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    大数据时代的服务创新和运营管理思考
      这是一个连接无处不在的社会,这是一个服务无处不在的社会,这是一个数据无处不在的社会,每个人都在随时、随地、随心的获取服务并与这个社会进行互动。当下,每个人与这个世界的距离比以往任何时期都要更接近,更有参与感和存在感,无处不在的服务让生活更加便捷和美好。
      互联网的触角不断延伸,万物互联的大平台成就大连接,催生大服务,诞生大数据,而大数据反馈回来的信息,让我们更好的理解客户,从而创造更加满意的服务。为服务而生的呼叫中心,从只有一根电话线的呼叫服务中心到逐步过渡到短信、网站、微博、微信、APP等多渠道的多媒体客户联络中心,再到拥有海量客户接触数据的客户关系管理中心。在大数据时代的风口上,呼叫中心应该顺势而为,抢抓大数据领地的制高点,不断优化服务模式,提升服务体验,并推出基于多触点海量数据的服务新模式与新产品。笔者认为,大数据在呼叫中心大有作为,可考虑从如下几个场景逐步深入和应用。
      (一)运营侧:大数据在客户精准服务上的应用思考
      1、客户声音挖掘:发挥呼叫中心的回声谷和传感器的作用,从海量客户接触数据中,洞悉客户声音,挖掘客户诉求的最强音,戳中客户的痛点,反馈业务部门推动业务、产品的设计优化,改善客户体验,为客户创造惊喜。主要有如下两方面应用:
      (1)通过大数据采集建立预警模型,先于客户发现问题、先于投诉解决问题,化被动服务为主动关怀,防范客户感知受损。
      (2)通过来电原因分析,并基于需求--策略--资源管理模型重构服务模式,整合服务资源,优化服务策略,持续打造最佳的服务体验。
      2、特殊客户管理:通过对疑难客户、敏感客户、高频来电客户的历史通话开展语音标注,转化为文本数据,分析客户来电原因、业务关注点、潜在诉求,并结合客户基本属性信息(职业、网龄、ARPU值等)做好客户画像,形成客户标签库和与之对应的服务策略库。基于两库重构现有服务流程,设立专席或专属客户经理受理,提升特殊客户的服务针对性。
      3、大数据精准营销:大数据精准营销包含两方面的内容,即用户需求挖掘以及目标客户识别。以中国移动业务为例,大数据在用户需求挖掘,助力精准营销方面,主要实施如下四步走策略:
      为满足特定营销活动推广的需要,常常需要甄选或圈定目标客户群进行营销资源投放,在目标客户群识别方面,需要通过大数据建模,输出满足条件的客户,给到营销策划部门。
      4、提升话务预测精度:影响话务预测的精度,主要由数据和算法来决定。目前,业内在话务预测上常用的算法主要有最小二乘法、移动平均法、指数平滑法等,这些算法的共性特点就是对数据量要求不高,故预测的精度自然也就不高。
      大数据技术支撑下的话务预测,不仅可以拓宽数据量,同时还可以采用更为优秀的算法基于大数据建模,譬如多元非线性回归方法和人工神经网络BP算法。
      在这之前,受限于数据量,这些优秀的算法无法逞强施威,正所谓巧妇难为无米之炊。一旦话务需求影响因子的维度尽可能的广,同一影响因子的历史样本数据量尽可能的多,话务预测的精度完全可以有质的飞跃,甚至是近乎完美的结果。而实践证明,通过大数据采集与清洗、算法择优、模型拟合等,预测准确率可以高达99.3%以上。这对后续人员排班、现场调度、资源配置、人力招聘等工作将带来更加精准的指导。
      (二)管理侧:大数据在呼叫中心人力管理的应用思考
      客户管理和员工管理是贯穿呼叫中心运营管理的两条主线,对于劳动密集型的大型呼叫中心管理而言,KPI和KHI同等重要,只有像服务客户一样服务员工,像节能减排一样为员工减压降负,像创造利润一样为员工创造幸福,才能形成双轮驱动。
      1、互联网时代人力资源管理面临挑战与思考
      人力资源管理面临更加复杂的内外环境,人的需求呈现多元化、个性化,人才流动加速、人对组织的黏度降低等,并成为企业发展的新常态,唯有创新求变才能突破管理的困境。
      2、人力大数据助力呼叫中心实现人性化管理
      在劳动密集型的大型呼叫中心人员管理上,人力资源管理问题更为凸显,特别是在培训管理、排班管理、流失管理、激励管理等问题上面临严峻的挑战。笔者所在的中移在线广州中心,拥有上千个座席,近两千人的服务规模,属于国内大型呼叫中心,人员管理难度可想而知。
      2015年广州中心在中移在线广东公司率先搭建了人力大数据管理体系,开展了呼叫中心智慧管理的探索与实践,通过整合以员工为中心的全方位数据,构建三维立体化的大数据仓库,并应用于各个模块的个性化管理,极大的提升了员工的归属感,近两年的人员流失率创历史新低。
      10086热线服务运营经过十多年的发展,员工队伍的组成已涵盖70、80、90后甚至00后,年龄层次跨度大,人员思想和需求差异也很大,传统的一刀切管理方式恐怕很难继续走下去,而基于人力大数据的管理呼之欲出,恰逢其时。
      试想,在一个员工队伍庞杂、前后台人员素质参差不齐的劳动密集型呼叫中心,对管理而言,仿佛掉进云里雾里,找不到有效的抓手。而人力大数据管理体系充当了管理的眼睛和大脑,基于人力大数据的能力素质模型、人才测评(胜任力模型)、人岗匹配、离职预警模型、员工画像以及标签库等成为HR的大脑和管理利器,可以帮助管理者拨开云雾,为管理提供导航。
      譬如,公司在搭建培训体系方面,结合员工画像,与时俱进的做好课程规划。如70后有保健养生的需求、80后有投资理财的需求、90后有情感分析的需求……人员赋能做到因人而异,体现公司个性化精准管理和贴心关怀,增强员工归属感。
      譬如,公司在排班管理方面,结合员工标签库,统筹个性化排班需求,基于话务规律优化班次体系,结合员工偏好,提供灵活的特色班次,如喜欢夜间服务的月亮班、法定节假日坚守岗位的吸金班、承接繁忙时段话务的高峰班、方便异地员工在节假日期间返乡的探亲班,给怀孕的准妈妈们提供相对舒适的黄金班等等。
      譬如,公司在人员流失管理方面,过去总是事后补救但却无济于事,往往显得很被动,找不到有效的抓手。传统的管理观念,主要靠团队建设来维系员工的忠诚度,并为此倾注大量管理精力和投入不菲的资源,但在人员流失防控上仍然收效甚微。这正是印证了那句话企业能给的未必是员工想要的。企业不能洞察和把握员工的需求,资源投放就不能做到有的放矢,作为成本中心压力更大,因为呼叫中心人员流失的背后是公司巨额的招聘、培训成本的浪费。
      纵观广州中心70、80后员工,离职是个别现象的,有明确原因的,不会引发集体离职大潮;而90后的离职,往往具有传染式离职的集体特性。由此可见,离职前的预警是多么的重要!
      譬如,公司在人员激励方面,除了传统的精神和物质激励,还可以考虑增加积分激励和意愿满足两种方式,因人而异的满足人员个性化激励需求,提升人员激励感知。
      总而言之,基于人力大数据的人力资源管理才是真正意义上的人性化管理之道。随着大数据技术的日臻成熟,颠覆传统的服务和管理模式只是时间问题,笔者相信大数据+服务、大数据+管理将是未来智能客服的必经之路。
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