（机械工程专业论文）对服务数据的数据库开发和数据挖掘.pdf

摘要 摘要 家电行业在国内是一个充分竞争的行业，特别是作为耐用消费品的大家电，行业的 竞争就更加激烈。这种市场竞争的结果，使的许多产品或服务在品质方面的区别越来越 小，产品的同质化倾向越来越大，结果是产品品质不再是客户选择的主要标准，客户越 来越多的看中厂商能否满足他的个性化需求，能为他提供何种质量的服务。当企业感觉 到客户将是市场竞争的至关重要的资源时，客户关系的管理将日益重要。而对客户满意 度和忠诚度的研究则是客户关系管理的重要内容。 本文针对家电行业的客户服务满意度调查统计数据，利用数据挖掘技术对客户服务 满意度调查的历史数据进行分析研究，完成了影响客户服务满意度的关键自变量和因变 量相关分析，以及基于客户服务满意度的客户细分，目的是为公司开展更有针对性的服 务决策及提升服务质量提供有效的支持。论文的主要研究内容有以下几点： ( 1 ) 运用层次分析法，完成了客户服务流程内各关键因素对客户满意度( 目标) 的影响程度的定量问题，降低了人工定性客户服务满意度值的估算出现偏差和合理取值 困难的问题，用科学方法完成了对经验的验证工作，为管理和决策提供了理论依据。 ( 2 ) 运用统计方法，完成了对满意度的数据各自变量和因变量之间的相关研究， 从而明晰了影响家电行业客户服务满意度的主要因素，即技术员服务和热线服务，明确 了今后在服务工作中提高客户满意度工作的重点方向。这样在提高管理效率的同时，又 可以达到事半功倍的效果。 ( 3 ) 运用决策树的方法，完成了基于客户满意度特征的客户细分，得出了从年龄、 职业、收入及性别的树状图表，明确了不同客户对服务满意度产生的影响，为企业今后 为客户提供更加个性化的服务，以及制定细分的服务策略提供了依据。 关键词：数据挖掘；服务满意度；层次分析法；统计分析；决策树 一一 垒! ! 望翌坚 一一 - _ _ - - l - _ l _ _ _ _ l _ - - _ - _ _ l _ _ _ _ _ _ l - - _ l _ _ _ _ _ _ 一。 a b s t r a c t h o m ea p p l i a n c e si n d u s t 巧i sav e r yc o m p e t i t i v ei n d u s t r yi nc h i n a w h e n “c o m e s t ot l e k c yd u r a b l ep r o d u c t s ，n l e m p e t i t i o ni nm i s 豁p e c ti sb e c o m i n gm o r e o b v i o l l s s oq 叫埘g a p i ne i n l e rp r o d u c t so rs e n ，i c e si sg e n i n gu n d i s t i n g u i s h a b l eb u th o m o g e n e i 够i st e n d i n g t 0c l o s e i nm i ss i t u a t i o n ，q u a l 时i sn 0l o n g e rt h e 衙s tp r i o r 时w h c nc h 0 0 s i n gap r o d u c tb u ti n d i v i d u a l t 笛t e 弛dq u a l i 锣s e r v i c em a t t e r m e nac o m p a n yc o m e st or e a l i z et h a tt h ec u s t o m e r i st h e k e yr e s o u r c ei nc o m p e t i t i v em a r k e t ，c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n tw i l lb eg j v e n m o r e a t t e n t i o n ， i nw h i c hc u s t o m e rs a t i s f - a c t i o na n dl o y a l t ) ，c o n s t i t u t ei t sm a i np a r t t h i sp a p e r b a s e do nt h ec u s t o m e rs a t i s f a c t i o ns u r v e y g i v e st h ek e yi n d e p e n d e n t v a r i a b 【e a i l dt 1 1 ed e p e n d e n tv 暑l r i a b i ea l l a l y s i s 觚dc u s t o m e rs u b d i v i s i o ng r o u n d e do n c u s t o m e fs e r 、，l c e s a t i s f a c t i o nb yu s i n gd a t am i n i n gt e c h i l i q u et 0a 1 1 a i y z e 锄ds t u d yh i s t o