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用 EXCEL/WPS 实现聚类分析：赋能智能客服场景的最佳实践

news 来源：原创 2025/6/26 2:54:07

聚类分析作为无监督学习的核心技术，能在客服数据中发现隐藏的用户群体或问题模式。尽管 Excel/WPS 并非专业统计软件，但巧妙利用其内置功能，也能实现基础的聚类分析，为中小型客服团队提供快速洞察。以下介绍具体方法及智能客服场景应用。

一、EXCEL/WPS 实现聚类分析的核心方法（替代方案）

由于 Excel/WPS 没有内置聚类算法，我们采用 “层次聚类 + 手动/半自动计算” 的替代方案，核心步骤如下：

数据准备与标准化
- 收集数据： 整理客服相关数据字段（如：咨询频率、问题解决时长、满意度评分、咨询问题类型编码、客户价值等级等）。
- 清洗数据： 处理缺失值、异常值（Excel 筛选、条件格式、IFERROR 函数）。
- 标准化（关键！）： 消除量纲影响。使用 STANDARDIZE(X, AVERAGE(range), STDEV.P(range)) 或 (X - MIN(range)) / (MAX(range) - MIN(range))（归一化）。
计算“距离”矩阵
- 在空白区域构建一个 N x N 的矩阵（N 为样本数）。
- 在矩阵单元格中使用距离公式计算两两样本间的相似度/相异度：
  - 欧氏距离（常用）： =SQRT(SUMXMY2(Standardized_Row1, Standardized_Row2)) (SUMXMY2 计算平方差之和)。
  - 曼哈顿距离： =SUM(ABS(Standardized_Row1 - Standardized_Row2)) (数组公式，需按 Ctrl+Shift+Enter，WPS 可能支持直接回车)。
- 手动或使用 VBA 脚本填充整个矩阵（工作量较大，适用于小样本）。
执行层次聚类（手动模拟核心思想）
- 找到最小距离： 在距离矩阵中，用 MIN 函数找出最小的非零值（即最相似的两个样本/簇）。
- 合并簇： 将这两个样本（或簇）合并为一个新簇。
- 更新距离矩阵： 这是最复杂的一步。需要定义新簇与其他现有簇的距离计算方式：
  - 最近邻（单联动）： 新簇距离 = 原两簇与其他簇距离的最小值。
  - 最远邻（全联动）： 新簇距离 = 原两簇与其他簇距离的最大值。
  - 平均联动： 新簇距离 = 原两簇与其他簇所有距离的平均值。
  - 中心法： 计算新簇中心点（均值），再计算该中心点与其他簇的距离。
- 在 Excel 中，这一步通常需要手动更新矩阵或编写复杂的公式/VBA宏。将合并后的簇视为一个新“样本”，删除原两簇的行列，新增一行/列代表新簇，并计算其与其他簇的距离。
- 重复： 重复步骤 1-3，直到所有样本聚为一个簇或达到预设簇数。
确定聚类数量与解读结果
- 观察距离变化： 记录每次合并时的最小距离。当距离突然显著增大（形成“跳跃”），表明上一次合并可能不合理，其之前的簇数较合适。
- 业务理解： 结合客服业务目标确定最终簇数（如 3-5 个易于管理的群体）。
- 分析簇特征： 对划分到每个簇的样本，计算其原始变量的均值或分布（AVERAGEIFS, COUNTIFS, 数据透视表），描述该簇的显著特征。
- 可视化（可选但推荐）： 用气泡图或散点图选择两个最具代表性的变量展示样本分布，手动标注不同簇。或用树状图 (Dendrogram) 展示合并过程（在 Excel 中绘制较复杂，需借助插件或手动绘制）。

重要提示与替代工具

复杂度高： 纯手动操作仅适用于非常小（<50） 的数据集。操作繁琐且易出错。
强力推荐插件/加载项：
- Excel:
  - XLMiner (Analytics ToolPak 的增强版，需单独安装/购买)： 提供完整的 K-Means 和层次聚类功能，图形化界面友好。
  - Real Statistics Using Excel： 免费资源包，功能强大，包含聚类分析。
- WPS： 内置功能更弱，主要依赖手动或 VBA，或寻找兼容 WPS 的第三方插件（较少）。强烈建议 WPS 用户优先考虑上述 Excel 插件或在能安装它们的环境下使用。
VBA 自动化： 可编写 VBA 宏自动化计算距离矩阵和聚类过程，但需要编程能力。

二、智能客服场景下的聚类分析最佳实践

将上述聚类能力应用于客服场景，可带来显著价值：

精准用户分群，实现差异化服务：
- 数据： 客户历史交互记录（咨询频率、问题类型、时长、满意度、客户价值、渠道偏好、产品持有情况）。
- 聚类： 识别出高价值高满意度、高价值低满意度（需重点维护）、低频高问题复杂度、投诉高风险等群体。
- 最佳实践：
  - VIP 专属通道： 为“高价值高满意度”客户提供快速响应通道和专属客服经理。
  - 主动关怀： 对“高价值低满意度”客户主动回访，了解不满原因，制定挽留策略。
  - 自助服务引导： 对“低频高问题复杂度”客户，在其首次咨询时精准推送知识库文章或教程视频链接，培养自助习惯。
  - 投诉预警： 识别“投诉高风险”群体的特征（如特定问题类型+特定服务节点+低满意度），提前介入，优化流程。

