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，全面了解客户行为，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。
【how-呼叫中心的大数据应用具体应如何操作落地】
一、 运营可视
以采集的数据为基础，从不同维度提供运营监控视窗，实现运营管理决策可视化。比如：
1. 建设全网管理监控视窗，直观了解全网客服运营总体情况，尤其是影响客户满意度的关键服务指标，及时准确锁定热点问题、区域情况及责任部门。
2. 建设省分管理监控视窗，直观了解本省客服运营总体情况，降低部门之间的沟通门槛，使运营人员及时发现服务问题，监控并采取合适的调度策略，确保运营稳定、客户满意。
3. 建设相关部门管理监控视窗，将客户投诉的热点信息数据及时传递至相关业务部门，便于业务部门及时有效采取调整和改进措施。
4. 建设合作伙伴监控视窗，将合作业务的运营情况、客户服务情况集中展示，统计汇总后向各合作伙伴提供数据开放，便于及时了解合作业务及客户满意度情况。
数据可视化的工具各有不同、且技术相对完善，不同呼叫中心可根据本企业的情况选择外部购买或自行研发。
二、 管理可控
依托系统支撑和规范建立，扩大数据采集范围，构建"数据立方体"，建立数字化运营管理体系，具体包括：
1. 数据分类
明确统一管理需要采集的数据体系，包括：运营类数据、考核类数据、业务类数据，并明确每一类数据所要采集的数据种类、数据名称、数据来源、计算方法、呈现模式等。
2. 数据提取
根据数据指标体系明细分类，及每一个指标的数据规则，完成数据的自动提取、加工计算和结果呈现。
3. 数据应用
根据完整版数据指标体系，将数据结果应用于以下几个方面：
1) 目标管理
·根据所采集的数据，对呼叫中心的运营工作进行目标设定或者是目标调整，并对目标完成情况进行统一监管和分析管理。
·根据阶段性运营数据完成情况，及时调整并下发下阶段目标值，须在数据采集分析平台增加目标调整功能模块，用于对呼叫中心运营目标的调整管理。
2) 结果管理
·对日常运营数据及结果进行分析监控，并设定相应告警机制，以及结果的传达机制，督促呼叫中心管理人员及时采取措施。
·根据所采集的数据，建立起对日常运营结果的分析机制，对运营结果实施精细化管理，确保呼叫中心持续提升运营品质和服务水平。
3) 预测管理
·根据所采集的数据，建立起数据分析预测机制，分析预测未来某阶段的趋势数据，从而确保未来的运营轨迹处在可监控、可预知态势中。
·根据包括"客户基础属性指标"和"客户投诉根因指标"在内的完整"业务特征指标"，提取历史投诉数据（包括：投诉工单、投诉录音），通过数据分析技术，以时段、地域、品牌、业务为维度预测出投诉群体（数量）。
·对于不同类型的潜在投诉，呼叫中心可在投诉发生之前，提前制定统一的服务策略，包括：统一应答口径、统一处理流程、统一服务补救，以及加品质管理、适当调整绩效策略等措施。
4) 指标管理
·根据所采集的数据，建立起服务分析机制，提升综合服务水平。
·须在数据采集分析平台增加对各项服务数据的监控和分析功能，以便于锁定服务问题并指导管理人员有针对性的改进。
5) 相关部门及合作伙伴管理
·根据所采集的数据，对除呼叫中心之外的内部相关部门/合作伙伴实施监控管理，以确保对外服务的一致性、及时性和规范性。
·设置相关部门/合作伙伴工作流程规范，通过系统对总部派发或者是*客服提交的流转工单处理情况进行有效监控，对处理不及时、不规范的相关部门/合作伙伴进行及时或者是定期通报，并将工单
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