一種呼叫中心大數(shù)據(jù)文本挖掘系統(tǒng)的制作方法

本發(fā)明屬于呼叫中心技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種文本挖掘系統(tǒng)，具體是一種呼叫中心大數(shù)據(jù)文本挖掘系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

現(xiàn)代營銷的企業(yè)競爭是一種以顧客為焦點的競爭形態(tài)，爭取顧客、留住顧客、擴大顧客群、建立親密顧客關(guān)系、分析顧客需求、創(chuàng)造顧客需求等，都是最關(guān)鍵的營銷課題。相關(guān)研究表明：一個企業(yè)如果將其客戶流失率降低5％的話，其利潤就能增加25％～85％。因此，企業(yè)必須要加強與客戶之間的緊密聯(lián)系和提高客戶忠誠度。隨著電話、傳真等通訊手段的普及，很多企業(yè)開始嘗試這種新型的市場手法。通過使用電話、傳真、互聯(lián)網(wǎng)等通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及相應(yīng)的計算機技術(shù)組建呼叫中心平臺，來實現(xiàn)有計劃、有組織、高效率地擴大顧客群、提高顧客滿意度、維護顧客等市場行為的手法。在市場競爭日益激烈的今天，呼叫中心已證明在企業(yè)客戶關(guān)系管理上是一種行之有效的模式，是企業(yè)維系客戶關(guān)系的重要手段，它提供給企業(yè)一個最快速的通道去主動接觸目標客戶并與客戶保持良好的聯(lián)系，幫助企業(yè)細分市場，進行針對性電話營銷，從而贏得了時間、贏得了效率、嬴得了市場、因此被越來越多的企業(yè)廣泛采用，以提高其自身的競爭實力。

對于呼叫中心的各應(yīng)用領(lǐng)域來說，產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不再是為了分析的目的而收集的，而是由于純機會的(Opportunistic)商業(yè)運作而產(chǎn)生。分析這些數(shù)據(jù)也不再是單純?yōu)榱搜芯康男枰?，更主要是為商業(yè)決策提供真正有價值的信息，進而獲得利潤。但所有企業(yè)面臨的一個共同問題是：企業(yè)數(shù)據(jù)量非常大，而其中真正有價值的信息卻很少，因此從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過深層分析，獲得有利于商業(yè)運作、提高競爭力的信息，就像從礦石中淘金一樣。而且問題是千差萬別的，所以用一個通用的數(shù)據(jù)挖掘工具集是難以解決的。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種靈活可靠，方便高效的呼叫中心大數(shù)據(jù)文本挖掘系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種呼叫中心大數(shù)據(jù)文本挖掘系統(tǒng)，包括相互連接的數(shù)據(jù)采集端、應(yīng)用服務(wù)器以及客戶端；

所述的數(shù)據(jù)采集端，用于獲取呼叫中心的原始業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)；

所述的應(yīng)用服務(wù)器包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、客戶數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘算法庫、數(shù)據(jù)挖掘模塊、商業(yè)模型構(gòu)件庫、商業(yè)模型庫；

所述的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對數(shù)據(jù)采集端獲取的原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、析取轉(zhuǎn)換、裝載工作，將其轉(zhuǎn)換為客戶數(shù)據(jù)倉庫所需的數(shù)據(jù)形式；

所述的客戶數(shù)據(jù)倉庫，用于存儲經(jīng)過預(yù)處理的呼叫中心業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)；

所述的數(shù)據(jù)挖掘算法庫，用于存儲具體商業(yè)模型需要的數(shù)據(jù)挖掘算法；

所述的數(shù)據(jù)挖掘模塊，根據(jù)具體商業(yè)問題轉(zhuǎn)化為一系列數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，從數(shù)據(jù)挖掘算法庫內(nèi)選擇一種或多種算法，對客戶數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)挖掘結(jié)果創(chuàng)建商業(yè)模型，存儲到商業(yè)模型庫內(nèi)；

所述的商業(yè)模型構(gòu)件庫，用于存儲商業(yè)模型構(gòu)件，完成具體商業(yè)模型創(chuàng)建、刪除、瀏覽功能；

所述的商業(yè)模型庫，用于存儲用戶通過數(shù)據(jù)挖掘模塊挖掘出的具體商業(yè)模型；

所述的客戶端，用于向創(chuàng)建好的以WEB服務(wù)形式提供的功能模型請求，以客戶易理解的可視化方式顯示，以使用戶能夠客觀的了解呼叫中心業(yè)務(wù)模型內(nèi)容。

