京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
联络中心必须适应大数据
以往,与企业相比,消费者所掌握的商品信息是比较少的。现在可不同了,智能手机随时可以为消费者提供丰富的信息,从产品知识到其他消费者的经验一应俱全。消费者在打电话给企业的客户联络中心时,他可能早已搜集好了完整的产品资料,让企业客户联络中的座席人员原本所拥有的信息优势几乎不存在了。所以,企业必须意识到,当消费者找上自己的联络中心的时候,他所具备的知识,特别是他所掌握的其他消费者的评价和体验知识,很可能已经远远超过自己的客服人员。
面对大数据环境,联络中心座席人员究竟需要多少数据才能给客户提供足够好的体验?其实,这个问题的答案本身就是个问题。例如,先进的联络中心可以对座席人员与客户的互动进行全程录音,可是究竟哪些录音数据应该被关注呢?在大数据环境中,能够提取出有价值的、关键性的那部分数据,这是新一代联络中心必然面临的一大挑战。
例如,微博是典型的海量数据。如果企业的微博监控系统发现,某个客户在他的微博中提到自己最近买了一样东西,同时也发现这个客户有个朋友的生日临近了,就可以提醒他顺便给朋友买个生日礼物,同时送上一些推荐礼物和优惠券的超链接。能够适应大数据环境的联络中心平台就会具备类似的功能。
掘金大数据,提升客户体验
实际上,新一代联络中心已经在回应大数据需求。相应的技术和支持能力已经越来越成熟。这是因为,各方面的需求压力早就接踵而来。企业管理人士要求以更低的投资获得更高的回报。客户要求企业提供更好的互动体验。座席人员也要求提供更灵活的排版选择。
所有这些要求都是合理的,但也带来了新挑战。其中许多新挑战都能随着大数据概念和技术的引入而迎刃而解。只要能够在适当的时间获得适当的数据,就可以支持座席人员和企业高层做出质量更高的决策,特别是对于交叉销售、催收催缴这里业务更是如此。把人员、软件应用和业务流程统合起来考虑,企业就可以在降低人力成本、提高服务水平和客户忠诚度等方面取得显著的效益。
例如,联络中心产生的数据可以用来对座席人员进行培训,评估他们的绩效,并且以更快的速度提供更丰富的信息给座席人员。
但是,更重要的是,在大数据环境中,企业可以把联络中心与其他业务应用系统更紧密的整合起来,更好地服务于战略目标。
互动管理和劳动力优化将是两大主题
为了适应新的需求,在全球联络中心积累了30多年历史的老牌提供商Aspect最近也做出了重大调整,把所有的产品规划为两大门类:互动管理(Interaction Management)和劳动力优化(Workforce Optimization)。
Aspect已经是劳动力优化市场的主导者,但还是会采取更大的行动来积极进取。目前,Aspect大部分业务收入来自互动管理,但在未来劳动力优化将会占有越来越大的比例。事实上, Aspect最近还专门成立了一个部门致力于面向Microsoft Lync平台的劳动力优化产品。
Aspect刚刚推出的劳动力管理软件Workforce Management 7跟云计算的关系极为紧密。虚拟联络中心是当今云计算最为成熟的应用之一,而劳动力管理作为联络中心的重要组成部分,能够支持虚拟联络中心是对云计算整体方案的重大提升。
Aspect® Unified IP® 7.1 (Tiger Shark)以及Workforce Management这些产品的应用实践证明,从系统的开销来看可以节省50%的维护成本和将近80%的软硬件投资,从而可以显著提高工作效率、降低成本。(文章来源CDA数据分析师)
目前,Aspect在全球有超过7000家企业客户,在过去的10个季度了增加了250个客户。特别是在金融服务、医疗健康、保险和电信等行业,Aspect积累了丰富的经验。从商业模式上看,客户可以直接购买软件许可,也可以选择订阅式购买(based on subscription)或者混合模式。无论如何,Aspect在行业市场都以独特优势的产品、丰富的服务经验都让新客户对他们充满信心。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA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 ...
2026-10-07