教育培訓(xùn)行業(yè)是目前國(guó)內(nèi)發(fā)展比較迅速的行業(yè),用戶(hù)需求大,產(chǎn)品涵蓋商務(wù)實(shí)戰(zhàn)英語(yǔ)、實(shí)用口語(yǔ)、雅思培訓(xùn)、托福培訓(xùn)、在線英語(yǔ)以及海外留學(xué)項(xiàng)目等。經(jīng)過(guò)多年的業(yè)務(wù)發(fā)展,企業(yè)與客戶(hù)之間形成了多個(gè)不同角色的接觸點(diǎn),包括市場(chǎng)、客服、門(mén)店?duì)I銷(xiāo)、培訓(xùn)中心等各角色應(yīng)用系統(tǒng)中的共享互通,如下圖所示。這些角色有著不同的需求,使用著不同的工具和應(yīng)用,但都需要訪問(wèn)最新的數(shù)據(jù),以便用這些數(shù)據(jù)來(lái)形成為客戶(hù)量身定做的最佳決策。但是往往數(shù)據(jù)與應(yīng)用之間缺乏融會(huì)貫通的統(tǒng)一畫(huà)像和訪問(wèn)方式,導(dǎo)致業(yè)務(wù)之間的信息孤島,影響決策的有限實(shí)施與客戶(hù)體驗(yàn)。

(圖1-1)
本方案在尋求商務(wù)智能(Business Intelligence,以下簡(jiǎn)稱(chēng)BI)的解決方案,旨在建立統(tǒng)一客戶(hù)視圖,挖掘客戶(hù)消費(fèi)潛力,增強(qiáng)營(yíng)銷(xiāo)能力,改進(jìn)用戶(hù)體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)基于統(tǒng)一用戶(hù)視圖基礎(chǔ)上的信息傳遞,涵蓋銷(xiāo)售,邀約,門(mén)店,教學(xué)環(huán)節(jié)對(duì)用戶(hù)信息的獲取。方案涵蓋自渠道推廣至呼叫中心的數(shù)據(jù)流程優(yōu)化與實(shí)施,用戶(hù)統(tǒng)一視圖建立的評(píng)估,以及針對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)使用部門(mén)的信息貫通。
第2章 解決方案概述
此項(xiàng)目旨在為企業(yè)建立統(tǒng)一用戶(hù)視圖,實(shí)現(xiàn)在各個(gè)業(yè)務(wù)流程中的用戶(hù)數(shù)據(jù)完善與共享。通過(guò)對(duì)用戶(hù)分類(lèi)及建立用戶(hù)預(yù)測(cè)模型,提高呼叫中心的潛客邀約率。建立dashboard,實(shí)時(shí)展現(xiàn)市場(chǎng)投放與不同渠道的效率。
目前企業(yè)比較關(guān)心以下功能模塊實(shí)現(xiàn):
- 用戶(hù)畫(huà)像
- 基于用戶(hù)畫(huà)像的用戶(hù)信息定制和發(fā)布
- 邀約階段用戶(hù)信息完善及流轉(zhuǎn)
- 訂單階段用戶(hù)信息完善及流轉(zhuǎn)
- 呼叫中心坐席評(píng)價(jià)體系
- 潛客與呼叫中心坐席匹配
- 市場(chǎng)活動(dòng)趨勢(shì)分析及渠道管理
第3章 解決方案詳述
3.1 用戶(hù)畫(huà)像
建立用戶(hù)信息的統(tǒng)一視圖數(shù)據(jù)庫(kù),按照教育培訓(xùn)行業(yè)特征建立行業(yè)用戶(hù)重點(diǎn)關(guān)注維度和各維度內(nèi)的深度數(shù)據(jù),同時(shí)從實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的三類(lèi)標(biāo)簽:事實(shí)、模型、預(yù)測(cè)。從而使得一個(gè)用戶(hù)在不同應(yīng)用場(chǎng)景下能夠以所標(biāo)簽的信息被形象展示。

(圖3-1)
3.2 用戶(hù)統(tǒng)一畫(huà)像模型建設(shè)及步驟
3.2.1基于企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)整合和完善,通過(guò)6個(gè)維度的事實(shí)信息來(lái)描述用戶(hù),建立用戶(hù)的基礎(chǔ)維度和各維度的不同層級(jí)的信息:
- 用戶(hù)基本屬性
- 用戶(hù)關(guān)聯(lián)關(guān)系
- 用戶(hù)興趣偏好
- 用戶(hù)價(jià)值信息
- 用戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)信息
- 用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)信息
如下圖所示:

