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個(gè)性分析將是社交性CRM下一個(gè)必備功能

2010-12-09 00:00:00   作者:   來(lái)源:   評(píng)論:0 點(diǎn)擊:



  北京時(shí)間12月9日消息,根據(jù)不同的性格類(lèi)型來(lái)將消費(fèi)者與樣例進(jìn)行匹配是一種能對(duì)社交性客戶關(guān)系管理(Social CRM)戰(zhàn)略產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的方法。《快速公司》(Fast Company)雜志曾報(bào)道過(guò)eLoyalty(意為:電子化的忠誠(chéng)度)如何使用過(guò)程溝通模式(PCM)來(lái)匹配打進(jìn)客服電話的消費(fèi)者與符合其性格類(lèi)型的樣例。美國(guó)宇航局(NASA)曾使用同一性格測(cè)試來(lái)評(píng)估宇航員。然而,這種方法是否行之有效,或僅僅只是垃圾科學(xué)?
eLoyalty的行為分析系統(tǒng)
  
圖:eLoyalty的行為分析系統(tǒng)
  上述方法的工作原理如下:
  在呼叫中心,只要每個(gè)消費(fèi)者撥入電話,eLoyalty系統(tǒng)就使用PCM框架,編譯出他/她的個(gè)性簡(jiǎn)況。該自動(dòng)化系統(tǒng)通過(guò)分析呼叫者的語(yǔ)言模式及其行為線索來(lái)確定他們的性格類(lèi)型。(一個(gè)由250名語(yǔ)言學(xué)家、行為科學(xué)家及統(tǒng)計(jì)學(xué)家組成的團(tuán)隊(duì)已編制出一套龐大的語(yǔ)言庫(kù)和行為算法,來(lái)解析呼叫者的每一個(gè)字和表達(dá)方式。)
  真的能通過(guò)分析一段簡(jiǎn)短的通話樣本來(lái)了解一個(gè)人的“性格類(lèi)型”嗎?性格類(lèi)型是否真的存在?
  諸如邁爾斯-布里格斯類(lèi)型指標(biāo)(MBTI)之類(lèi)的性格測(cè)試在歷史上曾多次遭到批評(píng)。所有的性格測(cè)試都應(yīng)避免墮入福瑞爾效應(yīng)(Forer Effect)的誤區(qū),“人們傾向于認(rèn)為一些人格描述十分準(zhǔn)確地揭示了自己的特點(diǎn),但事實(shí)上,這些籠統(tǒng)、模糊的描述可適用于很多人。”
  然而,據(jù)報(bào)道,PCM方法正初見(jiàn)成效:“某銀行重大項(xiàng)目的客戶流失率從7%降至1%!
  如果eLoyalty真的可以利用一通語(yǔ)音對(duì)話來(lái)分析客戶性格,這當(dāng)然目前只是一種假設(shè),那么其在社交型客戶關(guān)系管理上的應(yīng)用將十分廣泛。eLoyalty可以從消費(fèi)者社交圖中收集更多的信息,從而與樣例進(jìn)行更智能的匹配。它還可以用作一種將消費(fèi)者或潛在消費(fèi)者分配到特定樣例類(lèi)型的方法。
  這只是分析學(xué)在企業(yè)中的應(yīng)用范例之一。不管是否奏效,我們都期待出現(xiàn)更多此類(lèi)應(yīng)用。社交媒體顧問(wèn)Theresa Doyon近日也在博客中談?wù)摿嗽谄髽I(yè)中應(yīng)用生存分析來(lái)預(yù)測(cè)員工離職和用戶流失的可行性。

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