隨著互聯網、移動互聯網技術的迅猛發展，以及業務特性復雜程度的日趨加深，單一服務渠道很難及時解決客戶的問題，越來越多的客戶習慣于通過多個渠道獲取服務。
面對著客戶行為習慣發生的改變，整個客戶服務體系的建設導向、及建設內容也在發生改變。本文將從服務、數據、產品三個方面，詳細闡述新形勢下客戶服務體系建設的新思考。
三、 新思考：由大服務到大數據，深挖數據價值、實現數據變現
【概述】
近幾年來大數據一詞的熱度有目共睹，各行各業也都在根據自身特點和需求不斷探索符合不同行業特性的大數據應用場景。
呼叫中心作為連接企業和企業用戶的溝通樞紐，其在日常運營中也會獲取、使用、或者是產生大量的數據。雖然從數據的量級來看，呼叫中心的運營數據規模相對有限，然而對于呼叫中心自身的運營管理，乃至于企業來講這部分數據的價值卻是無可限量的。
以下，將以運營可視、管理可控、數據可用作為主線條，對呼叫中心的大數據應用進行詳細闡述。
【詳述】-管理可控
管理可控是指：構建數字化運營管理體系，也即：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，建立呼叫中心的數字化運營管理體系。通過對數據的深加工和關聯性分析，以及內部流程和管理體制的優化，不斷提升運營效率和運營品質。
管理可控，即呼叫中心數字化運營管理體系構建的實現步驟為：
以下，將分別打開、詳細說明。
(三) 數據應用
在完成了數據分類、數據定義，以及數據的自動提取、加工計算和結果呈現后，即將進入數據應用環節。也即，通過對數據的深加工和關聯性分析，以及內部流程和管理體制的優化，不斷提升呼叫中心的運營效率和運營品質。
具體的數據應用方向包括：
內部應用是指：應用于呼叫中心內部運營管理，以提升整體運營效率和質量為目的的數據應用；而外部應用則是指：對呼叫中心與公司相關部門、以及合作伙伴的協作過程和協作結果進行有效管理的數據應用。
以下，將分別打開、詳細說明。
1. 內部應用
指標管理
指標管理是指：根據所采集的數據，建立起對運營結果KPI指標的分析機制，對運營結果實施精細化、數字化管理，從而確保呼叫中心持續提升運營品質和服務水平。
指標管理的分析維度包括：
① 專項分析
專項分析是指：在以上介紹的下鉆分析和關聯分析方法基礎上，對某項KPI指標進一步展開定向的專題分析。分析的目的仍然是-鎖定運營問題產生的根本原因，以便于呼叫中心管理人員有針對性地采取改進優化措施。
1) 投訴專項分析
投訴專項分析是指：在完成下鉆分析、關聯分析的基礎上，進一步通過苦練內功也即使用呼叫中心自身數據，或者是借助外力也即與企業經分或大數據平臺上的B域、O域、位置數據相結合，所進行的專項分析。
投訴專項分析的內容包括但不限于下述內容，分析的結果既可自用也即用于呼叫中心自身運營品質的優化，亦可他用也即定期發送企業相關部門進行信息共享。
重大/升級投訴專項分析
須定期對重大、升級投訴進行專項分析，分析的源數據來自于呼叫中心內部制作并使用的《XXX呼叫中心投訴事件處理報告》（報告參考格式見下），分析的輸出結果為《XXX呼叫中心運營指標專項分析報告-重大/升級投訴專項分析報告》（報告參考格式見下）。
《XXX呼叫中心投訴事件處理報告》
附注：
- 此表格為人工手動制作，一個投訴填制一張表格。
- 投訴事件基本信息中記錄的是該投訴的最終處理結果信息，而對于該投訴的處理過程信息則記錄在投訴事件處理記錄中。
《XXX呼叫中心運營指標專項分析報告-重大/升級投訴專項分析報告》
附注：此表格的生成方式有二種：
傳統手動分析：由呼叫中心的管理人員人工手動完成基礎數據采集、數據整理分析、分析結果輸出的全過程。
平臺自動分析：由數據分析應用平臺自動完成基礎數據采集、數據整理分析、分析結果輸出的全過程。具體的功能模塊及功能說明，詳見本書第五章《呼叫中心系統平臺智能化應用》。
網絡類投訴專項分析
可將呼叫中心的用戶投訴數據與位置類數據相結合，比如：將網絡類投訴數據與位置類數據相結合、進行地理柵格分析，并形象化展示（示例見下）。
可將企業的網絡運營監控優化系統與呼叫中心的投訴工單處理系統打通，對于突發或者是大面積網絡類用戶投訴，一旦在一定周期內生成的用戶投訴工單數量達到一定的閾值（比如:5分鐘內超過10單），則網優系統可第一時間捕捉到相關信息，并啟動相應處理預案。同時，最終處理結果還應及時回傳至呼叫中心，以實現信息共享。
計費類投訴專項分析
可將呼叫中心的用戶投訴數據與B域和O域數據相結合，對投訴用戶進行綜合畫像，實現物以類聚、人以群分。比如：將計費類用戶投訴數據與企業經分或大數據平臺上的用戶屬性特征數據、業務特征數據、消費特征數據、上網習慣數據等相結合，對計費類投訴用戶進行綜合畫像。最終根據畫像分析結果，對目標用戶群采取有針對性的服務和營銷策略。
【未完待續】
王丹丹
2020年8月
13910330350
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