使用数智手段探寻服务体验卡点的源头 —— 电信运营商领域实践及跨行业普适性的思考
当今世界正处于从工业经济向数字经济转型过度的大变革时代，数据成为驱动经济社会发展的新要素、新引擎。适时运用大数据和AI技术手段获取全面持续的客户体验信息，是提升企业服务能力、打造差异化竞争力的重要举措。
传统的企业，也包括电信运营商的客户体验管理通常是一种事后的管理，根据已经发生的客户体验现象，通过分析、评估，进行事后的改善或补救，有点类似“亡羊补牢”。但随着市场竞争的加剧和技术的不断发展，主动地、精准地客户交互正在成为新趋势。
通过智能识别、数据分析提前预知客户的体验变化，并主动进行策略调整以避免/减少客户负面体验，放大正面体验，在源头解决用户体验卡点和客户问题，正成为业界努力的方向。本文通过分享亚信科技公司在电信运营商领域的实践，希望抛砖引玉，能为各行业致力于客户体验提升的工作者提供一种数字化驱动体验改善的应用模式参考。
如图1所示，在之前传统的电信运营商客户服务中，存在以下常见的问题：
1、当用户发现问题，报告运营商要求改进服务的时候，运营商需要很长响应时间；
2、用户必须对不同岗位的技术人员反复重复自己遇到的问题,这使人非常烦躁；
3、当用户遇到网络问题，拿到了一个故障排除工单或者做了设备更换，但这些措施常常并没真正解决用户的问题；
4、用户报告问题的唯一途径是通过客服渠道；
5、当用户遇到服务质量无法接受时,不得不电话联系客服，但有时需要花费很长时间来等待客服接通电话。
图 1 用户需求分析
这些在传统的电信运营商服务中常见的问题，可以概括为“系统维护思维”与“用户感知视角”的天然差异，因此形成了“性能与体验之间的鸿沟”。
图2描述了电信运营商面向网元设备系统监控图，看上去所有系统和设备的指标一片正常，健壮性可靠性均超过99.999%。图3描述用户体验感知情况，即便是0.001%，在一片100*100栅格组成的区域中，可能也意味着一天下来成百上千名用户的不满。
图 2面向网元设备的系统监控图
图 3 用户体验感知分布图
在大型企业服务能力的优化提升过程中，我们逐渐总结出一套可以用在电信运营商或者相关行业客户的智能客服领域的方法和模型。主要的过程是通过大数据做用户级的关键行为摘要，结合设备/系统性能数据，通过AI模型和算法辅助量化分析用户体验的真实分布情况，可以用于帮助电信运营商及行业客户定位客户体验问题的源头，实现主动修复和未雨绸缪。
图 4 客户体验问题源头主动发现工作模式示意图
如图4所示，通过数字化方式主动发现客户体验卡点和源头的方式，在通信运营商领域客户投诉场景背景下概述如下：
1.感知：
a.感知用户问题：投诉热线、网厅、掌厅APP等获得用户主动反馈所描述的问题及细分类。在移动通信领域这类万投比大概为0.01%~0.08%；
b.认知问题的原因：通过大数据能力，摘要并回溯用户身上发生的真正问题源头，含各项用户级的使用指标及重要事件，例如接通率、掉话率、卡顿、覆盖信号弱等等。在移动通信领域这类数据量，在摘要后，每千万用户每天约10GB。通过数据挖掘及机器学习技术，把正常用户和投诉用户的数据对比，可以有效发现各类问题的用户投诉的特征模式；
c.全量主动发现：把机器学习得到的推理模型，动态运用于全网用户的体验评分、潜在投诉预警、问题原因定位，目前每千万用户大约需要1000核vCPU的对应云计算资源。可以做到对每个用户的遭遇事件预警，也能把问题聚集点的网络位置、业务流程卡点进行主动发现；
2.行动：
把数智化主动发现的结果，对应到不同工作部门的职能，可以有效助力客户服务和主动关怀、内部流程优化、专业系统（基站）规划、建设、维护和优化等各种日常生产场景，也可以用作产品规划和面向客户的业务场景设计等；
3.评估：
基于行动后用户级数据的持续获取，对所执行的服务和行动做出评估和持续改进。随着外部环境变化（竞争环境变化、大型节假日和大规模公众事件等），内部工作进展（5G网络建设、新产品和业务上线等）的情况下，也需要进行持续的学习和迭代更新，以维持并改进面向客户的个性化服务的准确性和效率。
在新基建和内循环的背景之下，各行业均将迎来企业数字化转型的热潮，其中客户体验的提升将是数字化转型的重要目标之一。希望我们在运营商领域的数智化实践——“从源头上主动发现客户体验卡点，让客户问题不在发生”的工作探索，能够和更多的合作伙伴及行业产生共鸣。
希望能互相交流和学习各行各业专业化系统和设备的用户级数据情况，分析各行业客户旅程画像的实现方式，共同探讨“数字化服务升级”的新方向，分享和学习“数字能力承载服务体验全链路”的“以客户为中心”的创新和实践。
作者：陈丹、田佳颖、陈力；就职于亚信科技公司；
本文刊载于《客户世界》2020年11月刊。
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客户世界
这家伙很懒，什么都没写！
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