進一步地，所述的數(shù)據(jù)挖掘算法采用COM標準實現(xiàn)，一個算法對應(yīng)一個COM。

進一步地，所述的商業(yè)模型構(gòu)件采用COM標準，每種商業(yè)模型對應(yīng)一對COM構(gòu)件，訓(xùn)練COM和服務(wù)COM，所述的訓(xùn)練COM用于新模型的創(chuàng)建，所述的服務(wù)COM完成模型瀏覽、結(jié)果顯示、預(yù)測功能。

進一步地，所述的商業(yè)模型的描述和存儲采用PMML標準。

本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明從總體上構(gòu)造了呼叫中心數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計思想和實現(xiàn)方法，該系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)以數(shù)據(jù)挖掘算法為核心技術(shù)，從具體的商業(yè)應(yīng)用抽象出獨立功能的商業(yè)模型，在商業(yè)模型和數(shù)據(jù)挖掘算法之間建立映射關(guān)系，從而構(gòu)件的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)；商業(yè)模型和數(shù)據(jù)挖掘算法之間建立映射關(guān)系不局限于單個數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)，而是多個數(shù)據(jù)挖掘算法的融合，利用數(shù)據(jù)挖掘算法，集成現(xiàn)有的成功的商業(yè)模型，針對具體商業(yè)應(yīng)用，研制和開發(fā)新的商業(yè)模型，增加了系統(tǒng)和應(yīng)用結(jié)合的靈活性，當行業(yè)需求改變，或增加了某個商業(yè)模型時，只需修改或增加相應(yīng)的商業(yè)模型，而不用重新幵發(fā)整個系統(tǒng)。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步詳細描述。

圖1是本發(fā)明系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2是本發(fā)明商業(yè)模型與數(shù)據(jù)挖掘算法映射關(guān)系示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

如圖1所示，本發(fā)明提供了一種呼叫中心大數(shù)據(jù)文本挖掘系統(tǒng)，包括相互連接的數(shù)據(jù)采集端、應(yīng)用服務(wù)器以及客戶端。

數(shù)據(jù)采集端，用于獲取呼叫中心的原始業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)。

應(yīng)用服務(wù)器是挖掘系統(tǒng)的智能中心，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、客戶數(shù)據(jù)倉庫(CDW)、數(shù)據(jù)挖掘算法庫、數(shù)據(jù)挖掘模塊、商業(yè)模型構(gòu)件庫、商業(yè)模型庫。

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對數(shù)據(jù)采集端獲取的原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、析取轉(zhuǎn)換、裝載工作，將其轉(zhuǎn)換為客戶數(shù)據(jù)倉庫所需的數(shù)據(jù)形式。

客戶數(shù)據(jù)倉庫，用于存儲經(jīng)過預(yù)處理的呼叫中心業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)倉庫定時更新機制，對數(shù)據(jù)量少的信息，在每周或每月更新，對數(shù)據(jù)量大的信息，采用每天更新的方式。

數(shù)據(jù)挖掘算法庫，用于存儲具體商業(yè)模型需要的數(shù)據(jù)挖掘算法，數(shù)據(jù)挖掘算法采用COM標準實現(xiàn)，一個算法對應(yīng)一個COM，這種設(shè)計保證了系統(tǒng)的可擴展性，當需要修改算法以及優(yōu)化算法時，在COM接口不發(fā)生變化的情況下，不需要重新編譯數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，只需修改相應(yīng)COM構(gòu)件。

數(shù)據(jù)挖掘算法包括：K-Means算法，Apriori算法，決策樹算法，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法，F(xiàn)P-TREE算法，BP算法，異常檢測以及時間序列算法。

數(shù)據(jù)挖掘模塊，根據(jù)具體商業(yè)問題轉(zhuǎn)化為一系列數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，從數(shù)據(jù)挖掘算法庫內(nèi)選擇一種或多種算法，對客戶數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)挖掘結(jié)果創(chuàng)建商業(yè)模型，存儲到商業(yè)模型庫內(nèi)。

