面向用户的自助服务产品创新研究:数据挖掘技术的引入

摘要：提出一种全新的自助服务产品创新框架模型，分析和探讨了自助服务产品创新过程中如何利用数据挖掘技术、有效导入用户需求和组织产品功能设计。

关键词：自助服务；产品创新；数据挖掘技术；创新管理

中图分类号：C931 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2012）12-0010-04

Self-service Product Innovation of User-oriented Based on Data Mining Technology

ZHANG Xiao-ren，CHEN Xiang-dong，DING Ling

（School of Economics and Management，Beihang University，Beijing 100140）

Abstract：This paper proposed a new self-service product innovation process model， analyzed and verified the applicability of the model by the case study of self-service terminal.

Key words：self-service；product innovation；data mining；innovation management

1 引言

随着信息技术的发展，技术在服务的生产和传递中发挥着越来越重要的作用，为降低成本，提高服务产品的用户满意度，服务商通过各种创新技术吸引用户参与到服务过程中来。技术和服务创新的双重推动下，自助服务技术应运而生。自助服务技术指提供一种技术平台，使用户在没有服务人员的直接参与下能够独立地生产完成需要的服务，满足自己的需求[1]。自助服务技术的出现和发展极大地改变了人们的生活消费模式，服务已不再局限于人与人的正面接触，用户直接参与到服务的生产和传递过程中，快速和便利地获得所需要的服务。

在以用户为中心的激烈市场竞争时代，着眼于用户需求的产品创新已经引起学术界的极大关注。自助服务技术改变了用户与服务的接触方式，传统服务创新的过程发生了巨大变化，面向用户的自助服务产品创新是待研究的重要命题。鉴于自助服务技术能准确地采集用户使用行为的数据，信息来源更加直接，本文在现有自助服务技术、服务产品创新和用户创新理论基础上，提出一种应用数据挖掘技术的自助服务产品创新分析框架，以商业银行自助服务终端的产品创新为例，验证模型的适用性，提出自助服务产品创新管理建议，为后期服务产品创新研究提供新的思路。

2 主要文献回顾

2.1 服务产品创新

服务创新是指提供与以前不同的服务满足，向目标用户提供更高效、周到、准确、满意的服务产品，增强用户忠诚度，创造更大的价值和效用[2]。随着服务业在经济中的地位日益提升，服务创新也越来越重要，服务创新的用户需求是企业创新的重要影响因素，而用户需求作为企业的外在控制变量，是组织边界外不可控制的资源。服务创新是以新的技术机会为基础，或来自新的服务生产过程，或来自用户在服务提供中扮演的新角色，如自助服务创新。

Alam和Chang等认为用户参与促进了服务创新的成功[3，4]，Hippel和Cooper探讨了企业如何通过与用户合作有效地提高新产品开发的成功率[5，6]；国内学者吴贵生认为用户在整个创新阶段中充当着创新来源的角色 [7]；魏江在知识密集型服务企业的创新分析中研究了用户参与的作用[8]；柳卸林从宏观的角度关注了服务企业的创新以及用户在创新中的作用[9]；戴延寿提出了服务创新与用户的关系[10]，许庆瑞等从服务创新的特性角度出发提出服务创新过程包含服务产品的创新[11]；蔺雷和吴贵生等认为服务创新的某些形式与制造业创新形式相似，都包含了产品创新、组织创新和市场创新等[12]。

服务创新的相关研究结果普遍认为服务创新包含产品创新，自助服务技术的特点使得其创新主要是产品创新。用户需求是产品创新的根本来源，以用户为中心的产品创新理念决定了仅从服务商的角度出发理解产品在功能、原理、技术方面的创新存在局限。

现有的研究肯定了产品创新过程中注重用户需求，并分别从不同角度描述创新活动与其他环节的关联及其合作，但未从用户信息的数据挖掘、分析方面提出新产品或产品改进需求到产品创新环节的关系，更未从自助服务这一特有服务模式方面阐述产品创新的过程模型。

