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
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09