论大数据背景下的邮政数据分析与整合

第３Ｏ卷第６期　邮　政研　究　ＶＯＩ　３０　Ｎｏ　６　ＮＯＶ　２０１４　２０１４年１１月　Ｓｔｕｄｉｅｓ　ｏｎ　Ｐｏｓｔｓ　文章编号：１００７—５３９９（２０１４）０６—００１０～０３　论大数据　匕阜　日京　下的邮政数据分新与整合　谷　斌　（石家庄邮电职业技术学院，河北　石家庄０５００２１）　摘　要：文章立足大数据时代背景，围绕数据分析与客户关系管理，对邮政数据分析工作的现状及面ｌ临　的困难与机遇进行了分析，提出了加快发展邮政数据分析１二作的对策。　关键词：大数据；客户关系；业务板块；标准化；营销　中图分类号：Ｆ６１　文献标识码：Ａ　近年来，“大数据”逐渐成为互联网信息技术行业的流　行词汇，其４Ｖ（Ｖｏｌｕｍｅ大量、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ高速、Ｖａｒｉｅｔｙ多　样、Ｖａｌｕｅ价值）特性越来越明显。从网络搜索到交易信　息，从互联网数据到汽车、家电和各类智能设备的传感器信　息，从结构化信息到半结构化和非结构化的文本、图像、音　频和视频类信息，越来越多的数据被生产、储存，但是如何　信息、日常交易信息、加办保险／理财等业务的表现信息等，　通过建立客户评价模型将客户按交易次数、交易金额、购买　连续性、年利润贡献率、客户服务成本、客户维护成本等指　定特征构成指标体系量化描述客户价值，将客户分为一般客　户、中端客户、ＶＩＰ客户，并开展有针对性的客户服务。　２　邮政业务数据的基本情况　２．１　邮政业务数据及应用现状　充分利用这些数据价值，并创造更多利益才是大数据概念最　核心的问题。对于商业企业而言，能力代表能做什么，而价　值则明确需要做什么，大数据的四个特征中，价值对于企业　来说更为重要。只具备处理超大量数据的能力并不代表能从　数据中获益，关键要综合衡量数据的价值密度和处理、分析　邮政业务种类繁多，每项业务都有较为复杂的业务支持　系统和数量庞大的业务数据。从２００４年起，中国邮政集团　公司开始发展数据库营销业务，并构建起以基础地址库、组　数据的成本，从而选择对企业最有利的数据使用方案。　１　数据分析与客户关系管理　随着市场竞争日趋激烈，以高速、双向沟通的互联网为　代表的营销新媒介迅速成熟，企业的营销方式正快速从４Ｐ　（Ｐｒｏｄｕｃｔ产品、Ｐｒｉｃｅ价格、Ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ促销、Ｐｌａｃｅ渠道）　织机构库和个性化库为代表的营销数据库。截至目前，基础　地址库已经发展成为集团内的公共数据资源平台，为各项业　务提供标准地址服务。　总体来说，邮政业务数据存在以下典型特点：邮政业务　种类多，数据总量大；业务数据非常活跃、不断增长目　富于　变化；三大板块数据能覆盖较为全面的客户特征；各业务数　转向４Ｃ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ消费者、Ｃｏｓｔ成本、Ｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅ便利、　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ沟通）模式，客户及相关资源成为企业营销　的核心。在这种环境下，客户关系管理、数据库营销等基于　据分散在不同业务系统中，整合困难；各地数据质量、数量　不平衡。　从数据分析角度看，三大板块的业务数据中金融板块数　据质量最好、数据量最大，但是受银监会政策限制，直接用　于集团公司层面的营销活动还需要经过一定努力。速递板块　客户为核心的管理工具、营销工具成为研究和应用热点，使　企业能以更丰富、更有效的手段接触客户、认识客户和分析　客户，从而提高营销Ｔ作效率。　