CRM系统:基于Ag e nt 的CRM 客户服务模型研究
1. 2 对CRM 服务业务层次划分 根据企业实施CRM 服
务时涉及到的不同业务,把服务业务分为两大类:实时操作级
业务和管理级业务;如果把呼叫中心考虑进去,可以加入呼叫
中心业务。实时操作级业务是客户服务中最基本的功能,主
要是直接与客户交互的过程;管理级业务是直接指导实时操
作业务的,并不直接与客户交互;呼叫中心是客户的门户,负
责接收客户发来的请求并把请求传递给服务部门,是联系服
务部门和客户的纽带。这三类业务的详细任务如表1 所示。
表1 CRM 客户服务业务的具体任务
服务业务种类具体任务
管理级业务客户信息分析;服务过程分析;服务质量评估;服务
Agent 评估等
实时操作级业务客户信息处理、查询;客户支持过程;服务任务处理等
呼叫中心业务接收服务请求和服务投诉;反馈处理意见等
1. 3 基于Agent 的CRM 客户服务体系结构模型设计 根
据上面对CRM 服务业务层次的划分,文中提出一种基于A2
gent 的CRM 客户服务体系结构,如图1 所示。这里把不同的
业务层次所对应的实体定义为相应的Agent 。采用这种业务
层次结构建模,利用Agent 的基本特性,减少了信息在各层次
间传递的丢失,较好地支持各业务层次之间的协同,有效提高
对业务层次的管理和服务质量。另外,由于传统的服务流程
功能预先设定,缺乏柔性和快速响应能力;而Agent 则能根据
周围环境的变化适时做出响应,自发以预定规则完成任务。
本文提出的基于Agent 的客户服务体系可以利用Agent 的基
本特性有效克服传统流程的这些弱点,提高服务业务流程的
柔性和快速响应能力。
从图1 可以看出,整个服务系统的运作是基于服务业务
种类的,靠各个Agent 的协同工作来完成服务任务。各个A2
gent 对应相应的服务业务:
a. 客户Agent 。是客户的代理人,以客户利益为出发点与
呼叫中心进行交流,明确客户的服务请求,代表客户验证反馈
意见的有效性,并参与服务策略的修正过程。
图1 基于Agent 的CRM 客户服务体系结构
b. 呼叫中心Agent 。直接与客户交流的通道,可以采用
Telephone、E - mail 、mail 、ITV、Web、face to face、Mobile Service
等技术与客户进行沟通。主要职能是回答客户咨询、接收服
务请求和投诉、反馈处理意见等,可以采用客户与服务人员面
对面交谈的方式回答客户提问、记录客户意见;也可以采用在
线服务的方式,客户通过网络以自助方式寻找合适的服务选
项来解决问题,当然这种方式要求企业的门户网站更加智能
化。
c. 实时操作Agent 。它是处理那些可以直接与客户进行
联系接触业务的客户服务体系基层部分,同时也是管理A2
gent 和客户之间的桥梁。它与呼叫中心之间直接传递信息,
接收客户发来的服务请求和服务投诉,并自动从知识库中搜
索相应的服务策略对客户进行服务,具体的服务任务由其下
属的多个服务Agent 执行。在服务执行的过程中实时操作
Agent 将服务的时间、成本和质量等信息映射到管理Agent
内,以实现管理Agent 对服务过程的实时监控和记录,并以其
作为服务分析和评估的历史数据;如果寻找不到相应的策略,
则把服务请求传递给管理Agent ,由管理Agent 制定合适策
略,并反馈给客户Agent 。
d. 服务Agent 。模型中有多个相互独立的服务Agent ,它
们是实时操作Agent 的组成部分,执行具体服务任务。实时
操作Agent 将客户的服务请求转化为服务任务,并将任务分
配给服务Agent 执行。在服务任务分配中,模型中简化采用
Trader 分配法,即实时操作Agent 中存储有各服务Agent 的
能力表,当服务任务到达时,实时操作Agent 就根据当前状态
表询问有能力的Agent 是否接受此任务,如果收到同意信息,
这个Agent 就会告诉服务任务的发布者,否则告知当前没有
Agent 可以完成此任务。
e. 管理Agent 。它是整个服务体系的核心部分,与客户没
有直接联系,其主要任务包括客户信息分析、服务过程分析、
服务质量评估、服务Agent 评估等,并负责知识库的管理和操
作。当实时操作Agent 把知识库中不存在的服务请求传递给
管理Agent 时,它能利用自己的自主学习性分析服务请求,并
利用内部封装的算法制定出合适的服务策略,传递给实时操
作Agent 以反馈给客户进行验证,可以根据客户的意见对策
略进行不断修正,同时把服务策略写入知识库中以备以后调
