近幾年來(lái)"大數據"一詞的熱度有目為睹，各行各業(yè)也都在根據自身特點(diǎn)和需求不斷探索符合不同行業(yè)特性的大數據應用。呼叫中心作為連接企業(yè)和企業(yè)客戶(hù)的溝通樞紐，其在日常運營(yíng)中也會(huì )獲取、使用、或者是產(chǎn)生大量的數據，雖然從數據量級來(lái)看呼叫中心的"大數據"規模有限，但對于呼叫中心自身的運營(yíng)乃至于企業(yè)來(lái)講這部分數據的價(jià)值卻是"無(wú)可限量"的。以下將分別從"why""what""how"三個(gè)方面簡(jiǎn)單剖析一下呼叫中心的大數據應用。
【why-呼叫中心為什么要引入大數據應用】
一、 從外部宏觀(guān)環(huán)境的改變來(lái)看
外部宏觀(guān)環(huán)境發(fā)生改變，客戶(hù)服務(wù)工作壓力加大，具體表現在以下幾個(gè)方面：
1. 流程運作
隨著(zhù)行業(yè)和技術(shù)的不斷演進(jìn)，面向客戶(hù)的接觸點(diǎn)即接觸渠道增多，同時(shí)也導致面向內部協(xié)同運作的節點(diǎn)增多，從而對責任定位、流程閉環(huán)提出了更高要求。
2. 服務(wù)評估
正是由于對外及對內的節點(diǎn)增多，也就勢必要求建立起一套完整的服務(wù)監督評估體系，以確保對外服務(wù)的一致性和規范性。
3. 產(chǎn)業(yè)整合
在整個(gè)服務(wù)鏈條上，不僅有企業(yè)自身和客戶(hù)，還包括有合作伙伴、合作渠道，產(chǎn)業(yè)鏈的拉長(cháng)也必將導致服務(wù)管理的延伸。
二、 從內部運營(yíng)管理的痛點(diǎn)來(lái)看
從宏觀(guān)到微觀(guān)、從外部到自身，呼叫中心內部的運營(yíng)管理仍然不可避免的面臨如下問(wèn)題：
1. 管理側
·對于運營(yíng)結果的分析主要依賴(lài)手工模式，存在滯后性及偏差性，且對于管理人員的經(jīng)驗要求較高。
·整體KPI及個(gè)體KPI的考核權重設置和調整人工干預因素較多，未與KPI的實(shí)際完成情況關(guān)聯(lián)。
·數據預測及檢驗主要依賴(lài)手工模式，精準性較差，且采集的歷史數據源不完整。
·服務(wù)質(zhì)量管理，從考核標準設定、樣本規模計算、抽樣計劃制定，到質(zhì)檢結果分析，基本依賴(lài)人工，存在一定的偏差性，對于管理人員的經(jīng)驗要求較高。
·。。。。。。
2. 營(yíng)銷(xiāo)側
·向客戶(hù)推薦不需要的產(chǎn)品和服務(wù)
·在不合適的時(shí)機或通過(guò)不合適的接觸點(diǎn)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)
·不能深入了解、洞察客戶(hù)的特征和客戶(hù)需求
·過(guò)度打擾客戶(hù)
·營(yíng)銷(xiāo)結果沒(méi)有跟蹤，重復營(yíng)銷(xiāo)
·交叉營(yíng)銷(xiāo)缺乏支撐，開(kāi)展水平低
·營(yíng)銷(xiāo)效果不能及時(shí)得到監控、評估
·。。。。。。
3. 傳導側
呼叫中心忙于針對單個(gè)事件的被動(dòng)式服務(wù)，反饋和推動(dòng)客戶(hù)問(wèn)題根因解決的力量弱，存在不聚焦/不及時(shí)/不閉環(huán)的問(wèn)題。
三、 從呼叫中心的數據特性來(lái)看
1. 數據容量海量
傳統熱線(xiàn)渠道，XX運營(yíng)商每月就有30億次的客戶(hù)接觸記錄和通話(huà)錄音。
2. 數據格式多樣
結構化、半結構化、非結構化數據并存，且半結構化和非結構化數據的占比及增長(cháng)率遠高于結構化數據。
3. 數據價(jià)值有待挖潛
傳統的人工質(zhì)檢、報表統計等手段，對于數據價(jià)值的挖掘僅是"冰山一角"，大量的價(jià)值數據有待挖掘。
【what-呼叫中心的大數據應用包括哪些內容】
面對著(zhù)外部環(huán)境、內部管理的挑戰和需求，守著(zhù)呼叫中心大量有待挖掘且形式多樣的數據，呼叫中心的大數據應用又包括哪些內容呢？概括起來(lái)就是六個(gè)字"可視、可控、可用"，具體包括：
一、 運營(yíng)可視
通過(guò)可視化手段，統一展示客戶(hù)服務(wù)的整體運營(yíng)情況，可根據不同部門(mén)、地市以及日常運營(yíng)需求，差異化定制運營(yíng)視窗。
二、 管理可控
