南京呼叫中心外包公司赢想力充分认识到呼叫中心的数字化管理这一要素和这一岗位在呼叫中心运营管理中的重要性,用数据来反映和提升呼叫中心的运营管理水平
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呼叫中心大数据分析的意义

大数据,一个近年来被过度神话的名词,放眼众多企业,真正明白大数据的意义的,却为数不多,可能有些人不认同,觉得自己做了大量的数据分析,整合了各种资料,自己已经是处于大数据时代了,但这些数据分析起到作用了么?到底这些数据该如何用?

很多人提起来大数据的理论,都觉得这很容易理解,没什么高深的,普遍的认为大数据就是一个增强版的数据分析过程,把单一的数据分析源改变为多面性而已,增加了数据分析的宽度,以多纬度的分析渠道,来加大分析结果的深度。

说到这里,我们就要先看一看,传统的数据分析和大数据的区别在那里了。各位可以问问身边的人,大数据和数据分析的区别在哪?得到的答案大致分为这几种:1、数据分析是一种行为,大数据是一个资源库;2、数据分析是指向性较强的分析,大数据是全面性的分析;3、大数据是数据分析的升级版。当然,不乏有其他的答案,在此就不再一一列举了。这些答案从字面意义上来讲,都对,都没错,但能这么回答的人,他们绝对不是参与者,而是旁观者。

那么大数据和数据分析的区别在哪呢?

传统的数据分析,是因果关系,而大数据是预判预估的关系。常态化运用大数据的企业,大数据管理的核心目的是能够深挖客户的价值,并且利用大数据分析的结果,来引导或者是提供给企业前端来做判断用的。

举个例子,例如移动运营商,他们就利用大数据的分析结果来为营销部门提供数据支撑,并且较为准确的划分出多个群体,提供给前端部门做定向的营销,也会在不同阶段的活动中,记录客户的行为,并且提供结果给前端部门,为提升这些客户的价值做定制化的营销策略,运营商的很多大力度的活动,都是特定的拍照客户才能参加的,这些客户的产生,就是大数据营销的结果,其实运营商在早些年就已经在做,无非那时候没有大数据这个概念。

而传统的数据分析,是对一个已经发生的事情进行分析,用来总结和助力下一次的行为,大数据的优势在于全面的覆盖从多个点来汇总分析,最终得到的结果是预判的,是预估性质的。大数据分析的结果和传统数据分析的结果意义不同,传统数据分析是钉是钉铆是铆,是事实依据,而大数据的分析是对下一步行为做指导的,是将可能发生的事情做预判,便于企业的下一步行为。两者就关系而言,是相互依存又相互独立的。

那大数据分析在常规的客户服务中心中可以怎样应用呢?普通的数据分析,是常态化的。例如,接通率为什么低,通话时长为什么高,客户为什么选择电话的多,选择线上的少?这类的是属于普通的数据分析。那么,大数据的分析,涵盖面就不止这么多了。包含的如:客户的呼入时间分布,用来判断客户的忙闲时;客户咨询问题的热点范围,用来判断组合活动中那些活动更受用;还有就是客户咨询某个活动关注的点,这个用来判断客户的痛点在那里。用这些数据来预判,哪些是对活动有兴趣的客户,而这些客户分布在哪些年龄段,哪些消费区间,结合消费记录,以及客户忠诚度,来指导运营部门下次的活动该如何做,如何去找拍照客户。

当然,大数据管理不单单只有文中提到的这些点,还有更多的运用技巧,以及关联的还有客户价值体系模型,客户关系管理等学术范畴这些内容。在这个全球皆是大数据的时代,需要我们真正有大数据分析的思维,弄清楚大数据分析的意义,从而更好的做好客户服务工作。

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