基于聚类分析的顾客满意度实证研究

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1、基于聚类分析的顾客满意度实证研究1企业管理/89基于聚类分析的硕客满意皮实证研究罗广俊吴忠豪黄楚亮摘要:随着电信行止的发展，客版中心的服务质最直接影响到识可以帮助进行决策支持、过程控制、信息管理、查询处理等等。顾客对客服中心的满意皮}而顾客对客服中心的满意程度又会利用数据挖掘技术可以帮助就得决策所需的多种知识。一，在很大程皮上影响到顾客对该企业的忠诚皮J.，l企业的品牌性。般地，敬据报掘任务可以分成描述和调测两种类型。描述型数因此研究顾客对客服中心的满意程度具有非常重要的意义。据挖掘的任务是寻找数据集中数据的一般特性，并对数据中存关键词:客户满意皮;架类分析;K叶means在的规则进

2、fr描述，或者根据数据的相似性把数据分组。预测中朋分费号:凹70>c献标识码:A型数据挖掘的任务是在当前数据上进行推断和预测，并根据数文章编号:CN43-1027/F(2∞8)9-089-02据珊的值来确定某种模式。数据挖掘的目标是从数据库中发现作者:广东工业大学经济管理学院研究生;广态，广州，510520隐含的、有意义的知识，主要有五类功能:自动预测局势和行为、关联分析、聚类分析、概念描述、偏差检测。一、撤据榕掘技术廉类分析是数据挖掘技术的一种，所谓聚类(Clustering戚UnsupervisedClωsification)是在事先不规定分组规则的情况下，数据挖掘，又称为

3、数据库中知识发现(KnowledgeDiscove巧将数据按照其自身特征划分成不间的群细。要求是在不同群姐fromDatabase简称KDD)，它是一个从大量数据中抽取挖掘出的数据之间要有明显羔别，耐每个群组内部的数据之间尽量相来知的、有价值的模式成规律等知识的复杂过程。它有机的结似。聚费增强了人们对蒋现现实的认识，是概念描述和偏差分合了来自多学科技术，其中包括:数据库、数理统计、机器学习、析的先决条件。策类技术主要包括传统的模式识别方法和数学商性能计算、模式识别、神纷网铺、数据可视化、信息检索、阁像分类法。80年代初，Mchalski提出了概念廉类技术，其要点是，句信号处理、空间数

4、据分析等，这里我们强调数据报掘所处理的在划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还要求划分出的樊具最大规模数据，且其挖掘算法应是高娘的和可扩展的。，跑过数有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片酣性。据挖掘，可从数据库中挖掘出有意义的知识、规律，或更高层次的信息，并可以从多个角度对其进行训览察肴。所挖掘巾的知υ.()o.~)<，).uυ+uu.vυ·υυ.;υ...JU.U~.υυ.'υ+l'，_，+lIU+)q+uU+UI'.υ飞·υυ·υυ.υ，~.。υ.')o+vυ·υυ·飞)(+()U+υυ.υ，'.υυ.U')

5、.00.(’v.VC).0v.(’Iv+l.lLJ.υ飞.;υ·υ').，)，，+飞j飞.0(，.，)1，)+υυ·ν').')υ.0υ·υ'.υ时，对企业的优秀人才，可以考虑进行股权激励，让他们的命运其事!lt追求;优秀的企业文化有利于形成员工共有的态度，增强跟企业的命运紧紧联系在一起。事实证明，股权激励是…种非员工的忠诚度。其次，企业应该做好核心员工的平衡工作，合理常有效的激励方式，对于解决高层人员的流失、企业运行效率低进行工作的加压与减肥、解决他们的后顾之忧，如制定;益于家下、;59岁现象;等很有帮助ο庭的福利;(family-frien

6、dlybenefits)方案，提供弹性工作时间、(3)重视人本管理，建立科学的职业生激规划和竞争体制。小孩着臂、照顾父母休假等各种福利。最后，企业的管现者还应核心员工需要的不仅仅是薪金的变化，还需要职位的提升、被尊掌握核心人才之间的平衡艺术，避免;两虎相争;造成不必要的重、成就感及自我实现。这就要求企业协助核心员工规划自身内艳。的职业生糙发牒，让他们看到自己努力的方向，明确自己的晋升4.备份人才一一系统建立的保障。;强扭的瓜不耐如果路径，使其在为企业的发展做贡献的过程中实现个人的目标，真核心员工去意日诀，则大可不必再试罔留住。{且如何及时填补.iE安心于企业工作。当然，职位是有限的，

7、要避免;千军万马过人才流失形成的真空，就需要企业做好人才;备份;和知识管搜木桥;的情况，企业就必须设计和规划合理的职位体系和内理，保障;消化系统;健康的新陈代谢。部竟聘机制，可以根据员工的特点，提供管现序列、专业序列、操其一，建立人才梯队，制定;继任人;计划，并跟进日常培作序列等多重职业路径，并可采取工作轮换、调整等措施，增强训，以免核心员工的突然离职耐造成职位空白。其二，做好核心核心员工的工作新鲜感，促进他们不断学习和提高。员工的知识备份和知识管理，既要