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客服中心具有勞動密集型、知識密集型和技術密集型的特點，它基于電話集成技術，通過語音通信網和計算機網的功能，為客戶提供高效、高質量和全方位的服務。近年來，云計算和大數據在時代發展過程中逐漸興起，各行各業都在不斷探索大數據應用。那么客服中心要如何加強工作創新，使大數據發揮出更大的價值，為企業創造出更多的利潤呢？

中國工商銀行遠程銀行中心（成都）（下稱“成都中心”）作為成立10多年的客服中心，不僅承擔著客戶來電接聽、為客戶提供服務與支持業務，還承擔著服務型呼出業務，包括客戶回訪、還款提醒、投訴回復、電話營銷及遠程客群維護等工作。當前該客服中心正面臨著由成本中心向利潤中心轉型的關鍵時期，對于運營管理中海量數據有著自身獨特的應用和對未來的思考。

一、大數據技術是呼叫行業服務持續提升的新引擎

（一）海量數據的挖掘與應用意義

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的巨量數據集合，而大數據技術可以對規模巨大的數據進行收集、存儲、分析和可視化處理的技術,也是一套能夠解決大數據的 4 個 V ( 數據量大、速度快、類型多、真實性 )問題從而分析出高價值信息的工具集合。

大數據分析弱化了因果關系，它可以挖掘出不同要素之間的相關關系。把大數據分析技術引入傳統的客服中心的意義不僅在于海量數據的存儲，更在于用智能化手段對這些含有意義的數據進行專業化處理，用來發掘潛在的市場價值、降低運營成本、提升服務質量和效益。成都中心每日處理十余萬客戶問題，涉及數據近百萬條。而每通電話內容少則2-3分鐘，多則幾十分鐘，其內容包括客戶的個人信息、消費信息、辦理業務信息、用卡行為信息、地理位置信息、客戶訴求信息等。顯然，傳統的數據歸納統計技術無法滿足現代客服中心數據體量。大數據挖掘技術將收集到的客戶信息進行整合，并利用Hadoop分布式架構和眾多算法模型、神經元網絡進行處理，這樣不僅會提高信息利用率，還能從中挖掘出不被察覺的高價值信息，帶來意想不到的收益。

（二）實現精細化的客戶分層分級服務的必要性

客戶分層分級服務治理是客服中心一個多年的老話題，其中分層服務、路由設定、技能組匹配等等已經在客服中心得以實現。目前成都中心客戶主要按照卡種和星級進行分級，通過路由設定，不同級別的客戶來電由不同專線的業務代表開展接聽，提供分類化的解答口徑和服務體驗。客戶分層分級服務的目的主要是精細化運營和精準營銷。

通過來電數據分析，發現每天的來電量里存在相當比例的重復來電。這些重復來電的客戶是誰？有什么共同特征？如何針對這部分人群制定相應的服務策略以減少他們的來電訴求？什么樣的客戶問題適合通過什么樣的渠道進行解決？如何把客戶導向最佳匹配的聯絡渠道？針對這些問題開展深入研究，對共計4000余萬通來電數據進行挖掘，以“是否有卡號”、“來電次數”等關鍵詞拆分客戶群，通過“涉及卡量”和“涉及來電量”分析客戶重復來電特點，并有針對性的制定外呼方案，對高頻致電客戶進行人工外呼，中頻致電客戶采取短信外呼，并針對客戶經常辦理的業務合理配置宣傳方案，重點營銷手機銀行和網上銀行，引導客戶通過多種自助渠道辦理業務，從而有效減少該部分客戶來電量，降低運營成本。