r ) ，c u s t o m e rs a t l s t 撕1 0 n s i 】e yd a t ai no r d e rt h a ti tc a l lb es u p p o n i v eo ns e r v i c ed e c i s i o n m a k i n ga n dp r o m o t l n g l t s q u a l i 姒t h i sp a p e rc o n t a i n sm i ef o l l o 淅n gp o i n t s ： ( 1 ) b yu s i n ga h p ( a n a l y t i c a ih i e r a r c h yp r o c e s s ) ，i tf i n d s o u th o wk e yf i a c t o r si n c u s t o m e r ss e r v i c e sf l o wa 蔬c tc u s t o m e rs a t i s f a c t i o na i l df i n a l l yg e t si t sr a t i o n ，w h i c h t 0s o m e d e g 印ed i m i i l i s h e s 、撕n d a g ei ne s t i m a t i n ga i l da d o p t i n gc u s t o m e rs a t i s f a c t i o nv a l u e a l s o “ c 0 i l f i 肌sm ep r a c t i c ew o r k 觚dp r o v i d e st h e 0 巧b a l s i sf o rm a l l a g e m e n ta j l dd e c i s i o n 。m a k i n g ( 2 ) b yu s i n gs t a t i s t i c st h e 。r y ： “g i v e st h er e l 撕o nb e t w e e ni n d e p e n d e n t v a r i a b l ea n dt h e d e p e n d e n tv 撕a b l e s ok e yf a c t o r s d o o rs e r v i c ea n d h o u i n es e n ，i c e ，w h i c hd e t e 珊i n et h e h o m ea p p l i a i l c ec u s t o m e rs e r v i c e ，i sf o u n do u t ，d e m o n s t r a t i n gt h em a l nt a s kl np r o v l n g c u s t o m e rs a t i s f - a c t i o ni nl a t e r 、r k i nt l l i sw a y ，m a i l a g e m e n te f f i c i e n c yg e t si m 】p r 0 v e d 砌1 e t 丽c er e s 出c o m e0 u tw i t hh a l fe f f o r t ( 3 ) b yu s i n gd e c i s i o nt r e em e o 叫：c u s t o m e rs u b d i v i s i o ni sc o m p l e t e db a s e d o n 也e c u s t o m e rs a t i s f i a c t i o nc h a r a c t e r i s t i c m e a n t i m e ，i tc o n c l u d e st h a tc u s t o m e rw i t hd i 疏r e l l ta g e ， d i 毹r e n to c c u p a t i o n ，d i 彘r e n ti n c o m ea n dg e n d e r h a v ed i 蔬r e n te 虢c t so n c u s t o m e r s a t i s f a c t i o ns e r v i c e ，w h i c hp r o v i d i n gm eb a s i sf o ro 虢r i n gd i s t i n g u i s h i n gs e r v i c e 觚d e 酏a b l i s l l i n gs p e c i f ks e r v i c ep o l i c ym t h e 砌 u r e k e y w o r d s ：d a t am i n i n g ，c u s t o m e rs e n ，i c es a t i s f a c t i o n ，a h p s t a t i s t i ca n a l y s i s ， d e c i s i o nt r e e i i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取 得的研究成果。