“智能+”时代下的智能客户关怀系统建构与实现
张晓琴 龙林仟 陈钰婷
【关键词】“智能+”;智能客户关怀;重复购买;数据挖掘
【中图分类号】F713.36;F830.49【文献标识码】A【文章编号】1674-0688（2021）08-0042-03
0 引言
2020年，李克强总理在政府工作报告中指出，要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。这是继“互联网+”后政府关心的又一个重点。从“互联网+”到“智能+”，实际是信息技术在产业中作用的转变，“智能+”是运用新技术、新业态、新模式推动传统产业改造和升级，围绕推动制造业高质量发展，强化工业基础和提升技术创新能力，促进先进制造业和现代服务业融合发展，加快建设制造强国[1]。
随着信息技术的发展，“智能+”代表数字技术的发展进入新阶段和新维度。人工智能、大数据、云计算等技术的发展和应用支撑了“智能+”的发展。“智能+”时代已来临，但是用户关怀还停留在“互联网+”时代，停留在预测用户要买什么，利用积分、年终返福利等方式挽留客户。对于客户的真正需求尤其是一些特殊群体，例如常买药品的病人，常买牛奶的用户，常买米、面、油等日常用品的老人等，商家的客户关怀并没有起到较好的作用。首先，这部分特殊群体需要重复购买一种或几种商品，例如慢性病人需要常年吃固定的药品，如果商家做活动，因为药品有时效性，所以病人不可能一次性囤积太多，但是一次只买一两瓶又会增加成本。作为商家，应该分析这些特殊群体的重复购买时间，分析购买时间间隔，智能化地提醒他们买药的时间，并智能化地推送本店的商品促销信息，帮助他们进行商品组合，降低购买成本，对一些较重或较大的商品，还可以提供送货上门的服务，急客户所急，想客户所想。因此，本文提出智能客户关怀，利用大数据和数据挖掘等方式，对用户的购买意愿、购买方式、购买时间进行分析，从而智能地提醒客户复购商品、优惠购买、组合购买等，实现对客户的智能关怀。
1 客户关怀
克拉特巴克提出：“客户关怀是服务质量标准化的一种基本方式，它涵盖公司经营的各个方面，从产品或服务设计到包装、交付和服务。”[2]客户关怀强调从设计和生产一直到交付和服务支持的交换过程的重要性，以图在追求成本优势的同时通过客户服务实现最大化的增值。正如彼得斯和奥斯汀所说，客户关怀本质上就是为客户感知到、体会到和以一致方式交付的服务和质量[2]。
客户关怀是客户关系管理中重要的一个方面，客户关怀能提高客户忠诚度，形成稳定的客户群体，吸引客户重复购买，提升企业的竞爭优势。客户对品牌的认可、商品的满意度、商家的信任、售后服务保障及对商品的持续需求等是客户重复购买的必要条件。李佳敏等人[3]在《品牌感知价值对顾客重复购买意愿的影响：顾客情绪的中介作用》一问中分析认为，客户重购意愿受到品牌感知价值的显著影响，只有当消费者认为商品的质量可靠、价格合理、潜在风险低且性价比较高时，才会产生复重购买意愿。李琳等人[4]在《顾客重复购买意愿的影响因素研究》一文中通过对互联网咖啡行业进行分析认为，客户满意度和品牌偏好是客户产生重复购买意愿的直接因素，感知价值是间接因素。姜保山等人[5]在《感官体验视角下顾客重复购买意愿影响研究》一文中，通过问卷收集数据并结合结构方程模型，分析了感官营销对重复购买意愿的影响，研究表明，提升商品质量能提高客户的重复购买意愿。
目前，商家对客户的关怀更多地体现在利用大数据进行精准营销、推荐购买、预测客户需求等方面。还有一部分商家对客户的关怀体现在年终返点、回馈活动、送小礼物等方面。但在“智能+”时代，需要利用智能赋能客户关系服务，充分应用大数据、数据挖掘和人工智能等信息技术，提升客户关系管理效果，实现智能客户关怀。
2 智能客户关怀系统的分析
2.1 可行性分析
（1）市场分析。据第47次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年12月，我国网民规模达9.89亿，互联网普及率达70.4%。网购已经成为大部分人购物的主要方式，商家想要获得更多客源，客户关怀必不可少。但目前市场上已有的掌柜推广宝、木天淘宝足迹等推送软件，只能帮助商家找到客户浏览足迹，并不能实现精准推送，达到客户关怀的目的。如果频繁推送给客户无用消息，会导致客户屏蔽消息，从而使商家失去部分现有客户。因此，有必要重新定位客户关怀的内容和时间，在适当的时间发送适当的商品推荐和优惠活动等信息，为客户解忧，实现客户关怀。
（2）政策分析。2015年，国务院发表了《促进大数据发展行动纲要》，文件表明国家应支持大数据核心关键技术攻关、产业链构建、重大应用示范和公共服务平台建设等;还应集中力量，利用大数据进行品牌建立、产品定位、精准营销、认证认可、质量诚信提升和定制服务等，研发面向服务业的大数据解决方案，扩大服务范围，增强服务能力，提升服务质量，鼓励创新商业模式、服务内容和服务形式。
