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客服中心具有勞動(dòng)密集型、知識(shí)密集型和技術(shù)密集型的特點(diǎn)，它基于電話集成技術(shù)，通過(guò)語(yǔ)音通信網(wǎng)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)的功能，為客戶提供高效、高質(zhì)量和全方位的服務(wù)。近年來(lái)，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)在時(shí)代發(fā)展過(guò)程中逐漸興起，各行各業(yè)都在不斷探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用。那么客服中心要如何加強(qiáng)工作創(chuàng)新，使大數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大的價(jià)值，為企業(yè)創(chuàng)造出更多的利潤(rùn)呢？

中國(guó)工商銀行遠(yuǎn)程銀行中心（成都）（下稱(chēng)“成都中心”）作為成立10多年的客服中心，不僅承擔(dān)著客戶來(lái)電接聽(tīng)、為客戶提供服務(wù)與支持業(yè)務(wù)，還承擔(dān)著服務(wù)型呼出業(yè)務(wù)，包括客戶回訪、還款提醒、投訴回復(fù)、電話營(yíng)銷(xiāo)及遠(yuǎn)程客群維護(hù)等工作。當(dāng)前該客服中心正面臨著由成本中心向利潤(rùn)中心轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，對(duì)于運(yùn)營(yíng)管理中海量數(shù)據(jù)有著自身獨(dú)特的應(yīng)用和對(duì)未來(lái)的思考。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)是呼叫行業(yè)服務(wù)持續(xù)提升的新引擎

（一）海量數(shù)據(jù)的挖掘與應(yīng)用意義

大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的巨量數(shù)據(jù)集合，而大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、分析和可視化處理的技術(shù),也是一套能夠解決大數(shù)據(jù)的 4 個(gè) V ( 數(shù)據(jù)量大、速度快、類(lèi)型多、真實(shí)性 )問(wèn)題從而分析出高價(jià)值信息的工具集合。

大數(shù)據(jù)分析弱化了因果關(guān)系，它可以挖掘出不同要素之間的相關(guān)關(guān)系。把大數(shù)據(jù)分析技術(shù)引入傳統(tǒng)的客服中心的意義不僅在于海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，更在于用智能化手段對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理，用來(lái)發(fā)掘潛在的市場(chǎng)價(jià)值、降低運(yùn)營(yíng)成本、提升服務(wù)質(zhì)量和效益。成都中心每日處理十余萬(wàn)客戶問(wèn)題，涉及數(shù)據(jù)近百萬(wàn)條。而每通電話內(nèi)容少則2-3分鐘，多則幾十分鐘，其內(nèi)容包括客戶的個(gè)人信息、消費(fèi)信息、辦理業(yè)務(wù)信息、用卡行為信息、地理位置信息、客戶訴求信息等。顯然，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)歸納統(tǒng)計(jì)技術(shù)無(wú)法滿足現(xiàn)代客服中心數(shù)據(jù)體量。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將收集到的客戶信息進(jìn)行整合，并利用Hadoop分布式架構(gòu)和眾多算法模型、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，這樣不僅會(huì)提高信息利用率，還能從中挖掘出不被察覺(jué)的高價(jià)值信息，帶來(lái)意想不到的收益。

（二）實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的客戶分層分級(jí)服務(wù)的必要性

客戶分層分級(jí)服務(wù)治理是客服中心一個(gè)多年的老話題，其中分層服務(wù)、路由設(shè)定、技能組匹配等等已經(jīng)在客服中心得以實(shí)現(xiàn)。目前成都中心客戶主要按照卡種和星級(jí)進(jìn)行分級(jí)，通過(guò)路由設(shè)定，不同級(jí)別的客戶來(lái)電由不同專(zhuān)線的業(yè)務(wù)代表開(kāi)展接聽(tīng)，提供分類(lèi)化的解答口徑和服務(wù)體驗(yàn)?？蛻舴謱臃旨?jí)服務(wù)的目的主要是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

通過(guò)來(lái)電數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)每天的來(lái)電量里存在相當(dāng)比例的重復(fù)來(lái)電。這些重復(fù)來(lái)電的客戶是誰(shuí)？有什么共同特征？如何針對(duì)這部分人群制定相應(yīng)的服務(wù)策略以減少他們的來(lái)電訴求？什么樣的客戶問(wèn)題適合通過(guò)什么樣的渠道進(jìn)行解決？如何把客戶導(dǎo)向最佳匹配的聯(lián)絡(luò)渠道？針對(duì)這些問(wèn)題開(kāi)展深入研究，對(duì)共計(jì)4000余萬(wàn)通來(lái)電數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，以“是否有卡號(hào)”、“來(lái)電次數(shù)”等關(guān)鍵詞拆分客戶群，通過(guò)“涉及卡量”和“涉及來(lái)電量”分析客戶重復(fù)來(lái)電特點(diǎn)，并有針對(duì)性的制定外呼方案，對(duì)高頻致電客戶進(jìn)行人工外呼，中頻致電客戶采取短信外呼，并針對(duì)客戶經(jīng)常辦理的業(yè)務(wù)合理配置宣傳方案，重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)手機(jī)銀行和網(wǎng)上銀行，引導(dǎo)客戶通過(guò)多種自助渠道辦理業(yè)務(wù)，從而有效減少該部分客戶來(lái)電量，降低運(yùn)營(yíng)成本。