尽我所知，除了文申特别加以标注和致谢的地方外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人为获得江南 大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料与我一同工作的同志 对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 签名： 歌德聚 日 期：，；oo 八年二月二t 三日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定： j 江南大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允 许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文， 并且本人电子文档的内容扣纸质论文的内容相一致； 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 。 签 名：每魄、：聚。导师签名：皆责) 。j 芝， 日 期：二oo 八年：月：十三日 第一章绪论 第一章绪论 1 1 客户关系管理与数据挖掘概述 1 1 1 客户关系管理的产生和发展 提到服务，就不得不提到客户关系管理，所谓客户关系管理( c r m ) 川就是企业利 用信息技术，通过对客户的跟踪、管理和服务，留住老客户、吸引新客户的手段和方法。 通用汽车公司的总裁杰克史密斯先生曾经说过：“要把所有的一切全部的资产、决 策都集中在顾客身上。他们才是成败的最终裁判。”客户关系管理，其概念最早是由 g a r t n e 卜g r o u p 提出的，目的在于建立一个系统，使企业在客户服务、市场竞争、销售 及支持方面形成彼此协调的全新的关系实体，为企业带来长久的竞争优势。自1 9 9 7 年 开始，经过几年的发展，全球的c r m 市场一直处于爆炸性的快速增长之中。1 9 9 9 年全 球的c r m 市场收益约为7 6 亿美元。据市场分析专家推测，2 0 0 0 年全球c l w 市场收益 已经超过1 2 0 亿美元，2 0 0 4 年达到了6 7 0 亿美元。年增长率将一直保持在5 0 以上。目 前，我国的c r m 市场也已开始启动。像以往的e r p 、电子商务等新理念一样，c i 洲在 国内的发展经历了从概念传入到市场启动这样一个过程，而这些新理念对推动我国信息 化建设将发挥积极的作用。 在这个竞争日益激烈的社会，仅靠产品的质量已经难以留住客户的心，服务成为克 敌制胜、提高竞争力的法宝。以企业来说，针对每个客户的不同需求，提供更为个性化 的服务已成为当务之急。众多的企业已经认识到，实施客户关系管理，能帮助企业深入 了解客户需求，及时将客户意见反馈到产品、服务设计中，为客户提供更为个性化的深 层次服务。它是企业“以产品为中心的模式 向“以客户为中心的模式 转移的必然结 果，其目标是一方面通过提供更快捷、更周到的优质服务吸引到更多的客户；另一方面 是通过对业务流程的全面管理，降低企业的成本。c i 洲既是一种概念，也是一套管理 软件和技术。 1 1 2 客户关系管理的功能与内容 c r m 的功能可以归纳为三个方面【l 】：对销售、营销和客户服务三部分业务流程的信 息化；与客户进行沟通所需要的手段( 如电话、传真、网络、e m a i l 等) 的集成和自动 化处理；对上面两部分功能所积累下的信息进行的加工处理，产生客户智能，为企业的 战略战术的决策作支持。简而言之，c i w 是一种以客户为中心的经营策略，它以信息 技术为手段，对业务功能进行重新设计，并对工作流程进行重组( 如图卜1 和图卜2 所 示) 。 江南人学硕 ：学位论文 后 台 前 台 移 动 通 讯 图卜1c r m 的六个领域 品孑五订1 供应落ll 历史信息系统 筒滔茁。垃嫡：“ ；匠囟姬匦 囫 | 昌可二i 由曲 喜；困百o o 动 教掘仓序 熬嚣l 客户觥如br 晶敏掘馕市露据集i hii 1 分析层次的：麒 i 二二二i i 二b l 商业智能毙争情撤il 营钸活动管胖i l - - - o l 一 圆圈匝囹 接触中心 图卜2 客户关系管理概貌 c i 洲的基本内容【l 】是： ( 1 ) 客户为中心的企业管理技术。即以客户为企业行为指南的管理技术。在这种管 理技术中，企业管理的需要以客户需要为基础，而不是以企业自身的某些要求为基础。 这是一种把企业与客户一体化的管理思想付诸实施的管理技术。 ( 2 ) 智能化的客户数据库。要实行客户为中心的企业管理技术，必须有现代化的技 术，原因就是现代企业所处的是信息时代。以客户为中心的企业管理的中枢智能化的 数据库是所有其它技术的基础。从某种意义上说，智能化的数据库是企业发展的基本能 源。 ( 3 ) 信息和知识的分析技术。以客户为中心的管理思想的实现，是建立在现代信息 技术之上的，没有现代信息技术，就无法有效地实现客户为中心的管理技术。为了实现 这种管理技术，企业必须对智能化的客户数据库进行有效地开发和利用，这种开发的基 本与核心技术就是信息和知识的分析处理技术。只有经过分析和处理的信息，才是企业 第一覃绪论 需要的知识。 