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)過多年的業(yè)務(wù)發(fā)展，企業(yè)與客戶之間形成了多個(gè)不同角色的接觸點(diǎn)，包括市場(chǎng)、客服、門店?duì)I銷、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，但都需要訪問最新的數(shù)據(jù)，以便用這些數(shù)據(jù)來形成為客戶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)一畫像和訪問方式，導(dǎo)致業(yè)務(wù)之間的信息孤島，影響決策的有限實(shí)施與客戶體驗(yàn)。

（圖1-1）

　　本方案在尋求商務(wù)智能（Business Intelligence，以下簡(jiǎn)稱BI）的解決方案，旨在建立統(tǒng)一客戶視圖，挖掘客戶消費(fèi)潛力，增強(qiáng)營(yíng)銷能力，改進(jìn)用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)基于統(tǒng)一用戶視圖基礎(chǔ)上的信息傳遞，涵蓋銷售，邀約，門店，教學(xué)環(huán)節(jié)對(duì)用戶信息的獲取。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)使用部門的信息貫通。

　　此項(xiàng)目旨在為企業(yè)建立統(tǒng)一用戶視圖，實(shí)現(xiàn)在各個(gè)業(yè)務(wù)流程中的用戶數(shù)據(jù)完善與共享。通過對(duì)用戶分類及建立用戶預(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)：

　　建立用戶信息的統(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)景的三類標(biāo)簽：事實(shí)、模型、預(yù)測(cè)。從而使得一個(gè)用戶在不同應(yīng)用場(chǎng)景下能夠以所標(biāo)簽的信息被形象展示。

（圖3-1）

　　3.2.1基于企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)整合和完善，通過6個(gè)維度的事實(shí)信息來描述用戶，建立用戶的基礎(chǔ)維度和各維度的不同層級(jí)的信息：

　　如下圖所示：

（圖3-2）

　　3.2.2 基于用戶信息建立6個(gè)維度的服務(wù)目標(biāo)和基于事實(shí)用戶信息的目標(biāo)維度標(biāo)簽，更準(zhǔn)確描述客戶在各個(gè)目標(biāo)維度的定位和狀態(tài)。

　　通過大數(shù)據(jù)處理分析工具來分類客戶的事實(shí)標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)客戶畫像的第一步分析，初步實(shí)現(xiàn)用戶畫像。

　　“ 基于用戶的基本事實(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)于用戶做合并分類，形成客戶畫像與客戶群體屬性，如下圖所示：

（圖3-3）

　　3.2.3基于客戶的瀏覽興趣與購(gòu)買數(shù)據(jù)，結(jié)合模型如LTV、RFM等通過分析工具計(jì)算客戶的模型標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)客戶畫像的第二步分析，實(shí)現(xiàn)用戶商業(yè)價(jià)值畫像。

（圖3-4）

　　3.2.4 基于用戶基本畫像與模型畫像，通過大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如貝爾斯、邏輯回歸等)來進(jìn)行用戶預(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：

（圖3-5）

　　基于企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，定期通過工具從數(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）

（圖3-7）

　　通過一套開放的應(yīng)用之間采用開放的應(yīng)用接口（API）實(shí)現(xiàn)用戶信息在市場(chǎng)、客服、門店?duì)I銷、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。

（圖3-8）

　　通過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，快速建立專注于客戶的凝聚力，借助大數(shù)據(jù)分析改善運(yùn)營(yíng)效益。

（圖3-9）

　　基于下一業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的需求，確立用戶信息收集的維度，通過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)間所需的用戶信息流轉(zhuǎn)流程。

　　以官網(wǎng)至呼叫中心為例，如下圖所示：

（圖4-1）

　　在座席預(yù)約試聽以后，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。

（圖4-2）

　　如上圖所示，通過銷售和服務(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)更有效的用戶畫像，

　　建立用戶評(píng)價(jià)體系，對(duì)潛在客戶進(jìn)行標(biāo)簽，如下圖所示。

（圖5-1）

　　針對(duì)個(gè)人座席，跟蹤成單率vs客戶成單概率，提供包括呼叫時(shí)長(zhǎng)、呼叫成本、成單率/客戶成單概率、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。

　　通過時(shí)間、地域、渠道、客戶性別、客戶年齡段、客戶工作類型、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)。

　　通過對(duì)客戶業(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)銷的明細(xì)數(shù)據(jù)，支持通過呼叫時(shí)間、客戶區(qū)域、成單產(chǎn)品、人群屬性等條件進(jìn)行靈活組合查詢；支持按照呼叫周期查詢；可對(duì)指標(biāo)進(jìn)行升、降序排序；支持通過時(shí)間、區(qū)域、產(chǎn)品、人群屬性等條件進(jìn)行靈活組合查詢。

　　通過日期、地域、客戶成單率等維度的靈活組合，對(duì)渠道客戶獲得數(shù)量、平均獲得成本、平均成單金額，平均客戶凈價(jià)值等指標(biāo)來行多維分析，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：

（圖6-1）