（3）可持续发展分析。本系统从用户的需求出发，分析用户的购买行为，找到用户频繁购买的商品，例如牛奶、治疗慢性病的药品、婴幼儿用品等，计算复购时间，找到复购规律，运用到商家平台中，实现精准时间的精确推送，提升客户的幸福感和便利性。
2.2 智能客户关怀数据分析
利用“八爪鱼”采集“京东”药品和婴儿奶粉的数据，因为无法收集客户准确的购买时间，所以用评论时间代替购买时间进行分析。重复购买的大部分客户是“京东”的PLUS会员，一方面是因为客户对“京东”品牌的认可，另一方面是因为“京东”为其PLUS会员提供了一定的优惠和便利。以婴儿奶粉为例进行数据抓取，进行数据采集、清洗后得出如图1所示的数据。重复购买人数相对较高：占比最大的为2次购买人数，占62.42%，其次为5次以上购买人数，占16.97%。
对复购评价进行统计分析，得出平均复购时间时隔。对处于平均复购数据正负5天内的评价信息进行筛选，得到影响复购客户因素的词频统计，商品质量满意度居于首位，商品品牌、商家服务及商品价格也是影响客户进行复购的因素（如图2所示）。
除此之外，应关心产品衔接的问题，如婴儿奶粉从一段到二段，纸尿裤从小号到大号的需求变化，商家需要从客户的购买信息分析客户的需求，实现精准客户关怀。
3 智能客户关怀系统的构建
本系统致力于实现用户复购时间的精准推测，消息推送做到“适时适量”，让客户充分感受到关怀系统给他们的生活带来的便利，从而帮助商家更多地留住现有客户。图3是智能客户关怀系统流程。
数据分析的目的是实现企业的价值。客户是企业的中心，客户的需求是企业挖掘的对象。因此，有效利用客户数据，预测客户行为，智能化地推送相关需求信息、品牌活动，可以有效地消除企业与客户之间的信息壁垒，准确把握客户需求，增加客户的黏性和贡献度，提升企业的竞争优势。
在进行数据分析时，主要利用数据挖掘算法分析客户特性，商品之间的关联程度、客户需求等（如图4所示）。
（1）精准推算用户复购时间。根据已得到的用户过去与现在的购物数据，利用数据挖掘的各类算法分析，分析用户喜好、需求、购物习惯与复购时间。信息具有时效性，信息越及时，使用程度越高，信息的价值也越高。不合适的时间推送的信息只能加剧客户的反感。因此，企业要准确分析客户的复购周期、预测复购时间，在适合时机进行信息推送，从而达到有效关怀的目的，提高用户复购率。
（2）提供特色服务。给用户精准画像，针对某人群乃至个人进行个性化服务。“京东”一般上门送货，但“中通”等其他物流一般是放到菜鸟驿站，对于一些复购米、面、油等较重的物品，可以分析客户的需求，例如可为老年人设定更快捷的一站式服务，在推荐商品的同时安排好相关购买指南，联合其他电商、快递企业平台为身体不便的人提供上门服务。
（3）设立关怀社交群。针对某一特定产品需求的客户建立相关社交群，分享商家活动、产品升级、节日促销等信息，分析客户群内的建议与需求，架构一条从上游到下游供应商品的绿色通道，通过线上透明信息传递，减少信息不对称的问题，通过大数据分析精确链接用户需求和商品信息，节约用户的时间成本和选择成本。对于商家而言，缩短了渠道，提升了效率，能促进销量和客户满意度的提升。
根据分析结果，可实现智能化的客户关怀。推送的内容要具有匹配性、专业性、时效性和价值性。
4 总结
本文以“京东”为例，对“智能+”时代下的客户关怀进行了分析。一般意義的客户关怀都是商家年终的返点活动、会员打折等，但真正的客户关怀应该是站在客户层面，本质上可归结为客户所感知、体会和以一致方式交付的服务和质量。因此，本文通过抓取“京东”的业务数据，对客户的复购产品、复购时间及复购影响因素等进行分析，发现价格实际上并不是影响复购的最主要因素，客户复购首选品质。信息传递的时效性和信息壁垒也是影响客户一次性购买大量商品的主要因素。但一次性囤积商品的行为会造成上游生产企业的“长鞭效应”，企业无法准确预测市场需求，因为一次性多买一定会导致后面一段时间的不买，无形增加了企业的生产成本。
因此，商家利用大数据预测客户的真正需求，急客户所急，想客户所想，消除上下游之间的信息壁垒，可提升企业的竞争力。
参 考 文 献
[1]李艳.“智能+”将改变什么[N].科技日报，2019-03-08（002）.
[2]百度百科.客户关怀[EB/OL].https：//baike.baidu.com/
item/%E5%AE%A2%E6%88%B7%E5%85%B3%E6%80%80/3044515？fr=aladdin，2021-01-26.
[3]李佳敏，张晓飞.品牌感知价值对顾客重复购买意愿的影响：顾客情绪的中介作用[J].商业经济研究，2020（18）：63-66.
[4]李琳，唐守廉.顾客重复购买意愿的影响因素研究[J].西安石油大学学报（社会科学版），2020，29（3）：45-52，79.
[5]姜宝山，孟迪.感官体验视角下顾客重复购买意愿影响研究[J].科学与管理，2019，39（5）：53-59.
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