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呼叫中心数据分析_从分析呼叫中心数据分析了解呼叫中心许可证办理
上传日期:2019-09-26 12:21 文章来源:
       呼叫中心数据分析的作用,呼叫中心的运营管理自身就是对数字管理的过程,各项营运报表、整体运营成果、CSR行为举动等都蕴藏在数字中。随着呼叫中心应用在国内高速发展,呼叫中心的管理也日趋精细化、数字化,更多相关知识:http://www.zhengdaole.com/。 


       数据分析能发现问题的原因和关系,以及寻找可能的解决方法;同时达到更有效的沟通(无论是向决策层报告,还是与团队成员分享);并且数据的挖掘和整理是绩效改善过程中的重要环节。 


       呼叫中心数据分析的目的 


①运营管理:项目控制、产品分析、员工考核管理等 


②客户管理:客户投诉分析、客户分群营销、客户流失预警等 


③内外服务:电话销售、抽样调查等 


(3)数据分析的基本步骤 


       呼叫中心数据分析数据清洗 


       数据清洗是核心,因为数据是所有动作的基础。数据清洗从名字上也能看出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称之为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类,如果开展CDN业务,需要了解CDN服务。 


       呼叫中心数据分析目标分析 

       我们需要将我们的目标进行分解至两个层面:一是将不同类型的目标进行划分;二是将同一目标进一步细分。不同类型的目标进行划分方便我们将工作目标分解到不同的岗位;同一目标进行细分有利于我们制定一系列的工作步骤,以便进行精细化的管理、实施和监控。 


       呼叫中心数据分析基本指标建立 


a﹒数量指标:队列话量、接入话量、通话时长、客服在线时长、处理量、重复呼入次数、重复呼入人数等。 


b﹒比率指标:接通率、工时利用率、重复呼叫率、处理率、出勤率、人均呼入时间、 人均重复呼入次数、人均重复呼入时间、单位时间处理话量等。 


       呼叫中心数据分析模型搭建 
       根据分析客户的行为和偏好分析,对客户进行分类,就是一种模型搭建的应用,这些模型可以用来预测客户的呼入时间和应对策略,能提升接通率和服务满意率,一方面能提升呼叫中心运营的效率,另一方面也能提升客户感知。 

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