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    智能AI电话系统 外呼电话线路 呼叫中心系统 人工外呼坐席 防封外呼系统 保障体系
    如何挖掘呼叫中心的数据金矿
    POST TIME:2021-10-08 11:43

    商业的本质是让客户满意,那么企业的呼叫中心则是售后服务的直接体现。今天我们继续接着上一篇来讲讲呼叫中心数据金矿挖掘机系列之IVR。

    1管中窥马

    众所周知,IVR在呼叫中心不是一个组件在战斗,G厂喜欢的是“群殴”,能量不够数量来凑。当IVR提供语音自助式服务式,G厂当家的IVR平台媒体服务器MCP/MediaServer需要沟通的服务包括:

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    TTS 文本语音引擎

    ASR 语音识别引擎

    REST/SOAP HTTP服务

    Tomcat/IIS WebService

    Load Balancer 负载均衡服务

    Http proxy 缓存代理

    JDBC 数据库服务

     CRM 业务数据连接

    如何有效监控这些外围?这是个问题。

    想您所想!为您先做!G厂的GVP平台配合SNMP协议(V3)可以提供一系列的分析数据,可传递到专业的NMS系统(OpenView,etc)或者G厂的GVPReporting Server就可以提供。

    有人就问了,我拿这些数据有什么用?

    当然有用啦~一个很简单又很难回答的问题:当您的呼叫中心 有300路IVR时,你要准备多少路TTS呢?300路TTS吗?呵呵~拍脑袋吗?呵呵呵~ IVR中的TTS-Usage数据就可以提供非常直观的答案,给你秀出Peak/Average 峰值/平均调用率,让您有的放矢。

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    再举一个?好,再来一个

    一个不太简单又不难回答的问题:呼叫中心的IT-Team如何去和公司IT-Business-CRM去较真他们的服务响应及不及时?

    G厂的IVR数据中可以真实地体现外围系统对IVR客户服务中的响应情况,多少Http Request发出,收到多少Response返回?返回时间时多少?

    所以我们应该重视这些数据,包括不限于:Latency时延数据、外部服务响应数据、端口调用率、‍峰值和均值使用率。

    2望山跑马

    呼叫中心本质上是有限的确定资源来服务无限的不确定的客户来电/信/聊天。

    这些资源既包括坐席,也包括自助式IVR服务。那么问题来了,什么时候知道IVR端口资源不够用了?什么时候该扩容了?如何削峰填谷?我们同时需要IVR的统计数据来辅助决策,比如具体的媒体服务器数量、可用的IVR端口数量、具体某项语音流程的使用量(e.g.满意度调查)。

    3回马枪

    没有多少行业是比呼叫中心更重视客户满意度的吧,咱们有一大堆的KPI来衡量,主动放弃率Abandon Rate,一次接通率,首次问题解决率,客户净推荐值 以及回访客户满意度。有意思的问题来了:其他几个KPI是算出来的,而满意度是调查出来的。怎么调查?一般是客户挂电话前座席主动引导调查,当然了,礼仪之邦的Nice客户一般都很好说话。也有是客户挂机后发短信回访的,虽然回复免费但是人都有惰性,也有电子邮件自动触发问询的,也有网页主动提示Webform问询的,也有客户挂机稍后或者一段时间后IVR来电回访的,各种方案都可以做到。

    最有效地,莫过于挂机前IVR引导在线调查,其次是事后IVR自动回访。一般来说开发工程师需要IVR的Call flow里去记录一些数据,收集后写入数据库,再做可视化分析,说实话,可以做,大部分也是这么做的,就是有些烦。

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