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你有哪些「做过某功能的改进之后,数据得到大幅提升」的经历?

[日期:2016-06-20] 来源:知乎每日精华  作者:何明科 [字体: ]

  看了系友@周含露的回答,不禁心潮澎湃,想起作为工科学生利用技术吊打各路神仙的快活岁月:科学技术改变世界。为我系感到骄傲的同时,也分享一个自己刚工作时候的故事,其实之前在文章( 用户百分百:大数据改变管理咨询(一) - 数据冰山 - 知乎专栏 )也提到一些。

  因为从小喜欢数据分析,向来对市场调研有所保留,感觉抽样太不靠谱。特别是后来知道调研中还混杂中各类会虫(“会虫”,一般为社会游手好闲人士,伪装成各类调研所需要的用户,参加各类调研以赚取调研的劳务费),这种保留越多。而且市场调研成本不菲,聘请一些大牌公司来做,定量和定性全套下来,几百万人民币是打不住的;不算调研公司的人力成本,还要考虑投入己方的数人进行配合,甚至要全国到处出差。

  但苦于没有想到更好的方法来取代传统的市场调研,直到我经历如下的巅峰体验:

  通过技术大幅度降低成本,将原来需要十多个人投入数月的工作并牵涉到数千人的调研,变成两个程序员一个月的双飞双宿

  通过系统大幅度提升可扩展性,下一次进行类似的工作,额外的成本从一比一的线性复制变成几乎于零

  故事背景

  2005年,我司博士屯接到某国际超大运营商的一项目,要求规划其呼叫中心战略。听起来无比高大上的项目,其实背后的故事很有(fu)趣(za)。某大领导提出天才想法,要求对呼叫中心的流程及菜单做出重构。这个重构还不是一般的重构,而是双重重构。

  第一重如下图,整个改变呼叫中心的流程。

数据

  第二重是重构呼叫中心的菜单。

  大老板的想法实在是太颠覆了,手下们都是虎躯一震娇喘连连。谁都不敢立即推广而扛雷,于是只好请来了国际知名大咨询公司做项目给建议。

  故事展开

  拿到项目之后,大趴们(合伙人,partner)自然很开心得想着数钞票。至于项目嘛,国际先进经验、经典客户调研理论和实践等都可以轻松上场嘛!其实他们不知道,那个时候的某国手机市场已经吊打全球了。欧洲最大的电信运营商在整个欧洲的手机用户还没有该国一个联邦的用户多。爱立信的定价专家曾经来给该国的运营商们讲课,直接被扫地出门:该国的手机资费复杂程度,已经远超世界各国,漫游+被叫主叫+增值服务+亲友号+小区号……

  公司的一个项目经理很快带着我们几个小伙伴儿开始项目了,项目组共6个人,也准备按照常规套路展开:组织用户调研+Focus Group、从集团公司拿经营数据做分析、巴拉巴拉。我当年也是年少轻狂不知愁滋味,斗胆给项目经理建议:

  传统方式太low,首先调研的样本有限,而且面对面问用户某个呼叫中心的服务好不好,实在不靠谱,不具备参考性

  呼叫中心应该能收集到用户的海量数据及唯一ID(手机号),可以试试用纯定量的方式来评估效果和解决问题

  以当下的眼光来评价上述建议实在是太稀松平常了,这不就是一套统计系统而效果评估吗,现在哪个App或者网站没有这些?但是这个项目发生在2005年,CNZZ也仅仅是在当年成立,友盟是在2010年成立。而且即使如此,目前几乎所有的咨询公司还是在用客户调研的办法解决类似的问题。

  幸运的是我们项目经理是毕业于美国名校的生物PhD而且从事多年数学奥赛,对于我这个疯狂想法表示支持,让我放手去做。我也只提了两个条件:找一台服务器跑海量数据;找一个清华计算机系的本科生和我配合写程序。

  项目就此启动。

  故事发展

  当年,运营商总部的数据都是宏观数据,很难微观去观察每个用户的行为,特别是每个用户在每个时间段的行为。所以我只好要求呼叫系统的开发商——华为定制开发,给我们增加输出详细日志的功能。华为真是NB的公司,居然同意并快速响应了我这个要求。也得益于10年前我还是小鲜肉,华为工程师实在架不住我们这般软磨硬泡和恩威并施。

