今天和大家分享下大数据给客服运营管理带来了怎样的改变。
数据优势
呼叫中心既是数据的集中者，也是数据的制造者。
某运营商地市客服中心(以下简称某中心)每个月100多万通的话务中包含了大量有价值的信息和能力：在用户呼入中蕴涵客户类型、业务类型、客户信息、话务信息;在接话的数据中蕴涵了系统能力、班组能力、员工能力;在日常运营的管理数据中又体现出运营能力、执行能力、心态意愿。
这些数据都实时地流转在中心的日常工作当中，运用好这些数据，根据运营管理的需要建立合理的评估模型，将给传统呼叫中心的运营管理带来巨大变化。
数据的应用
根据用户重复联系和首次联系的不同，从两个层面进行数据挖掘，达到精确服务和精确营销的客户服务目标。
1、重复联系：协同获取用户前一次联系信息(协同包含语音客服、文字客服、APP等各渠道用户联系信息)，根据用户首次反馈信息给予预判指引。
2、首次联系：
(1)根据IVR语音导航中客户按键信息预判指引。
(2)根据客户资产重要数据信息给予指引。
虽然呼入话务总数量上偶有不同，但整个话务组成结构基本是稳定的，而话务监控所要做的就是统计出这些节点中所有话务构成的占比，建立数据评估模型，一旦话务结构出现变化就能准确发现是哪一类型的问题造成，为下一步精确评估提供了有力的依据，另外这一话务结构监控也为排班、能力提升安排等日常运营管理提供了有效的数据支撑。
如何全面地评价班组之间的差异是所有管理迫切需要的，大数据更多关注团队本身结构的差异，目前我们主要由3个维度来进行监控：
1、班组指标健康程度监控：建立班组整体指标走势图，根据实际情况建立月度走势和每日走势，并监控运营的平稳性(有没有波动)和健康性(持续上升还是下降)。
2、班组员工结构差异监控：建立TAN员工结构占比监控表，能让所有管理者及时了解组内占比和各班组之间差异。
3、班组执行能力监控：建立全面评价体系，将重点工作的执行过程纳入班组健康程度监控体系，建立数据管控模型。
通过上述手段，改变了基层管理者只看数据指标的习惯，更加注重班组自身的健康状况，提高了管理的视角。
健康档案是将员工的意愿表现、能力表现的诸多因子通过数据方式汇聚，并通过一定的逻辑关系来判断员工薄弱环节的模型工具。
教授学习方法来提高员工的学习能力，同时业务学习能力不佳在数据收集完善后还可以进行延伸，甚至可以分析出员工到底是在老业务更新上存在问题还是新业务接收的问题，如此更能有针对性地给员工提供帮助。
在大数据支撑之下，复杂的呼叫中心管理变得日益数据化、精细化，不断挖掘这些数据并应用到客户服务当中、应用到日常运营管理当中，将会给客服运营管理带来更大价值。
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文章来源：慧聪网