客戶日益增強(qiáng)的抵觸心理和普遍不信任的社會(huì)環(huán)境，使得盲目的電話外呼營(yíng)銷(xiāo)的成功率普遍低下。在這種情況下，經(jīng)過(guò)精細(xì)化客戶服務(wù)分層分級(jí)后的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略，則會(huì)顯著提高產(chǎn)品推薦的針對(duì)性和成功率。于是從系統(tǒng)中篩選出潛在的信用卡優(yōu)質(zhì)客戶，開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)辦卡外呼工作，真正實(shí)現(xiàn)信用卡業(yè)務(wù)量質(zhì)并舉。同時(shí)，除了呼出營(yíng)銷(xiāo)，建立在良好服務(wù)基礎(chǔ)上的呼入營(yíng)銷(xiāo)也越來(lái)越受到重視。交易的前提是信任，而持續(xù)一致的良好服務(wù)品質(zhì)恰恰可以建立這種信任。成都中心通過(guò)建立系統(tǒng)功能并開(kāi)展數(shù)據(jù)篩選，逐步搭建并完善用戶畫(huà)像模型。當(dāng)客戶來(lái)電辦理業(yè)務(wù)時(shí)，系統(tǒng)界面列出對(duì)該客戶可進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)的產(chǎn)品種類(lèi)，座席能夠在通話過(guò)程中根據(jù)提示適時(shí)開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，提升營(yíng)銷(xiāo)成功率。

二、自主創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，深入挖掘運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)價(jià)值

在大數(shù)據(jù)得以應(yīng)用之前，成都中心員工管理及KPI指標(biāo)使用停留在非系統(tǒng)化階段。為了提升運(yùn)營(yíng)管理效率和管理水平，成都中心組織專(zhuān)人研發(fā)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)和電子化管理的考勤管理系統(tǒng)，該套系統(tǒng)為成都中心全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，其功能和優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下方面。

（一）建立互聯(lián)網(wǎng)化的內(nèi)部管理系統(tǒng)

為提升運(yùn)營(yíng)管理水平，增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘分析與決策能力，成都中心基于大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)自主研發(fā)并投產(chǎn)了“運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)”，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)1000多名座席的電子化、智能化的現(xiàn)場(chǎng)管控。通過(guò)電子化考勤管理，以及運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的集中采集、自動(dòng)分類(lèi)歸集、權(quán)限控制運(yùn)用、網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)共享、個(gè)性化對(duì)比分析等先進(jìn)功能，為各級(jí)管理人員、班組長(zhǎng)提供分析、對(duì)比、圖形化等數(shù)據(jù)材料，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的員工在線管理提供支持，跨越性地提升了集約化客服中心的內(nèi)部精細(xì)化管理水平。

（二）實(shí)行網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)互動(dòng)和共享

1.建立電子化審批系統(tǒng)。通過(guò)系統(tǒng)賦予不同管理層級(jí)相應(yīng)的權(quán)限，實(shí)現(xiàn)在線申請(qǐng)和處理請(qǐng)假、換班、公派等事項(xiàng)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的手工、紙質(zhì)審批，在線提交、流轉(zhuǎn)和逐級(jí)審批的流程，并與員工班表、登陸數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)更新。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)，網(wǎng)頁(yè)式互動(dòng)單據(jù)流轉(zhuǎn)，座席和班組長(zhǎng)不離開(kāi)工位即可在線處理各類(lèi)事項(xiàng)，極大節(jié)約了接聽(tīng)資源損耗，同時(shí)也便于各級(jí)管理層及時(shí)掌握員工缺勤率、遵時(shí)率、在位率等指標(biāo)情況，實(shí)現(xiàn)管理提效、規(guī)范、降耗。

2.搭建全能型實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺(tái)。使用多種計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言和工具進(jìn)行了前端頁(yè)面設(shè)計(jì)，研發(fā)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)調(diào)控室的電子大屏動(dòng)態(tài)顯示服務(wù)數(shù)據(jù)情況表和隊(duì)列情況表，靜態(tài)反映年初以來(lái)辦理的分期業(yè)務(wù)、工單處理情況，以及催收外呼業(yè)務(wù)情況，直觀而先進(jìn)，得到同業(yè)參訪者的贊嘆，有力提升了運(yùn)營(yíng)管理水平。