使用c r m 概念和技术，企业能快速搜集、追踪和分析每一个客户的信息，进而了 解整个市场走势，并确切地知道谁是客户、谁是客户的客户、什么是客户的需要、客户 需要什么样的产品和服务、如何才能满足客户的要求，以及满足客户要求的一些重要限 制因素。c r m 还能观察和分析客户行为对企业收益的影响，使企业与客户的关系及企 业盈利都得到最优化。 1 1 3 客户关系管理的创新 与以往的企业管理信息系统相比，c i 洲的主要创新之处在于i l j ： ( 1 ) c l w 把公司内部各个部门过去孤立和分散的客户数据综合起来，从而便利公 司对每一个客户都能有一个比较全面、完整的看法。 ( 2 ) 实施c i 后，不管客户通过哪一种渠道与公司打交道，与哪一个部门打交道， 这都没有关系。因为现在公司留给这个客户自始至终都是下一个统一的形象，而不会出 现过去那种不同的部门对客户的服务水准不同、不同的部门对客户提出问题可能作出不 同解释的现象。 ( 3 ) 不管公司通过什么渠道与客户交往，与客户的每一次接触都有个性化，每一 次服务都要有详细的记录。 ( 4 ) 公司在每一次与客户交往的活动中学到新的经验，加强对客户的了解，对市 场的了解，对各方面的了解，根据这些反馈作出改善，使公司整体的服务比以往更加优 秀。 1 1 4 客户关系管理与数据挖掘 许多企业用了很大力气去积累有关客户的信息但是并不能有效地进行客户关系管 理，因为信息只是一些原材。经过组织、分析并理解后，才可以用来构建成有关客户的 知识。而数据挖掘技术就可以完成对信息的处理。 数据挖掘( d a t am i n i n g d m ) ，还称数据库中的知识发现( 心1 0 w l e d g ed i s c o v e 巧i n d 雏l b a s e k d d ) 【2 1 。是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中自动 地发现相关模式、提取有潜在价值的信息，挖掘知识的过程。 数据是由原始事实组成的，数据可以分成数值数据、图形数据、声音数据和视觉数 据这几种类型。信息是按特定方式组织在一起的事实的集合，即具有了超出这些事实本 身之外的额外价值。也就是说，通过对数据的处理把它转变为信息。在处理过程中，必 不可少的是知识，它是用于选择、组织和操纵数据，使它适合于某项任务的规则、指南、 规程等的载体。因此，可以认为数据通过应用知识变为有用的信息。这个转换过程是这 样的： 数据一转换过程( 通过选择、组织和复制数据并应用知识) 一信息 从原始的公司数据经过加工变成信息、知识，最后应用于公司经营运作决策的制定， 在这个转换过程中数据、信息和知识三者在数量上的变化则可以用图1 3 【1 1 表示。 坚塑查兰壁主兰堡笙苎 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ - - _ - _ _ - - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - - - l _ _ _ - _ - 。- - 。_ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ - - 。_ _ 。_ 。一一一 图卜3 从数据到决策 数据挖掘技术可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的不同领域和阶段。 在c l 蝴中，它可以应用到以下几个方面i l j ： ( 1 ) 客户群体分类分析 在电子商务环境下，利用数据挖掘技术可对大量的客户分类，提供针对性的产品和 服务。 ( 2 ) 变叉销售 现代企业和客户之间的关系是经常变动的，需要对其进行交叉销售，为客户提供新 的产品或服务。数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配。 ( 3 ) 客户的获得、流失和保持分析 企业的增长和发展壮大需要不断维持老客户和获得新客户。数据挖掘可以帮助企业 识别出潜在的客户群，提高市场活动的响应率，使企业做到有的放矢。 ( 4 ) 客户盈利能力分析和预测 企业若不知道客户的价值，就很难做出适时的市场策略。数据挖掘技术可以分析和 预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定适合的市场策略。 ( 5 ) 客户背景分析 了解客户背景资料，有助于企业对客户的分析，从而更好地制定客户策略。数据挖 掘可以从大量的、表面无关的客户信息中发现许多对企业有用的商业模式。 ( 6 ) 客户满意度分析 分析客户对企业产品和服务的满意度，可以帮助企业改进客户营销策略，从而增加 客户的忠诚度。数据挖掘可从零散的客户反馈信息中，分析出客户的满意度。 ( 7 ) 客户信用分析 针对不同信用级别的客户，企业可以采取不同的赊销方案等。数据挖掘，可从大量 历史数据中分析出具体客户的信用等级。 当然，随着数据挖掘技术的发展和应用推广，它不仅为客户关系管理的实施提供良 好的基础和平台支撑，而且其在c r m 中应用领域和空间也在逐步扩展。 第一章绪论 1 2 课题的提出 1 2 1 课题的意义 大量数据的产生和收集导致了信息爆炸。现代社会的竞争趋势要求对这些数据进行 彻底的和深层次的分析。