基于社会化用户关系管理的学科服务平台优化研究

张凤斌

在大数据与智能化技术驱动下，精准化服务逐渐成为高校图书馆学科服务创新发展的新方向。对高校图书馆学科服务来说，精准化服务是指“在普适服务基础上面向用户个性化需求而建立的以用户问题为导向的服务模式”［1］。在这种模式下，学科馆员通过“准确识别和定位用户，并紧贴用户特征和环境，更细致而动态地识别用户显性、隐性需求，提供对接需求的更优质服务和资源配置方案”［2］。由此可见，准确识别用户显性、隐性需求是实现精准化学科服务的前提条件。

从信息需求状态理论来看，用户需求包括显性需求和隐性需求，用户提出的需求是显性需求，没有表述出来的需求是隐性需求［3］。用户隐性需求存在于个人潜意识中，其自身尚未察觉，外界无法识别。虽然图书馆一直探索如何挖掘用户隐性需求，却至今没有取得突破性进展。在目前图书馆的学科服务工作中，仍然依靠人工识别用户需求，只能识别用户的显性需求，无法识别用户的隐性需求，因此获取的用户需求在构成上是不完整的，在此基础上提供的学科服务容易出现精准度不高或弱化现象。

目前，商业社交媒体中社会化用户关系管理（social customer relationship management，SCRM）模式是沟通企业与用户的主要工具。该模式智慧化管理与服务社会化用户关系网络，其运营过程展示了动态分析、精准识别用户需求的全过程，为企业提供了强大的营销力量。从其概念内涵来看，SCRM是一个广泛收集社群用户数据，洞察个人或群体特征，建立标签档案，绘制用户画像，分析、发现和预测个人需求，并在此基础上提供与之符合的个性化服务方案的过程；从其运营过程而言，SCRM 与商业运营全流程的数据链接，形成动态匹配模式，掌握用户消费行为变化全过程；从其运营结果看，SCRM 的特点体现在精准定位用户，随时分析用户对产品需求与行为特征，实现用户个性化精准营销。鉴于SCRM 的服务理念与高校图书馆精准化学科服务理念高度契合，本文通过解读SCRM 概念的内涵和运营模式，分析SCRM 系统应用于学科服务的可行性与功能定位，探索基于SCRM 精准服务理念的高校图书馆学科服务平台实施路径，以期为高校图书馆学科用户提供与其需求相匹配的资源和服务，实现学科服务精准化的目标。

1 SCRM 概念内涵与系统运营模式

1.1 SCRM 概念内涵

“社会化用户关系管理”一词来源于“用户关系管理”（customer relationship management，CRM），是新时期企业用户关系管理应用社交媒体的发展与升级［4］。CRM 是一项企业业务战略，以信息技术为手段获取、分析用户与潜在用户数据，持续追踪与精准分析识别用户需求，并注重用户体验与交流反馈，不断改进产品、优化服务以满足用户需求的连续循环过程。SCRM 是将企业内部CRM 与外部社交媒体相集成，把企业技术平台、运行业务、数字资源等整合到“以用户互动为中心，用户需求就是企业目标”理念的运营流程中［5］，即利用社会媒体工具智慧化管理社会化用户关系网络，识别个体并实时采集信息、长期追踪用户动态以分析把握用户的隐性需求，并选用适合的社交工具与个体进行交流互动，最终通过全面满足用户个性化需求、提高用户满意度来保持用户黏性，从而建立企业的竞争优势。

1.2 SCRM 系统运营模式

SCRM 系统运营以企业用户数据为驱动，用户社会化关系管理为战略，互动反馈为根本，链接了社交媒体平台全渠道数据与满足用户个性化需求的全过程，体现了用户需求就是企业运营目标的理念。SCRM 系统运营模式如图1 所示。