2.2 数据挖掘技术

数据挖掘是根据预定义的目标，对海量数据进行分析，揭示其中隐含规律，并进一步模型化的过程，集成了包括数据库技术、统计学、人工智能、神经网络等成熟的分析工具和统计技术[13]。随着信息技术的发展，面对用户、产品和交易等大量信息，服务商通过数据挖掘获取用户使用习惯、用户功能兴趣和产品爱好，预测用户未来行为，进行产品创新决策。

数据挖掘作为一种高级和智能的数据处理和分析技术，比较典型的方法有关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析等，可以应用到以用户为中心的企业决策分析和产品创新的不同领域和阶段[14]。关联度分析：挖掘出隐藏在数据间的相互关系，能发现如“90%的用户在一次自助服务中购买服务产品A的同时购买产品B”。序列分析：分析数据间的前后或因果关系，能发现如“在某一段时间内，用户购买产品A，接着购买产品B，而后购买产品C”的序列频度。分类分析：按标记分类记录，描述出记录的特征，能根据设定的规则将用户和产品分为不同的类别，如用户的区域性和产品功能的易用性。聚类分析：根据一定的规则合理地划分记录集合，能发现如“A用户属于价格敏感型，而B用户属于效率敏感型”。

通过数据挖掘，不需要用户提供主观的评价信息，可以处理大规模的数据量，获取用户信息、判断产品效率、评估服务模式的成功与否和提供差异化产品。

2.3 自助服务

自助服务（Self-service）指服务的生产由用户完成，是从完全由公司生产服务到由用户生产服务的形式，创造了一种更快捷、更便利的全新互动界面，改变了服务产品提供商和用户的沟通方式。自助服务是服务产品，自助服务技术是载体，使得用户在服务传递过程中不可避免地要接触到科技媒介，因此用户对使用技术的态度将影响他们对自助服务的使用行为。

Dabholka研究发现用户对科技手段和对自助服务的使用态度会对使用意图和最终使用行为产生影响，并认为感知愉悦性是影响用户使用自助服务技术意图的重要因素[18]；Curran等发现感知有用性、易用性是影响消费者使用自助服务的决定因素[19]；Meuter等发现技术焦虑水平比较高的人会较少使用自助服务技术[20]；Cunningham等发现感知风险和感知价值影响自助服务的使用过程[21]；安全性和隐私考虑是用户决定是否使用自助服务的主要阻碍因素[22]。

自助服务技术的相关研究表明，决定用户使用自助服务的影响因素有价值成本、安全风险、功能特性、技术性能和外在环境等。

3 理论模型与分析框架

3.1 自助服务产品创新概念模型

根据文献理论的梳理可知，用户需求是产品创新的根本来源，准确地理解用户需求是提高服务产品创新成功的关键。传统服务创新过程中，用户一般通过与服务人员的交流与合作对创新起作用，但自助服务改变了用户与服务的接触方式，服务一般由用户自行完成，服务商与用户交流界面发生了变化，现有的产品创新获取用户需求的渠道和模式已经难以满足自助服务产品创新的需要。

自助服务的重要特点是用户参与到服务生产、传递过程中，自助服务更多是一种自愿行为，用户行为较少受到服务人员的影响。自助服务产品一般是标准化、规范化的服务，用户在自助服务的生产、使用中都会产生大量数据，既包括用户行为的信息，还有产品使用的相关数据；自助服务技术主要基于信息技术媒介，在用户信息采集上具有便利性。

根据自助服务产品的特点，本文将数据挖掘技术引入到自助服务产品创新的过程中，提出基于数据挖掘技术的自助服务产品创新概念模型（见图1）。

自助服务产品创新过程模型包括4个阶段：一是数据采集，构建数据仓库。收集用户在自助服务生产、试验和传递中的各类交易、行为和特性信息，抽取加载数据，建立用户信息的数据仓库。二是数据挖掘，获取用户需求。运用数据挖掘方法，建模分析用户偏好，挖掘产品使用情况，对用户和产品进行分类；基于关联度分析，将用户类型与产品进行关联；通过序列分析，发现用户使用产品的规律，预测用户对服务产品的需求，形成产品创意和产品改进建议。三是创新服务，改进产品。导入产品创意和产品改进建议，转化为产品语言，组织研发团队，创新完善产品。四是试验推广，自助服务。根据用户需求设计服务产品，或改进完善服务产品并推向市场；用户在自助服务技术平台上生产、传递和使用服务，生成交易等数据，循环往复开始又一个服务产品创新的周期。