（三）深挖信用卡分期數(shù)據(jù)，體現(xiàn)客服中心自身價(jià)值

在客服中心轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，深入推進(jìn)信用卡外呼營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)規(guī)?；?、專(zhuān)業(yè)化、集約化發(fā)展，優(yōu)化外呼話術(shù)，提高外呼成功率。為體現(xiàn)電話服務(wù)中心價(jià)值，從幾億條交易數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確挖掘出呼入在線辦理的分期付款原始記錄，并使用SAS EG進(jìn)行數(shù)據(jù)逐表聚合，按照時(shí)間窗及交易信息獲得有關(guān)在線分期的數(shù)據(jù)。最后利用數(shù)據(jù)庫(kù)算法將每一筆電話銀行在線辦理分期數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)代表點(diǎn)擊信息進(jìn)行耦合匹配，成功獲得在線辦理分期明細(xì)、分期金額和中間業(yè)務(wù)收入，為呼入在線伴隨營(yíng)銷(xiāo)的價(jià)值體現(xiàn)提供重要的數(shù)據(jù)支撐，也為伴隨營(yíng)銷(xiāo)的推廣提出了有建設(shè)性的數(shù)據(jù)支撐。

三、重建大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下客服中心運(yùn)營(yíng)服務(wù)模式

依托大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)，推進(jìn)“簡(jiǎn)單服務(wù)智能化處理、復(fù)雜服務(wù)人工處理”，從而推進(jìn)“成本中心”向“價(jià)值中心”轉(zhuǎn)變。

（一）智能化分組服務(wù)

1.按業(yè)務(wù)類(lèi)型分組——將電話分配給最擅長(zhǎng)接此類(lèi)業(yè)務(wù)的座席。每個(gè)座席都不是全才，座席對(duì)每一類(lèi)業(yè)務(wù)的技能有高有低。成都中心將引入大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶來(lái)電進(jìn)行分析，修改路由策略，設(shè)置座席分組，將客戶的疑難業(yè)務(wù)分配給具有該業(yè)務(wù)專(zhuān)項(xiàng)技能的座席接聽(tīng)，使疑難業(yè)務(wù)快速的解決。這樣不僅減少了因?yàn)樽泵Χ鴰Ыo客戶的不良感知，也能大大縮短疑難業(yè)務(wù)問(wèn)題處理時(shí)長(zhǎng)，從而提升客服中心整體接聽(tīng)效率。

2.按座席技能分組——將不同喜好的客戶分配給與之匹配的座席?？头行墓ぷ鞯谋举|(zhì)是與人溝通，而不同人對(duì)于溝通的方式也有不同喜好。有的客戶性子急只關(guān)心自己所關(guān)注的問(wèn)題，一旦解決立即掛機(jī)；有的客戶性子慢喜歡把每個(gè)相關(guān)問(wèn)題都了解清楚；而有的女性客戶比較感性，遇到問(wèn)題喜歡得到旁人的關(guān)心。利用內(nèi)部海量數(shù)據(jù)對(duì)每位客戶“畫(huà)像”，在客戶來(lái)電的瞬間通過(guò)系統(tǒng)規(guī)則進(jìn)行分配達(dá)到“座席與客戶”匹配，提高客戶滿意度的同時(shí)提升客服中心接聽(tīng)效率。

3.按客戶類(lèi)型分組——將某一類(lèi)型的客戶分配給同一類(lèi)型的座席。怎樣解決重復(fù)來(lái)電的問(wèn)題？重復(fù)來(lái)電客戶一定會(huì)存在某些規(guī)律，但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析無(wú)法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理分析，而大數(shù)據(jù)的快速處理能力可以得出重復(fù)來(lái)電客戶的共同特征及問(wèn)題分類(lèi)。可以將利用這一特點(diǎn)根據(jù)重復(fù)來(lái)電客戶共同特征對(duì)流程進(jìn)改進(jìn)、對(duì)座席進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的培訓(xùn)，并將此類(lèi)客戶進(jìn)行有效分配，從而減少客戶的重復(fù)來(lái)電情況。

