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呼叫中心的大数据应用--从呼叫中心的数据特性来看
1. 数据容量海量
传统热线渠道，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。
【what-呼叫中心的大数据应用包括哪些内容】
面对着外部环境、内部管理的挑战和需求，守着呼叫中心大量有待挖掘且形式多样的数据，呼叫中心的大数据应用又包括哪些内容呢？概括起来就是六个字'可视、可控、可用'，具体包括：
一、 运营可视
通过可视化手段，统一展示客户服务的整体运营情况，可根据不同部门、地市以及日常运营需求，差异化定制运营视窗。
二、 管理可控
构建数据立方体，建立数字化运营管理规范，对客户服务质量实施有效管控。将通过对数据的深加工和关联性分析，以及内部流程和管理体制的优化，不断提升运营效率和运营品质。
三、 数据可用
整合多渠道服务数据，建设运营指标库和客户标签库，实现数据变现：
1. 对外：借助数据分析与挖掘技术，了解客户行为，主动发现客户问题和营销机会。
2. 对内：用大数据倾听客户声音，借助大数据分析技术从'海量'客户声音中提炼价值信息，并传递至公司业务部门，为产品创新、营销完善、网络优化等提供价值信息。
八百呼系统报表的功能实现
客户统计
统计处于不同状态下客户的数量，不同注册来源的客户数量，客户购买产品的情况，从总体上掌握呼叫中心的客户情况。
业绩报表
根据座席、小组、队列等不同维度的组织对象，统计呼入话务量、外拨电话量、电话质量、IVR满意度、升级单、工单等数据，直接提取业绩数据。
话务统计
提取运营数据库中的系统话务量、人工话务量、自动业务话务量、队列话务量，在系统报表中实现话务统计和查询功能，根据不同时段、日期、周、月的话务情况，进行排班预测和分析。
知识库
统计知识文档的点击数量，关键字的使用情况，新发布文档的数量，文章的等级，调整知识库的结构，优化知识库的使用效率。通过点击次数，查询次数，浏览量，各状态下的文档数量反映出知识库的总体运行状况。
运营状况
实现时段、日、周、月的运营指标统计功能，如服务水平、弃呼率、平均等待时间、较长等待时间等反映呼叫中心运营状况的指标。
统计监控电话录音的*，计算座席、小组、队列的质量监控成绩，可根据不同维度进行结果的查询和分析。
统计网站订单的明细情况，在各地域的分布情况，对应不同产品在不同状态下的数量，来单量，有效单量，平均响应时间，反映出网站的营销情况。
通过统计IVR流程中各节点的访问量及放弃率，电话外呼系统，及时调整流程，缩短客户从拨打服务电话到开始接受座席服务的时间，提高客户的满意度。
统计调研项目的目标样本数量，结束样本数量，成功完成的样本数量等不同的统计项，及时掌握调研项目的进度和完成的质量。通过对问卷结果的统计分析，掌握客户的需求，以调整服务方向和服务策略。
文档分发
可由报表系统的管理员*报表分发的规范，建立起报表文档与报表使用者的关系，以邮件的方式主动的把经过授权的文档发送到使用者的邮箱中。
数据图表可视化
目前大部分与CMS相结合的系统报表软件的图表可视化功能比较弱，只能集成一些通用的图形呈现工具，比如折线图、饼图、柱状图等等，这方面对于系统集成开发商而言还是有很大的进步空间，因为报表工具用的这些成熟产品并没有针对呼叫中心的运营特点进行定制化，这些单一的图形呈现方式对于数据分析人员来说没有太大的帮助，还是需要把数据下载下来后再进行加工、处理，变成想要的图形。比较理想化的报表系统具有GUI（图形交互）功能，也就是报表系统中集成图形集和各种可视化模块，报表人员只要通过简单地拖拽数据就可以随意加工成自己想要的图形（动态或静态）。当然这些模块是根据呼叫中心的运营特点定制的（比如仪表盘、数据标签、脉冲图等等）。