图1 SCRM 系统运营模式

SCRM 系统从多渠道、多触点采集、处理存储用户信息数据，构建社会化关系管理仓储。其中，收集的用户信息数据包括用户属性信息（姓名、性别、年龄、职业、地域、教育经历）、用户服务信息、购买产品信息、意见反馈和客服交流记录、社交网络粉丝数、注册时间、在线时长、活跃程度、分享转载，以及访问习惯、兴趣、内容偏好等数据。

SCRM 系统在社会化关系管理仓储中对用户各类信息进行多维组合分析，分类、聚类处理形成多种社群用户，赋予特色标签以细分用户类型，并进行价值评估以区分高价值与低价值用户，实现用户全画像绘制。通过序列模式、关联规则、路径分析等挖掘用户全画像，揭示用户需求，分析不同用户类型（新用户、沉默用户、老用户、忠实用户）的特征及个人需求，采用不同的策略主动服务营销，精准提供用户所需的个性化产品及知识服务。

用户服务体验反馈意见收集与智能化互动。SCRM 系统改变了传统客服人工回复方式，针对不同的用户人群，制定自动互动的模板与话术，克服人力限制，使回复更加高效、更加及时。SCRM 系统还能设计微信内容、微信H5 页面、表单、邮件、短信与App 样式个性化模板，提供多渠道反馈路径，为收集用户反馈、改进优化服务起到了保障作用。

2 SCRM 系统与学科服务平台的融合研究

2.1 SCRM 系统应用于学科服务平台的可行性

我国大多数高校图书馆已建立了以学科服务平台为主体的学科服务模式。多数学科服务平台是以学科资源组织与揭示为主体，以网络链接学科导航方式为依托［6］，但平台展示的服务内容繁多，并且部分工作仍然采取依靠学科馆员完成的传统模式。各平台存在缺乏对用户需求的深入挖掘和对学科资源的有效整合，不能充分满足用户个性化需求，学科服务精准化程度不足的问题。因此，引入新思维、新方法和新技术，对学科服务平台进行优化，实现基于用户个性化需求的精准服务，是当前学科服务发展的迫切需要。而SCRM 精准营销服务理念与学科服务的宗旨高度契合，SCRM 系统通过收集分析数据，精准识别用户需求，围绕需求目标为用户提供精准服务。SCRM 系统嵌入学科服务平台不仅可以精准识别用户需求、提供精准服务，而且可以提升学科服务平台集成化和智能化水平。SCRM 系统与学科服务平台的融合具有可行性，主要体现在以下4 个方面。

一是为全面揭示学科服务用户需求提供了技术可行性。当前学科服务平台仍处于普适性服务阶段，面向用户群体、依据用户共性特征及需求进行资源配置和提供服务，缺乏对用户个体特征及需求的精准把握。而高校各类信息管理系统存储着用户个人属性数据，服务过程中还产生了大量社交网络数据、行为数据，SCRM 系统基于全渠道触点获得全渠道数据，采集、识别学科服务用户属性资料、习惯兴趣、内容偏好、用户生命周期管理阶段、活跃度、行为时间轴等数据，建立个人特征标签档案，绘制用户个体及网络成员之间联系的全域视图，分析各类用户的显性与隐性需求，并引入时间序列与神经网络算法对未来需求趋势进行预测，实现人员（群）需求的洞察发现。

二是为保障资源高质量管理提供可操作性。学科资源是学科服务的基础，资源质量决定精准服务的成功与否。高校图书馆资源多是海量的、无序的、非结构化的数据，SCRM 系统以用户需求特征为导向，对高校图书馆资源进行整合与重构，通过数据处理技术把资源进行分类、聚合，构建资源特征标签体系，形成有序的、结构化数据的学科资源库，并通过API 接口进行调用，实现访问、查询发现、扩展与知识挖掘分析利用，生成全面的数据与知识视图，为优化学科资源质量，实现知识信息精准推荐提供了基础与保障。

