大数据时代客户服务将如何被改变？-国土报中文版

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大数据的概念是如何形成的？2011年5月，emc召开了一次主题为“云计算与大数据相遇”的会议，首次抛出了“大数据”的概念；今年6月，由emc赞助、idc编写的年度数字宇宙研究报告“从混沌中获取价值”发布。随后，ibm、麦肯锡和许多其他外国机构发布了关于“大数据”的研究报告，并积极跟进。

从背景中我们可以看出，emc(全球最大的外部存储硬盘供应商)是推广“大数据”概念的策划者，他当然希望销售更多的硬盘。这种软广告炒作不仅没有引起反感和呕吐，反而被社会各界所认可和接受，也与其社会背景分不开。近年来，由于数据生成成本的快速下降，人类生成的数据量呈指数级增长，其中80%以上是传统数据库无法处理的非结构化数据。这些数据有多大？根据idc的监测，2010年全球正式进入zb时代，预计到2020年，全球将拥有35zb的数据。如果所有35zb的数据都刻录在9gb的光盘上，叠加的高度相当于地球和月球之间的三次往返...面对这样一个直观的比喻，其他语言将是苍白无力的！

大数据时代客户服务将如何被改变？

也许你会说，不用说，大数据是一种我们已经看到的现象。难道大数据不会给我们的社会带来任何实质性的影响，或者我为什么没有看到它的应用？至于大数据的应用，我就不在这里详述了。市场上的各种“大数据”书籍已经讨论了许多案例。我只想说，“分析历史可以洞察未来。”那些在几年前还说“云技术”还很遥远的人，正在用“搜狗云输入法”把他们的文档、照片和视频上传到“icloud”，登陆dropbox、yelp、zynga和其他网站(这些网站是在亚马逊的“云平台”上托管的)...那张“漂浮在天空”，

大数据时代客户服务将如何被改变？

根据麦肯锡全球研究所的研究报告“大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿”，大数据将为医疗服务、公共管理、位置服务、零售和制造业带来巨大的应用价值。例如，它将为美国的医疗服务行业创造3000亿美元的年价值，年增长率约为0.7%，并且它可以为美国制造业降低高达50%的产品开发和装配成本。麦肯锡的报告详细解释了大数据给各行各业带来的好处，我建议你阅读它。我将只谈论大数据对客户服务的影响。

大数据时代客户服务将如何被改变？

在云时代，淘宝推出了具有“云”特征的客户服务模式——云客户服务，将喜欢助人、有能力助人的淘宝人聚集在一起，使客服人员能够在家或在学校为客户提供远程服务，实现“ho(home office)”，充分利用客服人员分散的时间，既降低了成本，又提高了效率。当然，这种“云”不是真正的云技术，而是一个概念和噱头。在大数据时代，它会给客户服务带来什么商业价值？

大数据时代客户服务将如何被改变？

在我看来，大数据将给客户服务带来一场革命，这将给客户服务带来巨大的想象力和无限的发展前景。它甚至可以将客户服务部门从原来的成本中心(高成本和低价值)转变为利润中心(提升品牌价值和创造收入)。下面我举三个例子与大家讨论，并展望客户服务的未来。

第一，智能语音客服

目前，通信运营商等客户服务领域的先进企业已经实现了智能文本客户服务，通过文本识别技术和智能匹配算法，智能匹配短信和网站文本客户服务提出的服务需求答案，无需人工判断。要实现智能语音客服，还必须通过识别和匹配两个层次。

让我们先来谈谈认可。早在siri之前，就有许多语音识别工具。最早的基于计算机的语音识别系统是由美国电话电报公司贝尔实验室开发的奥黛丽语音识别系统，它能识别10个英语数字。现在，美国电话电报公司的语音系统沃森可以实现德语和英语的在线实时翻译。用目前的技术，语音识别仍然是困难的，主要有两个困难:

1.算法

算法是软件的核心。当前语音识别算法中使用的语言模型仍然是概率模型，还没有发展成基于语言学的语法模型。算法没有突破，效果不能快速进步。算法的优化不是一次性的，需要缓慢而连续地进行，特别是对于语音等非结构化数据(不能用数据库的二维逻辑表来表示)。然而，随着大数据分析技术(用于管理和分析非结构化数据)的发展，这将为新算法的发展带来好消息。一些核心算法，如特征提取、搜索算法和自适应算法也在逐步改进，随着数据源的丰富，算法的识别效果会越来越准确。