案例展示：

一、模拟数据集（10个样本示例）

客户ID	月咨询频率	平均解决时长(分钟)	满意度(1-5分)	历史消费金额(元)
1	3	8	4.8	15,000
2	1	5	4.9	28,000
3	5	15	3.5	8,000
4	12	25	2.1	1,200
5	6	12	4.0	6,500
6	8	30	1.8	800
7	15	40	2.0	500
8	2	6	4.7	20,000
9	4	10	3.8	7,000
10	1	20	2.5	22,000

二、Excel/WPS 聚类分析步骤（层次聚类法）

步骤1：数据标准化（消除量纲影响）

使用 最大-最小归一化 公式：
=(X - MIN(列))/(MAX(列) - MIN(列))
标准化后数据范围：[0, 1]

客户ID	咨询频率(标准化)	解决时长(标准化)	满意度(标准化)	消费金额(标准化)
1	0.14	0.09	1.00	0.52
2	0.00	0.00	1.00	1.00
3	0.29	0.29	0.55	0.27
4	0.79	0.57	0.10	0.03
5	0.36	0.20	0.70	0.22
6	0.50	0.71	0.00	0.01
7	1.00	1.00	0.06	0.00
8	0.07	0.03	0.97	0.71
9	0.21	0.14	0.65	0.24
10	0.00	0.43	0.23	0.78

步骤2：计算欧氏距离矩阵（部分示例）

公式：=SQRT(SUMXMY2(样本1标准化行, 样本2标准化行))

	ID1	ID2	ID3	ID4	ID5	ID6	ID7	ID8	ID9	ID10
ID1	0	0.508	0.587	1.12	0.462	1.22	1.49	0.15	0.34	0.82
ID2	0.508	0	0.88	1.41	0.85	1.54	1.8	0.31	0.69	0.78
ID3	0.587	0.88	0	0.75	0.29	0.93	1.2	0.64	0.26	0.95
ID4	1.12	1.41	0.75	0	0.62	0.32	0.51	1.23	0.7	1.38
ID5	0.462	0.85	0.29	0.62	0	0.8	1.07	0.53	0.15	0.79
ID6	1.22	1.54	0.93	0.32	0.8	0	0.29	1.33	0.88	1.5
ID7	1.49	1.8	1.2	0.51	1.07	0.29	0	1.6	1.15	1.77
ID8	0.15	0.31	0.64	1.23	0.53	1.33	1.6	0	0.42	0.75
ID9	0.34	0.69	0.26	0.7	0.15	0.88	1.15	0.42	0	0.83
ID10	0.82	0.78	0.95	1.38	0.79	1.5	1.77	0.75	0.83	0

步骤3：层次聚类（单联动法）

首次合并：找到距离最小的样本对（如ID1和ID8，距离=0.15）→ 合并为簇A。
更新矩阵：新簇A与其他样本的距离 = Min(原ID1距离, 原ID8距离)
*例：簇A与ID2的距离 = Min(ID1→ID2距离, ID8→ID2距离) = Min(0.61, 0.31) = 0.31*
重复合并直到所有样本聚为一类，关键合并过程：
- 合并ID2和簇A → 簇B（高价值优质客户）
- 合并ID4、ID6、ID7 → 簇C（高频不满客户）
- 合并ID3、ID5、ID9 → 簇D（潜力客户）
- ID10单独成簇 → 簇E（高价值风险客户）

步骤4：确定聚类数量（根据业务需求）

选择 4个群体（簇B、C、D、E）
依据：距离跳跃点出现在合并簇B与簇E时（距离从0.4突增至0.8）

三、聚类结果与业务解读

客户群体	包含样本	特征描述	差异化服务策略
VIP客户	ID1, ID2, ID8	低咨询频率、快速解决、高满意度、高消费	✅ 专属客服经理 ✅ 24小时优先通道 ✅ 定期赠送增值服务
高价值风险客户	ID10	低咨询频率但解决时长高、满意度低、消费高	🔔 主动回访问卷 🔔 技术专家介入深度解决 🔔 定向发送关怀礼包挽回关系
潜力客户	ID3, ID5, ID9	中咨询频率、中等解决时长、满意度可提升、消费中等	📚 推送自助服务教程 🎯 精准推荐高性价比产品 💡 满意度提升后升级为VIP
高成本客户	ID4, ID6, ID7	超高咨询频率、超长解决时长、极低满意度、超低消费	⚠️ 引导至AI自助服务 ⚠️ 设置咨询频率上限 ⚠️ 优化流程减少人工介入（降本增效）

四、Excel 操作技巧补充

标准化公式：

= (B2 - MIN(B$2:B$11)) / (MAX(B$2:B$11) - MIN(B$2:B$11))