三是激发用户参与学科服务，寻求建立双向合作关系流程，即学科服务由单向被动向双向合作转变。目前高校图书馆学科服务平台存在配置的学科馆员不足、服务工作量较大的难题。SCRM 系统重视社交网络人员的分布层级、人员节点强弱与数量，尤其是有影响力的用户节点，鼓励学科服务用户参与服务，寻求与用户建立双向合作的关系及状态，期望用户分享发布自身正面的服务经验与体验，并积极投身于社会化用户关系网络管理与学科服务之中，发挥用户的作用，利用群体智慧减轻学科馆员的工作负担。

四是实现用户服务满意度的动态交流与反馈。SCRM 注重用户体验及满意度，利用新社交媒体技术提供丰富的沟通、反馈渠道，改变当前学科服务平台通过电话、电邮、表单等传统的交流方式；打造以用户为中心驱动的双向沟通机制，多途径直接倾听用户的意见、投诉、情绪和建议，有效了解用户想法并进行实时回应。此外，SCRM 系统还重视对资源点击率、用户停留时长、服务过程快速评价等间接反馈数据的动态智能分析，实现用户即时需求状态预测，进而优化业务产品、改进服务质量，提高用户的满意度。

2.2 SCRM 系统应用于学科服务平台的功能定位

SCRM 系统在采集、处理、存储、建模分析与预测的基础上，精准定位用户，全面动态掌握用户需求，嵌入图书馆数据知识仓储及学科服务平台，可以实现相关资源、服务由“粗放”向“精准”转变升级及优化，满足学习、教学、科研各类用户的个性化、智慧化、知识化服务要求。因此，SCRM系统应用于学科服务平台的功能定位主要体现在以下3 个方面。一是SCRM 系统以学科服务用户数据为核心元素，通过持续跟踪收集、处理和存储形成个人数据库，经过数据分析发现和预测用户信息需求特征，揭示出用户隐性信息需求并将其显性化，使用户全部信息需求完整呈现出来；二是SCRM 系统通过API 数据接口与学科资源库进行衔接，利用数据挖掘与发现技术采集与用户需求匹配的资源，并自动推送给用户，实现基于用户个性化需求的精准服务目标；三是SCRM 系统是一个通过学科服务平台进行二次开发的相对独立的子系统，其作用是提升学科服务平台集成化、智能化的服务能力和服务水平。

3 SCRM 系统应用于学科服务平台的实施路径

SCRM 系统应用于学科服务平台的实施路径主要包括4 个部分。一是通过持续收集、处理和存储用户数据，构建用户个人特征数据库；二是利用数据挖掘及算法等技术，通过用户个人特征数据建立用户信息需求模型，实现用户信息需求的精准识别；三是在用户需求特征分析的基础上，对学科资源数据库进行整合，构建用户需求特征标签与资源特征标签的关联体系，实现用户需求特征与资源特征的相互精准匹配；四是构建用户评价与反馈机制，通过实时跟踪用户点击率、用户评价意见等，动态修正用户需求模型，并将反馈报告推送给用户，形成双向合作关系，进一步优化服务质量。

3.1 构建用户个人特征数据库

学科服务用户在学科服务工作中处于中心地位，学科服务的一切活动包括人员、设备、资源等配置都是围绕学科服务用户进行的。在普适性服务阶段，学科服务主要把握用户群体共性特征，对用户个体特征关注较少。学科服务从普适性服务向基于用户个性化需求的精准化服务转变，首要环节就是收集用户个体特征数据，通过不断积累形成用户个人特征数据库，为发现用户个性化需求提供依据。构建用户个人特征数据库主要步骤如下。

首先，用户个人通过SCRM 应用系统入口进行用户实名注册和身份认证，在用户标签体系中获得个人识别和定位标记；授权高校图书馆采集个人特征数据，并在此基础上开展学科服务；基于新媒体工具建立多渠道的联络交流机制，用户登录SCRM应用系统提出需求、接受服务、提出反馈意见、与学科馆员交流等。

