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：
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数据准备与标准化
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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）。
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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）。
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计算“距离”矩阵
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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：
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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)。
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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）。
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执行层次聚类（手动模拟核心思想）
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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。
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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：
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最近邻（单联动）： 新簇距离 = 原两簇与其他簇距离的最小值。
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最远邻（全联动）： 新簇距离 = 原两簇与其他簇距离的最大值。
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平均联动： 新簇距离 = 原两簇与其他簇所有距离的平均值。
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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。
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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。
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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。
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确定聚类数量与解读结果
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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。
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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）。
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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）。
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重要提示与替代工具
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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。
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强力推荐插件/加载项：
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Excel:
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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。
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Real Statistics Using Excel： 免费资源包，功能强大，包含聚类分析。
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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。
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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：
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精准用户分群，实现差异化服务：
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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）。
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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。
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最佳实践：
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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。
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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。
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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。
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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。
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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）
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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。
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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：
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合并ID2和簇A → 簇B（高价值优质客户）
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合并ID4、ID6、ID7 → 簇C（高频不满客户）
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合并ID3、ID5、ID9 → 簇D（潜力客户）
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ID10单独成簇 → 簇E（高价值风险客户）
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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
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标准化公式：
= (B2 - MIN(B$2:B$11)) / (MAX(B$2:B$11) - MIN(B$2:B$11))
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距离矩阵快捷计算：
将第一个样本标准化数据固定在$F$2:$I$2，第二个样本在F3:I3，距离公式：=SQRT(SUMXMY2($F$2:$I$2, F3:I3))
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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：
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VIP客户（占比30%）→ 需投入资源保留
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高价值风险客户（占比10%）→ 紧急挽防流失
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潜力客户（占比30%）→ 通过服务转化提升价值
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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。
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智能问题归类，优化知识库与路由：
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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）。
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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”）。
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最佳实践：
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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。
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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。
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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。
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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。
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客服坐席绩效与能力分析：
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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）。
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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。
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最佳实践：
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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。
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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。
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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。
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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。
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三、EXCEL/WPS 实施关键注意事项
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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。
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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。
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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。
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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）。
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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。
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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。
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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。
)