虽然现在有了更强大的存储和检索系统，但是使用者发现在分 析使用所拥有的信息方面变得越来越困难。数据仓库提供了容纳大量信息的场所，但只 有和数据挖掘技术的应用结合起来才能最终解决用户的困惑，使用户能够从大量繁杂的 数据中找出真正有价值的信息和知识。 基于数据仓库的数据挖掘系统是目前最新的市场决策支持解决方案。最成功的数据 挖掘方法能使知识员工作出最佳表现，使他们能在最大程度上挖掘出信息的价值。诺贝 尔奖金得主p e n z 泌博士在1 9 9 9 年1 月的计算机世界上评论认为1 3 】：“数据挖掘将 变得更加重要，由于数据挖掘如此有价值以至于企业将不再会丢失与其客户有关的任何 事物。如果你不在这方面作些什么，那么你将失去你的生意 。企业有明显的理由需要 在数据挖掘方面进行投资。如果数据挖掘能够对改善商务过程起到明显的作用，则它就 是一种能够赢得竞争的武器。 客户关系管理的本质就是为了企业提高核心竞争力，由于竞争环境和消费者行为的 改变，产品与服务的界限也日渐模糊。目前市场的重心已经由原来的以产品为中心转到 了以“客户为中心”。所以有效地利用客户数据，加强和改善企业与客户间的关系是现 代企业克敌制胜的关键。数据挖掘技术应用于这一领域，贯穿了客户生命周期的各个阶 段，可挖掘出客户对企业的最大价值，同时有助于企业合理分配现有资源。 由于市场竞争的结果，使的许多产品或服务在品质方面的区别越来越小，产品的同 质化倾向越来越大，结果是产品品质不再是客户选择的主要标准，客户越来越多的看中 厂商能否满足他的个性化需求，能为他提供何种质量的服务。当企业感觉到客户将是市 场竞争的至关重要的资源时，对客户满意度和忠诚度的研究将变得重要。 本人长时间在家电行业从事客户服务管理工作，深感企业在经营中在面对市场竞争 所带来的成本压力的同时，还不得不面对由于客户期望值的日益多样化所带来的对客户 服务工作要求的提高。本文希望能通过数据挖掘技术对服务满意度数据进行分析，以便 对家电行业的客户服务管理工作提供更科学的管理和决策依据，从而为客户提供更优质 的服务。 1 2 2 课题的现状 数据挖掘技术的潜在应用十分广泛，从政府管理决策、科学研究和工业企业决策支 持等各个领域都可以找到数据挖掘的用武之地。 数据挖掘技术目前在客户关系管理方面已有一些应用【4 ，5 ，6 1 。如在市场营销方面，可 用于预测顾客的购买行为、划分顾客群体；在银行业，可用于侦测信用卡的欺诈行为、 客户信誉分析；在保险业，可用于分析决定医疗保险额的主要因素、预测顾客保险的模 式；在交通行业，航空公司可以根据历史资料寻找乘客的旅行模式，改进航线的设置； 在电信行业，电话公司评估哪一类客户会在短期内转向别的公司或其他服务项目，从而 垩堕盔兰堡：! ：兰垡丝苎 _ _ _ - _ _ _ _ _ _ - _ - i _ _ - _ _ - _ - - _ - _ - - _ _ _ - - _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ - - _ _ _ _ _ _ - _ _ - _ - _ _ _ _ - - _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ - _ - _ - _ 。_ - - - _ 。- 。_ 。一一 限制对这部分客户的广告投入；在公司经营管理方面，可用于评价客户信誉、评估部门 业绩、评估员工业绩、监测子公司或财务舞弊行为。 在任何一个企业里面，对客户关系的有效管理都必须以服务质量的评估考核为基 础，并围绕客户的反馈来展开。企业可以有很多种方法来控制和衡量客户的想法、感觉 和行动，进行客户情况调查仅仅是其中的一种，而客户满意程度的调查结果却可以提供 非常有用的信息，对企业了解客户、调整服务决策起到非常重要的作用。 本论文针对所属家电行业的客户满意度调查统计数据，利用数据挖掘技术对客户满 意度调查的数据进行分析和重组，获取有用的信息，为公司开展更有针对性的服务改进 和提升服务质量提供有效的支持。 1 3 课题的主要研究内容 家电行业在国内是一个充分竞争的行业，特别是作为耐用消费品的大家电，竞争就 更加激烈。这使得各家电厂商在注重产品品质的同时，客户服务作为提高品牌美誉度， 增加产品附加价值的重要组成部分，也是各家电厂商的重要工作内容。而客户服务工作 的最重要的指标之一则是追求客户满意度。同时为了准确的进行客户满意度的衡量，则 需要对客户进行满意度的调查。下文是本课题需要研究的调查客户满意度的数据的调查 问卷： 1 您拥有的该品牌的家电产品是( 可多选) ：冰箱洗衣机热水器燃气灶微 波炉吸油烟机其它。 2 您为什么选择该品牌家电( 可多选) ：品牌好技术领先产品功能强外 观设计漂亮产品质量值得信赖朋友亲戚推荐广告吸引人促销员讲解好 价格合售后服务好其它。 3 您对我们产品的质量是否满意： 1 ) 外观设计：很好较好一般不好很不好 2 ) 感观质量：很好较好一般不好很不好 3 ) 产品性能：很好较好一般不好很不好 4 ) 易于使用：很好较好一般不好很不好 5 ) 说明书易于理解：很好较好一般不好很不好 4 您打了次电话才与我们客户服务人员联系上。 