面對著客戶行為習慣發(fā)生的改變，整個客戶服務體系的建設導向、及建設內容也在發(fā)生改變。本文將從“服務、數據、產品”三個方面，詳細闡述新形勢下客戶服務體系建設的新思考。

　　【概述】

　　近幾年來“大數據”一詞的熱度有目共睹，各行各業(yè)也都在根據自身特點和需求不斷探索符合不同行業(yè)特性的大數據應用場景。

　　呼叫中心作為連接企業(yè)和企業(yè)用戶的溝通樞紐，其在日常運營中也會獲取、使用、或者是產生大量的數據。雖然從數據的“量級”來看，呼叫中心的運營數據規(guī)模相對有限，然而對于呼叫中心自身的運營管理，乃至于企業(yè)來講這部分數據的價值卻是“無可限量”的。

　　以下，將以“運營可視、管理可控、數據可用”作為主線條，對呼叫中心的大數據應用進行詳細闡述。

　　管理可控是指：構建“數字化”運營管理體系，也即：依托系統支撐和規(guī)范建立，擴大數據采集范圍，構建“數據立方體”，建立呼叫中心的數字化運營管理體系。通過對數據的深加工和關聯性分析，以及內部流程和管理體制的優(yōu)化，不斷提升運營效率和運營品質。

　　管理可控，即呼叫中心“數字化”運營管理體系構建的實現步驟為：

　　以下，將分別打開、詳細說明。

　　根據用途不同，可將呼叫中心的數據指標分為如下三類：

　　運營類數據是指：用于客觀真實監(jiān)控、反映呼叫中心整體及個體（個人）運營情況的數據。具體又可細分為：

　　A 呼入語音服務項目整體運營數據

　　呼入語音服務項目整體運營數據指標項目包括：

序號	數據指標項目
1	人工請求量（個）
2	人工接起量（個）
3	20S內人工接起量（個）
4	應答前平均等待時長（秒）
5	ATT（秒）
6	ACW（秒）
7	AHT（秒）
8	CPH（個）
9	人工服務滿意度評價觸發(fā)量（個）
10	參加人工服務滿意度評價量（個）
11	人工服務滿意量（個）
12	人工服務不滿意量（個）
13	一次解決人工服務請求量（個）
14	重復來訪量（個）
15	簽入總時長（分鐘)
16	空閑總時長（分鐘)
17	示忙總時長（分鐘)
18	用餐總時長（分鐘)
19	單小時空閑時長（分鐘)
20	單小時示忙時長（分鐘)
21	單小時整理時長（分鐘)
22	人均簽入時長（分鐘)
23	人均示忙時長（分鐘)
24	人均空閑時長（分鐘)
25	人均用餐時長（分鐘)
26	呼入營銷彈窗提示數量（個）
27	呼入營銷彈窗打開數量（個）
28	呼入營銷成功數量（個）
29	呼出電話數量（個）
30	轉接電話數量（個）
31	正確轉接電話數量（個）
32	提交工單數量（個）
33	正確提交工單數量（個）
34	在線人員數量（人）
35	XXXXXX

　　附注：各呼叫中心可根據不同企業(yè)的實際情況，在上述數據指標項目的基礎上進行刪減或增加。

　　以上運營數據指標項目，將與時間維度相結合，形成二維形式的整體運營數據統計報表，表結構示例見下：

 

　　考核類數據是指：用于客觀真實監(jiān)控、反映呼叫中心整體及個體（個人）運營結果的數據（也即考核KPI數據）。具體又可細分為：

　　A. 呼入語音服務項目整體考核數據

　　呼入語音服務項目整體考核數據指標項目包括：

序號	數據指標項目
1	接通率（%）
2	服務水平（%）
3	用戶滿意度（%）
4	用戶滿意度參評率（%）
5	一次性解決率（%）
6	服務瑕疵率（%）
7	工作飽和度（%）
8	呼入營銷成功率（%）
9	質檢得分（分）
10	服務投訴率（次/十萬通）
11	投訴處理滿意率（%）
12	轉交正確率（%）
13	員工流動率（%）
14	XXXXXX

 

　　附注：各呼叫中心可根據不同企業(yè)的實際情況，在上述數據指標項目的基礎上進行刪減或增加。

　　以上考核數據指標項目，將與時間維度相結合，形成二維形式的整體考核數據統計報表，也即整體KPI數據表，表結構示例見下：

　　業(yè)務類數據是指：用于客觀真實監(jiān)控、反映呼叫中心整體受理處理業(yè)務信息的數據，也即反映用戶服務/營銷受理處理情況的數據。

　　按照數據格式的不同，業(yè)務類數據具體又可細分為：

　　結構化數據是指可以使用關系型數據庫表示和存儲，表現為二維形式的數據。比如：用于體現呼叫中心日常運營情況的運營類數據；用于記錄和呈現呼叫中心整體及個體（班組和個人）日常運營結果的考核類數據（KPI數據）；以及，基于客服人員日常受理記錄（工單）所形成的業(yè)務受理統計數據（二維形式）等。

　　結構化業(yè)務類數據，是指基于客服人員日常受理記錄（工單）所形成的業(yè)務受理統計數據，也即基于客服人員人工手動選擇的業(yè)務受理歸類結果的數據（二維形式）。區(qū)別不同項目類型，結構化業(yè)務受理數據指標項目見下。

　　呼入語音服務項目業(yè)務受理數據指標項目包括：

序號	數據指標項目
1	業(yè)務咨詢量（次）
2	業(yè)務咨詢用戶數（個）
3	業(yè)務查詢量（次）
4	業(yè)務查詢用戶數（個）
5	業(yè)務辦理量（次）
6	業(yè)務辦理成功量（次）
7	業(yè)務辦理用戶數（個）
8	投訴受理量（件）
9	投訴用戶數（個）
10	萬用戶投訴量（件）
11	重復投訴量（件）
12	升級投訴量（件）
13	需求建議量（次）
14	需求建議用戶數（個）
15	呼入營銷成功量（個）
16	退費量（次）
17	退費金額（元）
18	XXXXXX

　　附注：各呼叫中心可根據不同企業(yè)的實際情況，在上述數據指標項目的基礎上進行刪減或增加。

　　以上業(yè)務受理數據指標項目，將與不同企業(yè)呼叫中心的業(yè)務受理分類相結合，形成二維形式的業(yè)務受理統計數據表，表結構示例見下：

　　附注：以上表格以4G業(yè)務為示例，其它業(yè)務分類可參考制作。

　　非結構化數據是指數據結構不規(guī)則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便使用數據庫二維邏輯表來表現的數據，各種文檔、圖片、視頻/音頻等都屬于非結構化數據。

　　對于呼叫中心來講，特指客服人員與用戶的通話錄音數據，以及受理工單中的文本數據。以往采用傳統的人工質檢、報表統計等手段，對于這些數據價值的分析利用僅是“冰山一角”，大量的價值信息有待挖掘。

　　非結構化業(yè)務類數據，是指通話錄音及工單文本內容中的業(yè)務受理數據，也即反映用戶真實“聲音”的數據（關于語音數據、文本數據的具體解析方法和數據應用場景，詳見本小節(jié)“數據可用”部分）。

　　非結構化業(yè)務受理數據指標項目與結構化業(yè)務受理數據指標項目基本相同，可參考使用。二者的核心不同點就在于數據來源不同，結構化業(yè)務類數據的數據源來自于客服人員人工手動選擇的業(yè)務受理歸類結果，而非結構化業(yè)務類數據的數據源來自于通話錄音及工單文本內容。

　　【未完待續(xù)】

　　王丹丹

　　2020年4月

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