京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算和大数据成呼叫中心两大趋势
随着从概念到应用的落地,云计算和大数据已逐渐为人们所熟知。在云计算和大数据普及的过程中,一个重要特征开始显现:这两大概念已经从自身领域拓展开来,逐渐与其他相关领域相结合,从而改变许多传统行业的运营模式。
呼叫中心就是这样一个领域。传统意义上,呼叫中心采用自建和外包两大模式,不仅建设速度慢,而且需要花费大量投资,现在随着云计算的兴起,第三种呼叫中心构建方式开始出现。近日,OrangeBusinessServices中国区总经理李旭东表示,云计算和大数据正在改变传统呼叫中心的运营模式,与这两大领域紧密结合也将成为呼叫中心未来发展方向。
云计算让呼叫中心轻资产化
对于服务、零售、金融、交通等很多行业而言,呼叫中心都是其服务客户的重要组成部分。由于呼叫中心关系到服务客户的质量,以及对潜在客户需求的挖掘和把握,因此很多公司投入了大量财力人力建设呼叫中心,或者将呼叫中心外包出去,前者在成本和响应及时性方面不具备优势,后者虽然能够节省精力,但是外包的呼叫中心并不一定了解公司的产品和业务,对用户的服务也做不到专业和精准。
基于云计算的呼叫中心则显现出了优势。李旭东认为,基于云计算的呼叫中心可以为企业用户提供按需定制的服务,采用这一服务,企业不需要采购任何专用软硬件,就可以拥有一个与自建功能完全相同的呼叫中心,从而大大减少公司的建设、使用和维护成本。
云计算对于呼叫中心的另外一个优势在于,传统方式下,客服人员大多只能基于某种工具与客户交流,而云计算方式下,电话、互联网、社交平台等各种不同的工具可以融为一体,方便客服人员多平台综合服务客户,还可以综合分析用户行为特征,进而提供更贴合用户需求的服务。
呼叫中心天然适合大数据技术
除了云计算以外,李旭东认为大数据也是未来呼叫中心的发展趋势之一,并且云计算和大数据将与呼叫中心交互作用,使得呼叫中心更加智能化、便捷化。
拥有海量的客户信息是呼叫中心的主要特征,并且随着每一位新客户的加入,以及每一个客户呼叫的介入,呼叫中心的客户数据库还会继续扩展,使得数据量进一步膨胀,因此采用大数据方法来管理数据中心的客户信息已成必然。
当然,大数据的价值不仅仅在于对海量信息的保存,更在于用智能化手段对信息进行深入挖掘,发掘潜在的市场价值。比如,某位用户的消费量逐月减少,那么就要及时发现该用户是否存在流失的可能性,这时候主动打电话进行关怀,有可能会挽留一个即将流失的客户。此外,通过用户对A类产品的消费,判断出用户对相关联的B类产品存在潜在需求,那么可以主动询问客户,有可能会发掘新的机会。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26