(圖3-2)
3.2.2 基于用戶(hù)信息建立6個(gè)維度的服務(wù)目標(biāo)和基于事實(shí)用戶(hù)信息的目標(biāo)維度標(biāo)簽,更準(zhǔn)確描述客戶(hù)在各個(gè)目標(biāo)維度的定位和狀態(tài)。
- 營(yíng)銷(xiāo)增強(qiáng)
- 客戶(hù)洞察
- 渠道優(yōu)化
- 產(chǎn)品創(chuàng)新
- 風(fēng)險(xiǎn)防范
- 運(yùn)營(yíng)提升
通過(guò)大數(shù)據(jù)處理分析工具來(lái)分類(lèi)客戶(hù)的事實(shí)標(biāo)簽,實(shí)現(xiàn)客戶(hù)畫(huà)像的第一步分析,初步實(shí)現(xiàn)用戶(hù)畫(huà)像。
“ 基于用戶(hù)的基本事實(shí),結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)及教育行業(yè)的獨(dú)有的特征,對(duì)于用戶(hù)做合并分類(lèi),形成客戶(hù)畫(huà)像與客戶(hù)群體屬性,如下圖所示:

(圖3-3)
3.2.3基于客戶(hù)的瀏覽興趣與購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù),結(jié)合模型如LTV、RFM等通過(guò)分析工具計(jì)算客戶(hù)的模型標(biāo)簽,實(shí)現(xiàn)客戶(hù)畫(huà)像的第二步分析,實(shí)現(xiàn)用戶(hù)商業(yè)價(jià)值畫(huà)像。
- 新客戶(hù)的獲得成本
- 存量客戶(hù)生命周期價(jià)值
- 存量客戶(hù)的交叉銷(xiāo)售價(jià)值
- 存量客戶(hù)的再激活價(jià)值
- ……

(圖3-4)
3.2.4 基于用戶(hù)基本畫(huà)像與模型畫(huà)像,通過(guò)大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如貝爾斯、邏輯回歸等)來(lái)進(jìn)行用戶(hù)預(yù)測(cè)與完善反饋,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的推廣分配,提高運(yùn)營(yíng)效率,如下圖所示:
- 推廣的到校試課概率評(píng)估
- 新客戶(hù)的生命周期價(jià)值評(píng)估
- ……

(圖3-5)
3.3 統(tǒng)一畫(huà)像標(biāo)簽完整過(guò)程
基于企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù),定期通過(guò)工具從數(shù)據(jù)庫(kù)與Web日志采集原始數(shù)據(jù),然后生成標(biāo)簽?zāi)P筒⒊掷m(xù)優(yōu)化。

(圖3-6)
- 基本畫(huà)像標(biāo)簽:從數(shù)據(jù)庫(kù)一次性導(dǎo)入。同時(shí)制定定期采集規(guī)則,當(dāng)客戶(hù)信息通過(guò)CRM更新時(shí),將更新記錄直接復(fù)制到基本畫(huà)像標(biāo)簽的更新,以便預(yù)測(cè)優(yōu)化。
- 營(yíng)銷(xiāo)畫(huà)像標(biāo)簽:
- 需求標(biāo)簽:從數(shù)據(jù)庫(kù)一次性導(dǎo)入。同時(shí)制定定期采集規(guī)則,當(dāng)座席采集客戶(hù)需求并通過(guò)CRM更新時(shí),將更新記錄直接復(fù)制到需求畫(huà)像標(biāo)簽的更新,以便預(yù)測(cè)優(yōu)化。
- 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)標(biāo)簽:從數(shù)據(jù)庫(kù)一次性導(dǎo)入。同時(shí)制定定期采集規(guī)則,當(dāng)推廣采集客戶(hù)名單并通過(guò)CRM更新時(shí),將更新記錄直接復(fù)制到營(yíng)銷(xiāo)畫(huà)像標(biāo)簽的更新,以便預(yù)測(cè)優(yōu)化。
- 價(jià)值畫(huà)像標(biāo)簽:從數(shù)據(jù)庫(kù)一次性導(dǎo)入。同時(shí)制定定期采集規(guī)則,當(dāng)成單信息通過(guò)CRM更新時(shí),將更新記錄每晚進(jìn)行計(jì)算新商業(yè)價(jià)值統(tǒng)計(jì),將新變量更新到價(jià)值標(biāo)簽以便預(yù)測(cè)優(yōu)化。
- 興趣畫(huà)像標(biāo)簽:興趣畫(huà)像原數(shù)據(jù)的瀏覽日志解析處理比較復(fù)雜,需要進(jìn)行URL的識(shí)別、IP的識(shí)別、User Agent的識(shí)別、Referrer搜索關(guān)鍵詞的識(shí)別等。處理流程的設(shè)計(jì)采用了流水化的串行和并行設(shè)計(jì),內(nèi)部解析采用組件化流水化處理,不同組件之間的數(shù)據(jù)采用共享大內(nèi)存的方式,避免在不同的處理組件之間進(jìn)行數(shù)據(jù)落地,重復(fù)的進(jìn)行數(shù)據(jù)寫(xiě)出和讀入,提高數(shù)據(jù)處理的效率。同時(shí)使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型,統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。如下圖所示,使用Exceed Data平臺(tái)模塊化的集成、處理、分析、以及應(yīng)用機(jī)器智能算法可以大大節(jié)省存儲(chǔ)資源,提供解析的效率。