客戶日益增強的抵觸心理和普遍不信任的社會環境，使得盲目的電話外呼營銷的成功率普遍低下。在這種情況下，經過精細化客戶服務分層分級后的精準營銷策略，則會顯著提高產品推薦的針對性和成功率。于是從系統中篩選出潛在的信用卡優質客戶，開展精準營銷辦卡外呼工作，真正實現信用卡業務量質并舉。同時，除了呼出營銷，建立在良好服務基礎上的呼入營銷也越來越受到重視。交易的前提是信任，而持續一致的良好服務品質恰恰可以建立這種信任。成都中心通過建立系統功能并開展數據篩選，逐步搭建并完善用戶畫像模型。當客戶來電辦理業務時，系統界面列出對該客戶可進行營銷的產品種類，座席能夠在通話過程中根據提示適時開展精準營銷，提升營銷成功率。

二、自主創新運營數據管理系統，深入挖掘運營數據價值

在大數據得以應用之前，成都中心員工管理及KPI指標使用停留在非系統化階段。為了提升運營管理效率和管理水平，成都中心組織專人研發運營數據聯動和電子化管理的考勤管理系統，該套系統為成都中心全自主知識產權軟件開發項目，其功能和優勢主要體現在以下方面。

（一）建立互聯網化的內部管理系統

為提升運營管理水平，增強數據挖掘分析與決策能力，成都中心基于大數據、互聯網技術自主研發并投產了“運營數據管理系統”，成功實現了對1000多名座席的電子化、智能化的現場管控。通過電子化考勤管理，以及運營數據的集中采集、自動分類歸集、權限控制運用、網絡互動共享、個性化對比分析等先進功能，為各級管理人員、班組長提供分析、對比、圖形化等數據材料，為實現精準的員工在線管理提供支持，跨越性地提升了集約化客服中心的內部精細化管理水平。

（二）實行網絡化數據互動和共享

1.建立電子化審批系統。通過系統賦予不同管理層級相應的權限，實現在線申請和處理請假、換班、公派等事項，代替傳統的手工、紙質審批，在線提交、流轉和逐級審批的流程，并與員工班表、登陸數據實時聯動更新。該系統實現了網絡傳輸數據，網頁式互動單據流轉，座席和班組長不離開工位即可在線處理各類事項，極大節約了接聽資源損耗，同時也便于各級管理層及時掌握員工缺勤率、遵時率、在位率等指標情況，實現管理提效、規范、降耗。

2.搭建全能型實時監控平臺。使用多種計算機開發語言和工具進行了前端頁面設計，研發的數字化運營調控室的電子大屏動態顯示服務數據情況表和隊列情況表，靜態反映年初以來辦理的分期業務、工單處理情況，以及催收外呼業務情況，直觀而先進，得到同業參訪者的贊嘆，有力提升了運營管理水平。

（三）深挖信用卡分期數據，體現客服中心自身價值

在客服中心轉型發展的關鍵時期，深入推進信用卡外呼營銷業務規模化、專業化、集約化發展，優化外呼話術，提高外呼成功率。為體現電話服務中心價值，從幾億條交易數據中準確挖掘出呼入在線辦理的分期付款原始記錄，并使用SAS EG進行數據逐表聚合，按照時間窗及交易信息獲得有關在線分期的數據。最后利用數據庫算法將每一筆電話銀行在線辦理分期數據與業務代表點擊信息進行耦合匹配，成功獲得在線辦理分期明細、分期金額和中間業務收入，為呼入在線伴隨營銷的價值體現提供重要的數據支撐，也為伴隨營銷的推廣提出了有建設性的數據支撐。

三、重建大數據時代背景下客服中心運營服務模式

依托大數據和信息技術，推進“簡單服務智能化處理、復雜服務人工處理”，從而推進“成本中心”向“價值中心”轉變。

（一）智能化分組服務

1.按業務類型分組——將電話分配給最擅長接此類業務的座席。每個座席都不是全才，座席對每一類業務的技能有高有低。成都中心將引入大數據技術對客戶來電進行分析，修改路由策略，設置座席分組，將客戶的疑難業務分配給具有該業務專項技能的座席接聽，使疑難業務快速的解決。這樣不僅減少了因為座席繁忙而帶給客戶的不良感知，也能大大縮短疑難業務問題處理時長，從而提升客服中心整體接聽效率。

