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