以银行为例，客户关系管理系统的建设为管理和营销提　供了丰富、完备的业务数据和客户模型，也为开展数据库营　和邮务板块业务数据质量相当，经过２００８年集中数据采集　和业务数据规范后，速递数据质量明显提升。邮务类业务种　类多、数据量大，部分数据与营销结合紧密。　目前数据应用主要体现在各业务的经营分析、客户筛选　等初步应用层面Ｅ。２０１０年，中国邮政集团公司组织邮务　销提供了良好的数据基础。￡世纪７ｏ年代初，美国花旗银　行提出“事前筛选、预先批准、直接邮寄”的数据库营销ｌ方　局、信息技术局，并协调速递物流公司和邮政储蓄银行开展　了集团公司层面的数据整合分析及应用尝试。经过２～３年　的探索，集团公司基本摸清了各业务板块数据的基本情况并　式，以人口基础数据分析为基础开展数据库营销。根据消费　者的性别、年龄、教育程度、职业、收入、房产和汽车资产　情况、子女状况等数据推断是否存在销售可能。７Ｏ年代中　后期，其他美国银行和信用卡公司纷纷参考花旗银行做法，　普遍展开了以直邮为主要媒介的数据库营销。这一风潮促使　美国信用卡市场规模在短时间内迅速扩大。　从客户管理的角度看，银行利用业务数据中的客户基本　结合数据库营销提　了数据整合应用方案和初步分析模型，　同时发现，邮政业务数据虽然有其他行业无法比拟的优势．　但也存在严重制约数据利用的障碍。　２．２　邮政数据分析工作存在的问题　深入分析各业务数据特点发现，邮政业务数据难以分析　第６期　利用的关键主要体现在以下几方面。　谷斌：论大数据背景下的邮政数据分析与整合　２．３推进邮政数据分析工作面临的困难　第３Ｏ卷　２．２．１　业务数据中用于分析客户特征的核心字段缺失严重　要解决上述问题，真正推进数据分析工作在业务中的应　用，就要对业务系统和业务操作规范重新优化和梳理，补充　关键字段，改善数据质量。推进这些工作可能会遇到下面几　个问题。　一数据价值的高低取决于描述客户特征属性（字段）的质　量和丰富程度。在业务开展时，常因缩短客户等待时间、前　台业务人员与客户的沟通能力弱、责任心不强和工作压力等　原因减少了非必填属性，但是这些属性往往对数据分析至关　是要补充完整现有业务数据，就要对业务操作标准进　重要。例如早期的速递物流数据，由于业务处理时限要求，　前台无法及时录入完整数据。该类数据字段缺失非常严重，　有时整条记录只有个别的核心业务ＩＤ字段，连收件人姓名、　行修订，可能造成业务终端的强力反对。数据质量的提高和　数量的丰富离不开前台业务人员辛勤的基础工作。增加数据　输入量必然使前台工作压力增大，工作推进困难。　地址都没有。更没有附言信息。　２．２．２业务数据中有价值字段较少，难以建立有效的客户　评价模型　二是要丰富有分析价值的数据字段，需要修改业务要　求，可能引起客户的反感。部分高价值数据属性可能事关客　户隐私，强制采集需要考虑如何说服客户。　与金融、零售、电信等数据挖掘应用成功的行业不同，　邮政业务数据一般难以体现客户行为的差异性和特征。例　如，金融业务数据中可以分析出客户账户变动的时序特征、　地理位置特征、资金变动特征等，并据此得到该客户的类　三是缺少能兼顾高效率与准确性的数据整合方案。原设　想中的多业务交叉客户数量较少。　理论上讲，邮政三大板块业务数据能够提供覆盖客户的　人口统计学特征（性别、年龄、学历、行业）、个人财富特　型、职业、理财偏向等与营销活动密切相关的推定。零售数　据可以得到客户消费的偏向、时间、地理偏向等，据此可以　得出该客户的消费能力、消费意愿、活跃区域、商品间联系　等一系列对销售有积极意义的推定。电信业务数据可以根据　用户消费的时长、月消费额、在网时间、通话与短信和数据　征（车辆信息、住房信息）、社会特征（社会族群、家庭组　成、居住社区）和行为特征（兴趣偏好、理财情况）等完整　的信息描述。这个美好图景的实现既要解决数据整合困难，　还要求同一个客户多次使用不同邮政业务，理想与现实之间　存在较大差距。　３　改善邮政数据分析工作的有利条件　一服务的对比等信息推定客户类型、流失的可能性、价值提升　的可能性等。　