京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Verint指点迷津:大数据从呼叫中心数据
Hadoop、YARN、全数据分析、数据建模等这些大数据名词纷至沓来时,不由你漠视大数据的趋势。但趋势归趋势,当你着手大数据应用时,从何着手就成为了一个非常现实的问题。
99%被忽视的数据
所谓大数据,让我们抛开其4V的特性,思考一些究竟有哪些数据应该进行分析,很多人将大数据理解为微博、微信等非结构化数据,实际上,很多行业/企业并不拥有这些数据,这些数据通常掌握在互联网厂商手里,对于很多行业/企业来说,基于互联网的应用很多还都是一个尝试性的阶段,对于互联网大数据分析还不是一个急迫的需求。
行业/企业拥有海量数据,这些数据大多是多年积累下来的经营性数据,如财务数据、生产制造、人力资源和办公管理数据等,很多数据属于结构化的数据,在行业/企业的经营管理中,其实非常依仗这些数据,已经得到了很好的分析和利用。对于行业/企业来说,没有得到重视和利用的数据其实并不多。
在行业/企业所拥有的海量数据中,最容易被忽略,也是企业与客户连接最为紧密的数据,实际上是Cal Center数据。据Verint数据分析公司所提供的数据,大部分Call Center能够利用的数据<1%(如图所示),其中,被使用的1%数据也仅限于日常管理,没有能够和企业战略和业务发展产生交集。
大数据分析创造价值
作为企业与用户连接作为紧密的部门,Call Center是企业面向用户交互的窗口,也是企业接触用户的主要途径,因此对于这些交互数据进行分析,很容易掌握用户的需求,为企业调整业务流程,开展新的服务提供决策依据。但在现实应用中,Call Center并没有发挥了解用户需求,指导研发、市场、制造和销售的效果,很多时候,Call Center不过扮演了售后服务,亡羊补牢的角色,最多承担部分线上销售工作,与其应该有的战略角色相去甚远。
“其中有一个重要原因在于Call center数据是音频,很多行业/企业缺少处理音频数据的分析工具。”Verint数据分析公司北亚区售前及售后服务总监汪志伟在接受采访时说。
数据容量巨大,数据类型多样,这是大数据的典型特点,而Call Center数据恰恰符合这样的特点。对于音频、视频等非结构化数据进行分析和处理,很多人很容易想到语音识别、人脸识别等技术,最典型的如iPAD Siri、微软Cortana(小娜)和小冰,无论在识别率,还是人工智能水准上都达到了令人满意的程度。
“但是行业/企业Call Center的数据处理并不是一个简单的语音识别转换,外加数据分析的过程。”汪志伟说。
Verint针对Call center数据分析提供了一整套完整的解决方案。
洞察信息价值
在Verint提供的解决方案中,看似散乱、无序的Call Center数据,其实蕴藏着很大的商业价值,提供对于数据分析归类,就可以将数据区分为忠诚客户、粉丝客户、成功/失败营销、潜在客户、投诉抱怨客户、重复来电和超长通话等类型(如图所示),对这些数据集进行洞察,很容易转变为商业价值。
对语音数据构建索引和聚类,这是一个非常具有技术含量的工作,其水平高低将直接影响到数据分析的使用和效果。
汪志伟表示,Verint数据分析公司的技术优势就在于完整的语音索引和聚类。Verint公司具有20多年的技术和经验积累,可以在几秒之内构建基于文件的索引、分析、查询和相应,提供了简单易用的索引和语音对照播放工具。其提供的语音分析系统,不仅能够自动侦测情绪激动的来电,也能够针对来电内容进行分析。
智能语音分析
完整语意索引和聚类
侦测情绪激动来电
克服建模难题
实际上,智能语音分析的过程不仅是一个全文转录及语义识别的过程,也是一个数据建模和数据分析的过程。在Verint解决方案中,通过设立产品和业务类别列表,就可以对代表每个业务类别的术语进行建模,并可以通过实践不断进行优化,从而也就解决了数据建模的问题(参见下图)。
解决了数据建模问题,接下来就可以对归类数据进行多维度分析。多维度数据分析给行业/企业用户创造了巨大商业价值。根据介绍,某保险公司,借助数据分析发现,可以针对某年龄端用户,提供针对性的保险金融服务。相比较以往,创新险种和服务,需要精算师结合大量的调查和经验,反复验证。如今,大数据分析部分代替了计算师的工作,为保险公司带来的新的工作方式。在电信运营商市场,针对不同客户群的各种套餐和定制服务,其种类之丰富,服务之灵活,很多都是建立在Call Center用户数据分析的基础上。
小结
显而易见,Call Center数据洞察本身就能带来巨大商业价值。除此之外,如果Call Center数据能够与企业ERP、CRM、E-mail、Web以及社交媒体数据进行交叉、稽核分析,用于指导研发、生产、销售等各业务部门的工作,这样在企业内部就可以形成一个完整的闭环,比较大大提高企业的竞争实力。
对于大数据分析支撑系统而言,这就需要其能够支持开放数据接口,对于Verint这样的平台而言,已经具备了这样的分析能力。所以,对于用户而言,当务之急还是能够充分重视Call Center等用户交互数据的价值,通过数据分析,改进企业业务流程,所谓大数据应用落地,不妨从Call Center音频数据开始!很见效,也很简单!尽快行动吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03