新形势下客户服务体系建设的新思考(三)

　　随着互联网、移动互联网技术的迅猛发展，以及业务特性复杂程度的日趋加深，单一服务渠道很难及时解决客户的问题，越来越多的客户习惯于通过多个渠道获取服务。

　　面对着客户行为习惯发生的改变，整个客户服务体系的建设导向、及建设内容也在发生改变。本文将从服务、数据、产品三个方面，详细阐述新形势下客户服务体系建设的新思考。

　　三、 新思考：由大服务到大数据，深挖数据价值、实现数据变现　

　　(一) 概述

　　近几年来大数据一词的热度有目共睹，各行各业也都在根据自身特点和需求不断探索符合不同行业特性的大数据应用场景。

　　呼叫中心作为连接企业和企业用户的沟通枢纽，其在日常运营中也会获取、使用、或者是产生大量的数据。虽然从数据的量级来看，呼叫中心的运营数据规模相对有限，然而对于呼叫中心自身的运营管理，乃至于企业来讲这部分数据的价值却是无可限量的。

　　以下，将以运营可视、管理可控、数据可用作为主线条，对呼叫中心的大数据应用进行详细阐述。　　

　　(二) 详述—运营可视

　　运营可视是指：通过可视化手段，统一展示全网客服生产运营情况，实现全渠道、全区域服务运营一体化监控。

　　运营可视化的实现步骤为：　

　　以下，将分别打开、详细说明。

　　1. 基础数据采集

　　在基础数据采集环节，共需要完成三项具体工作：

　　梳理数据指标体系

　　数据指标体系与数据指标展现相互对应，也即须区别不同层级、不同角色的视窗分别确定需要采集的数据指标。

　　① 首层视窗

　　首层视窗用于展示全渠道用户接触数据的流向情况，以及各渠道的服务能力指标。页面价值包括：

　　A. 通过可视化手段，直观展示企业多元化渠道的服务能力、承载能力及受理能力。

　　B. 通过全局检测，直观展示用户对于不同服务渠道的偏好情况。

　　C. 通过量化方式，直观展示各渠道的服务效率和服务质量指标。

　　② 总部视窗

　　总部视窗用于全局掌握公司关键渠道、关键业务线条的整体运营情况，以及关键指标的完成情况。又包括一层视窗和二层视窗两层：

　　A. 一层视窗

　　展示全网整体运营关键指标，用于对全网整体运营情况进行监控。页面价值包括：

• 直观了解全网服务整体运营情况，以及关键服务指标。
• 通过全国地图展现形式，直观了解不同省份的指标达标和资源保障(人力资源和物理职场)情况。
• 点击某省地图，可直接下钻到分公司视窗。

　　B. 二层视窗

　　展示某一类指标的全国运营总体情况，包括时间趋势分析、地域对比分析、重点KPI展示及不同维度的下钻分析。页面价值包括：

• 通过可视化手段，分类展示重点指标的全网整体运营情况。
• 通过对某重点指标进行全网横向(时间)和纵向(地域)对比分析，可作为异常问题发现及反馈的初步分析基础。
• 可对某重点指标进行不同维度的下钻分析，如：投诉现象、办结类型、问题定位、责任部门、用户级别等，可作为异常问题发现及反馈的初步分析页面。
• 客观全面展示全网资源调度的过程和结果，重点展示：应急调度的启动条件、可供调度的省份、调度应急人员的综合指标，可作为对全网资源调度效果的初步评估页面。

　　③ 分公司视窗

　　分区域了解服务、生产及营销等各类指标的运营情况，提供初步的决策判断依据。又包括一层视窗和二层视窗两层：

　　A. 一层视窗

　　展示各省分公司整体运营关键指标，用于对全省整体运营情况进行监控。页面价值包括：

• 展示全省服务整体运营情况，以及关键服务指标，可作为省级问题发现的初步定位页面。
• 通过全省地图展现形式，直观了解不同地市的指标达标情况。
• 点击座席的物理中心位置，可直接下钻到分中心视窗。

　　B. 二层视窗

　　展示某一类指标的全省运营总体情况，包括时间趋势分析、地域对比分析、重点KPI展示及不同维度的下钻分析。页面价值包括：

• 通过可视化手段，分类展示重点指标的全省整体运营情况。
• 通过对某重点指标进行横向(时间)和纵向(地域)对比分析，可作为异常问题发现及反馈的初步分析基础。
• 可对某重点指标进行不同维度的下钻分析，如：投诉现象、办结类型、问题定位、责任部门、用户级别等，可作为异常问题发现及反馈的初步分析页面。

　　完成数据指标定义

　　数据指标定义是指：完成不同视窗中已梳理确定的、数据指标体系中每一个指标的指标分解。分解的目的在于统一认知，并将根据分解结果、完成数据指标的自动/手动采集环节。

　　数据指标的定义也即分解要素包括：

　　此部分，需要对首层视窗、总部视窗和分公司视窗已梳理确定的数据指标体系进行详细分解。

　　完成数据指标采集

　　在完成了数据指标定义，也即对不同视窗中已梳理确定的、数据指标体系中每一个指标的指标分解后，则须根据每一个指标的数据规则，完成基础数据的自动提取、加工计算和结果输出环节。具体操作方法为：

　　A. 建设数据采集平台—须建设统一的数据采集管理平台，完成基础数据的自动采集环节。

　　B. 制定数据采集规范—须制定数据采集规范，分别从技术侧和管理侧来确保所采集数据的完整性、准确性、及时性和真实性。

　　2. 数据质量校验

　　在数据质量校验环节，须构建完整的数据质量稽核校验机制，分别从：完整性、准确性、及时性和真实性四个方面，对系统自动采集、或各省公司人工上传的数据进行综合分析，并形成通报下发各省公司，以指导各公司自查自纠，规范数据上传流程，确保基础数据质量。

　

　　3. 数据指标展现

　　数据指标展现以不同角色、不同视窗为原则呈现，包括：首层视窗、总部视窗和分公司视窗。

　　首层视窗

　　首层视窗用于展示全渠道用户接触数据的流向情况，以及各渠道的服务能力指标。核心展示要求为—以流向图形式，形象化展示用户接触的全过程节点，以及各节点上的关键数据。

　　总部视窗

　　A. 一层视窗

　　展示全网整体运营关键指标，用于对全网整体运营情况进行监控。

　　B. 二层视窗

　　展示某一类指标的全国运营总体情况，包括时间趋势分析、地域对比分析、重点KPI展示及不同维度的下钻分析。

　　分公司视窗

　　A. 一层视窗

　　展示各省分公司整体运营关键指标，用于对全省整体运营情况进行监控。

　　B. 二层视窗

　　展示某一类指标的全省运营总体情况，包括时间趋势分析、地域对比分析、重点KPI展示及不同维度的下钻分析。

　　【未完待续】

　　王丹丹

　　2020年3月

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