3.2 基于数据挖掘技术的自助服务产品创新分析框架

在自助服务产品创新过程模型中，数据挖掘过程是创新的核心流程，同传统的产品创新模型相比，其主要优势在于能够吸取用户的个性化需求，并转化为产品创意和服务改进建议，服务商的研发设计团队能在更准确地理解用户需求基础上，通过产品功能、架构和集成组合方式，研发符合市场需要的服务产品。

传统服务创新方式下，用户需求信息由服务或专业人员收集、整理后形成相关的产品开发决策，难以避免由于用户表达失误、服务人员理解偏差等原因造成的需求定义失真，无法确保产品完全满足需求。基于数据挖掘技术的创新模式下，服务商无须通过这种接触来猜测用户需求，用户在自助服务过程中将暴露自己的行为和对产品的真实需求。同时，对用户信息的分析能把“领先用户”区分出来，获得需求趋势信息，为开展创新活动提供准确、有效的需求预测。

数据挖掘形成的结构化数据加快了用户需求表述到产品创新的过程，节省了时间，便于服务商以最快的速度推出适合用户需要的产品，占领市场，取得收益。根据以上分析，提出基于数据挖掘技术的自助服务产品创新框架（见图2）。

基于数据挖掘技术的自助服务产品创新框架主要包括数据采集、数据集成、数据预处理、数据挖掘分析、用户需求导入、产品功能设计、产品结构设计和产品组合集成等方面。

3.2.1 数据采集和数据集成

服务商通过自助服务技术平台广泛收集、汇总日志信息、操作记录、用户接触的特性信息等，纳入到后台产品创新管理流程。为产品创新的需要，服务商可在法律、行业法规等许可的范围内设置必要的监控器采集用户特性和行为信息。

对分析需要的用户特性、用户交易、用户行为、产品偏好数据先进行有效集成，按一定模型予以组织。如用户年龄、学历、区域、性别、日常购买服务类型、喜欢的产品种类、交易时间地点、消费产品的优先级等用户特性和行为信息，以及产品特性、应用服务和使用频率等产品关联信息。

3.2.2 数据预处理和挖掘分析

为便于数据挖掘方法的使用，方便快速地获取用户需求信息，先对用户、产品信息进行预处理，去除可能影响产品创新决策的杂乱数据，提高数据质量。预处理包括数据清理、集成、变换和归约。数据挖掘技术的核心是挖掘分析方法的应用，预处理好的信息进入到挖掘分析流程，可采用关联、序列模式、分类、聚类和模糊分析法梳理出用户层次、属性、风险、爱好、习惯、忠诚度、持久性、变动、用户群，产品价值、产品特征、交易渠道、交易地点、产品功能关联等结构化信息。各种分析方法可共同使用，分析结果精确性就越高。

3.2.3 用户需求导入和产品设计

获取用户需求后，将用户对功能的需求转化为设计视角的功能需求，指导产品设计工作。数据挖掘分析的结果作为产品创新决策的输入，形成用户对产品的功能性、兼容性和性能需求。研发团队将用户需求转换为对产品功能设计和改进的思想，利用功能分解法，从基本功能、支持功能和辅助功能开始搭建起产品的功能框架，理顺产品功能间的因果关系和层次关系，达到充分了解产品机理和需要改进的产品缺陷，实施产品功能设计。

3.2.4 产品组合集成

产品是功能的实现，一般产品都包含多个功能。需求分析和产品功能设计后，确定产品实现的总功能和子功能，映射到相应的产品模块，如基本功能映射到产品通用模块，用户个性化需求对应的特殊功能可通过个性化产品模块满足，以避免重复设计；在满足大部分用户需求基础上，将创新重点集中在多样化需求上，并最终完成产品架构设计。根据数据挖掘分析出的用户类型与产品的关联关系，组合集成相应的最终产品，完成整个产品创新流程。

