文/刘一飞 东营市烟草专卖局(公司)利津营销部
烟草行业正在大力推行数字化转型，提升在线知识服务质量是为客户服务提供数字化服务的重要支撑。依托在线知识服务平台，通过强化在线服务数据定义、采集、分析和应用，从而提升在线知识服务内容创作、推送与运营质量是一种有效的数字化途径。其中包括在数据定义上形成了比较全面的数据清单;在数据分析上给出了一套分析方法;在数据应用上探索出一组应用场景等等。
未来，加强在线服务数据研究和应用，将成为在线知识服务提质增效的关键内容。
在线知识服务价值与挑战
在线知识服务存在的价值。客户关系管理(CRM)是营销的重要内容，把客户关系演化为同窗关系，以知识服务为媒介，能有效提升客户与客户、客户与企业之间的人际互动和社交往来。在线知识服务也可以让企业和客户的关系24小时在线，提高互动频次，强化客户黏性，深化客户关系。通过在线知识服务，可以帮助企业获取客户在线学习、兴趣爱好、生活习惯等海量行为数据。掌握了这些数据，企业对客户的画像分析更加精准、丰富、全面，对客户需求的把握和挖掘更加精准。
在线知识服务面临的挑战。以图文、短视频、直播为主要形式的知识服务内容，其创作压力较大，尤其是可持续的创作供给是个难题。对于在线服务数据采集、分析和应用重视程度和实际突破都还不够。
在线服务数据定义与采集
与在线学习类APP对用户行为数据的研究类似，卷烟零售客户使用在线知识服务平台过程中留下的数据除了基本信息，最重要的就是行为数据。信息化平台一个很大的优势就是可以记录用户行为过程数据。基本信息包括用户ID、用户名、电子邮件、注册日期、账号状态等内容。用户行为包括登录行为、学习行为和社交行为等方面，登录行为数据包括最后登录日期、总登录次数、每日平均登录次数等;学习行为数据包括学习时间、参加课程数量等;社交行为数据包括社交分享频率、社交网络连接等。
平台数据采集既困难又容易，关键看是否有平台相应功能的支撑。如果有采集功能，那么数据都是自动留痕的，能够轻松获取。如果没有采集功能，那一切都是零。有了采集功能之后，也会衍生出一个运营管理方面的问题，那就是管理者喜欢对这些行为数据进行考核，倒逼营销服务人员干预客户的使用行为，从而引发不满。这是要尽可能克制的，用户行为数据是用来分析问题，优化知识服务内容供给的，一旦纳入考核就会让行为变形，得不偿失。
在线知识服务数据分析
通过平台功能开发，采集客户在线学习行为数据，分析内容推送时间、类型、时长、形式等与阅读量的关系，进而研究客户在线学习行为数据，精准识别客户需求和兴趣，在此基础上可以更加有针对性地创作知识内容。
用户单一行为分析。用户单一信息分析可以评估用户的活跃度与学习参与度，识别长期不活跃用户，评估用户的使用习惯，分析用户的学习偏好与推荐内容的相关性，帮助平台改善学习内容推荐算法。还能评估平台上不同内容的浏览、下载、分享等使用情况，帮助识别热门内容和用户反馈良好的资源，优化资源库。亦可分析用户在平台上的社交行为，识别活跃的社交用户，评估社交行为对平台活跃度的影响。
用户综合行为分析。用户综合信息分析可以分析特定时间段(日、周、月)内平台的使用趋势，如新注册用户数、总登录次数、互动次数等。帮助识别平台活跃度的波动和时间趋势，便于调整平台的推广与活动策略。也可分层分析用户群体，了解不同类型用户的行为模式，帮助识别哪些用户群体最需要引导和激励，优化运营策略，评估平台的内容推荐系统效果，如推荐内容的点击率、浏览量和完成率。帮助优化推荐算法，提升用户体验。识别流失用户，分析用户流失的可能原因，如登录频率下降、页面浏览减少等也是一项主要的分析内容，有助于平台制定用户挽留策略，提升用户留存率。
用户行为偏好分析。用户行为偏好信息分析可针对同一类客户(如新用户、活跃用户、学习用户等)对不同内容的消费和交互情况，帮助识别哪些内容最受特定用户群体欢迎，并进一步优化内容的推荐和展示。也能分析相同内容(如视频、文章、课程等)在不同用户群体中的表现，帮助确定哪些内容适合不同用户群体，并优化针对性的推荐和推广策略。
在线知识服务数据应用
在线知识服务数据应用的终极目标是提升供给质量，通过输出好内容吸引客户自愿学、主动看、“刷”不停，而不是通过强制手段逼迫客户登录“打卡”。具体应用方面，除了根据数据反馈，强化知识内容选题精准性和生产创作的质量，还需要强化基于客户需求的匹配规则设计，从而为个性化智能推送提供依据。
内容与用户匹配规则设计。设计基于用户行为和内容偏好的匹配规则，包括内容的触发条件、推送时间和频率。帮助实现个性化推荐，根据不同用户的行为特征推送最适合的内容。
用户画像匹配规则与推荐策略。从用户的特征、内容偏好、匹配规则以及推送策略等方面，建立用户个性化推荐机制，优化内容分发效果。
在线知识服务平台对于提高客户满意度、提升客户服务工作质效具有明显影响。全面掌握数据指标定义、数据分析方法和数据应用场景等在线知识服务数据分析与应用技能，对于提升在线知识服务质效有长远价值。随着行业内各单位对在线知识服务的不断深化实践，在线知识服务数据的采集、分析和应用将越来越丰富。
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