基于客户群行为共性及个体特征差异的二次服务匹配研究

Traditional service matching is mainly based on the idea of single service matching mechanism, leading to the trend of non-personalized service matching objects, qualitative service matching content, and coarse-grained service matching mode, resulting in the service matching effect is not generally satisfied. This issue intends to use the idea of classification matching to solve the contradiction between the diversity of needs and the accuracy of service provision. In terms of matching objects, gradually mine customer group’s behavior to the individual’s characteristics, shifting the service matching objects from customer group to individual. In terms of matching content, transform the matching.problem between customer and service into the matching problem between customer’s behavior characteristics and service’s attributes, changing the matching content from qualitative results to more precise quantification results, to meet the customer’s higher requirements. In terms of matching mode, adopt the secondary service matching strategy which is from the global matching to the local matching, that achieve the service matching in level of customer group, and then implement the individual’s service matching within the scope of the customer group,improving the service matching mode from coarse-grained into fine-grained. The secondary service matching idea is to complement the traditional matching theories and methods, and help companies to enhance customer service level in theoretical and applied aspects.

传统的服务匹配主要是基于单次匹配的思想，在大规模客户环境下呈现出服务匹配对象非个性化、服务匹配内容定性化和服务匹配方式粗粒度化三种趋势，致使服务匹配结果的精准度普遍不高。本课题拟用分级匹配的思想解决需求的多样性与服务供给的精准性之间的矛盾。首先从客户群体行为到个体特征进行逐步挖掘，将服务匹配对象从客户群体转向客户个体。然后将客户与服务项目之间的匹配问题转化为客户行为特征与服务属性特征之间的匹配，匹配内容由定性结果转为更加精准化的定量结果，满足客户更高的要求。最后在匹配方式上采取先从全局进行匹配再进行局部匹配的二次服务匹配策略，即先实现客户群级的服务匹配，再在各个客户群范围内实现客户个体的服务匹配。本课题所提出的二次服务匹配思想是对传统服务匹配理论与方法的补充，该研究对企业客户服务水平的提升有理论和应用上的指导意义。

传统的服务匹配主要是基于单次匹配的思想，在大规模客户环境下呈现出服务匹配对象非个性化、服务匹配内容定性化和服务匹配方式粗粒度化三种趋势，致使服务匹配结果的精准度普遍不高。本课题采用了分级匹配的思想解决需求的多样性与服务供给的精准性之间的矛盾。. 首先从客户群体行为到个体特征进行逐步挖掘，将服务匹配对象从客户群体转向客户个体。对客户行为属性进行筛选，从粒计算角度分析客户信息的不同层次粒度，以及不同粒度之间的转换规则；对客户进行群体划分，针对不同客户群展开客户群体行为分析，计算客户行为影响因子。然后将客户与服务项目之间的匹配问题转化为客户行为特征与服务属性特征之间的匹配，匹配内容由定性结果转为更加精准化的定量结果，满足客户更高的要求。在定量服务匹配算法研究方面，基于多样性选择因子，提出一种多目标混合推荐方法。最后在匹配方式上采取先从全局进行匹配再进行局部匹配的二次服务匹配策略，即先实现客户群级的粗粒度服务匹配，再在各个客户群范围内实现客户个体的细粒度服务匹配。. 在方法与模型验证、实证分析等方面，开发了六套软件系统，这些软件系统涉及到电子商务、旅游、考试等多个不同行业。本项目成果可以应用于电子商务服务推荐、汽车4S店维修保养服务推送、图书馆服务推荐等领域。分别针对汽车维修行业和图书馆服务行业设计了两款产品模型：“一种行车记录仪”、“一种方便阅读的移动式图书馆阅读机”。本课题所提出的二次服务匹配思想是对传统服务匹配理论与方法的补充，该研究对企业客户服务水平的提升有理论和应用上的指导意义。