首先声明，个人没有带过电销团队，纯外行。只是不断接到这方面的问题咨询比较多，仅从数据应用的角度谈一点个人的想法，不涉及具体技巧及算法模型，也不足以覆盖各种不同运营模式的营销团队。如有不足，欢迎补充或指正。

同呼入服务业务一样，无论是外呼电销还是呼入营销，也都每天产生海量的数据，销售数据、话务数据、员工数据、客户数据等等源源不断。如何利用好这些数据，提升个人及整体销售业绩，而不是把宝贵的数据资产白白浪费掉，是电销或营销人员最为关心的问题之一。个人觉得，客服或电销中心的数据应用应该从以下几个方面考虑：

①客户分析

随着国家监管政策的趋紧，以前盲目撒网式的营销模式越来越不可持续。利用数据分析与挖掘，找到真正的目标客户群体，即需求最匹配、最有可能购买你的产品或服务的客户群体，则可以实现以相对更低的工作量成本实现更高的转化率与销售收入。利用数据分析技术进行客户分群、客户描述、场景描述、需求分析、需求预测、产品关联组合，从而最终定位自己的核心目标客户群体以及与之对应的产品或服务组合，是客户分析的核心目的。

②员工分析

什么样的员工业绩最高？他们的工作模式是什么？他们的话术有什么共性特点？在促进营销转化上他们的策略是什么？什么样的员工业绩提升最快？主要做了哪些改变？是呼出或接听越多销售额越高吗？呼出量（接听量）与销售额的平衡点在哪个区间？销售业绩高的员工时间是如何分配的？呼出时间与准备时间是什么样的比例分配？只要你有足够的可靠的数据，这些问题的答案都可以通过数据分析进行探索和提炼。

③运营分析

运营分析主要涵盖整体销售业绩走势、销售额渠道及产品构成、整体渗透率、触达率、转化率路径分析、团队及员工个体产值分析、客服复购、挽留、唤醒分析等等。在此基础上，可以进一步深入探索转化成交关键影响因素、客户流失关键影响因素等，以持续改善存量客户经营策略与效益。

④产品分析

产品分析应该与客户分析结合进行的。产品分析的重点有两个：一是什么样的产品适合什么样的客户，以实现精准营销；二是什么样的产品之间有关联关系，客户购买其一之后大概率会购买其二、其三，以实现追加或交叉销售。把产品卖给对的人，才能实现其价值，同时也会化解很多营销难题。把产品打包组合，引出客户的关联潜在需求，客单价及连带销售额才会得到提升。

最后，营销分析还有几个不可或缺的前提。第一是数据质量，仅仅有一堆数据是不够的，数据的维度是否足够丰富、数据的颗粒度是否足够细化、数据的客观真实性是否得到保证；第二是数据工具，仅有EXCEL只能做一些基础性的日常运营分析。要想深入挖掘客户需求以及很多问题环节的关键影响因素以及产品之间的交叉关联关系等，需要有专业化的数据分析与建模工具。第三是数据人才，需要复合型人才，仅精通数据操作与分析远远不够，需要懂业务才会有业务洞察力。业务懂多深，业务洞察力就会有多深。