服务数据产品— 新形势下客户服务体系建设的新思考（十一）-巨人网络通讯

服务数据产品— 新形势下客户服务体系建设的新思考（十一）

　　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。

　　由“大服务”到“大数据”，深挖数据价值、实现数据变现

　　【数据可用】

　　数据可用是指：整合多渠道服务生产数据，建设运营指标库和用户标签库，实现“数据变现”。按照数据变现后的作用方向不同，数据可用包括：

　　以下，将分别打开、详细说明。

　　二、对内：价值传导

　　价值传导是指：借助大数据分析技术，从“海量”用户“声音”中（尤其是用户投诉）提炼价值信息，并传递至公司相关部门，为产品创新、营销完善、网络优化、服务提升等提供价值信息。

　　在本书第一章《呼叫中心行业基础知识》中对“呼叫中心”做出的定义为：呼叫中心是连接企业和企业用户之间的纽带和桥梁，是企业对外服务的窗口部门，它使相关信息能够快速地在企业和用户之间传递，能够为企业的发展提供有力的服务保障，是形成企业品牌、建立企业对外形象的坚实基础。

　　从此定义中不难看出-从职能视角剖析，呼叫中心在现代企业中扮演着双重角色：

面向外部用户：呼叫中心代表的就是企业，为用户提供售前、售中、售后全方位的服务和营销支撑。
面向企业内部：呼叫中心代表的则是用户，需要将用户的“心声”、包括不满及投诉传递至企业内部。

　　因而，在日常运营中呼叫中心须根据所采集的数据及数据分析结果，建立起业务分析机制，锁定用户的关注点及意见点。并通过业务分析报告、可视化平台工具，定期/不定期传递价值信息至相关部门进行有针对性的改进，从而推动呼叫中心由成本型服务中心向价值型传导中心转型。

　　如本章第一节所述：在呼叫中心的运营数据中，非结构化数据（录音数据和文本数据）的占比高达80%。而真正能够反映用户真实“心声”的价值信息，恰恰就在这些依靠传统人工分析模式、难以被挖掘利用的非结构化数据中。

　　因此，呼叫中心需要应用大数据挖掘分析技术及自然语言处理技术(NLP，NaturalLanguageProcessing)，自动将海量录音转写为文本语句、并进行文本分析应用，挖掘分析出价值信息，从而为企业的产品创新、营销完善、服务优化等提供现实、客观、全面、且有价值含金量的信息。价值传导的实现步骤为：

　　以下，将分别打开、详细说明。

　　1. 语音转写

　　概述

　　使用NLP（自然语言处理）工具，将用户通话语音转译成可视、可检索、可分析的文字，实现用户通话录音“由听转看”，并可进行后续一系列的挖掘分析和数据应用。

　　转写过程

　　转写结果

　　① 后台显示结果

　　转写结果在后台直接输出为TXT文本文档，示例见下。共包括二部分内容：

　　A. 话者分离：全文转写为一问一答的文本结构。

　　B. 关键字词：自动提取并显示该条通话录音的关键字词，将用于后续的归类及热词分析。

　　附注：“||”表示并列关系。

　　② 前台应用结果