(圖3-7)
3.4 用戶(hù)數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的共享
通過(guò)一套開(kāi)放的應(yīng)用之間采用開(kāi)放的應(yīng)用接口(API)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)信息在市場(chǎng)、客服、門(mén)店?duì)I銷(xiāo)、培訓(xùn)中心等各系統(tǒng)中的共享互通。API為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),為各個(gè)應(yīng)用數(shù)據(jù)系統(tǒng),設(shè)置未來(lái)外部數(shù)據(jù)接入,提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接收(get)與采集(post)接口,如下圖所示。
- 支持主流的接口協(xié)議,如REST;
- 支持直接采集主流數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),支持的數(shù)據(jù)庫(kù)包括:oracle、mysql、sqlserver等,直接使用jdbc客戶(hù)端命令方式從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)。
- 支持分布式數(shù)據(jù)源調(diào)度,支持多數(shù)據(jù)源間的訪問(wèn)連接。
- 采用參數(shù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)思想,在API中,凡是不能確定的因素做到參數(shù)化,以達(dá)到通過(guò)對(duì)參數(shù)的設(shè)置就可適應(yīng)不同的情況及不同時(shí)期的應(yīng)用要求。

(圖3-8)
通過(guò)API對(duì)數(shù)據(jù)流通的支持與一致化視角,提供全面、整合的分析能力幫助企業(yè)英語(yǔ)提升復(fù)雜流程下的高性能分析,快速建立專(zhuān)注于客戶(hù)的凝聚力,借助大數(shù)據(jù)分析改善運(yùn)營(yíng)效益。

(圖3-9)
第4章 用戶(hù)信息的收集及傳遞流程
基于下一業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的需求,確立用戶(hù)信息收集的維度,通過(guò)API或數(shù)據(jù)導(dǎo)入的方式,實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)間所需的用戶(hù)信息流轉(zhuǎn)流程。
以官網(wǎng)至呼叫中心為例,如下圖所示:
- 定期收集網(wǎng)絡(luò)日志到系統(tǒng)
- 系統(tǒng)提取瀏覽歷史、合作渠道、設(shè)備信息
- 系統(tǒng)分析瀏覽興趣并更新至客戶(hù)畫(huà)像
- 系統(tǒng)根據(jù)初步畫(huà)像和需求定位,計(jì)算成單概率,分配給座席
- 座席呼叫客戶(hù),收集進(jìn)一步信息,更新至CRM
- 系統(tǒng)從CRM里采集信息變化,更新至客戶(hù)畫(huà)像,并重新計(jì)算成單概率,
- 座席再呼叫客戶(hù)時(shí),使用最新客戶(hù)畫(huà)像并繼續(xù)收集(可重復(fù))

