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大数据助推呼叫中心服务价值转型

2017-10-16 10:27:48 上海讯铭软件 阅读

       大数据时代的到来,敲响了唤醒沉睡中的海量信息及突破传统分析理念的钟声。利用技术手段,针对看似散乱、无序、低价值的海量数据进行深入挖掘和分析,洞察深藏其中的业务价值,盘活数据资产,引来各行业竞相角逐。如何捕捉并探寻符合自身行业特色、务实有效的大数据应用发展思路,是时代赋予的重要发展机遇。

  历经概念炒作、技术完善、场景探讨,客户心态从被动了解渐渐走向主动拥抱,大数据应用在若干失败的风投案例中逐渐走向成熟,应用项目从尝试走向更广更深的实践应用,应用方向从技术主导型逐渐转向价值应用型。针对客服中心沉睡多年的海量音频数据,技术的关键性突破使全量数据分析及价值挖掘成为可能。以下结合中国银行客服中心实践对大数据应用进行交流探讨。

  客服中心大数据的应用场景

  客服中心传统管理手段是基于系列系统统计报表、抽样质量检查和人的经验,而跨系统数据分析、数据项的重新组合分析是难以基于全量数据进行的,基于员工效能的多维度分析、对欺诈风险的侦测与防范往往更多依赖于人的经验和从事后的教训中习得。

  利用大数据技术建立基于客户电话行为的数据分析平台,汇集各应用系统数据、语音数据形成基础数据池,再依据业务服务与管理需求的特点进行建模分析,如:深度挖掘客户数据,洞察客户行为模式,构建外呼预测模型,有效提升外呼座席利用率和整体产能;针对客户电话交易型风险和座席操作合规性风险,构建数据全量筛查及报警模型(例如:同一来电号码为多个客户办理高风险业务),自动抓取风险线索,为风险稽核提供数据支持等。通过建模、模型训练、有效性验证、结果展示等动作,提供一般查询定制、业务分析、运营指标监控,甚至敏感客户名单及其特征等,将如同大数据在其他领域的应用一样,成为业务与管理决策的基本工具。

  另外,客服中心在密集接触客户的过程中汇集了海量信息。以中银金融商务有限公司为例,通过电话和网络渠道为客户提供服务,全年转人工电话量过亿通。客服中心作为银行连接客户的重要触点,日均数十万次的交互,客户的需求也通过语音、文本和工单传递到客服中心。

  海量的客户交互信息中,通过对这些信息的归类分析,理解每一个呼叫的真正价值,将其提取并客观反馈到银行各相关环节。一方面,可帮助银行管理部门、产品部门、市场部门等有效掌握客户需求信息,了解自身产品功能、服务、业务流程等方面的不足,为其优化和创新提供直接依据;另一方面,每一次呼叫中也许可以捕捉到新的商业机遇,可以通过对客户需求的跟踪,及时推动创新和进行客户挽留。

  以往,这些数据主要用于客服中心业务处理和内部管理,客户通话的录音数据一般仅仅用于抽样质检和纠纷处理。越来越多的银行高管已经看见其中蕴含的价值,大数据技术的发展洽为其价值的充分挖掘与展现提供了技术支撑。

  大数据应用在实践中遭遇的窘境

  大数据的成功应用不在于实现技术的某一方面,而是需要把一连串的技术、人员和流程糅合到一起,捕捉数据、存储数据、清洗数据、建模分析数据并对数据进行价值可视化,在应用中持续强化、优化尤为重要。由于大数据技术真正开始应用可以说仍处于起步阶段,各机构乃至市场中大数据人才仍在成长中,相关应用在实践落地中常常遭遇窘境,在传统机构内,以下两类尤为常见。

  技术驱动还是业务驱动?大数据应用源于技术的发展,虽已经历数年的概念沉淀,因应用场景还在探索中,成功实践仍凤毛麟角,成熟的行业解决方案更是寥寥无几,其应用实质、分析特征尚未能普及。一般需要在技术平台上结合用户自生数据特征、业务活动场景设定分析主题。在传统机构内常常发生这样的情况,技术部门预研引进技术方案,却并不了解业务的场景需求,业务部门将其当作一项技术避而远之,两者之间没有机会契合而遭遇尴尬,要么迟迟不能启动,要么建起系统平台后暂时搁置。

  屈身成为报表系统。传统的IT应用系统建成后,相应功能是确定的有限的,只要学会操作即可。大数据类应用的目标是基于大数概率去发现规律,去寻找价值,因此大数据类应用系统重在使用,在使用中持续优化模型、扩展模型,从数据中寻找规律、寻找关注点。然而目前在传统机构中,业务部门在建设过程中提出一些原报表系统未能覆盖的主题分析作为初始需求,在IT部门建成大数据系统后,则将其当作传统报表系统使用,未能全面尽其所能。

  大数据应用展望

  越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量、速度、多样性等都呈现了不断增长的复杂性,大数据最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取更多智能的、深入的、有价值的信息。分析思路离不开业务思维,脱离业务思维,工具只是工具,技术也只是技术而已。只有将大数据的手段和方法渗入管理理念,融入业务思维,才能真正发挥大数据的价值。

  对于客服中心来说,通过大数据应用项目的有效开展及在实际应用中的深入探索,不断扩展基于大数据应用场景,建立数据驱动的价值挖掘、科学决策、精细化管理理念,才能充分发掘客户联络信息的数据价值,产生大数据真正的“大”价值。

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