呼叫中心应该算是企业中最败家的部门了，他们所丢弃的有用数据简直不计其数。任何一位联系人都会在这里留下个人信息、联系方式、业务资料等多种信息，就连接待人员的服务情况也会被记录在案，”资源分析企业HfS研究公司执行副总裁Tony Filippone指出。如此海量的宝贵信息一直令其它关键性业务部门羡慕不已，尤其是财务、会计以及商业纠纷人员，他们迫切希望自己也能拥有这么多第一手资料。”
纵观呼叫中心的整个发展史，对于数据的分析基本上始终停留在相当肤浅的层面上——已接电话、平均等候时长、通话时长以及问题解决比例。这一切对于现代业务信息采集需求而言显然是远远不够的。
随着时间的推移，企业不断引入更新、更强大的劳动力管理工具（包括全局调度信息），希望借此帮助网络呼叫处理、调度以及实时配合业务能够更上一层楼。然而数据收集效果却始终取决于接待人员的表现及处理效率，”外包及管理咨询企业ISG公司呼叫中心首席顾问John Magliocca评价道。
但事情正在起变化。企业呼叫中心以及呼叫中心服务供应商都已经开始将新型分析工具引入业务，旨在从服务产生的大数据中挖掘出能够促进公司运营状态的有价值信息。Filippone认为，这种变化的出现是由于多种业务因素的推动。如今呼叫中心里的业务代表们常常需要处理来自不同渠道的多种问题，而这类问题中所蕴含的信息比社交媒体以及网上论坛更广泛、更准确、也更有针对性。
这要求代表们具备更强的职业技能、更好的业务培训以及更及时的技术指导，”Filippone总结道。与此同时，那些对第三方呼叫中心服务感到失望的企业，现在也开始将目光转向点对点CRM工具，希望以这种替代方案降低运营成本。
非结构化数据分析
目前这类软件的发展趋势相当有趣，其中最令人印象深刻的莫过于将非结构化数据以音频形式保存下来，并利用识别工具对内容及情绪要素进行分析。技术人员一直在努力，希望通过工具分析并理解客户当前的情况及其它信息，进而帮接待人员制定出合适的处理策略与服务方式，”Magilocca告诉我们。不过到目前为止，这套系统还远远不够健全，所能提供的信息也无法满足实际需求。”虽然问题多多，但该系统似乎前景光明。据说它甚至能在客户开口之前，就基本判断出令对方烦恼的主要问题。
很多企业都在对非结构化数据进行文本内容归纳及情绪分析，并希望从中寻找可资借鉴的客户服务模式及发展趋势，”IBM公司预测分析部门副总裁Deepek Advani表示。蓝色巨人在这方面已经投入了不少精力，他们打造的文本分析及信息挖掘（简称TAKMI）工具已经在多家呼叫中心进入实际应用阶段。他们的目标是通过这套工具记录接待人员表现、确认客户关心的问题、突出服务趋势及模式并提供预先提示功能。
