京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据催生新一代联络中心
作为一个消费者,当你打电话去企业的客户服务电话,或者用电子邮件、网络聊天跟企业联系,你一定希望他们可以问一答十,轻而易举地解决你所面临的问题。然而,你是不是越来越容易失望?这种时候,请先不要抱怨企业客服人员无能,因为你自己不知不觉已经跨入新一代消费者的行列,你获取产品知识和经验的渠道无形中早已今非昔比。客服人员如果觉得无辜、冤枉,其实是企业应该升级他们的客户联络中心了!
联络中心必须适应大数据
以往,与企业相比,消费者所掌握的商品信息是比较少的。现在可不同了,智能手机随时可以为消费者提供丰富的信息,从产品知识到其他消费者的经验一应俱全。消费者在打电话给企业的客户联络中心时,他可能早已搜集好了完整的产品资料,让企业客户联络中的座席人员原本所拥有的信息优势几乎不存在了。所以,企业必须意识到,当消费者找上自己的联络中心的时候,他所具备的知识,特别是他所掌握的其他消费者的评价和体验知识,很可能已经远远超过自己的客服人员。
面对大数据环境,联络中心座席人员究竟需要多少数据才能给客户提供足够好的体验?其实,这个问题的答案本身就是个问题。例如,先进的联络中心可以对座席人员与客户的互动进行全程录音,可是究竟哪些录音数据应该被关注呢?在大数据环境中,能够提取出有价值的、关键性的那部分数据,这是新一代联络中心必然面临的一大挑战。
例如,微博是典型的海量数据。如果企业的微博监控系统发现,某个客户在他的微博中提到自己最近买了一样东西,同时也发现这个客户有个朋友的生日临近了,就可以提醒他顺便给朋友买个生日礼物,同时送上一些推荐礼物和优惠券的超链接。能够适应大数据环境的联络中心平台就会具备类似的功能。
掘金大数据,提升客户体验
实际上,新一代联络中心已经在回应大数据需求。相应的技术和支持能力已经越来越成熟。这是因为,各方面的需求压力早就接踵而来。企业管理人士要求以更低的投资获得更高的回报。客户要求企业提供更好的互动体验。座席人员也要求提供更灵活的排版选择。
所有这些要求都是合理的,但也带来了新挑战。其中许多新挑战都能随着大数据概念和技术的引入而迎刃而解。只要能够在适当的时间获得适当的数据,就可以支持座席人员和企业高层做出质量更高的决策,特别是对于交叉销售、催收催缴这里业务更是如此。把人员、软件应用和业务流程统合起来考虑,企业就可以在降低人力成本、提高服务水平和客户忠诚度等方面取得显著的效益。
例如,联络中心产生的数据可以用来对座席人员进行培训,评估他们的绩效,并且以更快的速度提供更丰富的信息给座席人员。
但是,更重要的是,在大数据环境中,企业可以把联络中心与其他业务应用系统更紧密的整合起来,更好地服务于战略目标。
互动管理和劳动力优化将是两大主题
为了适应新的需求,在全球联络中心积累了30多年历史的老牌提供商Aspect最近也做出了重大调整,把所有的产品规划为两大门类:互动管理(Interaction Management)和劳动力优化(Workforce Optimization)。
Aspect已经是劳动力优化市场的主导者,但还是会采取更大的行动来积极进取。目前,Aspect大部分业务收入来自互动管理,但在未来劳动力优化将会占有越来越大的比例。事实上, Aspect最近还专门成立了一个部门致力于面向Microsoft Lync平台的劳动力优化产品。
Aspect刚刚推出的劳动力管理软件Workforce Management 7跟云计算的关系极为紧密。虚拟联络中心是当今云计算最为成熟的应用之一,而劳动力管理作为联络中心的重要组成部分,能够支持虚拟联络中心是对云计算整体方案的重大提升。
Aspect® Unified IP® 7.1 (Tiger Shark)以及Workforce Management这些产品的应用实践证明,从系统的开销来看可以节省50%的维护成本和将近80%的软硬件投资,从而可以显著提高工作效率、降低成本。
目前,Aspect在全球有超过7000家企业客户,在过去的10个季度了增加了250个客户。特别是在金融服务、医疗健康、保险和电信等行业,Aspect积累了丰富的经验。从商业模式上看,客户可以直接购买软件许可,也可以选择订阅式购买(based on subscription)或者混合模式。无论如何,Aspect在行业市场都以独特优势的产品、丰富的服务经验都让新客户对他们充满信心。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17