4 案例研究分析

自助服务终端是商业银行为延伸服务、加强网点覆盖和分流柜面压力而推出的一种非现金类自助服务技术平台，是将一些标准、简单、重复的服务业务转移到自助服务技术上。自助服务终端提供查询、转账、中间业务、缴费业务等服务，主要布放在银行网点、商场、小区、学校、公共服务大厅等。

某银行A为全国性国有商业银行，为减轻网点排队压力，研发了大量自助服务功能，通过自助服务终端对外提供多种类的服务产品，期望将客户从日益繁忙的柜面转移出来，但自助服务终端以前未能很好地发挥分流作用，众多服务产品难以得到客户的认可，客户仍然喜欢到柜面办理业务。A银行总行、分行业务部门组织过多次调研、访谈，期望寻找解决办法，采取过改进自助服务流程、业务优惠、加强宣传、推出更多服务产品等措施，但效果并不理想，2009年前自助服务终端每天的台均业务量不到70笔。由于贵金属、证券等金融市场业务的发展，A银行柜面压力越来越大，2009年起，业务牵头管理部门联合产品创新和信息科技部门，利用数据挖掘技术对自助服务终端用户和产品应用情况的历史数据进行分析，获取用户准确的需求，主导服务产品设计。

客户使用自助服务终端时，需要使用银行卡或账户登录，通过账户可获知客户登记的基本信息，如身份证号、开户网点、联系电话、住址等；自助终端交易流水日志记录了客户交易的时间、使用的终端机设备、办理的业务、操作动作，这些信息为进行数据挖掘、理解用户需求和产品创新提供了基础数据源，并且数据都是结构化的，采集比较方便。A银行利用数据挖掘技术对自助服务终端历史交易数据进行全方位、多层次的分析，根据业务规则和用户特点将用户、产品进行分类，从用户、产品及用户与产品的关联角度反复挖掘数据中隐含的信息，按照聚类、分类等方法，展现用户使用产品、产品销售的情况。分析发现用户需求具有区域性、时间性、功能性等特点：江浙、广东地区转账汇款功能使用次数约是西部地区的3倍，北京、深圳地区中间业务使用情况较好，西部地区查询业务占比普遍超过70%；使用自助服务终端的主要是40岁以下的客户，客户在转账汇款后一般会进行余额查询；银行网点设备的转账、基金买卖功能使用频率是其他场所的数倍，布放在小区的终端产品信息查询、水费、话费、税费缴存等功能使用情况好；学校终端机使用排名靠前的是充值、取钱；每月10号左右，查询业务增长30%以上，春节、国庆长假前转账汇款交易超过平时的2倍；经常浏览产品信息介绍的客户使用新产品的比例是其他类型客户的1.8倍，年老客户在某项产品优惠期间使用增长率明显高于年轻客户等。

4.1 面向用户的自助服务终端产品创新模式

在数据挖掘技术的自助服务产品创新框架下，根据自助服务采纳影响因素、服务产品创新流程，构建自助服务终端产品创新模式（见图3）。

4.2 用户特性与需求分析

根据对历史数据的数据挖掘，运用分类、聚类分析方法，用户可分为价格敏感型、安全敏感型、功能敏感型、性能敏感型、技术敏感型和环境敏感型。价格敏感型用户对产品服务的成本敏感，服务价格的优惠会显著提升其使用自助服务产品的次数。安全敏感型用户关心产品的安全性，较少在银行营业网点之外进行转账汇款、基金买卖等动账类交易。功能敏感型用户使用特定功能频繁，计较产品服务的实用性。性能敏感型用户喜欢功能界面简单的产品，追求服务性能，期望一站式服务，反感自助服务中比较复杂的安全控制过程。技术敏感型用户关注服务采用技术的先进性，喜欢尝试新产品。环境敏感型用户只在某些特定终端服务，喜欢界面风格、设计类似的产品。用户特性确定后，将用户分别映射到不同的特性，部分用户可能兼具多种特性。