与上面几个行业分析相似的是报刊订阅数据的分析。该　数据主要包括订户姓名、订户电话、行政区划代码、地址标　识、订户地址、单位地址、报刊代号、起始日期、截止日　是邮政业务转型发展为业务优化和标准化提供了有利　契机，为解决数据开发和利用的困难打开了一扇窗。　二是以文本挖掘为代表的数据分析能力迅速提高。邮政　业务数据中最难处理的主要是文本类非结构化和半结构化数　期、订阅时间、订阅年份、订阅数量、公私款标志、地址状　态标志、订户状态、机构标识、邮政编码、卡片号、投递局　代码、投递段代码、原始卡片号和备注等字段。一般认为，　报刊数据是邮务业务数据中质量最好的。一方面，报刊数据　据。这类数据的处理方法在近几年得到了长足发展。结合邮　政地址标准的发布和高效文本挖掘模型的应用，相信在不远　的未来能够创造出商业应用的客户分析模型。　三是交易型业务规模迅速增长，提供了日益丰富的数据　基础。足量的数据是数据分析的基础，只有邮政业务蒸蒸日　上，才能为邮政综合数据分析提供坚实有力的支撑。从这一　填充率较高，空缺值少，关键字段（如地址字段与标准地址　库一致，可直接连接）标准化程度高。另一方面，报刊数据　提供了订户信息、订阅报刊信息、订阅行为信息这三类核心　数据，从这些信息人手可以分析出订户的订阅偏好和订阅行　为特征，这对于开展营销Ｔ作至关重要。　但是，电子商务（机票、自邮一族等，不含邮乐数据）、　汇兑、集邮、包裹等业务数据缺少开展分析所必要的客户选　择信息，难以从中分析客户选择该业务或产品的原因。这个　问题严重影响了构建完整的客户分析和评价模型的尝试。　２．２．３业务数据分散在不同业务系统中，难以整合　由于历史原因，业务数据分散在各自不同业务系统中，　点来看，业务发展与数据分析相辅相成、互为依托。　四是集团公司高度重视。集团公司领导对数据分析工作　的关心与重视是这项工作茁壮成长的保证。数据的综合分析　横跨多个板块，涉及所有业务，协调工作量极大，没有领导　的重视和支持无法完成。　４　加快邮政数据分析工作发展的基本对策　４．１推动业务系统按照以客户为核心升级改造，捋顺数据　驱动的业务分析和数据分析工作　整合时会遇到两类困难：一方面难以找到合适的连接字段。　身份证号和移动电话号码这两个最优字段在大量业务中不是　必填字段，缺失非常严重。另一方面，业务系统间数据不一　致现象严重，如同一个身份证号码或移动电话号码对应的客　户名称不一样。在构建集团公司数据库和整合数据分析工作　时，这个问题无法避免。　数据是所有分析＿Ｔ作的基础，整合是数据分析结果的前　提。数据孤岛问题不解决，就难以充分发挥数据的潜力。而　解决这个问题一方面需要数据处理技术，更重要的是在业务　前端处理时做好基础性工作。将传统以业务操作为中心的数　据管理和系统开发思路，转变为以客户为中心的业务处理和　管理。　第６期　邮政研究　第３Ｏ卷　＋・・＋・‘＋一＋’・、　刍议渠道管理　ｔ　近年来，各级邮政企业秉承“渠道为王”理念，在发　人员及时　培训，进行经常性、多层次的培训，让各类渠道　；展过程中，不断增加自有渠道（含实体渠道和电子渠道）　｛和社会渠道数量，在渠道建设上投人大量人力、财力、物　了解邮政最新业务，推介业务，提升收益。同时　，还应帮ｉ　和经营效｛　助各类加盟渠道做好宣传工作，以便产生业务量　益。　Ｔ力。然而，随着时间的推移，这些渠道并未能发挥预期作　；用。要想提升渠道效益，应从以下几方面加强管理。　ｔ　一是加强规范管理。近年来，各级邮政企业在渠道管　三是加强激励考核。目前，各级邮政企业在对各类渠　道考核上还存在一些问题。比如，对加盟渠道很少进行考　ｊ理上不断加强整合，摸底各自现有渠道状况，并对渠道进　核，甚至不考核，任其自由发展，只是定期上门对其业务　量进行统计，提取业务收入；在加盟商人员管理上也缺少　一ｔ行统一规范，从名称到运营进行统一管理。但在实际工作　ｉ中，各级邮政企业某些工作仍未落实到位，一些措施仍停　ｔ留在Ｅｌ头或文件上。