近年來，移動互聯和大數據、智能化技術應用遍及各行各業，各種關于大數據、各種智能化應用的案例不絕于耳，“移動互聯網”、“大數據”、“人工智能”成為最熱的詞匯，正大刀闊斧地改變著社會各行各業的商業模式、改變著人們的生活。而插上移動互聯網、大數據和各種智能化應用翅膀的呼叫中心也早已不再局限于傳統的運營手段，而是會充分利用社交紅利、多媒體渠道來增加用戶接觸和改善溝通，利用大數據、云計算、智能化應用來有效布局管理，比如全媒體客服實現的智能客服機器人 、抓取客戶行為軌跡進行多維大數據分析來進行客戶畫像、實現精準交叉營銷等等，大數據已然成為呼叫中心客服精細化運營的必備支撐及強力抓手。

隨著大數據、智能化技術應用越來越廣泛，原來沒有被電子化、信息化、結構化的數據，隨著技術的不斷革新越來越多地涌現出來，并不斷被深入應用到呼叫中心精細化管理的領域。本文，筆者將分享了解到的行業技術新知，并淺議大數據及智能化應用對呼叫中心精細化運用的價值。

一、智能化可視質檢技術推動服務質量管理提升

傳統的呼叫中心 質檢技術都是以語音監聽為主要手段，這是一直沿用的模式，是否想過有朝一日這種模式將會有更大的改進？而實際上，目前已經有軟件公司開發出了可視化質檢軟件來實現質檢智能化管理，并且已經應用到了行業的一些呼叫中心。據了解，可視化質檢是在傳統質檢渠道質檢監聽的基礎上嵌入了視頻錄制技術，新質檢技術就是實現了“座席業務操作行為錄像、操作日志關聯、大數據分析”等技術融為一體，通過新技術和大數據分析來實現新的服務質量監測模式。

錄音監聽質檢模式，管理人員拿到的數據只有語音數據，然而客服座席和客戶的每一通電話基本上都會有相應的業務操作行為，這些操作行為可以為管理人員提供一些非常有價值的信息，比如可以檢測員工的業務操作熟練性、還原員工的服務行為、裁定質檢人員和座席人員之間的爭議點等等。同步播放語音和視頻，將對客戶服務質量有更加直觀的認知和判斷，管理人員也可以據此發現一些業務改進，因此可視化技術更加便捷有效。這種新技術不僅有利于管理人員開展工作，還可以還原座席人員的服務行為，通過捕捉操作行為，座席可以隨時回顧自己的服務行為，并根據自己的操作日志去檢視工作，查證一些工作節點，不斷改進個人工作質量。

當然，任何新技術的出現，難免會帶來一些問題或負向影響。可視化質檢技術同樣有可能引發一些問題，比如數據存儲的問題，尤其是對于一些大型呼叫中心，客服座席海量視頻影像材料的存儲是對中心服務器存儲能力的一大考驗；同時，可視化質檢意味著一切工作行為將被“透明化”，初始導入實施階段有可能對座席人員工作產生很大的壓力，甚者引發管理人員和客服座席人員一些矛盾等等。但我們會積極尋求這些問題的解決方案，比如存儲能力，呼叫中心可借助云存儲實現大規模部署，對于座席人員產生的壓力問題，可以進行更多的正面積極的引導，只要技術革新的方向是對的，符合社會或行業發展趨勢的，帶來的相關問題相信也能找到相應的解決方法。

二、基于大數據分析應用的智能化穿戴設備更能兼顧內外部客戶的雙重體驗

眾所周知，耳嘜是客服座席代表必備工作設備，正當小米的智能化穿戴設備技術創新正在風靡行業之時，呼叫中心行業智能穿戴設備技術也暫露頭角。

據了解，專注呼叫中心耳嘜生產的美國繽特力公司目前已經在開發一款基于云計算和大數據的智能語音設備——耳嘜機，這款耳嘜植入大數據和智能化、云計算等技術后，可以實時監控通話的語音健康情況和客服座席情緒健康情況，并進行大數據分析。通過語音數據的挖掘、分析和利用，提升用戶的體驗，也可以提升座席員工的體驗。比如說在座席跟客戶的對話當中，有的時候會發生客戶對話被座席打斷，座席的對話又被客戶打斷等相互搶話的現象，或者員座席和客戶通話過程中存在比較多的靜音現象，出現這樣的不和諧的通話時，有經驗的座席人員都能預料到這則通話很大程度將會以失敗或者客戶不滿意而告終，這種可稱之為不夠健康的語音，如何盡量避免這種情況的發生，平時加強對客服代表的培訓這是一貫會做的行為，而如果耳嘜這段能夠及時監控這種行為并進行記錄，那是不是會更好避免這種行為？據繽特力介紹，通過耳嘜和相應軟件偵檢測到客服座席的語音通話健康，及時提醒座席員工控制個人即時的情緒，并通過耳嘜植入的軟件可記錄一個座席每天或者每周或者每月有多少這樣不健康的語音產生行為，透過大數據分析說明這個座席在不在一個很好的狀態，管理者是否需要考慮培訓，或者是否客服座席近期個人情緒好還是不好，是否需要及時進行輔導等等。

透過這個智能化耳嘜設備，我們不難看出，這些基于智能化設備的大數據分析得到的信息如及時輸送到管理者處，對管理者的運營管理帶來很大的管理便利：一方面管理者可以快速發現服務的問題并進行改善，以保證客戶的體驗；同時也可以及時觀測到每位客服座席某個時間段的工作狀態和情緒變化并及時進行干預和情緒疏導（如EAP等），幫助員工減壓，提升員工對工作滿意度的內部體驗。

三、多媒體知識庫的大數據分析信息及共享讓知識管理更智能高效

知識庫承載著各種業務服務信息的收集、更新等管理工作，是呼叫中不可或缺的重要部分，而隨著互聯網尤其是移動互聯網的快速普及，呼叫中心所服務對象的需求和渠道也發生了劇烈的變化，越來越多的呼叫中心服務渠道都已實現全媒體多渠道接入，呼叫中心的服務正在從座席服務到自助服務，再過渡到互助服務，這就要求對呼叫中心知識庫的內容進行外化（通過網站、微信、社會化媒體等）處理，需要知識庫與渠道和平臺的使用場景和流程結合，知識內容能夠自動與流程節點和使用場景進行綁定。未來而言，知識內容的產出和使用不僅僅是企業的范圍內，還包括外部的客戶，如網絡用戶和微信用戶等。而外化的知識庫信息來源需要通過各種外化渠道向用戶收集對熱點知識的需求和建議，需要在各種渠道（網站端、微信端等）開放信息收集入口，并依托大數據統計技術將多渠道客戶的信息數據進行篩選、統計，準確找到用戶需求的特點、規律、分布情況等，管理員根據統計分析報告數據可以對外化知識庫及進行針對性設計和維護；同時，對于不同客戶使用外化知識庫的渠道偏好、熱點偏好，可以對外化知識庫渠道進行大數據超細分，進行渠道差異化管理，以實現體系化的知識管理能力，讓知識管理更智能高效。

呼叫中心傳統的運營模式隨著互聯網和大數據分析挖掘技術、科技水平的不斷進步正在悄然發生改變，未來的呼叫中心應該是基于移動互聯、大數據和智能化應用基礎上，實現人工智能和人工服務有機結合的現代化呼叫中心，而其中大數據等技術的應用必將助力呼叫中心精細化運營飛得更高。

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