  我们提出的数据收集方式和数据格式如下,要求系统详细记录用户的每次操作行为以及操作时间。

  通过华为的日志输出,每天得到上百万的session(基本等于网站的UV),已经上千万的行为数据(基本等于网站的PV)。为了处理这个海量的数据,我们两用上了SQL Server和C++。(抱歉那个年代还比较土,不知道去用MySQL)。

  同时基于多年做科学实验的研究方法论和经验,非常注重对比测试control test,而且受到了学生物的项目经理的指导(搞生物没有盲测怎么玩儿)。在华为工程师的帮助下,在呼叫中心的前端做分流,比较不同控制组。现在这套理论和方法叫做AB Testing。

  故事产出

  这套新方案的核心思路是:在同等资源投入情况下(资源投入=投入的坐席人数及服务时间),用户体验如何变化。数据要反映的核心落在用户体验,因此需要用相应的数据指标来表征。电信行业一般用接通率(略等于用户的等待时间或者服务质量),因为我们的数据能够微观到每一个用户,所以我们又加了一个全新的指标,即同一用户在一定时间内的重复拨叫概率。因为它和用户的问题未被解决而需再次服务的概率正相关。该概率越高,表示用户体验越差。

  下图是我们的一个分析结果,以及对各个试点区域进行了纯定量的总结。恰恰是海量数据帮助我们发现了真正的问题:

  新方案上线后,接通率提升,按照传统思路这是好现象,可立即执行

  但是微观的数据同时显示,同一用户在一定时间内的重复拨叫概率却提高了。真正的解释是:新方案降低了服务质量所以腾挪出坐席资源,但是话务员并未能解决用户的问题,造成许多用户再次拨打人工坐席

  下面是对呼叫中心新菜单的分析(这个类似于今天对网页及App的各种UI的优化),实现了整套的转化漏斗(感觉是不是很超前)。

  下图是用户进到呼叫中心,第一次按键的时间分布图,几乎是开了上帝视角来观看用户的行为。

  可惜当年还不够疯狂,其实应该能想到NLP以及各种情感分析的黑科技。

  故事高潮

  当这些结果呈现在客户面前的时候,他们再次虎躯大震,没想到呼叫中心的优化及数据分析还可以这么玩儿。没有基于海量数据的各类数据分析,传统分析套路是:

  大量人肉发问卷,让大家一个个填写问卷觉得哪种菜单设计好,然后拿Excel或者SPSS做统计

  找一堆人做深度用户访谈(Focus Group),觉得菜单哪里好为啥好,然后写定性的报告

  以上工作大概需要两三个管理咨询顾问加上一个专业的市场调研公司忙乎一两个月,才能形成一个极小样本的报告,同时还要运营商配合,邀请使用过新菜单的用户来某高大上的场所进行面谈。问卷调研的苦逼状及深度用户访谈的超高成本,见下图。

  但是按照我们纯定量的思路,完成我们这个全样本的工作,总共需要:一个会写程序的咨询顾问,一个实习生(实习生工资是每天200元)以及一个华为的工程师(该人在完成生成日志的模块后就彻底和这个项目没关系了)。大概做了两个月,但是真实只做了一个月,后面一个月的时间我们两基本在发呆,但是项目确实卖了两个多月。

  在此之后这套方法论及系统,在全国各地基本上是无成本得复制和扩展。

  故事体会

  大概是中国人的教育背景较单一及商业意识较差的原因,我们这些工科学生在做完这个项目之后,扔下就去做下一个咨询项目或者出国读MBA了,完全没有想到将其产品化甚至是开公司创业,这可是在比CNZZ和友盟还要早的2005年。我们只是悲催得完成了第一步:敢想敢干,用技术改变世界,提升现状。但是,没有想更远的一步,用产品和商业更大幅度得改变世界,让世界变得更加美好的同时,也让自己彻底财务自由;财务自由也会让自己的创意更自由,利用更疯狂的技术和创意,去更彻底地改变世界。

 

  不过世界总是变得越来越美精彩,现在越来越多的创业者都是从大公司里走出来,随之带出来的都是在工作发现的需求以及自己研发的技术方案,愿他们走得更好。





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