4.3 产品功能设计与组合

产品是功能模块的组合，利用功能分解法将产品分解为不同的功能模块，如将查询分解为账单、余额和明细查询；转账分为汇款、还款、跨行；代缴费分水、电、煤气、电话、税费等；中间业务分为基金、保险、贵金属等；并尽可能将产品功能细分，使之能对应到具体的用户特性上。新研发的产品功能先进行分类，将之映射到相似功能所对应的用户特性上，逐步建立起用户特性与产品功能的关联。对价格敏感型用户，研发成本低、折扣多的理财类产品；对性能型用户，研发无卡支付的产品。用户特性与产品功能是多对多关系，如果某种用户特性对应的产品功能较少，产品创新部门将根据该类用户在其他渠道使用的产品情况和自助服务产品功能定位，研发相应的产品功能。某种产品消费情况好，将针对对应的具体用户需求特点，研发更多相似产品功能，如部分发达地区中间业务产品畅销，A银行及时在自助服务终端上线代缴煤气费、水费，手机充值等产品。

4.4 面向用户的产品创新

创新是从产品设计到开拓市场获取收益的过程，自助服务终端产品创新的最后一个环节即是分析目标用户的用户特性，了解对应的产品功能，研发相应的产品，满足目标用户需求，实现扩大市场范围，获取收益，取得产品创新的成功。A银行对兼具功能和性能敏感型的用户群推出功能实用、操作简便的产品组合包，大大提高了用户体验效果，增加了用户的产品购买量。根据用户行为特性，及时完善现有的产品功能，如对用户喜欢转账汇款后查询余额这一行为特性完善转账功能，在转账成功后显示查询余额和打印对账单；在转账确定前显示需要支付的手续费和优惠率，极大地吸引了价格敏感型用户。其他如对东部发达地区用户上线票据支付、自助发卡等产品；对中西部地区的用户，在自助服务终端上配置更多的查询、对账打印、信息介绍等基本功能。

借鉴基于数据挖掘技术的自助服务产品创新模式，A银行利用数据挖掘技术做到真正面向用户，实现了深入了解客户需求，加快了产品创新速度，提高了产品使用效果。2010年、2011年，A银行自助服务终端日均交易量比2009年提高了近30%，取得了很好的经济效益。

5 结论

5.1 研究贡献

理解用户需求是进行服务产品创新的关键要素，本文利用数据挖掘技术方法研究自助服务产品创新过程中如何准确地导入用户需求，组织产品功能、架构设计。本文发现数据挖掘技术在人机交互服务模式的产品创新中能很好地发挥作用，通过数据挖掘技术抽取有价值、潜在的信息，揭示用户产品隐含的关联关系，有利于准确地了解用户需求，提高产品创新的成功率。

本文将数据挖掘技术引入到自助服务产品创新过程中，提出了全新的基于数据挖掘技术的自助服务产品创新模型，克服了由于用户远离服务人员，服务商难于把握用户需求的缺陷。该模型缩短了用户需求到研发的过程，避免了服务人员到研发人员传递用户需求过程中的信息失真，使得服务商能够利用真实的用户需求进行创新，丰富和扩展了服务产品创新的理论。

本文解决了自助服务产品创新的用户需求来源问题，建立了以用户需求为核心的服务产品创新架构，详细阐述了该产品创新框架的机制原理。最后以银行自助服务终端为例，验证了创新框架的实用性，扩展了服务产品创新的研究空间，为提高服务产品创新成功率提供了理论参考，也为自助服务在我国现有社会经济环境下发展应用提供了现实指导。与以往的服务产品创新研究不同，本文从技术使用与产品创新流程结合的视角剖析了用户需求引入与产品功能设计的关联关系，使得服务产品创新是真正面向用户、以用户为核心的创新，而这些正是以前的研究中所忽视的关键问题。

5.2 未来研究展望

本文研究了数据挖掘到产品创新的边界机制框架，但没有进一步分析服务商在实际服务产品创新的内部研发活动，如内部创新组织和用户需求在内部传递、使用的问题；没有回答数据挖掘技术应用中的规则设定、建立挖掘模型的问题，未来研究可以弥补这些不足使研究结论更具普遍意义。通过服务人员调查、访谈方式了解用户需求是单纯使用数据挖掘技术的重要补充手段，值得进一步研究。

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