其次，多渠道采集用户个人数据。对高校内部各类信息管理系统（如教务系统、科研数据管理系统、图书管理系统、机构知识库、参考咨询系统、查新查引、文献传递、移动图书馆、微信小程序等）存储的用户个人数据，通过API 交换接口进行SCRM 系统数据采集；关于用户社交平台等在线数据，通过日志提取、网络爬虫等技术采集用户访问、检索与下载历史、交流反馈与评价等信息，动态抓取用户行为与活动数据。

再次，针对用户个人数据噪音、异构、高位稀疏等问题进行标准化处理，提升学科服务数据的价值密度。数据预处理方式主要包括2 种。一种是消除噪音，学科服务数据收集途径广泛，而传输链过长容易随机发生错误或偏差，导致数据出现失真，因此系统采用聚类等方法去除干扰数据，优化信噪比，有效保证数据的准确性；另一种是清洗数据，因数据来源各异、结构繁冗导致采集数据不完整、重复、孤立等，不利于数据重用与增值，需经分类、去重、标引、关联等处理，进行数据清洗去除冗余数据，实现数据标准化、规范化，同时通过集成归约进行数据融合，分布式存储于用户属性库、用户行为库。

最后，持续跟踪用户数据，随着用户数据的变化而自动采集更新或增补，并进行数据标准化处理和存储。

3.2 精准识别用户信息需求

用户信息需求是学科服务工作的起点，精准识别用户信息需求是学科服务实现精准化的前提条件。目前在高校图书馆学科服务中，由学科馆员对用户提出的需求进行分析，再通过与用户交流沟通进行确认，但这只是完成了对用户显性需求的识别，很难识别用户的隐性需求。用户隐性需求与其知识结构、工作环境等因素密切相关，而这些因素蕴含在用户个人特征数据中。通过数据挖掘技术分析用户全样本数据进而构建信息需求模型，改变过往粗放式调研模式，可精准分析与预测用户需求，并紧贴用户特征和环境对用户行为需求、兴趣爱好等主题标签进行长期跟踪、分析解读与预测其变化，能为学习、教学、科研各类用户精准提供学科资源与服务，提高了图书馆管理服务的智慧能力。用户需求分析的步骤如下。

首先，利用机器学习、深度学习、统计分析等数据挖掘与发现技术，从个人特征数据提取建立用户属性与特征标签，通过本体和向量等对各类学科服务用户的多元层级标签分别建模，分析赋予相应的权重，构建学科用户标签价值衡量体系；并对用户标签进行分类、聚类、回归、关联规则等多算法、多维度的数据挖掘，引入时间序列与神经网络算法对未来用户需求趋势进行预测，分析、发现用户信息行为规律和趋势，从而揭示出用户隐性信息需求并使其显性化，结合用户显性信息需求进行分析，共同构建用户信息需求（全画像）模型。

其次，对用户信息需求模型进行动态监测，根据用户个人特征数据的变化及用户交互反馈，实时进行优化与修正。用户信息需求模型的质量评估包括学科服务收益率Pser、学科用户满意度Dsat两个指标，其中Pser权重为r，Dsat权重为1-r，那么评估结果是W=rPser+（1-r）Dsat，0＜W≤100［7-8］。

最后，基于可视化分析工具对用户特征数据及其需求模型进行差异化评估，制作用户数据分析报告，建立适合用户个性化需求的数据库，并与相关群体图谱、图书馆资源与业务服务图谱进行比照。这样，一方面可以帮助用户实现认知、了解自我，为其调整学习、研究发展方向提供参考；另一方面还能为个性化定制服务提供依据，学科馆员在把握用户分类、用户特征和需求状态的基础上，通过灵活调整服务策略和服务内容，精准开展嵌入式服务。

3.3 基于用户个性化需求提供精准推荐服务

在传统的学科服务中，对用户需求与资源匹配的评估，主要依赖于学科馆员个人工作能力和经验。由于人为因素存在不确定性，容易导致用户需求与资源匹配出现偏差，造成服务精准度不足。而SCRM 应用系统通过构建用户需求特征标签与资源特征标签档案体系，使二者建立关联映射，从而实现用户需求特征与资源特征相互匹配。实现基于用户需求的精准推荐服务的步骤如下。

