企業(yè),正在推微信服務(wù)小程序,目標(biāo)是降低人工客服工作量??扇ν七M(jìn)一段時間后,人工客服未見減少。客戶服務(wù)中心(一級部門,很有權(quán)勢)領(lǐng)導(dǎo)大為不滿,要求做數(shù)據(jù)分析,為啥推廣小程序沒有減少人工客服量。

一、核心難點(diǎn)

歸因問題首先難在:領(lǐng)導(dǎo)期望太細(xì)、太具體,而數(shù)據(jù)分析給不到。

數(shù)據(jù)分析產(chǎn)出的:30%的來電用戶未綁定小程序,所以應(yīng)該加強(qiáng)綁定。40%用戶綁定了但是近1個月不登錄,所以應(yīng)該加強(qiáng)運(yùn)營。

領(lǐng)導(dǎo)期望的:用戶為什么不綁定?是不知道綁?不會綁?不想綁?為什么又不想綁?是我們沒宣傳?宣傳了還是話術(shù)沒說對?話說對了但是客人沒認(rèn)真聽?

是滴,領(lǐng)導(dǎo)們期望的是這些具體的原因,這樣才能針對性做改善??蛇@些具體的原因往往涉及用戶心理、業(yè)務(wù)動作、用戶與一線業(yè)務(wù)互動,根本沒有數(shù)據(jù)記錄,很難量化分析。

可如果只給一個很粗的“加強(qiáng)綁定”的建議,肯定業(yè)務(wù)方不買單。誰來加強(qiáng),加強(qiáng)哪里,加強(qiáng)到什么程度,一共十三步操作綁定排第幾,這些具體問題都沒有答案,自然會抗拒這種結(jié)果。

然而,即使是再做細(xì)致拆分,還有另一個核心難題:用戶綁定了不登錄,到底是因?yàn)橛脩籼?,但是我們沒做好?這個問題深挖下去是個無底洞,因?yàn)楸旧磉@兩者就是相輔相成,很難完全剝離某一方面理由。然而卻總被人拿來甩鍋。咋辦呢?

二、破局思路

想破局,關(guān)鍵在于:不要企圖把所有的問題,都用數(shù)據(jù)分出來原因。人的情緒都有感性、復(fù)雜、沖動的部分,不可能全部用理性、邏輯的數(shù)字來量化。

第一步:要把原因和具體的業(yè)務(wù)動作對應(yīng)起來,然后搞成一個政治正確的行為,讓業(yè)務(wù)方不得不接受。

比如:公司今年的大方向是數(shù)字化升級,所以在營業(yè)廳辦理過業(yè)務(wù)的客戶,必須綁定小程序,沒有綁定的就是營業(yè)廳沒做好!雖然有可能是因?yàn)榭蛻糇约翰幌虢?,但是不管這么多,他不想綁,可以想各種辦法,給好處,幫客戶操作,總之搞掂他!不要扯什么客戶意愿、什么操作習(xí)慣。這就叫政治正確。

第二步,要合理地提目標(biāo)。 

當(dāng)然,真這么強(qiáng)硬要求,結(jié)果肯定是逼死一線(所有的政治正確都會逼死人,不止這個)。因此,第二步,要合理地提目標(biāo)。比如大目標(biāo)是:減少人工客服量。我們要做的是通過數(shù)據(jù)優(yōu)化,讓整體趨勢下行即可(如下圖)。

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第三步就可以打數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

有了前兩步鋪墊,第三步就可以打數(shù)據(jù)標(biāo)簽。用戶的行為、客服服務(wù)內(nèi)容、業(yè)務(wù)動作,都可以歸納為標(biāo)簽,有了標(biāo)簽,就能把感性的,場景化的,難以量化的行為,部分轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)可記錄的內(nèi)容,從而為分析鋪路(如下圖)。

圖片圖片

第四步,就能利用數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行歸因了。

比如“營業(yè)廳沒有做好指引,所以新用戶在營業(yè)廳注冊報(bào)裝后,還是沒有綁定小程序”這種感性的原因就能被簡單歸為:新用戶+已注冊+未安裝+未綁定。有了這個標(biāo)簽,能夠識別哪些用戶是因?yàn)闋I業(yè)廳沒有引導(dǎo)到位而咨詢客服,從而進(jìn)一步思考對策。

當(dāng)然,實(shí)際操作中標(biāo)簽可能很多,因此有必要梳理好標(biāo)簽之間邏輯,從而清晰地進(jìn)行分層歸因,這就是從找一個原因到梳理歸因模型的過程。

三、模型構(gòu)建

構(gòu)建模型過程,本質(zhì)上是梳理邏輯,形成系統(tǒng)化解釋的過程。因此可以按照用戶生命周期,進(jìn)行分類構(gòu)建。

從經(jīng)驗(yàn)上來看:投訴類來電,在業(yè)務(wù)上性質(zhì)特殊,屬于高風(fēng)險(xiǎn)行為。別的來電都能用小程序替代,唯獨(dú)怒氣沖沖的客戶,必須用人工來服務(wù),至少讓人家消消氣。不然一怒之下弄上新聞媒體,客服領(lǐng)導(dǎo)面子也掛不住。因此在梳理邏輯的時候可以單獨(dú)分類處理。

圖片圖片

非投訴用戶可以分為:潛在用戶、新用戶、已開戶用戶三類人。三類人需求差異明顯,客服服務(wù)政策也有區(qū)別。比如潛在用戶咨詢,本身屬于有潛在收益行為,因此是可以作為銷售線索轉(zhuǎn)營銷系統(tǒng)跟進(jìn)的。

真正要關(guān)注的,是常規(guī)操作、進(jìn)度知會、活動咨詢等等。這些信息發(fā)布、用戶互動,沒有風(fēng)險(xiǎn)、沒有收益、純粹是用戶自己操作還是客服代為操作的問題,甚至在小程序更簡單。因此可以想各種辦法分流。(如下圖)

圖片圖片

梳理完邏輯以后,可以將數(shù)據(jù)填入模型,觀察問題大小。解決問題,可以從大到小安排,優(yōu)先考慮當(dāng)前占比高的問題,也可以從簡單到復(fù)雜解決,優(yōu)先落實(shí)容易執(zhí)行的。

總之各個擊破,逐步降低人工客服的工作量,只要整個曲線走勢是持續(xù)向下的,就能證明工作成效。且對比建立模型之前,歸因的細(xì)節(jié)極大豐富,很容易在領(lǐng)導(dǎo)那里過關(guān)(如下圖)。

圖片圖片

當(dāng)然,以上示例只是一個解題思路,還可以從其他維度入手構(gòu)建模型。業(yè)務(wù)流程不同,目標(biāo)不同,歸因方法肯定也有差異。只要業(yè)務(wù)看到數(shù)據(jù)以后,能很清晰的知道自己做什么,就算達(dá)到目的了。

四、小結(jié)

很多人會很糾結(jié):到底原因是什么。其實(shí)就跟談戀愛一樣,分手以后追著前女友/前男友苦苦問:為什么!為什么!到底是為什么!一點(diǎn)意義都沒有。

企業(yè)經(jīng)營也是同理,我們不是搞科學(xué)研究的,而是來掙錢的,所以真實(shí)原因可能永遠(yuǎn)無法知道,但是只要經(jīng)營指標(biāo)是向好發(fā)展,業(yè)務(wù)能不斷改善,目的就達(dá)到了。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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