大数据和智能化应用技术助力呼叫中心精细化运营

  • 来源:客户世界
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  • 发布时间:2017-01-12 11:06

  近年来,移动互联和大数据、智能化技术应用遍及各行各业,各种关于大数据、智能化应用的案例不绝于耳,“移动互联网”、“大数据”、“人工智能”成为最热的词汇,正大刀阔斧地改变着社会各行各业的商业模式、改变着人们的生活。插上移动互联网、大数据和各种智能化应用翅膀的呼叫中心也早已不再局限于传统的运营手段,而是会充分利用社交红利、多媒体渠道来增加用户接触和改善沟通,利用大数据、云计算、智能化应用来有效布局管理,比如全媒体客服实现的智能机器人通过抓取客户行为轨迹进行多维大数据分析来进行客户画像、实现精准交叉营销等等,大数据已然成为呼叫中心客服精细化运营的必备支撑及强力抓手。

  随着大数据、智能化技术应用越来越广泛,原来没有被电子化、信息化、结构化的数据随着技术的不断革新越来越多地涌现出来,并不断被深入应用到呼叫中心精细化管理的领域。本文中,笔者将分享了解到的行业技术新知,并浅议大数据及智能化应用对呼叫中心精细化运用的价值。

  一、智能化可视质检技术推动服务质量管理提升

  传统的呼叫中心质检技术都是以语音监听为主要手段,这是一直沿用的模式,是否想过有朝一日这种模式将会有更大的改进?而实际上,目前已经有软件公司开发出了可视化质检软件来实现质检智能化管理,并且已经应用到行业内的一些呼叫中心。据了解,可视化质检是在传统质检渠道质检监听的基础上嵌入了视频录制技术,新质检技术就是实现了“座席业务操作行为录像、操作日志关联、大数据分析”等技术融为一体,通过新技术和大数据分析来实现新的服务质量监测模式。

  录音监听质检模式,管理人员拿到的数据只有语音数据,然而客服座席和客户的每一通电话基本上都会有相应的业务操作行为,这些操作行为可以为管理人员提供一些非常有价值的信息,比如可以检测员工的业务操作熟练性、还原员工的服务行为、裁定质检人员和座席人员之间的争议点等等。同步播放语音和视频,将对客户服务质量有更加直观的认知和判断,管理人员也可以据此发现一些业务改进,因此可视化技术更加便捷有效。这种新技术不仅有利于管理人员开展工作,还可以还原座席人员的服务行为,通过捕捉操作行为,座席可以随时回顾自己的服务行为,并根据自己的操作日志去检视工作,查证一些工作节点,不断改进个人工作质量。

  当然,任何新技术的出现都难免会带来一些问题或负向影响,可视化质检技术同样有可能引发一些问题,比如数据存储的问题,尤其是对于一些大型呼叫中心,客服座席海量视频影像材料的存储是对中心服务器存储能力的一大考验;同时,可视化质检意味着一切工作行为将被“透明化”,初始导入实施阶段有可能对座席人员工作产生很大的压力,甚者引发管理人员和客服座席人员一些矛盾等等。但我们会积极寻求这些问题的解决方案,比如存储能力,呼叫中心可借助云存储实现大规模部署;对于座席人员产生的压力问题,可以进行更多正面积极的引导。只要技术革新的方向是对的,符合社会或行业的发展趋势,带来的问题相信也能找到相应的解决方法。

  二、基于大数据分析应用的智能化穿戴设备更能兼顾内外部客户的双重体验

  众所周知,耳唛是客服座席代表必备的工作设备,正当小米的智能化穿戴设备技术创新风靡行业之时,呼叫中心行业智能穿戴设备技术也将暂露头角。

  据了解,专注呼叫中心耳唛生产的美国缤特力公司目前已经在开发一款基于云计算和大数据的智能语音设备——耳唛机,这款耳唛植入大数据和智能化、云计算等技术后可以实时监控通话的语音健康情况和客服座席情绪健康情况并进行大数据分析,通过语音数据的挖掘、分析和利用来提升用户的体验,也同时提升座席员工的体验。比如说在座席跟客户的对话当中有时候会发生客户对话被座席打断、座席的对话又被客户打断等相互抢话的现象,或者在座席和客户通话过程中存在比较多的静音现象,当出现这样的不和谐通话时,有经验的座席人员都能预料到这则“不够健康”的语音通话很大程度上将会以失败或客户不满意而告终。如何尽量避免这种情况的发生,加强对客服代表的日常培训是企业一贯的做法,而如果耳唛能够及时监控这种行为并进行记录,那是不是能更好避免这种行为?据缤特力介绍,可以通过耳唛和相应软件侦测到客服座席的语音通话健康,及时提醒座席员工控制个人即时的情绪,并通过耳唛植入的软件可记录一个座席每天或者每周、每月有多少这样不健康的语音产生行为,透过大数据分析说明这个座席在不在一个很好的状态,管理者是否需要考虑培训,或者判断客服座席近期个人情绪好还是不好、是否需要及时进行辅导等等。

  透过这个智能化耳唛设备,我们不难看出,这些基于智能化设备的大数据分析得到的信息如及时输送到管理者处,将对运营管理带来很大的管理便利:一方面管理者可以快速发现服务的问题并加以改善,以保证客户的体验;同时也可以及时观测到每位客服座席某个时间段的工作状态和情绪变化并及时进行干预和情绪疏导(如EAP等),帮助员工减压,提升员工对工作满意度的内部体验。

  三、多媒体知识库的大数据分析及信息共享让知识管理更智能高效

  知识库承载着各种业务服务信息的收集、更新等管理工作,是呼叫中不可或缺的重要部分,而随着互联网尤其是移动互联网的快速普及,呼叫中心所服务对象的需求和渠道也发生了剧烈变化,越来越多的呼叫中心服务渠道都已实现全媒体多渠道接入,呼叫中心的服务正在从座席服务到自助服务,再过渡到互助服务,这就要求对呼叫中心知识库的内容进行外化(通过网站、微信、社会化媒体等)处理,需要知识库与渠道和平台的使用场景及流程结合,知识内容能够自动与流程节点和使用场景进行绑定。未来,知识内容的产出和使用不仅仅是在企业的范围内,还包括外部客户,如网络用户和微信用户等,而外化的知识库信息来源需要通过各种外化渠道向用户收集对热点知识的需求和建议,需要在各种渠道(网站端、微信端等)开放信息收集入口并依托大数据统计技术将多渠道客户的信息数据进行筛选、统计以准确找到用户需求的特点、规律、分布情况等,管理员根据统计分析报告可以对外化知识库进行针对性设计和维护;同时,根据不同客户使用外化知识库的渠道偏好、热点偏好,对外化知识库渠道进行大数据超细分,进行渠道差异化管理,以实现体系化的知识管理能力,让知识管理更智能高效。

  呼叫中心传统的运营模式随着互联网和大数据分析挖掘技术、科技水平的不断进步正在悄然发生改变,未来的呼叫中心应该是在移动互联、大数据和智能化应用基础上实现人工智能和人工服务有机结合的现代化呼叫中心,而其中大数据等技术的应用必将助力呼叫中心精细化运营飞得更高。

  黄清华

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