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呼叫中心的大數據革命

譯文
系統 新聞
縱觀呼叫中心的整個發展史,對于數據的分析基本上始終停留在相當膚淺的層面上——已接電話、平均等候時長、通話時長以及問題解決比例。這一切對于現代業務信息采集需求而言顯然是遠遠不夠的。但事情正在起變化。企業呼叫中心以及呼叫中心服務供應商都已經開始將新型分析工具引入業務,旨在從服務產生的大數據中挖掘出能夠促進公司運營狀態的有價值信息。

【51CTO 5月14日外電頭條】呼叫中心應該算是企業中最敗家的部門了,他們所丟棄的有用數據簡直不計其數。“任何一位聯系人都會在這里留下個人信息、聯系方式、業務資料等多種信息,就連接待人員的服務情況也會被記錄在案,”資源分析企業HfS研究公司執行副總裁Tony Filippone指出。“如此海量的寶貴信息一直令其它關鍵性業務部門羨慕不已,尤其是財務、會計以及商業糾紛人員,他們迫切希望自己也能擁有這么多第一手資料。”

縱觀呼叫中心的整個發展史,對于數據的分析基本上始終停留在相當膚淺的層面上——已接電話、平均等候時長、通話時長以及問題解決比例。這一切對于現代業務信息采集需求而言顯然是遠遠不夠的。

“隨著時間的推移,企業不斷引入更新、更強大的勞動力管理工具(包括全局調度信息),希望借此幫助網絡呼叫處理、調度以及實時配合業務能夠更上一層樓。然而數據收集效果卻始終取決于接待人員的表現及處理效率,”外包及管理咨詢企業ISG公司呼叫中心首席顧問John Magliocca評價道。

但事情正在起變化。企業呼叫中心以及呼叫中心服務供應商都已經開始將新型分析工具引入業務,旨在從服務產生的大數據中挖掘出能夠促進公司運營狀態的有價值信息。Filippone認為,這種變化的出現是由于多種業務因素的推動。如今呼叫中心里的業務代表們常常需要處理來自不同渠道的多種問題,而這類問題中所蘊含的信息比社交媒體以及網上論壇更廣泛、更準確、也更有針對性。

“這要求代表們具備更強的職業技能、更好的業務培訓以及更及時的技術指導,”Filippone總結道。與此同時,那些對第三方呼叫中心服務感到失望的企業,現在也開始將目光轉向點對點CRM工具,希望以這種替代方案降低運營成本。

非結構化數據分析

目前這類軟件的發展趨勢相當有趣,其中最令人印象深刻的莫過于將非結構化數據以音頻形式保存下來,并利用識別工具對內容及情緒要素進行分析。“技術人員一直在努力,希望通過工具分析并理解客戶當前的情況及其它信息,進而幫接待人員制定出合適的處理策略與服務方式,”Magilocca告訴我們。“不過到目前為止,這套系統還遠遠不夠健全,所能提供的信息也無法滿足實際需求。”雖然問題多多,但該系統似乎前景光明。據說它甚至能在客戶開口之前,就基本判斷出令對方煩惱的主要問題。

“很多企業都在對非結構化數據進行文本內容歸納及情緒分析,并希望從中尋找可資借鑒的客戶服務模式及發展趨勢,”IBM公司預測分析部門副總裁Deepek Advani表示。藍色巨人在這方面已經投入了不少精力,他們打造的文本分析及信息挖掘(簡稱TAKMI)工具已經在多家呼叫中心進入實際應用階段。他們的目標是通過這套工具記錄接待人員表現、確認客戶關心的問題、突出服務趨勢及模式并提供預先提示功能。

“許多企業都開始將呼叫中心生成的數據與事務數據倉庫相整合,旨在減少客戶流失并促進追加銷售及交叉銷售的執行效果,”Advani指出。“呼叫中心日志記錄著客戶來電咨詢的內容,這不僅能夠為企業提供業務前瞻性,更會帶來對未來產品需求的準確預估。”

大多數呼叫中心運營商,包括像TeleTech、Teleperformance以及Aegis這樣的老牌供應商以及RightNow與Kana等新晉云服務供應商,都計劃將分析功能引入呼叫中心業務。如此一來,當前及歷史數據將被有機整合起來,收益咨詢通話、接待人員工作表現、客戶負面情緒控制以及一次性解決問題比例都將得到顯著改善,Magilocca說道。

隨著設備智能化水平的提高,呼叫中心也將迎來新一輪技術變革。相信每一位打過客服熱線的朋友都曾經被自動應答機制搞得頭昏腦漲。“一旦技術成熟,智能化設備將完全有能力接聽并理解客戶的需求,而不會再像以前那樣令對方火上澆油,這對于企業來說無疑是一種福音,”Filippone解釋道。“像IBM的沃森這類真正能與人交流的智能系統終將代替只會線性思維的自動應答機制。”

來自ISG公司的Magilocca同樣密切關注著具備電子學習系統在呼叫中心領域的應用。他認為,這套新技術完全可以通過分析客戶的反應及語氣判斷對方的情緒,并制定出合適的接待方案。而且由于背景知識的極大豐富,人工智能一般都可以拿出最準確、最有效的快速解決辦法。

新應用并不總意味著巨額投入,社交媒體收聽工具就相當價廉物美。它通過追蹤Twitter中的關鍵詞及短語發現問題,并及時幫助呼叫中心管理者掌握近期顧客投訴的重點內容或者全局熱點問題。

在新系統及新流程的整合過程中,變更管理機制堪稱最難解決的大問題。越是復雜的分析結論,越需要對大量以往歷史記錄的規模化匯總。“呼叫中心已經擁有豐富的數據資源與基礎化分析功能,新的解決方案只是將這些內容進行總結和強化。如果不立足于這一根本,新的分析機制就會空有‘先進’的名頭,卻無法給出客觀準確的判斷,”Filippone解釋道。

企業還必須找出能有效利用呼叫中心信息的方法。“分析的目的是指導行動,而不僅僅是賦予管理者前瞻性與洞察力,”Filippone指出。“僅僅統計問題并判斷情緒還遠遠不夠,新的解決方案必須能夠帶給接待人員全新的業務流程或者CRM戰略轉換。”

然而歸根結底,企業存在的目的是為了盈利。如果不能在短期內迅速證明自身對運營的下面作用,相信分析工具的投資支持根本無法維持太長時間。作為客戶,呼叫中心產業應該對新項目帶來的提升狀況進行嚴密監控。“買家一定要對分析工具抱有充分的信心,只有良好運用并持續支持,它才會真正為企業帶來成本與銷售機遇方面的確切回報,”Filippone最后這樣總結。

原文:Big Data Analytics Gold for the Call Center

 

責任編輯:yangsai 來源: 51CTO.com
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