用。
f . 知识库Agent 。作为服务策略的存储机构,采用事物特
征属性知识表示方法在计算机中存储、组织和管理客户服务
策略;知识库的构建必须使其中的知识能有效地被实时操作
Agent 搜索,能方便地被管理Agent 存取、修改和编辑,同时能
对库中知识的一致性和完备性能进行检验。
CRM 旨在改善企业与客户之间的关系,要以客户为中心
赢得市场,通过信息的快速有效传递对客户进行快速及时的
响应,给予客户交互式的个性化服务。这种基于Agent 的
CRM 客户服务体系结构较之先前的传统服务体系,能依赖于
Agent 的特性及时响应服务请求,处理突发任务;并能在服务
的过程中实时与客户进行交互,不断修正服务策略,做到以客
户满意为第一服务准则,提高了企业的客户服务能力和客户
满意度。
2 客户服务知识库Agent 的建立
在构建知识库的过程中,首先把知识库也看作一个A2
gent ,具有能动性以及学习性。知识库Agent 的建立采用基
于案例的推理技术(Case - based Reasoning ,CBR) 。由于客户
服务策略的制定是由管理Agent 完成,管理Agent 类似于组
织结构中的战略层次,用来解决半结构化和非结构化的问题,
而案例适合于表示非结构化和半结构化的知识,因此模型中
的知识库采用基于案例推理技术构建是比较合适的。基于案
例的推理技术方法是人工智能领域的一项重要推理方法,于
1982 年由耶鲁大学Schank 教授提出[6 ] 。这种方法的思想是
基于成功案例来推理求解新问题,其推理过程如图2 所示。
图2 基于案例的推理过程
这里将客户服务部门的每一次客户服务任务都视为一个
案例,以事物特征属性表示方法来表示知识,利用特征属性描
述出服务策略并保存在知识库中。知识库中的每个案例就是
一次客户服务过程的详细描述,其中包括一个或多个服务任
务,同时也包括解决这些问题的方法。
在模型中,服务策略的检索过程是:当新服务任务到达,
首先将当前问题的属性抽象表示出来,然后在知识库中搜索
与当前问题相似的案例。如检索出的案例与当前问题完全匹
配,则输出该案例的解决方案用以解决新任务;否则要通过案
例学习修正该案例并得出当前问题的新解,对新解进行评估
并形成新案例添加进知识库中。
客户服务案例采用如下结构形式进行抽象描述:
〈客户服务案例〉∷=〈案例基本信息〉 〈客户信息〉 〈服务前提〉 〈服务
过程〉 〈服务结果〉
其中各部分包括内容表示如下:
〈案例基本信息〉∷=〈案例编号〉〈案例名称〉〈案例发生时间〉〈服务Agent
信息〉⋯
〈客户信息〉∷=〈客户名称〉〈客户类型〉〈所属行业〉〈企业性质〉〈所属等
级〉
〈服务前提〉∷=〈服务任务的描述〉
〈服务过程〉∷=〈执行动作集合〉 〈动作1〉〈动作2〉〈动作3〉⋯
〈服务结果〉∷=〈解决方案执行后的状态〉
新案例到达后要在知识库中检索与其最相似的案例集
合,关键问题就是要求案例间的相似程度,在该知识库Agent
中采用Tversky 对比函数来确定:
A = ( a1 , a2 , ⋯, ai ) , B = ( b1 , b2 , ⋯, bj ) ,分别表示两个
案例的属性集合, S 表示案例A 和B 之间的相似度, 则S =
A ∩B
( A ∪B) - ( A ∩B) 。若S 值大于给定阈值, 则认为两个案
例是相似的。
3 结束语
客户是企业的重要资源,能否以优质的客户服务抓住新
客户、保留老客户,提高客户的满意度和忠诚度是企业研究的
重点。文中在分析了传统CRM 客户服务流程缺陷的基础
上,引入管理层次理论和Agent 技术对客户服务业务进行层
次划分,并且建立了新的基于Agent 技术的CRM 客户服务模
型,并构建了知识库Agent 。由于企业的管理层次是不变的,
以业务层次对系统进行划分可以维持系统的稳定性;而利用
Agent 的特性对传统的服务流程进行改进,使得原来标准化
的服务流程更加人性化,能及时处理突发的客户请求,在服务
过程中可以实时与客户进行交互,较好地把握了客户需求,提
高了服务的柔性和快速响应能力。
在以后的研究工作中我们将对各个Agent 以及Agent 之
间的通讯过程进行深层次研究,对管理Agent 和知识库Agent
进行详细设计,以提高系统对案例搜索的精确度和对问题的
求解能力。
参考文献
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强力推荐:
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