呼叫中心與大數據在呼叫中心中的應用發展

令鐵軍

[摘要]云計算和大數據在時代發展的過程中逐漸興起也逐漸為人們所熟知。在大數據普及的今天，將大數據與行業相結合能夠使行業重新煥發新機。呼叫中心通過語音通信網和計算機網的功能，基于電話集成技術發展的基礎上為客戶提供高效、高質量和全方位的服務。從呼叫中心精益化運營和精準化營銷出發，將大數據應用于呼叫中心之中逐漸引起廣泛的重視。本文主要介紹了呼叫中心，以及大數據分析與傳統數據分析二者之間的不同之處，同時探討了大數據在呼叫中心中的應用以及發展思路。

[關鍵字]呼叫中心 大數據 大數據分析 應用發展

時代的發展，科技的進步，云計算和大數據逐漸興起和發展，其中大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是在云計算的發展之下興起的，能夠將收集的數據充分有效地利用起來。呼叫中心是大數據的一個重要入口，將呼叫中心的數據進行收集和利用，將大大提高呼叫中心的服務質量。由于呼叫中心的數據保全相較于其他的程度高，服務過程可以進行回溯，服務質量的評價效果和績效可以進行驗證，因而呼叫中心具備開展大數據業務的基本條件。此外呼叫中心的管理者對于呼叫中心的數據都極為熟悉，但如何使用或者匯總這些數據就成為了呼叫中心目前急需解決的問題。

一、呼叫中心

呼叫中心主要是在基于電話集成技術發展的基礎上，充分結合了語音通信網和計算機網的功能而成，能夠與企業相聯系，從而提供綜合信息服務。呼叫中心又被稱為客戶服務中心、客戶聯系中心或者服務熱線等。企業呼叫中心可以幫助公司向客戶提供高質量和效率的全方位服務，主要有呼入型呼叫中心和呼出型呼叫中心兩大類。呼入型呼叫中心主要是接聽顧客來電，回答顧客的提問，為顧客提供相關的服務和解答。這類呼入型呼叫中心一般都屬于服務型，例如在互聯網行業中的技術支持中心，售后服務中心等等。而呼出型呼叫中心則主要是通過市場營銷的方式進行營銷活動，或者是電話銷售活動，是企業的利潤中心。呼出型呼叫中心一般由企業的營銷部門進行，主動聯系客戶，發掘潛在客戶。

經濟的發展，市場競爭的激烈，呼叫中心在企業客戶關系管理中的地位也越來越重要。呼叫中心與相關部門相聯系，不僅要承擔咨詢和服務的功能，還要進行必要的營銷銷售，處理客戶的投訴等。各個行業都對呼叫中心投入了更多的關注，從而幫助企業進行更好的客戶關系管理。

二、大數據分析

大數據分析是在大數據時代發展下應運而生的。大數據分析針對數據的手機、存儲、分析和處理能夠更好進行有效的利用。與傳統數據分析相比，大數據能夠針對傳統手段捕捉到的數據之外的非結構化數據，這樣就意味著與傳統數據分析中數據容易理解、洗清過并且符合業務的元數據不同，大數據錄入的數據更為完整，更有挑戰性，也能讓更多數據進入數據倉庫，從而在眾多未清洗過的數據中找到有用數據。此外傳統數據分數是建立在關系數據模型之上的，而大數據分析則是基于縱列數據庫之外的數據庫。傳統的數據分析是定向的批處理，而大數據分析則是利用軟件進行數據的實時分析。在一個傳統的分析系統中，平行是通過昂貴的硬件，如大規模并行處理系統和或對稱多處理系統來實現的。大數據分析則主要通過一些硬件好而分析軟件，來實現數據庫的分析。

