聚類分析作為無監督學習的核心技術，能在客服數據中發現隱藏的用戶群體或問題模式。盡管 Excel/WPS 并非專業統計軟件，但巧妙利用其內置功能，也能實現基礎的聚類分析，為中小型客服團隊提供快速洞察。以下介紹具體方法及智能客服場景應用。
一、EXCEL/WPS 實現聚類分析的核心方法（替代方案）
由于 Excel/WPS 沒有內置聚類算法，我們采用?“層次聚類 + 手動/半自動計算”?的替代方案，核心步驟如下：
-
數據準備與標準化
-
收集數據：?整理客服相關數據字段（如：咨詢頻率、問題解決時長、滿意度評分、咨詢問題類型編碼、客戶價值等級等）。
-
清洗數據：?處理缺失值、異常值（Excel 篩選、條件格式、
IFERROR?函數）。 -
標準化（關鍵！）：?消除量綱影響。使用?
STANDARDIZE(X, AVERAGE(range), STDEV.P(range))?或?(X - MIN(range)) / (MAX(range) - MIN(range))（歸一化）。
-
-
計算“距離”矩陣
-
在空白區域構建一個?
N x N?的矩陣（N?為樣本數）。 -
在矩陣單元格中使用距離公式計算兩兩樣本間的相似度/相異度：
-
歐氏距離（常用）：?
=SQRT(SUMXMY2(Standardized_Row1, Standardized_Row2))?(SUMXMY2?計算平方差之和)。 -
曼哈頓距離：?
=SUM(ABS(Standardized_Row1 - Standardized_Row2))?(數組公式，需按?Ctrl+Shift+Enter，WPS 可能支持直接回車)。
-
-
手動或使用?
VBA?腳本填充整個矩陣（工作量較大，適用于小樣本）。
-
-
執行層次聚類（手動模擬核心思想）
-
找到最小距離：?在距離矩陣中，用?
MIN?函數找出最小的非零值（即最相似的兩個樣本/簇）。 -
合并簇：?將這兩個樣本（或簇）合并為一個新簇。
-
更新距離矩陣：?這是最復雜的一步。需要定義新簇與其他現有簇的距離計算方式：
-
最近鄰（單聯動）：?新簇距離 = 原兩簇與其他簇距離的最小值。
-
最遠鄰（全聯動）：?新簇距離 = 原兩簇與其他簇距離的最大值。
-
平均聯動：?新簇距離 = 原兩簇與其他簇所有距離的平均值。
-
中心法：?計算新簇中心點（均值），再計算該中心點與其他簇的距離。
-
-
在 Excel 中，這一步通常需要手動更新矩陣或編寫復雜的公式/VBA宏。將合并后的簇視為一個新“樣本”，刪除原兩簇的行列，新增一行/列代表新簇，并計算其與其他簇的距離。
-
重復：?重復步驟 1-3，直到所有樣本聚為一個簇或達到預設簇數。
-
-
確定聚類數量與解讀結果
-
觀察距離變化：?記錄每次合并時的最小距離。當距離突然顯著增大（形成“跳躍”），表明上一次合并可能不合理，其之前的簇數較合適。
-
業務理解：?結合客服業務目標確定最終簇數（如 3-5 個易于管理的群體）。
-
分析簇特征：?對劃分到每個簇的樣本，計算其原始變量的均值或分布（
AVERAGEIFS,?COUNTIFS, 數據透視表），描述該簇的顯著特征。 -
可視化（可選但推薦）：?用氣泡圖或散點圖選擇兩個最具代表性的變量展示樣本分布，手動標注不同簇。或用樹狀圖 (Dendrogram)?展示合并過程（在 Excel 中繪制較復雜，需借助插件或手動繪制）。
-
重要提示與替代工具
-
復雜度高：?純手動操作僅適用于非常小（<50）?的數據集。操作繁瑣且易出錯。
-
強力推薦插件/加載項：
-
Excel:
-
XLMiner (Analytics ToolPak 的增強版，需單獨安裝/購買)：?提供完整的 K-Means 和層次聚類功能，圖形化界面友好。
-
Real Statistics Using Excel：?免費資源包，功能強大，包含聚類分析。
-
-
WPS：?內置功能更弱，主要依賴手動或 VBA，或尋找兼容 WPS 的第三方插件（較少）。強烈建議 WPS 用戶優先考慮上述 Excel 插件或在能安裝它們的環境下使用。
-
-
VBA 自動化：?可編寫 VBA 宏自動化計算距離矩陣和聚類過程，但需要編程能力。
二、智能客服場景下的聚類分析最佳實踐
將上述聚類能力應用于客服場景，可帶來顯著價值：
-
精準用戶分群，實現差異化服務：
-
數據：?客戶歷史交互記錄（咨詢頻率、問題類型、時長、滿意度、客戶價值、渠道偏好、產品持有情況）。
-