2.按座席技能分組——將不同喜好的客戶分配給與之匹配的座席。客服中心工作的本質是與人溝通，而不同人對于溝通的方式也有不同喜好。有的客戶性子急只關心自己所關注的問題，一旦解決立即掛機；有的客戶性子慢喜歡把每個相關問題都了解清楚；而有的女性客戶比較感性，遇到問題喜歡得到旁人的關心。利用內部海量數據對每位客戶“畫像”，在客戶來電的瞬間通過系統規則進行分配達到“座席與客戶”匹配，提高客戶滿意度的同時提升客服中心接聽效率。

3.按客戶類型分組——將某一類型的客戶分配給同一類型的座席。怎樣解決重復來電的問題？重復來電客戶一定會存在某些規律，但傳統的數據分析無法對海量數據進行有效的處理分析，而大數據的快速處理能力可以得出重復來電客戶的共同特征及問題分類。可以將利用這一特點根據重復來電客戶共同特征對流程進改進、對座席進行專門的培訓，并將此類客戶進行有效分配，從而減少客戶的重復來電情況。

（二）智能化篩選熱點問題，實現“主動式”服務模式

隨著我行信用卡產品的不斷完善、服務質量的不斷提高，每日來電咨詢量也與日俱增。而來電業務中占比最高的仍然是比較簡單的余額查詢、還款金額查詢、臨時額度調整等。利用大數據挖掘技術，從海量的來電數據中查找、識別出了多次致電辦理簡單服務客戶的共同點，將這部分客戶分類導出，提前以短信、微信、郵件等多種方式推送相關業務內容以及自助辦理流程。由傳統客服中心 “被動式”服務逐漸邁向新型客服中心“主動式”服務，提高客戶服務體驗的同時，降低客服中心人工來電的壓力。

（三）智能識別客戶需求，提升客戶服務體驗

每日對當日的各項運營指標、業務工單、投訴建議、員工工作情況等全方面數據進行深入挖掘分析，找出客戶關注最多、辦理最多、投訴最多的業務，根據客戶心里分析模型提出流程優化方案、話術改進方案以及我行產品改進建議，在提高服務效率的同時改善客戶體驗、完善我行信用卡產品功能。

（四）實時監控流失客戶，及時提供挽留服務

利用客戶流失模型，結合總行客戶大數據系統對每日來電客戶消費情況、消費行為、業務辦理情況等上百萬條數據進行實時監控、自動分析，及時在消費量異常波動的客戶群里識別存在流失可能性的客戶，主動進行短信、電話關懷，以挽留大量欲流失客戶。

（五）精準化專職營銷，提高營銷成效

隨著時代的發展，電話營銷已經成為時代的產物。由于傳統的數據分析無法準確定位客戶的需求，在這種情況下，大數據分析后的精準客戶營銷策略則會顯著提高產品推薦的針對性和相關性，并最終提升成功率、銷售額和利潤率。依附于大數據技術，從每日成百上千條客戶信息、客戶行為數據中篩選出不同客戶對不同業務的需求程度，建立各業務對應不同客戶的篩選模型，實施精準化外呼營銷。不僅如此，還可將客戶篩選模型應用到呼入業務，結合一體化系統，實時展示來電客戶對各種業務的營銷成功概率，提示座席營銷與之匹配的業務，提高營銷成功率。

四、未來展望

目前成都中心對于大數據的應用主要集中在結構性數據方面。隨著科技的進步和時代的發展，下一步，擬計劃在客戶來電語音等非結構數據應用上實現新的突破，如建立智能語音分析質檢系統，通過系統實現100%錄音質檢；通過來電語音數據分析統計，挖掘客戶意見和風險，及時調整服務策略，進一步提高客戶滿意度；對海量的語音進行價值提取，將一體化系統與數據倉庫、各專業數據交換與展示，為產品設計、內控防范、營銷外呼提供有價值的信息線索。相信隨著大數據在運營中的深入應用，成都中心能夠進一步提升管理效能，為客服中心的可持續發展夯實根基。

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