（二）智能化篩選熱點(diǎn)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)式”服務(wù)模式

隨著我行信用卡產(chǎn)品的不斷完善、服務(wù)質(zhì)量的不斷提高，每日來(lái)電咨詢量也與日俱增。而來(lái)電業(yè)務(wù)中占比最高的仍然是比較簡(jiǎn)單的余額查詢、還款金額查詢、臨時(shí)額度調(diào)整等。利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量的來(lái)電數(shù)據(jù)中查找、識(shí)別出了多次致電辦理簡(jiǎn)單服務(wù)客戶的共同點(diǎn)，將這部分客戶分類(lèi)導(dǎo)出，提前以短信、微信、郵件等多種方式推送相關(guān)業(yè)務(wù)內(nèi)容以及自助辦理流程。由傳統(tǒng)客服中心 “被動(dòng)式”服務(wù)逐漸邁向新型客服中心“主動(dòng)式”服務(wù)，提高客戶服務(wù)體驗(yàn)的同時(shí)，降低客服中心人工來(lái)電的壓力。

（三）智能識(shí)別客戶需求，提升客戶服務(wù)體驗(yàn)

每日對(duì)當(dāng)日的各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)、業(yè)務(wù)工單、投訴建議、員工工作情況等全方面數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘分析，找出客戶關(guān)注最多、辦理最多、投訴最多的業(yè)務(wù)，根據(jù)客戶心里分析模型提出流程優(yōu)化方案、話術(shù)改進(jìn)方案以及我行產(chǎn)品改進(jìn)建議，在提高服務(wù)效率的同時(shí)改善客戶體驗(yàn)、完善我行信用卡產(chǎn)品功能。

（四）實(shí)時(shí)監(jiān)控流失客戶，及時(shí)提供挽留服務(wù)

利用客戶流失模型，結(jié)合總行客戶大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)每日來(lái)電客戶消費(fèi)情況、消費(fèi)行為、業(yè)務(wù)辦理情況等上百萬(wàn)條數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、自動(dòng)分析，及時(shí)在消費(fèi)量異常波動(dòng)的客戶群里識(shí)別存在流失可能性的客戶，主動(dòng)進(jìn)行短信、電話關(guān)懷，以挽留大量欲流失客戶。

（五）精準(zhǔn)化專(zhuān)職營(yíng)銷(xiāo)，提高營(yíng)銷(xiāo)成效

隨著時(shí)代的發(fā)展，電話營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)成為時(shí)代的產(chǎn)物。由于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析無(wú)法準(zhǔn)確定位客戶的需求，在這種情況下，大數(shù)據(jù)分析后的精準(zhǔn)客戶營(yíng)銷(xiāo)策略則會(huì)顯著提高產(chǎn)品推薦的針對(duì)性和相關(guān)性，并最終提升成功率、銷(xiāo)售額和利潤(rùn)率。依附于大數(shù)據(jù)技術(shù)，從每日成百上千條客戶信息、客戶行為數(shù)據(jù)中篩選出不同客戶對(duì)不同業(yè)務(wù)的需求程度，建立各業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)不同客戶的篩選模型，實(shí)施精準(zhǔn)化外呼營(yíng)銷(xiāo)。不僅如此，還可將客戶篩選模型應(yīng)用到呼入業(yè)務(wù)，結(jié)合一體化系統(tǒng)，實(shí)時(shí)展示來(lái)電客戶對(duì)各種業(yè)務(wù)的營(yíng)銷(xiāo)成功概率，提示座席營(yíng)銷(xiāo)與之匹配的業(yè)務(wù)，提高營(yíng)銷(xiāo)成功率。

四、未來(lái)展望

目前成都中心對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要集中在結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)方面。隨著科技的進(jìn)步和時(shí)代的發(fā)展，下一步，擬計(jì)劃在客戶來(lái)電語(yǔ)音等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)應(yīng)用上實(shí)現(xiàn)新的突破，如建立智能語(yǔ)音分析質(zhì)檢系統(tǒng)，通過(guò)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)100%錄音質(zhì)檢；通過(guò)來(lái)電語(yǔ)音數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)，挖掘客戶意見(jiàn)和風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)調(diào)整服務(wù)策略，進(jìn)一步提高客戶滿意度；對(duì)海量的語(yǔ)音進(jìn)行價(jià)值提取，將一體化系統(tǒng)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、各專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)交換與展示，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)、內(nèi)控防范、營(yíng)銷(xiāo)外呼提供有價(jià)值的信息線索。相信隨著大數(shù)據(jù)在運(yùn)營(yíng)中的深入應(yīng)用，成都中心能夠進(jìn)一步提升管理效能，為客服中心的可持續(xù)發(fā)展夯實(shí)根基。

標(biāo)簽：衡陽(yáng) 錫林郭勒盟武威商洛衡陽(yáng) 貴港鞍山長(zhǎng)春

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標(biāo)題《充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì)為呼叫行業(yè)帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇》，本文關(guān)鍵詞充分,利用,大,數(shù)據(jù),技術(shù),；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問(wèn)題，煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無(wú)關(guān)。