5 您在拨打我们的客户服务热线时，接待员的表现如何： 1 ) 是否礼貌热情：很好较好一般不好很不好 2 ) 是否熟悉业务：很好较好一般不好很不好 3 ) 是否主动诚恳：很好较好一般不好很不好 4 ) 是否及时预约上门服务时间：很好较好一般不好很不好 5 ) 您对他她服务的总体印象：很好较好一般不好很不好 您觉得上面哪三项最重要，依次是、。 6 从报修至修复间隔有多久? ( 安装服务为电话预约至安装完毕时间) 小 时。 7 您在接受我们的服务时技术员的表现如何： 1 ) 是否热情，乐于助人：很好较好一般不好很不好 2 ) 着装是否整洁得体：很好较好一般不好很不好 3 ) 是否乐于回答您的提问：很好较好一般不好很不好 4 ) 是否胜任工作：很好较好一般不好很不好 5 ) 是否准时赴约上门安装维修：很好较好一般不好很不好 6 ) 是否为您讲解使用方法及维修保养事项：很好较好般不好很不好 7 ) 是否整理现场并保持现场整洁：很好较好一般不好很不好 8 ) 您对他她服务的总体印象：很好较好一般不好很不好 您觉得上面哪三项最重要，依次是、。 8 服务人员经过次上门才将您的机器安装或修复完毕? 9 服务人员是否在整个服务过程完成后，请您在服务报告上签字确认服务的内容： 是否。 1 0 服务人员是否服务报告的第一联给您保存，以便于今后的服务? 是否。 1 1 如果属于包修期外收费修理：合理较合理一般不合理很不合理 您认为我们的收费标准是否合理：合理较合理一般不合理很不合理。 1 2 您对我们工作的总体印象如何： 1 ) 产品质量：很好较好一般不好很不好 2 ) 销售：很好较好一般不好很不好 3 ) 送货：很好较好一般不好很不好 4 ) 售后服务：很好较好一般不好很不好 1 3 请对上述总体印象评价中的满意及不满意原因加以详细说明。 1 4 您对我们现在的客户服务还有哪些意见和建议? 1 5 您在使用产品的过程中，觉得还需要增加哪些功能? 1 6 您会考虑再次购买该品牌其他产品吗? 肯定会会不会肯定不会 仃您会向您的家人、朋友推荐本公司产品吗? 肯定会会不会肯定不会 1 8 请提供下列数据：( 本公司对您提供的信息绝对保密，尽请放心填写) 姓名性别年龄 职业：国家与社会管理人员职业经理人私营企业主专业技术人员办事人员 个体工商户商业服务人员产业工人农业劳动者军人教育科研人员 家庭年收入： 该问卷涵盖了从售前、售中到售后的主要服务内容，如产品质量，送货服务，售后 上门维修服务等，而从第四到第十二项则对上门服务流程的各关键环节进行了详细的调 查，从客户打电话开始到一次服务的结束。如，拨打电话次数，热线服务评价，技术员 7 - 坚塑查兰堡：兰兰些丝苎 服务评价等。这部分正是家电行业客户服务管理工作的重要内容。 当前企业面临的主要问题是： ( 1 ) 企业在长时间的工作中，已经积累了大量的历史数据，但数据仅仅是用来对下 属服务中心以及服务人员进行考核，并未对数据进行进一步的深层次的分析和利用，并 开展有针对性的改善工作。 ( 2 ) 对服务中心的考核指标为第1 2 项，对售后服务的总体印象，显然，这个指标 和前面所有关于售后服务的各分项指标都有关联，那么那些分项指标对该项指标的影响 最大? 是否和客户年龄有关? 是否和客户的职业及收入有关? ( 3 ) 在那些方面提高，才能最快的提高客户满意度? 成本又最节约? ( 4 ) 各分项指标对总指标的影响权重有多大? 针对以上问题，本课题的主要内容为：将企业原有的满意度调查数据库内的数据， 整理后放入基于s q ls e e r2 0 0 0 的数据库，用以建模和数据挖掘。利用数据挖掘工具 和方法挖掘客户满意度的历史数据。 ( 1 ) 用层次分析法，对影响客户满意度的各分项指标进行定量分析。 ( 2 ) 利用s a s 软件，运用统计学方法对影响客户满意度的各分项指标进行各指标 间的相关关系研究。 ( 3 ) 运用决策树算法对数据进行挖掘，并运用i d 3 算法探寻不同细分客户对满意度 的影响。 第- 二章数据库及数据挖掘理论i 技术 第二章数据库及数据挖掘理论与技术 2 1 数据的组织形式 在大部分的企业传统的信息管理系统中，客户信息以支离破碎的状态分散在各个部 门，企业中没有一个部门可以看到客户信息的全貌【3 1 ，如图2 1 所示。这种客户信息的 分散性和片面性对企业的经营活动造成了极大的困扰，浪费了很多资源，失去了很多机 会，在市场竞争中经常处于极其不利的地位。 今天的状况：数据集中存放 业务专家 圃 遗留系统客户帐单 单数据会计制造 客户销售，产品定价和 可选项目 图2 一1 分散存储的数据 由于任何正确的商业决策都离不开集成化的数据仓库的支持。所以，建立数据挖掘 环境的第一件工作就是将企业中的所有数据源集成到一起【3 1 ，如图2 2 所示。数据仓库 是为了满足决策支持应用而专门设计的一种数据库系统。w h i i l i l l o n 对数据仓库的定义 为：数据仓库是支持管理决策过程的、针对主题式的综合式的、与时间有关而持久的数 据集合。数据仓库是一个中央存储系统，它可以全方位地记录客户资料，系统地监测重 大客户事件的流程，在整体客户群中确认个别客户的价值或发现留住客户的机会，同时 在有限的沟通渠道上排定优先顺序，利用有限资源找出最具潜力的客户。 决策支持 垦置画 客户服务 图2 2 集中化的数据仓库 - 9 系统客户 数据 息信计统 i叠i饵 销营户 务 客 宙一 江南人学颂l ? 