数据分析在呼叫中心运营管理中的应用

数据分析在呼叫中心运营管理中的应用

闫哲

（国家电网客户服务中心北方分中心天津东丽区300000）

摘要：尽管现在大多数的呼叫中心并未把数据进行分析的方式同呼叫中心自身的实际业务状况联系到一起,不可以让参数探究的价值得到最佳使用效果。下文在阅读了大量的文献资料的前提条件下,介绍了目前时期呼叫中心普遍应用的参数探究方式,讲解了呼叫中心现在的运营管理情况还有隐藏的问题,联系参数探究方式是怎样提高呼叫中心在运营管理方面的绩效考核以及市场营销,还有就是人员管控和环节改良等这些方面当中。

关键词：数据分析；呼叫中心；运营管理；应用

我国的呼叫中心发展到现在的状况下,软、硬件在技术获得的支持方面大概同国际上保持一致,管控模式同样向国外进行模仿,可是其环境以及业务普遍存在差异,盲目借用导致它的管控遗失了自身所具备的作用以及成效。“大数据”这个概念在进入人们的视角之后,参数探究同样进入发展黄金期,呼叫中心对于单位来讲,同另外的部门作比较，握有大量的参数资源,更多从事呼叫中心管控工作的人员同样关注到该情况。

一、基本内容

（一）参数探究的定义

参数探究的含义为用合适的进行统计工作的方式，将采集到的数量庞大的第一手以及第二手的资料展开探究，其目的是让参数资料的性能得到最大化的开发，让参数起到的作用最大程度得到利用[1]。最终是将其中具备实际效用的信息以及能够得出结论的参数提取出来，进一步对其开展具体的探究以及进行概括总结工作的整个环节。

参数也能够称其为观测得到的数值，是在进行了大量的实验以及重复的测量还有观察，甚至是调查等得出的结果，它普遍是用数量的方式进行表示的。

（二）参数挖掘

参数探究通过参数挖掘这两者之间具有极为亲密的联系，可是参数挖掘普遍是针对与重视相对大型的参数集，极少部分是注重在进行推理方面，还有就是常见使用的是最开始为同现在完全相悖的目的展开收集的参数。

（三）参数探究的目的以及意义

参数探究的目的在于将隐藏在大量的貌似毫无章法的参数内部的信息进行集中以及提取还有精减这一系列工作之后，将进行探究的对象存在的内在的变化寻找出来。

（三）参数探究的功能：

1、开展数学方面的简单运算（SimpleMath）

2、进行参数统计（Statistics）

3、飞速的开展傅里叶的转变（FFT）

4、平滑还有滤波（SmoothingandFiltering）

5、基线还有峰值探究(BaselineandPeakAnalysis)

（四）参数探究的类型

在进行统计的这门学科当中，某一部分人把参数探究划分成描述性质的进行统计探究、探索性质的进行参数探究，还有就是验证性质的进行参数探究；这当中，探索性质的进行参数探究注重在参数当中寻找全新的特性，验证性质的进行参数探究重视的是对于现存的假设进行证实或者是辨别其真伪[2]。

探索性质的进行参数探究：为了获得值得进行假设的查验工作，从而对于参数展开探究的一种方式，这项探究工作是对传统的进行统计的这门学科进行假设查验方式的进一步优化。此方式是美国著名的统计学方面的专家——JohnTukey进行命名的。

定性参数探究：它又名“定性资料探究”以及“定性研究”，还有就是“质性研究资料探究”，它的探究对像是比如：词语以及照片还有观察得出的结果这种类型的不是数值的类型参数（也可以称其为资料）进行的探究工作。

二、数据分析流程

（一）目的

1、运营管控这个方面

对于项目的把控、对于产品的探究、对于员工进行考核管控等这些领域。

2、客户管控这个方面

对于客户进行投诉的探究、对于客户实施划分群体开展营销工作、客户出现流失问题的预先警示等这些方面。

3、进行企业的内部以及外部的服务这个方面

使用电话进行销售、开展抽样调查等这些方法。

（二）参数的清洗

由于参数库内部的参数是针对于某个主题活动的参数的整合，这些参数从大量的业务体系内部提取出来，其中还涵盖了之前的参数，因此会出现参数存在错误或者是有冲突，此类参数明显不是所需参数，将其称作“脏数据”[3]。依据某种要求将这部分参数清理掉，这项工作就称之为参数的清洗。该工作的任务是将不合理的参数清理掉，最终得出的参数上交业务的主管单位。

（三）基础标准的建立

1、数量

队列以及接入的通话的数量、通话的时间数量、客服在线的时间数量、处理的数量、进行重复呼入的电话数量以及人员数量。

2、比率

电话接通的比率、工作时间的有效利用比率、处理的比率、人员出勤的比率、平均每人重复呼入电话的数量、平均每人重复呼入电话的时长、单位时间内对于通话数量的处理等。

三、运营管理当中的应用

经过对于观测标准的设定，对于业务的转变进行实时的侦测，将产品的特性精准掌握，奖励员工等这些方式的使用，进一步推动业务量的增加、提升员工在满意度方面的有关指数，以此方式让企业内部的业务在数量以及质量这两个方面得到同步的发展。

（一）转移平均

例如对于电话呼叫的数量以及呼入的时间的长短实施转移平均指数的方式，对于呼入的数量产生的转变进行跟踪调查，实时的对于呼入数量存在异常的时间段进行观测，并能够给出解决措施。

（二）分类的有序进行

例如对于电话呼入的数量展开阶段性的探究工作，将每个时期出现的电话呼入的数量出现的转变的实际具体原因进行总结，以此方式将出现的客户在投诉以及保修方面的数量得以减少[4]。

（三）关联性

例如探究电话能够接通的概率、客服在线的时间长短、员工出勤比率这三者之间存在的关联性，经过把控与其有关的标准，将对于目标产生的变量进行把控的工作完成。

（四）对因子进行探究

例如从上述第三项探究中获知了电话呼入的数量同某一组指标之间产生的关联，能够经过使用因子进行探究的方式找到对其产生直观影响的因子。

四、结束语：

从上文中可以看出，“大数据”时代带来了参数发展的最佳时间，呼叫中心作为单位中拥有参数资源最多的部门，将使用参数开展探究的工作策略成功启动,某些呼叫中心同样设立了与之相关的开展参数探究工作的专项岗位,某些单位还有邀请从事呼叫中心这个领域当中的专家对其公司内部的人员进行该方面工作的培训以及指导，以期为公司在未来的发展过程当中，创造出更多的经济以及社会这两个方面的效益。

参考文献：

[1]张戬,刘旸,亓银红、呼叫中心大数据分析应用研究[J]、信息技术与标准化,2015(7)、

[2]令铁军、呼叫中心与大数据在呼叫中心中的应用发展[J]、中国新通信,2016,18(20):99-100、

[3]邓天浪、呼叫中心大数据文本挖掘分析与实现[J]、北京邮电大学,2015、

[4]王小娟、电力客户服务呼叫中心运行管理分析[J]、经济管理:文摘版:00135-00135、