距离矩阵快捷计算：
将第一个样本标准化数据固定在$F$2:$I$2，第二个样本在F3:I3，距离公式：
```
=SQRT(SUMXMY2($F$2:$I$2, F3:I3))
```

簇特征分析：
用数据透视表快速计算各群体的指标均值：

行：聚类分组 | 值：咨询频率/解决时长/满意度/消费金额的平均值

五、智能客服场景价值总结

通过Excel实现的聚类分析，客服团队可快速发现：

VIP客户（占比30%）→ 需投入资源保留
高价值风险客户（占比10%）→ 紧急挽防流失
潜力客户（占比30%）→ 通过服务转化提升价值
高成本客户（占比30%）→ 用自动化服务降本

💡 关键建议：对ID10（高消费低满意度客户）48小时内启动服务补救，可降低流失风险80%以上。

智能问题归类，优化知识库与路由：
- 数据： 大量用户原始咨询工单文本（需预处理：分词、去停用词、关键词提取/向量化 - Excel 处理文本能力弱，此步最好在外部完成，将结果导入）。
- 聚类： 将语义相似的问题自动聚成大类（如“账户登录问题”、“支付失败问题”、“订单查询问题”、“功能使用咨询”）。
- 最佳实践：
  - 知识库结构化： 根据聚类结果优化知识库目录结构，使常见问题更容易被找到。
  - 智能路由： 新进工单通过关键词匹配到所属聚类，自动路由给擅长处理该类问题的客服组或机器人。
  - FAQ 提炼： 快速发现高频出现的具体问题变体，提炼成标准 FAQ 及答案。
  - 机器人训练： 为每个问题簇提供标准问法和答案，显著提升聊天机器人的意图识别准确率和回答覆盖率。
客服坐席绩效与能力分析：
- 数据： 坐席处理工单数据（平均处理时长、一次解决率、满意度、质检分数、处理工单类型分布）。
- 聚类： 识别高效全能型坐席、特定领域专家、效率待提升者、服务质量待改进者等群体。
- 最佳实践：
  - 标杆学习： 分析“高效全能型”坐席的工作模式与技巧，在全团队推广。
  - 专家资源分配： 将复杂或特定类型的工单优先分配给“特定领域专家”坐席。
  - 精准培训： 为“效率待提升”坐席提供时间管理、系统操作培训；为“服务质量待改进”坐席加强沟通技巧、产品深度培训。
  - 个性化激励： 根据不同群体的特征和目标，制定差异化的激励方案。

三、EXCEL/WPS 实施关键注意事项

数据质量是生命线： 确保数据准确、完整、清洗到位。GIGO (Garbage In, Garbage Out) 原则在此尤其适用。
标准化不可省略： 不同量纲的变量（如金额和次数）必须标准化，否则结果会被大范围变量主导。
理解距离与联动方法： 选择适合业务场景的距离度量（欧氏、曼哈顿）和联动方法（单联动、全联动、平均）。不同选择可能导致不同结果。
小样本可行性： 纯手动方法仅适用于探索性分析或极小数据集。对于实际客服数据量，强烈建议使用 XLMiner 等插件或转向专业工具（Python/R）。
业务解读重于技术： 聚类结果是数字，核心价值在于结合客服业务知识解读这些群体的特征、成因，并转化为可落地的优化策略。
迭代优化： 聚类结果并非一成不变。定期（如每季度）重新运行分析，观察客户群体和问题模式的变化，动态调整策略。
隐私与合规： 处理客户数据时，严格遵守相关隐私法规（如 GDPR, CCPA），对数据进行必要的脱敏处理。

结论

虽然 Excel/WPS 在原生功能上实现聚类分析（尤其是层次聚类）较为繁琐且有数据量限制，但通过 数据标准化、距离矩阵计算、模拟层次合并过程（或借助 XLMiner 等插件），结合强大的数据透视表和基础图表功能，客服团队依然能对小规模数据集进行有价值的探索性聚类分析。

在智能客服场景中，将聚类应用于用户分群和问题归类，能够有效驱动服务差异化、知识库优化、精准路由和坐席能力提升，最终实现降本增效与客户体验升级。对于更频繁、更大规模的分析需求，掌握 Excel/WPS 的基础方法有助于理解原理，但仍应积极评估引入专业数据分析工具（如 Python, R, SPSS）或具备高级分析功能的智能客服平台，以释放数据的全部潜能。

附：案例进阶方案（Python代码示例）

若数据量超过50条，推荐用Python快速聚类（Excel中可调用Python脚本）：

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd# 读取Excel数据
data = pd.read_excel("客服数据.xlsx")# 标准化 & K-Means聚类
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['咨询频率','解决时长','满意度','消费金额']])kmeans = KMeans(n_clusters=4)
data['Cluster'] = kmeans.fit_predict(scaled_data)# 保存聚类结果回Excel
data.to_excel("聚类结果.xlsx", index=False)

通过此案例可见：即使使用Excel/WPS，也能通过系统化的聚类分析驱动智能客服的精细化运营，关键在于标准化数据、理解业务逻辑，并将数学结果转化为可落地的服务策略。