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关 键 词：广州呼叫中心商
行 业：IT 安防产品 呼叫中心
发布时间：2022-11-02
灵活的数据导入方式。数据导入可以分为excel表格导入和接口调用导入两种方式，而且导入的数据表头可以自定义，充分解决了不同企业根据自己的业务定制数据的要求。
近几年来"大数据"一词的热度有目为睹，各行各业也根据自身特点和需求不断探索符合不同行业特性的大数据应用。呼叫中心作为连接企业和企业客户的沟通枢纽，其在日常运营中也会获取、使用、或者是产生大量的数据，虽然从数据量级来看呼叫中心的"大数据"规模有限，但对于呼叫中心自身的运营乃至于企业来讲这部分数据的价值却是"无可"的。
一、 从外部宏观环境的改变来看
外部宏观环境发生改变，客户服务工作压力加大，具体表现在以下几个方面：
1. 流程运作
随着行业和技术的不断演进，面向客户的接触点即接触渠道增多，同时也导致面向内部协同运作的节点增多，从而对责任定位、流程闭环提出了更高要求。
2. 服务评估
正是由于对外及对内的节点增多，也就势必要求建立起一套完整的服务监督评估体系，以确保对外服务的一致性和规范性。
3. 产业整合
在整个服务链条上，不仅有企业自身和客户，还包括有合作伙伴、合作渠道，产业链的拉长也必将导致服务管理的延伸。
二、 从内部运营管理的痛点来看
从宏观到微观、从外部到自身，呼叫中心内部的运营管理仍然不可避免的面临如下问题：
1. 管理侧
·对于运营结果的分析主要依赖手工模式，存在滞后性及偏差性，且对于管理人员的经验要求较高。
·整体KPI及个体KPI的考核权重设置和调整人工干预因素较多，未与KPI的实际完成情况关联。
·数据预测及检验主要依赖手工模式，性较差，且采集的历史数据源不完整。
·服务质量管理，从考核标准设定、样本规模计算、抽样计划制定，到质检结果分析，基本依赖人工，存在一定的偏差性，对于管理人员的经验要求较高。
2. 营销侧
·向客户推荐不需要的产品和服务
·在不合适的时机或通过不合适的接触点进行营销
·不能深入了解、洞察客户的特征和客户需求
·过度打扰客户
·营销结果没有跟踪，重复营销
·交叉营销缺乏支撑，开展水平低
·营销效果不能及时得到、评估
3. 传导侧
呼叫中心忙于针对单个事件的被动式服务，反馈和推动客户问题根因解决的力量弱，存在不聚焦/不及时/不闭环的问题。
三、 从呼叫中心的数据特性来看
1. 数据容量海量
传统渠道，XX运营商每月就有30亿次的客户接触记录和通话录音。
2. 数据格式多样
结构化、半结构化、非结构化数据并存，且半结构化和非结构化数据的占比及增长率远高于结构化数据。
3. 数据价值有待挖潜
传统的人工质检、报表统计等手段，对于数据价值的挖掘仅是"冰山一角"，大量的价值数据有待挖掘
随着技术的发展，呼叫中心也在不断地进步，从开始的代依靠人工的热线电话系统呼叫中心，发展到第二代交互式自动语音应答系统，后又兼具了自动语音和人工服务的功能，目前使用普遍的呼叫中心是第四代网络多媒体客服中心。而更的，基于UC、基于SOA和实时服务总线技术的，具备JIT管理思想和作为全业务支撑平台TSP的第五代呼叫中心也在悄然发展。因此呼叫中心的定义版本也在不断的更新。
基于互联网的呼叫中心：它将呼叫中心与互联网集成为一体。用户可从Web站点直接进入呼叫中心，用点击按钮的方式实现与对方通话。当然远端可用IP电话，也可做文本交互（如白板功能），自然一切Internet上的功能都可结合为一体共同使用，如E－mail、IP传真。由于IP电话、IP传真、E－mail的价格便宜，使得这种呼叫中心为大的跨国公司建立环球服务中心成为可能。
