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大数据时代的呼叫中心客服运营管理
2017-07-13
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大数据时代的呼叫中心客服运营管理

一、数据优势

米领通信呼叫中心既是数据的集中者，也是数据的制造者。每个月100多万通的话务中包含了大量有价值的信息和能力：在用户呼入中蕴涵客户类型、业务类型、客户信息、话务信息；在接话的数据中蕴涵了系统能力、班组能力、员工能力；在日常运营的管理数据中又体现出运营能力、执行能力、心态意愿。

二、数据的应用

（一）客户来电目的预判

知己知彼，百战不殆。在客户进入人工座席之前如何利用大数据准确判断客户的呼入目的，给予客服代表精确的指引，是客服代表最为希望拥有的能力，而客户的目的往往隐藏在大数据当中，利用以往运营经验结合大数据资源建立客户预判模型就能完美地解决这个困难。那如何建立这个客户预判模型呢？根据用户重复联系和首次联系的不同，从两个层面进行数据挖掘：

1、重复联系：协同获取用户前一次联系信息（协同包含语音客服、文字客服、APP等各渠道用户联系信息），根据用户首次反馈信息给予预判指引。 

2、首次联系：（1）根据IVR语音导航中客户按键信息预判指引。

（2）根据客户资产重要数据信息给予指引，例如用户账户有充值、欠费、套餐用超、套餐协议到期判断、符合公司当前重点活动目标客户条件判断等信息给予预判指引。通过这些数据的收集来预判客户可能的来电目的并给予客服代表精确的提醒，从而达到精确服务和精确营销的客户服务目标。 

（二）话务结构监控

在每日3万多通的客户呼入中如何及时发现异常情况的出现是困扰很多大型呼叫中心的难题，每天有200多人接话，靠人工干预判断来发现一些影响面不是特别大的异常话务根本不太可能，而大数据管理恰恰完美解决了这一难题。10000号的话务主要是由故障、账务、业务咨询、投诉等话务类型组成，而这些话务由于不同时间点，包括月初月底、周末、早晚等差异有着不同结构的变化，同时还受每月出账、欠费停机等固定业务周期的影响。虽然呼入话务总数量上偶有不同，但整个话务组成结构基本是稳定的，而话务监控所要做的就是统计出这些节点中所有话务构成的占比，建立数据评估模型，一旦话务结构出现变化就能准确发现是哪一类型的问题造成，为下一步精确评估提供了有力的依据，另外这一话务结构监控也为排班、能力提升安排等日常运营管理提供了有效的数据支撑。 


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