構建數據立方體，建立數字化運營(yíng)管理規范，對客戶(hù)服務(wù)質(zhì)量實(shí)施有效管控。將通過(guò)對數據的深加工和關(guān)聯(lián)性分析，以及內部流程和管理體制的優(yōu)化，不斷提升運營(yíng)效率和運營(yíng)品質(zhì)。
三、 數據可用
整合多渠道服務(wù)數據，建設運營(yíng)指標庫和客戶(hù)標簽庫，實(shí)現數據變現：
1. 對外：借助數據分析與挖掘技術(shù)，全面了解客戶(hù)行為，主動(dòng)發(fā)現客戶(hù)問(wèn)題和營(yíng)銷(xiāo)機會(huì )。
2. 對內：用大數據傾聽(tīng)客戶(hù)聲音，借助大數據分析技術(shù)從"海量"客戶(hù)聲音中提煉價(jià)值信息，并傳遞至公司業(yè)務(wù)部門(mén)，為產(chǎn)品創(chuàng )新、營(yíng)銷(xiāo)完善、網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化等提供價(jià)值信息。
【how-呼叫中心的大數據應用具體應如何操作落地】
一、 運營(yíng)可視
以采集的數據為基礎，從不同維度提供運營(yíng)監控視窗，實(shí)現運營(yíng)管理決策可視化。比如：
1. 建設全網(wǎng)管理監控視窗，直觀(guān)了解全網(wǎng)客服運營(yíng)總體情況，尤其是影響客戶(hù)滿(mǎn)意度的關(guān)鍵服務(wù)指標，及時(shí)準確鎖定熱點(diǎn)問(wèn)題、區域情況及責任部門(mén)。
2. 建設省分管理監控視窗，直觀(guān)了解本省客服運營(yíng)總體情況，降低部門(mén)之間的溝通門(mén)檻，使運營(yíng)人員及時(shí)發(fā)現服務(wù)問(wèn)題，監控并采取合適的調度策略，確保運營(yíng)穩定、客戶(hù)滿(mǎn)意。
3. 建設相關(guān)部門(mén)管理監控視窗，將客戶(hù)投訴的熱點(diǎn)信息數據及時(shí)傳遞至相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)，便于業(yè)務(wù)部門(mén)及時(shí)有效采取調整和改進(jìn)措施。
4. 建設合作伙伴監控視窗，將合作業(yè)務(wù)的運營(yíng)情況、客戶(hù)服務(wù)情況集中展示，統計匯總后向各合作伙伴提供數據開(kāi)放，便于及時(shí)了解合作業(yè)務(wù)及客戶(hù)滿(mǎn)意度情況。
5. 。。。。。。
數據可視化的工具各有不同、且技術(shù)相對完善，不同呼叫中心可根據本企業(yè)的情況選擇外部購買(mǎi)或自行研發(fā)。
二、 管理可控
依托系統支撐和規范建立，擴大數據采集范圍，構建"數據立方體"，建立數字化運營(yíng)管理體系，具體包括：
1. 數據分類(lèi)
明確統一管理需要采集的數據體系，包括：運營(yíng)類(lèi)數據、考核類(lèi)數據、業(yè)務(wù)類(lèi)數據，并明確每一類(lèi)數據所要采集的數據種類(lèi)、數據名稱(chēng)、數據來(lái)源、計算方法、呈現模式等。
2. 數據提取
根據數據指標體系明細分類(lèi)，及每一個(gè)指標的數據規則，完成數據的自動(dòng)提取、加工計算和結果呈現。
3. 數據應用
根據完整版數據指標體系，將數據結果應用于以下幾個(gè)方面：
1) 目標管理
·根據所采集的數據，對呼叫中心的運營(yíng)工作進(jìn)行目標設定或者是目標調整，并對目標完成情況進(jìn)行統一監管和分析管理。
·根據階段性運營(yíng)數據完成情況，及時(shí)調整并下發(fā)下階段目標值，須在數據采集分析平臺增加目標調整功能模塊，用于對呼叫中心運營(yíng)目標的調整管理。
2) 結果管理
·對日常運營(yíng)數據及結果進(jìn)行分析監控，并設定相應告警機制，以及結果的傳達機制，督促呼叫中心管理人員及時(shí)采取措施。
·根據所采集的數據，建立起對日常運營(yíng)結果的分析機制，對運營(yíng)結果實(shí)施精細化管理，確保呼叫中心持續提升運營(yíng)品質(zhì)和服務(wù)水平。
3) 預測管理
·根據所采集的數據，建立起數據分析預測機制，分析預測未來(lái)某階段的趨勢數據，從而確保未來(lái)的運營(yíng)軌跡處在可監控、可預知態(tài)勢中。
·根據包括"客戶(hù)基礎屬性指標"和"客戶(hù)投訴根因指標"在內的完整"業(yè)務(wù)特征指標"，提取歷史投訴數據（包括：投訴工單、投訴錄音），通過(guò)數據分析技術(shù)，以時(shí)段、地域、品牌、業(yè)務(wù)為維度預測出投訴群體（數量）。