其中，挖掘任務(wù)包括分類、估值、預(yù)測、籃子分析、聚集和描述。

商業(yè)模型構(gòu)件庫，用于存儲商業(yè)模型構(gòu)件，完成具體商業(yè)模型創(chuàng)建、刪除、瀏覽功能；商業(yè)模型構(gòu)件采用COM標準，通過采用COM構(gòu)件，方便了系統(tǒng)的二次開發(fā)及系統(tǒng)維護。每種商業(yè)模型對應(yīng)一對COM構(gòu)件，訓(xùn)練COM和服務(wù)COM，訓(xùn)練COM用于新模型的創(chuàng)建，服務(wù)COM完成模型瀏覽、結(jié)果顯示、預(yù)測等功能。

商業(yè)模型庫，用于存儲用戶通過數(shù)據(jù)挖掘模塊挖掘出的具體商業(yè)模型，商業(yè)模型的描述和存儲采用PMML標準。PMML是基于XML的預(yù)言模型標記語言，由DMG(DATA MINING GROUP)組織發(fā)布，并已經(jīng)被W3C接受作為預(yù)言模型定義的標準。

目前呼叫中心數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)模型主要包括：客戶接入分類模型、客戶實時特征評估模型、客戶類別細分模型、客戶消費行為分析模型、客戶離網(wǎng)分析模型以及客戶異常行為分析模型。

幾種商業(yè)模型的功能簡單介紹如下：

客戶接入分類模型：根據(jù)客戶的歷史信息、呼叫信息提供不同的服務(wù)應(yīng)答策略。

客戶實時特征評估模型：根據(jù)客戶的特征數(shù)據(jù)、客戶的呼叫數(shù)據(jù)以及一些有意義的匯總數(shù)據(jù)構(gòu)件動態(tài)的客戶等級模型。

客戶類別細分模型：根據(jù)客戶的內(nèi)在特征自動將客戶分類。

客戶消費行為模型：根據(jù)分析一個個客戶群體消費特征，推出針對性的營銷政策。

客戶離網(wǎng)分析模型：預(yù)測一特定客戶在其整個生命周期內(nèi)給企業(yè)帶來的利潤。

客戶異常行為分析模型：通過分析模型找出有異常呼叫行為的人，提示呼叫中心給予充分的關(guān)注和警覺。

每種商業(yè)模型都是通過調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘算法庫中的算法COM得以實現(xiàn)。一種商業(yè)型可能調(diào)用一個或多個數(shù)據(jù)決算法，六種商業(yè)模型與數(shù)據(jù)挖掘算法映射關(guān)系如圖2所示。

客戶端，用于向創(chuàng)建好的以WEB服務(wù)形式提供的功能模型請求，以客戶易理解的可視化方式顯示，以使用戶能夠客觀的了解呼叫中心業(yè)務(wù)模型內(nèi)容。

本發(fā)明從總體上構(gòu)造了呼叫中心數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計思想和實現(xiàn)方法，該系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)以數(shù)據(jù)挖掘算法為核心技術(shù)，從具體的商業(yè)應(yīng)用抽象出獨立功能的商業(yè)模型，在商業(yè)模型和數(shù)據(jù)挖掘算法之間建立映射關(guān)系，從而構(gòu)件的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)；商業(yè)模型和數(shù)據(jù)挖掘算法之間建立映射關(guān)系不局限于單個數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)，而是多個數(shù)據(jù)挖掘算法的融合，利用數(shù)據(jù)挖掘算法，集成現(xiàn)有的成功的商業(yè)模型，針對具體商業(yè)應(yīng)用，研制和開發(fā)新的商業(yè)模型，增加了系統(tǒng)和應(yīng)用結(jié)合的靈活性，當行業(yè)需求改變，或增加了某個商業(yè)模型時，只需修改或增加相應(yīng)的商業(yè)模型，而不用重新幵發(fā)整個系統(tǒng)。

在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“示例”、“具體示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。

以上內(nèi)容僅僅是對本發(fā)明結(jié)構(gòu)所作的舉例和說明，所屬本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代，只要不偏離發(fā)明的結(jié)構(gòu)或者超越本權(quán)利要求書所定義的范圍，均應(yīng)屬于本發(fā)明的保護范圍。