学位论义 在众多客户关系管理解决方案与应用软件中，客户数据仓库的强大功能，被视为企 业提升服务品质的一大利器，建立数据仓库也成为企业重要的未来趋势。客户数据仓库 在国外已应用了多年，而国内还属于观念建立阶段。数据仓库在客户关系管理中可以协 助企业回答这些问题：如果有机会可以建立或维系客户关系，那么我今天接触的客户中， 哪一个是最重要的? 应该跟他们说些什么? 什么渠道是接触他们的最好办法? 等等。这 几个问题看似简单，但是如果要每天针对每一个客户回答这些问题，恐怕就不是那么简 单了。尤其是企业的客户群并不只限于常常接触的那些客户，还有许多不常接触的客户， 也许这些客户与企业关系并不是那么密切，但他们仍可能代表了庞大的潜在商机，因此 企业也应该知道他们是谁? 他们如何与企业交易互动? 这些问题可以从数据仓库的运 作中得到解答，数据仓库就像是大脑，存储了以客户资料为基础的企业智慧，会思考、 判断；而网络、呼叫中心等渠道，就如同四肢，如果没有大脑，四肢再怎么发达，效果 也极其有限。 作为数据仓库系统三个主要功能模块之一的信息访问部分，是最终用户赖以从数据 仓库中读取信息、分析数据、实施决策的必经之路。建立数据仓库的最终目的是面向高 层决策支持，当有关创建和维护数据仓库的理论和方法基本成型后，研究的重心将转向 数据仓库的有效使用上，也就是利用数据仓库实现决策支持功能。图2 3 给出了数据仓 库环境中数据挖掘的体系结构1 1 1 。 假设奁询要求 者 查询结果 图2 3 数据仓库环境中数据挖掘的体系结构 2 2 数据库设计 进行数据库的概念设计，需要选择适当的概念数据模型。概念数据模型是面向用户、 面向现实世界的数据模型，是与d b m s 无关的。用于概念设计的数据模型既要有足够的 表达能力，可以表达各种类型的数据以及相互之间的联系和语义，又要简单易懂，能够 为非专业人员所接受。常见的有语义数据模型、面向对象的数据模型等。目前应用最广 泛的是实体关系数据模型( e r 模型) ，用e r 图表示的e r 数据模型，便于开发人 员与用户理解与交流。本系统的设计采用该数据模型。 概念设计有两种方法：一是集中式模式设计法( c e n t r a l i z e ds c h e m ad e s i g n ) ， 1 0 第一二章敛据库及数据挖掘理论与技术 在整个企业的需求基础上设计一个企业的全局数据模式，再根据全局数据模式为各个用 户组或应用定义外模式；二是分散一集成法( v i e wi n t e g r a t i o na p p r o a c h ) ，以各部分 的需求说明为基础，分别设计各自的局部模式。这些局部模式实际上相当于各部分的视 图，然后再以这些视图为基础，集成为一个全局模式。 现在企业的实际情况是，当对客户进行过服务后，客户的信息在系统内进行了记录， 在特定时间，发出客户满意度调查函( 见上一章调查函内容) 来调查客户的满意度情况， 并将信息录入到满意度调查系统。由于现在客户信息记录系统和满意度调查系统是两个 分离的系统，所以根据挖掘目的和数据变量情况建成如下的基于s q l2 0 0 0 的数据库。 在对原有数据进行综合，转换，并做相应的规范化处理的基础上，在数据库中建立 的系统的主要数据表见表2 一l 和表2 2 。 表2 一l 客户满意度表 字段名称字段解释 字段类型 i d 客户i d i n t r e p o r t n o 服务号码 c h a r 0 1 ds r n o前次服务号码 n v a r c h a r r i s t y p e 报告类型 i n t c li e n t n o 中心代码 n v a r c h a r is s u e _ d a t e 服务日期 d a t e ti m e c a l1 c o d e维修类别 n v a r c h a r t e c h n n o 技术员信息 n v a r c h a r s e r v l c e 服务分类信息 n v a r c h a r p r o d u c t 机器描述 n v a r c h a r h o l d - a p p l s 拥有的机器信息 n v a r c h a r h o l d a p p l s o t h e r拥有的其他机器信息 n v a r c h a r w h y c h o o s e购买原因 n v a r c h a r w h y c h o o s e o t h e r 购买评价 n v a r c h a r q u a l it y l 质量评价1t i n y i n t q u a l i t y - 2质量评价2t i n y i n t q u a li t y - 3质量评价3t i n y i n t q u a li t y _ 4 质量评价4t i n y i n t q u a li t y 一5 质量评价5 t i n y i n t l a s t r e p a i r最后维修日期t i n y i n t c a l l t i m e s 呼叫次数t i n y i n t a g e n t 一1 热线评价1 t i n y i n t a g e n t _ 2热线评价2t