·對于不同類(lèi)型的潛在投訴，呼叫中心可在投訴發(fā)生之前，提前制定統一的服務(wù)策略，包括：統一應答口徑、統一處理流程、統一服務(wù)補救，以及加強品質(zhì)管理、適當調整績(jì)效策略等措施。
4) 指標管理
·根據所采集的數據，建立起服務(wù)分析機制，提升綜合服務(wù)水平。
·須在數據采集分析平臺增加對各項服務(wù)數據的監控和分析功能，以便于鎖定服務(wù)問(wèn)題并指導管理人員有針對性的改進(jìn)。
5) 相關(guān)部門(mén)及合作伙伴管理
·根據所采集的數據，對除呼叫中心之外的內部相關(guān)部門(mén)/合作伙伴實(shí)施監控管理，以確保對外服務(wù)的一致性、及時(shí)性和規范性。
·設置相關(guān)部門(mén)/合作伙伴工作流程規范，通過(guò)系統對總部派發(fā)或者是一線(xiàn)客服提交的流轉工單處理情況進(jìn)行有效監控，對處理不及時(shí)、不規范的相關(guān)部門(mén)/合作伙伴進(jìn)行及時(shí)或者是定期通報，并將工單問(wèn)題解決率納入對相關(guān)部門(mén)/合作伙伴的KPI考核。
三、 數據可用
深度挖掘分析服務(wù)數據、豐富數據應用，促進(jìn)服務(wù)數據價(jià)值最大化，具體包括：
1. 外部營(yíng)銷(xiāo)
構建"數據+平臺+運營(yíng)"三位一體的營(yíng)銷(xiāo)管理體系，提升呼入/呼出營(yíng)銷(xiāo)成功率，推動(dòng)呼叫中心由成本中心向利潤中心轉型。
1) 數據
通過(guò)大數據推薦模型的交付落地，分析客戶(hù)需求、引導客戶(hù)心理，采用有效的營(yíng)銷(xiāo)及溝通技巧向目標客戶(hù)進(jìn)行產(chǎn)品推介，在提升營(yíng)銷(xiāo)成功率的同時(shí)，確保客戶(hù)滿(mǎn)意度。
2) 平臺
通過(guò)平臺能力優(yōu)化，包括：自動(dòng)彈窗、精準推薦、關(guān)聯(lián)推薦、腳本引導、結果分析等，促進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)成功率提升。
3) 運營(yíng)
建立以營(yíng)銷(xiāo)為目標導向的運營(yíng)管理規范和監控評估體系，并合理配置和調度營(yíng)銷(xiāo)人力資源，促進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)成功率提升。
2. 內部傳導
借助大數據技術(shù)從"海量"客戶(hù)"聲音"中（尤其是投訴）提煉價(jià)值信息，并傳遞至公司相關(guān)部門(mén)，為產(chǎn)品創(chuàng )新、營(yíng)銷(xiāo)完善、網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化等提供價(jià)值信息，推動(dòng)呼叫中心進(jìn)一步向價(jià)值傳導中心轉型。實(shí)現過(guò)程包括三個(gè)階段：
1) 語(yǔ)音解析
將客戶(hù)通話(huà)語(yǔ)音轉譯成可視、可檢索、可分析的文字，語(yǔ)音識別原理框架由三個(gè)重要部分組成：早期模型訓練，前段語(yǔ)音識別，后端識別處理。在語(yǔ)音識別的處理流程中，由語(yǔ)音檢測、語(yǔ)音分類(lèi)、聚類(lèi)、識別、自適應、重打分等模塊合在一起，最后得到最終結果，構成了完整的識別引擎系統。
2) 文本分析
文本分析平臺通過(guò)文本搜索、文本分詞、詞性分析、關(guān)鍵詞挖掘、語(yǔ)義聚類(lèi)、文本分類(lèi)等流程實(shí)現對文本的解析，核心功能包括：熱詞分析（熱詞提取引擎）、關(guān)鍵詞歸類(lèi)（關(guān)鍵詞提取引擎）、場(chǎng)景分類(lèi)（自動(dòng)分類(lèi)引擎）。
3) 價(jià)值傳遞
依據語(yǔ)音/文本分析平臺能力結合業(yè)務(wù)開(kāi)展需求，建立起定期的業(yè)務(wù)分析機制，以便于鎖定用戶(hù)的關(guān)注點(diǎn)及意見(jiàn)點(diǎn)，并通過(guò)價(jià)值分析報告定期傳遞業(yè)務(wù)信息至相關(guān)部門(mén)進(jìn)行有針對性的改進(jìn)。
呼叫中心的大數據應用尚處于摸索階段，本文所述也僅限于截止目前階段的個(gè)人思考和積累總結，愿與行業(yè)同仁共勉！
王丹丹
2017年1月
Dece1118@126.com
13910330350
