智能系统智能意向筛选，统一以往每个电销人员的判断标准不统一，在A电销员判定为线索的客户，在B电销员那却可能是非意向客户。这就造成了意向客户的流失，试问有多少用户就此与你的产品或服务失之交臂。电话机器人通过统一标准化判定规则，筛选出意向客户，并将其根据ABCDEF分类存储在系统里面，整个过程都有文字、语音试听，可以清晰地进行挖掘，为客户管理提供有效决策；对意向客户沟通轨迹的记录，提高跟踪准确性。
依托系统支撑和规范建立，扩大数据采集范围，构建"数据立方体"，建立数字化运营管理体系，具体包括：
1. 数据分类
明确统一管理需要采集的数据体系，包括：运营类数据、考核类数据、业务类数据，并明确每一类数据所要采集的数据种类、数据名称、数据来源、计算方法、呈现模式等。
2. 数据提取
根据数据指标体系明细分类，及每一个指标的数据规则，完成数据的自动提取、加工计算和结果呈现。
3. 数据应用
根据完整版数据指标体系，将数据结果应用于以下几个方面：
1) 目标管理
·根据所采集的数据，对呼叫中心的运营工作进行目标设定或者是目标调整，并对目标完成情况进行统一和分析管理。
·根据阶段性运营数据完成情况，及时调整并下发下阶段目标值，须在数据采集分析平台增加目标调整功能模块，用于对呼叫中心运营目标的调整管理。
2) 结果管理
·对日常运营数据及结果进行分析，并设定相应告警机制，以及结果的传达机制，督促呼叫中心管理人员及时采取措施。
·根据所采集的数据，建立起对日常运营结果的分析机制，对运营结果实施精细化管理，确保呼叫中心持续提升运营品质和服务水平。
3) 预测管理
·根据所采集的数据，建立起数据分析预测机制，分析预测未来某阶段的趋势数据，从而确保未来的运营轨迹处在可、可预知态势中。
·根据包括"客户基础属性指标"和"客户投诉根因指标"在内的完整"业务特征指标"，提取历史投诉数据（包括：投诉工单、投诉录音），通过数据分析技术，以时段、地域、、业务为维度预测出投诉群体（数量）。
·对于不同类型的潜在投诉，呼叫中心可在投诉发生之前，提前制定统一的服务策略，包括：统一应答口径、统一处理流程、统一服务补救，以及加强品质管理、适当调整绩效策略等措施。
4) 指标管理
·根据所采集的数据，建立起服务分析机制，提升综合服务水平。
·须在数据采集分析平台增加对各项服务数据的和分析功能，以便于锁定服务问题并管理人员有针对性的改进。
5) 相关部门及合作伙伴管理
·根据所采集的数据，对除呼叫中心之外的内部相关部门/合作伙伴实施管理，以确保对外服务的一致性、及时性和规范性。
针对投诉、建议、疑难问题受理等业务的处理方法及流程，建立典型录音案例库，支持管理员在质检时进行/问题话务筛选进行案例库添加。管理员除了可以进行录音发布外，也可以把问题录音进行标记发布，录音案例支持记录问题信息、录音转文本、查看相应客户信息和质检结果，给客服人员进行案例，找到问题点，实现有问题及时纠正，共享学习解决方案。录音案例库的管理要满足以下功能：
(1) 案例库作为知识库的一部份进行分类存放，可分为正面案例及案例；
(2) 案例的终审核及发布由知识库管理人员维护
(3) 可存放音频文件
(4) 案例描述、案例点评
(5) 用户权限控制
2、新/热知识管理
(1) 新业务资料更新提示，按照时间排序，新文章，新录音案例提示
(2) 热知识按照点击率排序，点击率高的排在前面
坐席日常工作中经常要使用知识库，系统能够记录知识库被使用的情况，统计出每个分支及其知识条目被访问的次数，在实际运营过程中，可以根据点击率进行针对性的培训并设置重点知识。
在信息化传播的时代，企业必须要掌控市场环境，市场动态，发现新的市场需求，这些需求都是要大数据才能实现，那么呼叫中心也具备大数据分析功能，呼叫中心通过历史的客户对话需求，并记录客户的基本信息和消费取向信息，形成市场决策所需的分析报表，以便进行市场需求、动态分析，从而达到提高企业市场应变能力的目的。
随着电话的大量普及，呼叫中心的潜在客户人群非常巨大。但是我国整体的服务水平却远不及国外的发达。服务行业，主要工作内容就是为客户提供为满意的服务。“我们的客户专员有时候需要接听普通客户的电话，有些重要客户需要一对一的服务。”随着会员数量的增加，如果不部署呼叫中心，有时候客户电话很难接打通，同时无法及时了解客户的详细信息。这样就会影响到客户的满意度。
营销型呼叫中心服务职能自不必说，从用户拨打热线开始，服务的要求就贯穿始终。热线畅通、语音热情、问题记录完成、答复满意、一次性解决客户问题。得到用户好评，这一系列都是服务水服务能力的体现，然而随着互联网的兴盛和用户习惯的改变，热线拨入量逐年下降，呼叫中心服务也由相对单一的语音方式向多媒体服务方式丰富，已呈现出、立体化的特点。传统呼叫中心转型成为多渠道营销中心，满足客户诉求，提升企业竞争力。
