大數據一個看似通俗直白、簡單樸實的名詞，卻無疑在全球引起了又一輪的數據技術革命浪潮。根據IDC《數字世界》研究項目在2012年的統計，2010年全球數字世界的規模首次達到ZB（1ZB=1萬億GB）級別，即1.227ZB；而2005年這個數字只有130EB，相當于5年增長10倍。這種爆炸式增長，意味著到2020年我們的數據世界規模將達到40ZB，相當于地球上所有海灘上沙粒數量的57倍。毫無疑問，我們已經進入了大數據時代。

　　企業正在意識到他們能收集到的數據是多么的有價值，并開展建立專門的機構來研究和運用大數據。從大數據中挖掘價值，無疑給企業帶來巨大的機遇。激烈的商業世界迎來了一場由數據驅動的大變革，而這一場革命和人類經歷過的若干次產業革命最大的區別在于：它產生得悄無聲息。

　　一位憤怒的父親跑到美國Target超市投訴他近期收到超市寄給他女兒大量嬰兒用品廣告，而他的女兒還不過是個高中生。一周以后這位憤怒的父親再次光臨并向超市道歉，因為Target發來的嬰兒用品促銷廣告并不是誤發，他女兒的確懷孕了。紐約時報的這則故事讓很多人第一次感受到了這場變革。京東商城利用客戶的訪問記錄探索客戶興趣，并在客戶登錄時個性化生成產品推薦目錄及適時向客戶發送產品宣傳信息；阿里巴巴通過研究客戶的信用記錄，利用龐大的現金，向中小賣家開展小額貸款業務，邁出了互聯網金融的重要一步…… 大數據時代的商業革命風氣云涌，如何善用大數據作為杠桿來驅動市場營銷、成本控制、客戶管理、產品創新和企業決策，進而激勵新的商業模式和創造新的商業價值，是這個時代給予我們的機遇也是挑戰。

　　大數據使得商業應用領域有了改變游戲規則的能力，支持了新的業務應用。那么在通信運營企業客戶投訴質量管理方面，大數據如何發揮其作用呢？

　　1、基于地理的應用

　　客戶投訴區域管理：識別客戶的投訴地點，將客戶投訴按地域進行管理，用紅黃綠等顏色建立投訴量和投訴滿意度、解決率的熱力圖，有針對性的提升數量大、指標低地域的投訴服務質量和客戶口碑。

　　2、基于建議的應用

　　客戶需求挖掘：針對客戶的訴求，利用文本挖掘技術，提取客戶反饋的需求信息，并進行時序關聯性分析，可挖掘出客戶隱藏的需求，從而可設計新產品去滿足需求，不斷提升公司產品和客戶需求的吻合度，提升客戶粘性和維持良好的客戶口碑，真正發揮投訴數據金礦的作用。

　　客戶情感分析：針對客戶的訴求，利用文本挖掘技術，并通過情感分析庫來分析客戶的情感，獲取客戶性格特征和對投訴的情感緊急度，有利于制定根據客戶情感的投訴運營策略（例如對急性子的客戶采取耐心聆聽、快速解決策略；對自我意識強的客戶采用適當贊揚、貼心秘書服務策略等），提升公司個性化服務水平。

　　3、基于預測的應用

　　客戶投訴來電預測：根據客戶的投訴時間、投訴問題、投訴頻次，分析客戶來電規律，在客戶來電前主動致電客戶告知投訴進展情況，而不是根據自身空閑情況致電客戶，提升客戶投訴服務感知。

　　客戶投訴周期預測：根據營銷案規則建立投訴影響因子，結合公司營銷案上線情況和客戶投訴特征，預測投訴發生的高峰，提前安排業務培訓、人員接線，避免出現工單大量積壓的情況，提升移動運營商的投訴承接能力。

　　4、基于洞察的應用

　　升級投訴客戶識別：通過對客戶性別、投訴特征、通話情況等進行分析，構建升級投訴客戶特征模型，根據此模型監控當前投訴客戶，識別出可能出現升級投訴、媒體投訴的客戶，并采取有針對性的應對措施，防范事件擴大，保持公司信譽。

　　5、基于基準的應用

　　質量指標實時動態監控：利用互聯網上的數據對同行業內的公司質量指標進行口碑分析，將公司的質量指標與競爭對手群體或行業平均值進行比較，實時獲取客戶對公司的評價，指定相關策略。

　　以上只是拋磚引玉指出大數據在通信運營企業客戶投訴質量管理方面的一些應用，還有其他很多信息可以從數據中挖掘并應用。世界已經發生了變化，不少企業制定了大數據應用戰略并投入人力、物力、財力去運用大數據，而不少企業固步不前，也有些企業雖然表面上有規劃但實際落地效果很差。未來如何發展尚不能定論，但明末清末的閉關鎖國導致朝代衰落、不求改變導致柯達和諾基亞沒落，可以確定的是固步自封的企業終會被市場拋棄。