同时，各级邮政企业在转型过程中更　是将渠道建设作为转型的重要举措，把渠道建设作为加快　套完整的人员管理机制；另外，一些加盟商出于营业成　本的考虑，只把邮政业务作为末位业务，他们仍以自身本　就有的经营为主。长期以往，根本无法调动加盟商的积极　性，让加盟商力推邮政业务更无从谈起。因此，必须健全　各项激励政策，让加盟商对邮政渠道产生依赖，采取“责　任（风险）考评＋收入贡献激励＋业务发展激励”等方　式，给予加盟商优厚政策，确保加盟商获得经营利润。同　时，还应加强对标管理，结对帮扶，做好服务对标、激励　｛业务发展，改善客户服务的重要途径，因此，必须加大对　；各类渠道的整合和规范管理力度，要从改善社会渠道生态　；环境人手，精心做好渠道规划，加强布局的合理性。对各　ｔ类加盟渠道下达一定的拓展可行性指标，为其创造适合的　ｊ发展条件。　ｔ　二是加强队伍建设。目前，各级邮政企业在各类渠道　举措对标、支撑对标。改变加盟商渠道力量不足的状况；　要加大对社会渠道的扶植力度，做到社会渠道与自有渠道　协同发展，建立健全制度化的帮扶制度，共同建构多元　化、多样化、多层次的服务网络，分享渠道的帮扶、督导　ｉ管理上，基本都是各自为战。如便民服务站主要是电子商　ｔ务专业管理，分销加盟店主要是分销专业管理。各级邮政　；企业市场部门也只是对上级的一些文件进行批转和落实，　｛基本没有专职人员对渠道进行管理。因此，必须加强渠道　和管理等体会或经验，激发加盟商内生动力，充分挖掘开　；管理队伍建设，成立渠道运营中心，引导各类加盟店善于　；从自身特点出发，增强他们的主动意识、品牌意识，做专　ｊ做精邮政主营业务，成为小而强，小而久的经营点。设置　；专门的渠道管理岗位和人员，组建专门的渠道队伍，如配　放渠道的市场潜力。另外，还可为加盟商设置职业生涯规　划，对有突出贡献的加盟商，考虑吸收为邮政的Ｃ类Ｔ或　Ｂ类Ｔ等，通过一揽子激励政策，让他们对加盟邮政渠道　有盼头，对代理业务有积极性。　（安徽省邮政公司亳州市分公司　常冠林）　｛备渠道维护人员、渠道支撑人员、渠道服务人员等，做到　＋　ｉ专人负责渠道建设，并加强对自有渠道和社会渠道人员的　、Ｌ．＋．．．＋．．＋．．＋．．＋．．＋　＋．．＋　＋．．＋．．＋．．＋　＋　＋．．＋　＋．．＋．．＋．．＋．．＋　＋．．＋．．＋　＋　＋　＋　４．２　以业务人员为核心，构建跨接三大板块的独立部门，　负责集团数据分析工作　５　结语　十　＋：．十：．十：　ｔ：●Ｔ：●ｔ：●Ｔ．．●ｔ：●ｔ；．．十：．十：．．Ｔ：．．Ｔ　．．ｔ　数据分析不是单一信息部门的事。数据来自业务部门，　与其他行业的数据分析应用一样，邮政数据分析最终也　还要反馈给业务部门去实现新的价值。不理解业务，不知道　业务的核心问题和主要矛盾，空谈数据分析和大数据只能是　“水中月、镜中花”。要么不知道数据的价值蕴含在哪里，要　么不知道数据与业务怎样结合去创造收益。所以，数据分析　丁作一定要有业务部门参与，同时结合技术部门才能形成Ｔ　作的基础。　４．３　找到与现有产品和服务的高价值结合点，以高度准确　的产品和利润助推数据分析工作　离不开整合、建模，融人客户关系管理的框架中，推动４Ｃ　营销理念的落地。在做好前面所有工作后，还应看到更为广　阔的邮政外部数据服务市场。作为全国乃至全球最了解中国　地址的企业，邮政能够承担起提供相关数据服务的社会责　任，并挖掘好相关商业价值。数据应用可以从自身应用逐步　迈向公众数据服务与内部数据应用相结合。邮政可以从单一　的实体服务提供商转变为具备数据服务能力的公众综合服务　提供商。　如前所述，大数据分析不是为了炫耀技术能力和追求新　潮，而是要为经营和发展提供指导和帮助。数据分析的结果　一收稿日期：２ｏ１４—０９　ｏ１　定要与具体业务和管理需求相结合，充分利用数据分析的　作者简介：谷斌（１９７８～），男，河北石家庄人，硕士，副教　结果改进和创新业务，这才是解决数据分析Ｔ作持续发展的　核心问题。　授，主要从事数据挖掘电子商务研究。