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2.适应性

由于方言、情绪、环境和音色的影响，语音识别算法的效果是有限的，这就要求语言识别系统具有一定的适应性。不同口音和方言的识别需要基于一个巨大的语音数据库，而这些非结构化数据的管理和分析更依赖于大数据技术。至于环境噪音、音色等因素的消除，我个人觉得还是要依靠半导体传感技术的进步，留给硬件领域的专家们进一步讨论。

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然后我们谈论匹配。目前，匹配算法比较成熟，可能与大数据技术没有直接关系，但其准确性也取决于数据源的丰富性，匹配结果应该在不断生成的“交互数据”中进行动态调整。

综上所述，随着越来越多的数据源和大数据技术的不断进步，语音识别系统也在不断完善。归根结底，算法仍然是核心，而数据是基础。对于这种非结构化数据，也许传统的数据库技术无法处理，但大数据技术是有前途的。我相信语音识别技术的突破不仅会实现智能语音客服，还会改变人与物之间的互动。

第二，语音-文本转换

因为这个功能的核心是语音识别，所以没有必要说大数据技术支持转换精度。它被单独列出的原因是它对客户服务有特殊的影响。

对于呼叫中心，客户服务人员和用户之间的呼叫需要被记录和备份。这些语音数据真的不小。以广东移动为例，广东移动客服中心每年将增加约60t的数据存储，这对于普通企业来说已经是“大数据”了。据报道，这些数据被保存在磁带上，如果保存几十年就不会被销毁。人们认为光是这些磁带占用的房间租金就很大，更不用说其他费用了。然而，如果这些声音能够被准确地转换成文本，则文本存储所占用的空空间将会小得多(移动硬盘可以存储图书馆的数据)，并且存储成本将会简单地线性下降，这不仅实现了低成本和高效率，而且有利于自然环境。

大数据时代客户服务将如何被改变？

有些人可能会质疑这些录音是为了方便追查证书，而不是原始录音记录。如果客户不接受账户怎么办？当然，我想声明不是所有的录音都必须转换成文本。对于客户投诉或业务来电，仍保留录音，便于企业对客服人员的服务态度(语音语调等只能用语言来判断)和质量进行抽查，也便于凭证的备份和保留。然而，对于更多的询问或询问，通常不需要留下证明。在将这些声音转换成文本后，空的存储空间不仅减少了，而且这些文本数据还可以用于后续的信息挖掘，以改善服务或寻找商机。毕竟，文本信息分析比语音信息分析容易得多。

大数据时代客户服务将如何被改变？

第三，客户信息挖掘

在互联网时代，除了用户数量和营业额，数据被认为是未来的核心资源。我记得马云曾经说过这样一句话，“你知道中国哪个省的泡沫最大吗？你知道在哪个城市男人最喜欢什么牌子的衣服和香水吗？你不知道，淘宝知道。”每年，有多少企业关注淘宝用户行为报告，以挖掘出一些数据来提高他们的销售额，从中可以看出数据的价值。

大数据时代客户服务将如何被改变？

客户服务部作为前端客户的直接联系窗口，每天都可以从客户那里获得大量的信息，即使在客户满意的时候，也会主动获得一些爱好、职业等信息，这些信息加起来会很多。有时候，这些数据会对企业有很大的价值。当然，这些数据的输入不能仅仅依赖于手工工作，这涉及到客户视图和标签，这些将在以后进行分析和考虑。对于客户信息挖掘的应用，这里有两个简单的例子。例如，通过数据挖掘，我们可以找出哪些用户是高尔夫爱好者，进行精准营销，避免盲目营销引起的顾客不满和抱怨。又如，随着定位技术成为移动电话的标准，个人位置信息已经成为客户服务领域有待挖掘的金矿。外国运营商已经开始分析这些个人位置信息的数据，并向政府和企业客户提供洞察结果。这些位置信息可以为企业的实体店和营业厅的选址提供依据。

大数据时代客户服务将如何被改变？

当然，我个人反对大数据记录我们的个人隐私并将其提供给其他人。本文仅从企业的角度讨论大数据的影响，尤其是在客户服务领域。我认为大数据带来了无限的可能性，更多的可能性正等着你去探索。以上只是一些肤浅的个人观点，请纠正我的任何违规行为。如果你有任何意见，请与我沟通！(电邮:18903057986@139，新浪微博@顾问-汉克)

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