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软件形式电脑端/APP/小程序
系统功能数据统计，录音，号码导入
呼叫中心行业是为了和客户联系、帮助客户解决问题而诞生的。但是，对运营管理的要求却是从接通率开始的。大约五年前，行业内依然是接通率指标大于一切，为了接通率，质检员不顾质量检查上线接听电话、员工持续加班、硬性缩短通话时长，甚至还有的呼叫中心将通话时长硬性设定为 10 分钟，只要通话时间到了 10 分钟，系统会自动将电话挂断。
八百呼服务型呼叫中心(Call Center)，是利用多种现代化通信手段，将电话、微信、APP、访问等多种媒体渠道进行整合。八百呼呼叫中心系统，经过八年的产品迭发，已在企业客服、政务服务等众多领域取得广泛应用。
一个的客户服务呼叫中心平台，能实现多个地点分布部署、集中调度和客服管理，并具有良好的系统稳定性和安全性。
典型功能：
ACD自动呼叫分配：多个席位之间可以按一定的话务分配原则进行分配；
IVR交互式应答：可自行设计应答流程，每一部分提示可自行单录制；
单录音：通话过程录音，保证服务质量；
工单系统：优化内部协作流程，可为企业定制工单流程体系，简化并规范办公流程；
来、去电：当电话响起，系统都会立即在电脑显示屏上弹出之前有过记录的电话信息，并可根据企业需求设置专属字段；
客户关系管理（CRM系统）：呼叫中心自带CRM系统，协助企业建立完备的客户资料数据库，并通过强大的查询、统计、分析、提醒功能，不用在接听电话之后在另外的系统做信息记录，如企业有CRM系统，八百呼可以原系统对接，还可上传重要文件附件！
质检功能：上级可实时话务员工作状态；
统一管理：统一部署，方便管理，不用到各区域，也能查询所有员工工作情况。
报表统计：座席话务分析、呼叫码分析、销售分类统计、话务日期分析等，
权限管理：可根据企业需求，不同部门、不同级别划分不同权限。
会话分析将用于捕捉客户的声音
生物识别技术是一个应用，我们希望看到有越来越多的银行和金融服务部门使用。
这将成为更广泛的客户服务命题的一部分，会话分析可以用来捕获客户的声音，帮助查明销售机会，评价客户满意度和进行趋势预测。
技术在智能工作市场上发挥着重要的作用
技术的发展令人振奋，有许多可用的解决方案已经开始支持更聪明的工作方式，如：
基于云的解决方案--基于云的解决方案可以是成本有效的，可以与现有联络中心基础设施有效地整合，使企业能够访问新的功能和特性，支持更聪明的工作方式。
例如，新一代的应答机检测（AMD）技术可以帮助减少时的资源浪费，呼叫的智能路由可以在座席和呼叫者之间进行匹配。
分析技术--分析技术的新进展能够识别关键词和短语。它还可以确保座席保持在预定义脚本的范围内，并可以测量出电话交互中的“非正常”沉默。
近几年来"大数据"一词的热度有目为睹，各行各业也根据自身特点和需求不断探索符合不**业特性的大数据应用。呼叫中心作为连接企业和企业客户的沟通枢纽，其在日常运营中也会获取、使用、或者是产生大量的数据，虽然从数据量级来看呼叫中心的"大数据"规模有限，但对于呼叫中心自身的运营乃至于企业来讲这部分数据的价值却是"无可"的。
一、 从外部宏观环境的改变来看
外部宏观环境发生改变，客户服务工作压力加大，具体表现在以下几个方面：
1. 流程运作
随着行业和技术的不断演进，面向客户的接触点即接触渠道增多，同时也导致面向内部协同运作的节点增多，从而对责任定位、流程闭环提出了更高要求。
2. 服务评估
正是由于对外及对内的节点增多，也就势必要求建立起一套完整的服务监督评估体系，以确保对外服务的一致性和规范性。
3. 产业整合
在整个服务链条上，不仅有企业自身和客户，还包括有合作伙伴、合作渠道，产业链的拉长也必将导致服务管理的延伸。
二、 从内部运营管理的痛点来看
从宏观到微观、从外部到自身，呼叫中心内部的运营管理仍然不可避免的面临如下问题：
1. 管理侧
·对于运营结果的分析主要依赖手工模式，存在滞后性及偏差性，且对于管理人员的经验要求较高。
·整体KPI及个体KPI的考核权重设置和调整人工干预因素较多，未与KPI的实际完成情况关联。
·数据预测及检验主要依赖手工模式，性较差，且采集的历史数据源不完整。
·服务质量管理，从考核标准设定、样本规模计算、抽样计划制定，到质检结果分析，基本依赖人工，存在一定的偏差性，对于管理人员的经验要求较高。
2. 营销侧
·向客户推荐不需要的产品和服务
·在不合适的时机或通过不合适的接触点进行营销
·不能深入了解、洞察客户的特征和客户需求
·过度打扰客户
·营销结果没有跟踪，重复营销
·交叉营销缺乏支撑，开展水平低
·营销效果不能及时得到、评估
3. 传导侧
呼叫中心忙于针对单个事件的被动式服务，反馈和推动客户问题根因解决的力量弱，存在不聚焦/不及时/不闭环的问题。
三、 从呼叫中心的数据特性来看
1. 数据容量海量
传统渠道，XX运营商每月就有30亿次的客户接触记录和通话录音。
2. 数据格式多样
结构化、半结构化、非结构化数据并存，且半结构化和非结构化数据的占比及增长率远**结构化数据。
3. 数据价值有待挖潜
传统的人工质检、报表统计等手段，对于数据价值的挖掘仅是"冰山一角"，大量的价值数据有待挖掘
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