大数据时代下的呼叫中心发展
呼叫中心是大数据产业发展的核心点和关键基础。形成大数据产业集聚,仅有数据中心是不够的,呼叫中心软件,呼叫中心也是重要环节。呼叫中心被视为发展大数据产业的重要载体,是促进产业转型的重要途径、吸纳社会就业的重要渠道。
呼叫中心与大数据之间关系如何?
在大数据产业发展中,人们经常会提到“抓两头促中间”,也就是通过发展数据中心和呼叫中心两大内容,推动大数据核心产业的发展。在这其中,数据中心属于物理型性质。IDC数据中心拥有大量服务器,但服务器只能存储数据,但在数据的挖掘和应用上是不足的。
呼叫中心恰恰就是对数据的分析、筛选和应用。通过数据分析管理,呼叫中心让已经储存的大量数据变成“活”的,使数据中心的价值更为深入。呼叫中心是大数据产业发展的核心点和关键基础。形成大数据产业集聚,仅有数据中心是不够的,呼叫中心也是重要环节。
大数据时代的到来,对呼叫中心有什么影响?
呼叫中心本身是劳动密集型、知识密集型和技术密集型三者叠加在一起的产物。电话的呼入与呼出只是与客户沟通的手段,数据中心、知识库和技术人员是呼叫中心的重要支撑。随着呼叫中心产业的不断发展,其积累和储存的数据也越来越多。但数据本身并没有价值,数据必须成逻辑、成分类、成矩阵。
在呼叫中心运作中,数据分析专员通过CRM(客服关系管理)软件等分析工具进行数据筛选,对用户的年龄结构、购买频率、消费习惯进行分析,重庆呼叫中心,形成不同的客户分层,客服热线呼叫中心,形成CRM,帮助企业挖掘目标用户和重点用户,在节约人工成本、时间成本的同时,改善客户关系、提升客服体验,进一步帮助企业推动业绩增长。
呼叫中心-服务效率指标
(1)平均回复间隔时长
指标定义:客服代表响应用户问题的平均间隔时长
统计口径:人工服务时长÷人工会话数
评估观察:客户等待耐性
判断特征:客户发问(1次或多次)后,服务人员回复的效率
(2)人均同时对话数
指标定义:服务人员在统计周期内与用户同时对话的状态个数
统计口径:统计周期内服务人员同时接触的最,电话呼叫系统,大用户数
评估观察:服务效率、客户满意度,一般是通过系统设置实现
判断特征:适中为宜;新员工一般3个,老员要6-8个之间;关联平均间隔回复时长进行评估。
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