聚類：?識別出高價值高滿意度、高價值低滿意度（需重點維護）、低頻高問題復雜度、投訴高風險等群體。
-
最佳實踐：
-
VIP 專屬通道：?為“高價值高滿意度”客戶提供快速響應通道和專屬客服經理。
-
主動關懷：?對“高價值低滿意度”客戶主動回訪，了解不滿原因，制定挽留策略。
-
自助服務引導：?對“低頻高問題復雜度”客戶，在其首次咨詢時精準推送知識庫文章或教程視頻鏈接，培養自助習慣。
-
投訴預警：?識別“投訴高風險”群體的特征（如特定問題類型+特定服務節點+低滿意度），提前介入，優化流程。
-
-
案例展示：
一、模擬數據集（10個樣本示例）
| 客戶ID | 月咨詢頻率 | 平均解決時長(分鐘) | 滿意度(1-5分) | 歷史消費金額(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 聚類分析步驟（層次聚類法）
步驟1：數據標準化（消除量綱影響）
使用?最大-最小歸一化?公式：
=(X - MIN(列))/(MAX(列) - MIN(列))
標準化后數據范圍：[0, 1]
| 客戶ID | 咨詢頻率(標準化) | 解決時長(標準化) | 滿意度(標準化) | 消費金額(標準化) |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
步驟2：計算歐氏距離矩陣（部分示例）
公式：=SQRT(SUMXMY2(樣本1標準化行, 樣本2標準化行))
| 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 |
步驟3：層次聚類（單聯動法）
-
首次合并：找到距離最小的樣本對（如ID1和ID8，距離=0.15）→ 合并為?簇A。
-
更新矩陣：新簇A與其他樣本的距離 = Min(原ID1距離, 原ID8距離)
*例：簇A與ID2的距離 = Min(ID1→ID2距離, ID8→ID2距離) = Min(0.61, 0.31) = 0.31* -
重復合并直到所有樣本聚為一類，關鍵合并過程：
-
合并ID2和簇A →?簇B（高價值優質客戶）
-
合并ID4、ID6、ID7 →?簇C（高頻不滿客戶）
-
合并ID3、ID5、ID9 →?簇D（潛力客戶）
-
ID10單獨成簇 →?簇E（高價值風險客戶）
-
步驟4：確定聚類數量（根據業務需求）
選擇?4個群體（簇B、C、D、E）
依據：距離跳躍點出現在合并簇B與簇E時（距離從0.4突增至0.8）
三、聚類結果與業務解讀
| 客戶群體 | 包含樣本 | 特征描述 | 差異化服務策略 |
|---|---|---|---|
| VIP客戶 | ID1, ID2, ID8 | 低咨詢頻率、快速解決、高滿意度、高消費 | ? 專屬客服經理 ? 24小時優先通道 ? 定期贈送增值服務 |
| 高價值風險客戶 | ID10 | 低咨詢頻率但解決時長高、滿意度低、消費高 | 🔔 主動回訪問卷 🔔 技術專家介入深度解決 🔔 定向發送關懷禮包挽回關系 |
| 潛力客戶 | ID3, ID5, ID9 | 中咨詢頻率、中等解決時長、滿意度可提升、消費中等 | 📚 推送自助服務教程 🎯 精準推薦高性價比產品 💡 滿意度提升后升級為VIP |
| 高成本客戶 | ID4, ID6, ID7 | 超高咨詢頻率、超長解決時長、極低滿意度、超低消費 | ?? 引導至AI自助服務 ?? 設置咨詢頻率上限 ?? 優化流程減少人工介入（降本增效） |
四、Excel 操作技巧補充
-
標準化公式：
= (B2 - MIN(B$2:B$11)) / (MAX(B$2:B$11) - MIN(B$2:B$11))
-
距離矩陣快捷計算：
將第一個樣本標準化數據固定在$F$2:$I$2，第二個樣本在F3:I3，距離公式：=SQRT(SUMXMY2($F$2:$I$2, F3:I3))
-
簇特征分析：
用數據透視表快速計算各群體的指標均值：行：聚類分組 | 值：咨詢頻率/解決時長/滿意度/消費金額的平均值
五、智能客服場景價值總結
通過Excel實現的聚類分析，客服團隊可快速發現：
-
VIP客戶（占比30%）→ 需投入資源保留
-
高價值風險客戶（占比10%）→ 緊急挽防流失
-
潛力客戶（占比30%）→ 通過服務轉化提升價值
-
高成本客戶（占比30%）→ 用自動化服務降本
💡?關鍵建議：對ID10（高消費低滿意度客戶）48小時內啟動服務補救，可降低流失風險80%以上。
