如何挖掘呼叫中心的数据金矿---IVR篇-巨人网络通讯

如何挖掘呼叫中心的数据金矿---IVR篇

　　旧金山是San Francisco，那么金山是哪里？

　　反正肯定不是杭州水漫，也不是上海古镇。

　　呼叫中心每天会产生大量的数据，这是毫无疑问的。呼叫中心的运营人员每天每周每月都会分析大量的数据，这也是理所当然的。那么，按照这个逻辑来推算，大数据、数据挖掘、数据视图这些词眼为什么不是CTI业界里的热门谈资呢？打开的方式不对吗？

　　不信？试试http://www.36dsj.com/archives/22839

　　今后几天，笔者试着从G厂角度来阐述呼叫中心中的那些数据金矿，以及如何挖掘的问题。易求无价宝，难得有心人啊～您说呢？

　　那么好吧，IVR就是是第一座露天矿。

　　在大部分的企业客户热线中，IVR是其客户服务中非常重要的一环，比五环还要多一环，承接了客户致意、信息获取、语音分流及自助式服务等多种工作。然而运营时我们往往会忽略对它数据的有效监控，偶尔在IVR菜单调整时才会想到用一些数据，比如模块调用率、客户平均停留时间等一些显而易见的大矿石，经验告诉我们：轻易获得的粗加工数据都不是最宝贵的数据。我们更应该关注客户体验，CX侬晓得伐～杠杠滴老重要了。

　　金矿话题1：IVR菜单的设计原则

　　IVR的语音菜单逻辑时流水线性的，外加部分小循环。菜单的设计通常是由业务流程所决定的：中文请按1 For English Service Press 2，业务查询请按1，业务办理请按2，业务投诉请按3，转人工请按0....程序员们使用模块化的堆栈思想，依序开发出来。如下图：

　　那么问题来了：不考虑*号/循环，如果把菜单看成一个MxN的阵列，到底应该是几级横向菜单？几级垂直菜单？

　　有人说，最多横向总不能超过10个吧（0到9）？这还真是说不定，因为理论上横向菜单可以很多，要不你打香港赛马会（G厂客户）的IVR热线试试？好像有十几个！另外，也有些是带快捷方式引导的，比如某X公司的业务IVR就有快速跳转，在播报XX请按1，YY请按2之前，会说：我公司正在推出ZZ业务，请直接按666跳转......还有人说纵向垂直菜单总不能超过7层吧？这也是说不定，有时候虽然主流程IVR只有3层，但是涉及到一个比较具体的业务，可能会嵌套挂接多个IVR业务子流程，往往客户的体验是有好多层，还不带重样的。

　　在具体MxN阵列组合的问题上，根据业务优先级和通用规则来指导，通常再加上试错的数据来支持修改了。如果横向平行菜单多加一级，客户的IVR主动放弃率（Abandon Rate）有没有明显改变，如果有，再加上放弃通话的菜单停留点（Abandon Reason）的数据分析，可以得到一个比较接近实际的可操作方案，不过绝不会是最终的方案。

　　金矿话题2：IVR菜单的优化评估原则

　　IVR的设计好歹还有章可循，那么优化原则可就仁者见仁智者见智了。看过很多业内的文章，都在灌输一个理念：NumberTalks！是啊，让数据说话，问题是数据只会真实地反应问题，未必是反应真实地问题。我们一般关注点会在菜单模块的调用率，通常它是代表了客户的按键频繁度，根据按键频度来统计形成估算的客户路径数据。但是呢，客户路径不是估算出来的，通过海量的CDR本身就可以统计出真实的（大多数）客户路径呀。每个客户都有自己的按键路径，我们好像过多地关注了成功的情况，比如1-0-人工或者1-3-4-2-0-人工，其实还需结合关注失败的情况，比如1-2-4-5-2-主动放弃或者1-3-(停留时间过长)-放弃。是的，还应该结合层级菜单停留时间，最怕就是遇见50秒的欢迎语还不带按键略过。

　　综上所述，如果能数据可视化就更好了！大数据的整理、挖掘、处理、可视一条龙服务，这才是专业服务的价值呀。

　　实际上，G厂的IVR开发工具Composer是可以完成所有的IVR菜单数据分类标签VARTag功能，G厂的IVR报表服务GVP Reporting Server是可以收集GVP的VXML处理数据（CDR，Process，Block，Duration，VAR Tag Timeline...。)并存入SQL的。工具，都在那里...需要运营分析人员熟悉G-IVR架构，然后清晰地传递给懂G-IVR数据提取的技术工程师，还需要再IVR开发人员预设好数据类型，多方面要配合才可以，最后找一个好用的BI工具是关键。

　　现在插播一条广告：G厂的GAAP平台可以为您全部做到！Genesys App Automation Platform，前身是G厂壕们2015年底收购的一家名叫SpeechStorm的公司产品，现并顺利融入GVP全家桶套餐的成员。它可以华丽并完美地实现IVR菜单的设计、部署、数据自动收集、分析、可视。

　　一句话，少说，上图：