三、大數據在呼叫中心的應用

3.1大數據下的呼叫中心精益化運營

傳統的呼叫中心知識通過人員和電話進行匹配，并不能很好實現“人客”的匹配。在呼叫中心使用大數據，就應當是當客戶打電話進來時，能夠根據客戶的需求準備實時進行大數據分析，從而安排與該客戶需求相匹配的人員進行接待和受理。這樣就能夠提高滿足客戶需求的效率。大數據處理案例中最經典的大概就是沃爾瑪中的紙尿褲+啤酒營銷了。在沃爾瑪的幾百萬種商品的銷售數據中發現了紙尿褲和啤酒之間的銷售數據有一定的關聯，這并不是人為安排的捆綁銷售，而是通過數據分析發現了兩者之間的關系。大數據形成的規則進行數據的操作主要是根據ACD分配原則進行。

ACD分配原則主要就是大數據分析數理分析的分配原則，主要包括通過產品的技能進行分組、按照坐席擁有的技能進行電話的分組以及安照客戶類型進行技能分組三大類，圖一展示了大數據下ACD流程的大概流程。其中通過產品的技能進行分組，即將電話分配非最擅長接該類電話的人，這樣就能夠有針對行地解決客戶的問題。呼叫中心的人員都有自己擅長與不擅長的產品，根據具體電話的需求，不管是呼入咨詢還是呼出營銷，根據人員所擅長的產品進行電話的分配，可以大大節約客戶等待問題解決的時間，同時還能讓客戶對呼叫中心產生良好的印象，改善與客戶的關系。同時也要按照坐席擁有的技能進行電話的分組，即將電話分配給技能最優秀的坐席。坐席個人所具備的技能都是因人而異的，有些坐席擅長業務投訴的處理，有些坐席則擅長產品營銷。這樣根據客戶的不同需求進行數據規則分配坐席，能夠達到真正的“人客匹配”，更好發揮坐席的作用。此外還有安照客戶類型進行技能分組，也就是將同一類型的客戶分配給同一類的坐席。重復來電的存在，使得傳統數據分析不能對數量太多的數據進行有效分析，而大數據則能快速處理數據，通過分析找出重復來電客戶之間的共同特征和問題分類，從而進行有效分配，較少客戶的重復來電。

3.2大數據下的呼叫中心精準化營銷

電話營銷隨著時代的發展之間成為主要營銷方式之一。但傳統數據分析不能將客戶需求進行準確的定位，從而導致電話營銷不能取得預期的效果。電話營銷成功率的下降在一定程度上也會影響呼叫中心人員的工作積極性和工作熱情。客戶在接到不需要的電話營銷時也會對這種營銷方式產生抵觸心理，難以相信整個社會的電話營銷。

大數據下的數據分析能夠針對客戶的年齡、性別、生活環境和需求等進行分類，從而通過充分了解客戶心理和個性甚至喜好等的基礎上進行精準化的電話營銷。將產品與客戶進行合理科學的匹配，能夠大大增大電話營銷的成功率。這樣就能保障銷售人員在進行電話營銷時有一定的成功率，客戶也能輕松進行產品的購買。如此一來能夠按照客戶需求進行的電話營銷，是建立在大數據背景下營銷人員充分發揮個人積極性和主動性的基礎上取得的成績。營銷人員的積極性不會被打擊，企業也能因此獲利。

結束語：大數據是在社會發展和科技發展的基礎上逐漸發展起來的。呼叫中心作為一個大數據的入口，能夠收集和存儲大量數據。傳統的數據分析在新時代背景下已經逐漸暴露出弊端，而大數據分析能夠在保有傳統數據分析的優勢基礎上彌補傳統數據分析的不足。因而應當重視大數據在呼叫中心的應用。同時，能夠發揮好大數據在呼叫中心中的作用，就需要靈活應用大數據的作用，從而建立起一套行之有效的分析、歸納和總結機制，在最短時間內獲取大數據中的精準數據。充分發揮大數據在呼叫中心中的作用，這對于企業發展和經營有著重要的作用。