(圖4-1)
在座席預(yù)約試聽(tīng)以后,可延續(xù)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互流程擴(kuò)展業(yè)務(wù),如下圖所示。
- 門(mén)店迎接客戶(hù),使用系統(tǒng)+座席收集的最新信息與需求興趣,讓客戶(hù)擁有良好體驗(yàn),加速成單。
- 教師歡迎學(xué)生,使用系統(tǒng)+座席收集的需求興趣,無(wú)需重新收集就可以為為客戶(hù)設(shè)計(jì)適合的需求。
- 教師與學(xué)生的交流中,發(fā)現(xiàn)更多信息,重新跟新至用戶(hù)畫(huà)像。
- 系統(tǒng)為學(xué)生計(jì)算類(lèi)似學(xué)生還會(huì)上的課程(類(lèi)似電商的”買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品的人還買(mǎi)了xx“的功能),更新用戶(hù)畫(huà)像。
- 門(mén)店使用系統(tǒng)推薦的為學(xué)生推薦更多課程,更新交叉銷(xiāo)售成單。
- 系統(tǒng)重新計(jì)算客戶(hù)生命周期價(jià)值,重新更新客戶(hù)畫(huà)像以便未來(lái)預(yù)測(cè)。

(圖4-2)
如上圖所示,通過(guò)銷(xiāo)售和服務(wù)環(huán)節(jié)各個(gè)維度信息的完善,在每一個(gè)環(huán)節(jié)調(diào)用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的API,采集最新的數(shù)據(jù)和更新最新的資料,配合數(shù)據(jù)分析及標(biāo)簽功能,逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)信息的豐滿和多元化展示,實(shí)現(xiàn)針對(duì)本行業(yè)更有效的用戶(hù)畫(huà)像,
第5章 坐席評(píng)價(jià)及潛客匹配
建立用戶(hù)評(píng)價(jià)體系,對(duì)潛在客戶(hù)進(jìn)行標(biāo)簽,如下圖所示。
- 在CRM呼叫中心系統(tǒng)建立坐席評(píng)價(jià)體系,按照技能和歷史潛客成單率進(jìn)行標(biāo)簽。
- 在BI系統(tǒng)建立潛客分配試用規(guī)則A、B、C
- 將潛客信息和匹配坐席信息傳遞給CRM呼叫中心系統(tǒng)進(jìn)行l(wèi)eads分配。
- 跟蹤測(cè)試不同分配規(guī)則下的產(chǎn)出效率并優(yōu)化分配方案。
- 通過(guò)坐席與潛客的規(guī)則匹配,使坐席效能最大化,提高邀約率。

(圖5-1)
針對(duì)個(gè)人座席,跟蹤成單率vs客戶(hù)成單概率,提供包括呼叫時(shí)長(zhǎng)、呼叫成本、成單率/客戶(hù)成單概率、成單價(jià)值等反應(yīng)客觀效率的分析,并提供周、月、年趨勢(shì)的對(duì)比。
第6章 智能Dashboard
通過(guò)時(shí)間、地域、渠道、客戶(hù)性別、客戶(hù)年齡段、客戶(hù)工作類(lèi)型、瀏覽產(chǎn)品、成單產(chǎn)品、價(jià)值層次等維度,對(duì)企業(yè)英語(yǔ)的業(yè)務(wù)成單屬性、渠道接觸行為屬性、客戶(hù)業(yè)務(wù)量和收入進(jìn)行多維分析,形成企業(yè)英語(yǔ)的智能洞察指數(shù)。
通過(guò)對(duì)客戶(hù)業(yè)務(wù)成單的分析和成單概率,為潛客的精準(zhǔn)分配和座席的效率提升提供支撐。展現(xiàn)座席營(yíng)銷(xiāo)的明細(xì)數(shù)據(jù),支持通過(guò)呼叫時(shí)間、客戶(hù)區(qū)域、成單產(chǎn)品、人群屬性等條件進(jìn)行靈活組合查詢(xún);支持按照呼叫周期查詢(xún);可對(duì)指標(biāo)進(jìn)行升、降序排序;支持通過(guò)時(shí)間、區(qū)域、產(chǎn)品、人群屬性等條件進(jìn)行靈活組合查詢(xún)。
通過(guò)日期、地域、客戶(hù)成單率等維度的靈活組合,對(duì)渠道客戶(hù)獲得數(shù)量、平均獲得成本、平均成單金額,平均客戶(hù)凈價(jià)值等指標(biāo)來(lái)行多維分析,識(shí)別渠道的收益成效。
智能洞察指數(shù)主要用于,如下圖所示:
- 熱門(mén)產(chǎn)品排行、地域分布、客戶(hù)群分布;
- 座席效率排行;
- 成單趨勢(shì)分析;
- 各渠道分析;
- 瀏覽成單路徑分析;

(圖6-1)