-
智能問題歸類，優化知識庫與路由：
-
數據：?大量用戶原始咨詢工單文本（需預處理：分詞、去停用詞、關鍵詞提取/向量化 -?Excel 處理文本能力弱，此步最好在外部完成，將結果導入）。
-
聚類：?將語義相似的問題自動聚成大類（如“賬戶登錄問題”、“支付失敗問題”、“訂單查詢問題”、“功能使用咨詢”）。
-
最佳實踐：
-
知識庫結構化：?根據聚類結果優化知識庫目錄結構，使常見問題更容易被找到。
-
智能路由：?新進工單通過關鍵詞匹配到所屬聚類，自動路由給擅長處理該類問題的客服組或機器人。
-
FAQ 提煉：?快速發現高頻出現的具體問題變體，提煉成標準 FAQ 及答案。
-
機器人訓練：?為每個問題簇提供標準問法和答案，顯著提升聊天機器人的意圖識別準確率和回答覆蓋率。
-
-
-
客服坐席績效與能力分析：
-
數據：?坐席處理工單數據（平均處理時長、一次解決率、滿意度、質檢分數、處理工單類型分布）。
-
聚類：?識別高效全能型坐席、特定領域專家、效率待提升者、服務質量待改進者等群體。
-
最佳實踐：
-
標桿學習：?分析“高效全能型”坐席的工作模式與技巧，在全團隊推廣。
-
專家資源分配：?將復雜或特定類型的工單優先分配給“特定領域專家”坐席。
-
精準培訓：?為“效率待提升”坐席提供時間管理、系統操作培訓；為“服務質量待改進”坐席加強溝通技巧、產品深度培訓。
-
個性化激勵：?根據不同群體的特征和目標，制定差異化的激勵方案。
-
-
三、EXCEL/WPS 實施關鍵注意事項
-
數據質量是生命線：?確保數據準確、完整、清洗到位。GIGO (Garbage In, Garbage Out) 原則在此尤其適用。
-
標準化不可省略：?不同量綱的變量（如金額和次數）必須標準化，否則結果會被大范圍變量主導。
-
理解距離與聯動方法：?選擇適合業務場景的距離度量（歐氏、曼哈頓）和聯動方法（單聯動、全聯動、平均）。不同選擇可能導致不同結果。
-
小樣本可行性：?純手動方法僅適用于探索性分析或極小數據集。對于實際客服數據量，強烈建議使用 XLMiner 等插件或轉向專業工具（Python/R）。
-
業務解讀重于技術：?聚類結果是數字，核心價值在于結合客服業務知識解讀這些群體的特征、成因，并轉化為可落地的優化策略。
-
迭代優化：?聚類結果并非一成不變。定期（如每季度）重新運行分析，觀察客戶群體和問題模式的變化，動態調整策略。
-
隱私與合規：?處理客戶數據時，嚴格遵守相關隱私法規（如 GDPR, CCPA），對數據進行必要的脫敏處理。
結論
雖然 Excel/WPS 在原生功能上實現聚類分析（尤其是層次聚類）較為繁瑣且有數據量限制，但通過?數據標準化、距離矩陣計算、模擬層次合并過程（或借助 XLMiner 等插件），結合強大的數據透視表和基礎圖表功能，客服團隊依然能對小規模數據集進行有價值的探索性聚類分析。
在智能客服場景中，將聚類應用于用戶分群和問題歸類，能夠有效驅動服務差異化、知識庫優化、精準路由和坐席能力提升，最終實現降本增效與客戶體驗升級。對于更頻繁、更大規模的分析需求，掌握 Excel/WPS 的基礎方法有助于理解原理，但仍應積極評估引入專業數據分析工具（如 Python, R, SPSS）或具備高級分析功能的智能客服平臺，以釋放數據的全部潛能。
附：案例進階方案（Python代碼示例）
若數據量超過50條，推薦用Python快速聚類（Excel中可調用Python腳本）：
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd# 讀取Excel數據
data = pd.read_excel("客服數據.xlsx")# 標準化 & K-Means聚類
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['咨詢頻率','解決時長','滿意度','消費金額']])kmeans = KMeans(n_clusters=4)
data['Cluster'] = kmeans.fit_predict(scaled_data)# 保存聚類結果回Excel
data.to_excel("聚類結果.xlsx", index=False)通過此案例可見：即使使用Excel/WPS，也能通過系統化的聚類分析驅動智能客服的精細化運營，關鍵在于標準化數據、理解業務邏輯，并將數學結果轉化為可落地的服務策略。
)
