随着互联网、移动互联网技术的迅猛发展，以及业务特性复杂程度的日趋加深，单一服务渠道很难及时解决客户的问题，越来越多的客户习惯于通过多个渠道获取服务。
面对着客户行为习惯发生的改变，整个客户服务体系的建设导向、及建设内容也在发生改变。本文将从服务、数据、产品三个方面，详细阐述新形势下客户服务体系建设的新思考。
三、 新思考：由大服务到大数据，深挖数据价值、实现数据变现
【概述】
近几年来大数据一词的热度有目共睹，各行各业也都在根据自身特点和需求不断探索符合不同行业特性的大数据应用场景。
呼叫中心作为连接企业和企业用户的沟通枢纽，其在日常运营中也会获取、使用、或者是产生大量的数据。虽然从数据的量级来看，呼叫中心的运营数据规模相对有限，然而对于呼叫中心自身的运营管理，乃至于企业来讲这部分数据的价值却是无可限量的。
以下，将以运营可视、管理可控、数据可用作为主线条，对呼叫中心的大数据应用进行详细阐述。
【详述】-管理可控
管理可控是指：构建数字化运营管理体系，也即：依托系统支撑和规范建立，扩大数据采集范围，构建数据立方体，建立呼叫中心的数字化运营管理体系。通过对数据的深加工和关联性分析，以及内部流程和管理体制的优化，不断提升运营效率和运营品质。
管理可控，即呼叫中心数字化运营管理体系构建的实现步骤为：
以下，将分别打开、详细说明。
(三) 数据应用
在完成了数据分类、数据定义，以及数据的自动提取、加工计算和结果呈现后，即将进入数据应用环节。也即，通过对数据的深加工和关联性分析，以及内部流程和管理体制的优化，不断提升呼叫中心的运营效率和运营品质。
具体的数据应用方向包括：
内部应用是指：应用于呼叫中心内部运营管理，以提升整体运营效率和质量为目的的数据应用；而外部应用则是指：对呼叫中心与公司相关部门、以及合作伙伴的协作过程和协作结果进行有效管理的数据应用。
以下，将分别打开、详细说明。
1. 内部应用
指标管理
指标管理是指：根据所采集的数据，建立起对运营结果KPI指标的分析机制，对运营结果实施精细化、数字化管理，从而确保呼叫中心持续提升运营品质和服务水平。
指标管理的分析维度包括：
① 专项分析
专项分析是指：在以上介绍的下钻分析和关联分析方法基础上，对某项KPI指标进一步展开定向的专题分析。分析的目的仍然是-锁定运营问题产生的根本原因，以便于呼叫中心管理人员有针对性地采取改进优化措施。
1) 投诉专项分析
投诉专项分析是指：在完成下钻分析、关联分析的基础上，进一步通过苦练内功也即使用呼叫中心自身数据，或者是借助外力也即与企业经分或大数据平台上的B域、O域、位置数据相结合，所进行的专项分析。
投诉专项分析的内容包括但不限于下述内容，分析的结果既可自用也即用于呼叫中心自身运营品质的优化，亦可他用也即定期发送企业相关部门进行信息共享。
重大/升级投诉专项分析
须定期对重大、升级投诉进行专项分析，分析的源数据来自于呼叫中心内部制作并使用的《XXX呼叫中心投诉事件处理报告》（报告参考格式见下），分析的输出结果为《XXX呼叫中心运营指标专项分析报告-重大/升级投诉专项分析报告》（报告参考格式见下）。
《XXX呼叫中心投诉事件处理报告》
附注：
- 此表格为人工手动制作，一个投诉填制一张表格。
- 投诉事件基本信息中记录的是该投诉的最终处理结果信息，而对于该投诉的处理过程信息则记录在投诉事件处理记录中。
《XXX呼叫中心运营指标专项分析报告-重大/升级投诉专项分析报告》
附注：此表格的生成方式有二种：
传统手动分析：由呼叫中心的管理人员人工手动完成基础数据采集、数据整理分析、分析结果输出的全过程。
平台自动分析：由数据分析应用平台自动完成基础数据采集、数据整理分析、分析结果输出的全过程。具体的功能模块及功能说明，详见本书第五章《呼叫中心系统平台智能化应用》。
网络类投诉专项分析
可将呼叫中心的用户投诉数据与位置类数据相结合，比如：将网络类投诉数据与位置类数据相结合、进行地理栅格分析，并形象化展示（示例见下）。
可将企业的网络运营监控优化系统与呼叫中心的投诉工单处理系统打通，对于突发或者是大面积网络类用户投诉，一旦在一定周期内生成的用户投诉工单数量达到一定的阈值（比如:5分钟内超过10单），则网优系统可第一时间捕捉到相关信息，并启动相应处理预案。同时，最终处理结果还应及时回传至呼叫中心，以实现信息共享。
计费类投诉专项分析
可将呼叫中心的用户投诉数据与B域和O域数据相结合，对投诉用户进行综合画像，实现物以类聚、人以群分。比如：将计费类用户投诉数据与企业经分或大数据平台上的用户属性特征数据、业务特征数据、消费特征数据、上网习惯数据等相结合，对计费类投诉用户进行综合画像。最终根据画像分析结果，对目标用户群采取有针对性的服务和营销策略。
【未完待续】
王丹丹
2020年8月
13910330350
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