首先，建立高质量馆藏与学科资源体系。基于用户需求特征分析报告对外部资源数据库进行针对性采集、整理和重构，获取用户所需资源并存储为学科资源库，学科资源库经过标签化和多维度数据挖掘处理，实现学科资源库与用户需求相互关联匹配。

其次，SCRM 系统采用双向合作关系网络模式，注册人员既是用户，也是社会关系管理参与者与服务人员，因此系统能够调动群体智慧解决学科服务遇到的问题。SCRM 系统可以利用机器学习群体智慧方案，优化改进个性化检索、专家推荐和协同过滤等算法，实现学科资源库自动搜索、寻找用户需求匹配度较高的资源，按照相关度高低排列推送给用户，用户根据需要进行选择，并提出反馈意见，学科馆员据此修正匹配算法相关参数，进一步优化服务效果。

最后，对个性化检索、个性化推荐过程中用户利用信息的点击频次数据进行深度分析，动态预测用户关注的焦点，然后对基础资源库进行语义化、标签化描述，实现内容特征提取，循环反馈给用户特征数据库，进一步提升精准推荐效果。

3.4 基于评价与反馈修正用户需求模型

用户评价、反馈是透视用户服务状况、发现学科馆员服务的盲点与不足、保证学科服务质量的重要途径。目前，高校图书馆的学科服务面向群体用户，依赖学科馆员难以针对不同用户反馈意见逐一解决问题，常常滞后或忽略用户的一些建议与意见，而且馆员回复难免夹杂主观认识与推断。SCRM系统利用新媒体社交网络的多途径沟通渠道，广泛收集、整理学科用户的使用评价、服务目标建议与反馈等直接意见，并利用数据挖掘和可视化技术分析用户点击率数据与服务利用情况，预测分析用户即时需求状态，准确把握用户个性化需求。SCRM应用系统评价、反馈的实施步骤如下。

首先，SCRM 系统以用户为中心，提供微信、短信、表单、App 等多种常用交流渠道或方式，针对不同人群设置个性化互动模板与智能回答话术，实时、高效、自动回复用户反馈，满足用户需求。如果用户对系统回复表达不满，系统会发出提示信号，学科馆员及相关学科专家将协同解决，有效理解用户想法并及时回应。

其次，在学科资源与服务中，个性化检索、智能推荐系统检索结果的界面上均设有“需要、一般、不需要”的快速选择评价模块，同时还设置了“建议、意见、推荐”信息反馈模块。

再次，SCRM 系统将用户提出的建议、反馈信息与用户全画像模型结合，采集相关数据进行清洗、过滤、归约，进一步挖掘用户隐性需求，循环重构用户画像模型，以揭示用户不同时期的行为偏好与需求目标。

最后，SCRM 系统重视服务过程，对用户需求状态进行实时跟踪、分析解读，并将意见时间、来源、形式、频率等数据分析结果形成反馈报告推送给用户。通过实时动态监测、优化和修正用户全画像模型，学科服务SCRM 系统可以及时调整应用系统参数，满足用户需求。

4 结语

在高校图书馆学科服务从普适性服务向精准化服务转型的过程中，需要引入新思维、新方法和新技术为学科服务实现精准化目标探索新的发展路径。SCRM 精准服务理念与学科服务的宗旨高度契合，它们都是以个体需求为导向，通过揭示发现隐藏在数据背后的规律，提供与之匹配的资源或服务，并长期追踪用户动态、全面监测分析学科资源利用率和用户服务满意度，有效做到学科资源采购配置、业务类型调整、规章制定等的精准决策。因此，在高校图书馆学科服务中引入SCRM 精准服务理念，探索优化学科服务平台的实施路径，通过提升学科服务平台集成化、智能化水平，实现学科服务精准化目标，是高校图书馆学科服务模式创新发展的可行之路。