i n y i n t a g e n t 一3 热线评价3t i n y i n t a g e n t 一4 热线评价4t i n y i n t a g e n t _ 5热线评价5t i n y i n t a g e n t s o r t 热线服务重要性排序n v a r c h a r w a i t t i m e 维修等待时间 i n t t e c h n1 技术员评价lt i n y i n t t e c h n2 技术员评价2t i n y i n t 江南大学硕士学位论文 t e c h n3技术员评价3t l n y i n t t e c h n4技术员评价4t i n y i n t t e c h n5技术员评价5t i n y i n t t e c h n6技术员评价6t i n y i n t t e c h n7技术员评价7t i n y i n t t e c h n8技术员评价8 t i n y i n t t e c h n s o r t技术员服务重要性排序 n v a r c h a r v i s i t t i m e s 维修次数t i n y i n t m o r e v i s i t r e a s o n 再次上门原因t i n y i n t s i g n i n r i s维修确认t i n y i n t s t a y r i s服务凭证t i n y i n t m a r k i n c o m e 收费确认 t i n y i n t c h a r g e收费评价t i n y i n t g e n e r a l s e r vi c e服务总评价 f l o a t g e n e r a l q u a l it y质量总评价t i n y i n t g e n e r a 上一s a l e 销售总评价 t i n y i n t g e n e r a l d e liv e r y 送货总评价 t i n y i n t c s i r e a s o n 不满原因n t e x t b u y a g a i n 再次购买倾向 t i n y i n t r e c o m m e n d 意见t i n y i n t n e e d a d d f u n c 产品建议 n t e x t s u g g e s t i o n服务建议 n t e x t c u s t o m e i - s e x性别 t l n y i n t c u s t o m e r a g e 年龄 t i n y i n t c u s t o m e r p r o f 职业 t i n y i n t c u s t o m e r 乙_ h o u s e h 0 1 d收入m o n e y 0 p总部录入人员n v a r c h a r s c o p中心录入人员n v a r c h a r e n t r y d a t e录入日期d a t e ti m e 表2 2 客户信息表 字段名称 字段解释 字段类型 i d 客户i di n t s rn o 服务号码n v a r c h a r s c c o d e 服务中心代码 n v a r c h a r r i s i d 系统i di n t h o t n o 呼叫代码n v a r c h a r c a l l d a t e 呼叫日期s m a l l d a t e t i m e n a m e 姓名n v a r c h a r a d d r 地址n v a r c h a r c o n t 故障情况n v a r c h a r t e l 电话号码n v a r c h a r t e c h n n o 技术员信息 n v a r c h a r s e r vic e d a t e 服务日期s m a l l d a t e t i m e - 1 2 - 第_ 二章数据库及数据挖掘理论与技术 c a l l c o d e维修类别 n v a r c h a r en 0机器型号 n v a r c h a r f d 生产日期 n v a r c h a r s e r i a l 一n o 机器序号 n v a r c h a r p u r c h a s e d a t e 购买日期 s m a ll d a t e t i m e s y s m o n t h财务日期 n v a r c h a r p c o d e 机器所属类别 n v a r c h a r b r a n d品牌信息n v a r c h a r 2 3 数据挖掘的过程及模型 数据挖掘( d a t am i n i n g ) ，也称数据开采、数据采掘等，一种比较公认的定义是 w j f r a w l e y ，g p i a t c t s ks h a p i r 0 等人提出的1 1 j ：数据挖掘就是从大型数据库的数据中提 取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知，潜在有用的信息，提取的知识表 示为概念、规则、规律、模式等形式。这个定义