呼叫中心开发平台-北海-招商标准

智能分析客户语音并与其智能对话，通话过程录音，完成后会将该通电话按客户意向程度进行分类.正懂得电话营销的公司，他们非常清楚时间的宝贵，所以，不会让拥有熟练销售技巧的电话销售代表花时间在无谓的意向客户筛选和数据整理上面，而是通过使用*机器人，直接将准确度高达85%以上的目标客户名单分配给电话销售进行拨打。高工作效率、降低人力成本 人机结合智能电话机器人，效率更高；每个坐席配备多个机器人，每日可完成原来30个人的工作；**人力完成简单的通知工作，大大提升效率。
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，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、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、、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，以及加强品质管理、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和分析功能，以便于锁定服务问题并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/合作伙伴实施管理，以确保对外服务的一致性、及时性和规范性。

呼叫中心的管理困境
其一、业务类困境
1）、产品品种繁多、更新变化加快，业务知识多而细
很多大企业都是这种发展状况。但这给呼叫业务带来度，客服座席代表需要及时获取和掌握大量关于产品及服务的知识，谁来及时地提供给他们知识？
2）、规范多、政策多、调整快，用户咨询千奇百怪
客服座席代表不仅要获取和掌握产品及服务的现有知识，还必须应对产品技术变化、服务政策变化，以便能应付客户提出的千奇百怪的问题，这需要座席代表不断积累经验、并分享别人的经验。那又怎样积累和分享咨询业务经验呢？
3）、业务处理流程复杂，个性化培训要求不断提高
产品品种的增多、产品规模的，又必然使产品服务业务分工更细化，这带来的是业务处理流程的复杂。这直接影响到座席代表如何准确地给客户解释服务过程，所以又要求座席代表及时地得到各个业务处理过程（知识）的个性化培训。这又该如何做到？
其二、人员类困境
4）、员工人数逐渐增多，流动率比较大
现在的呼叫中心普遍有两个情况：一是员工流动率大，二是新员工总是很多。这对总体员工（总体上）掌握和积累咨询业务知识带来度，员工的技能水平如何能稳定下来？
5）、员工素质相对偏低，如何缩短培训时间
一般的呼叫中心，考虑到人力成本，招聘的大多数员工都不是高学历的，相对说来，员工素质比较低，这就使员工进入角色的时间拉得更长了。到底该如何缩短培训时间，尽快进入角色？
6）、技术含量高的疑问问题不能及时解决，怎样提升咨询效率和质量
对很多产品品种多、产品技术含量高的企业，有些客户经常会提出座席代表很难应对、也难以找到人员来解决的问题。要是这些情况多了，可想而知，整体咨询的效率和质量怎么**得了？
其三，管理与支持的困境：
7）、规范不能及时掌握
正如上述，产品及服务规范的及时掌握，单靠座席代表（员工）自己去达到是不可能的，显然这要从管理上找到办法去支持员工。
8）、咨询服务经验难以共享
也象前面讲的，座席代表（员工）岗位技能的提高主要靠岗位经验的积累和相关岗位人员经验的共享。要实现经验共享，特别是跨区域、跨时间大共享，就必须采取管理措施，构成经验知识共享的渠道。
9）、头脑中的知识没有被很好地发掘和利用
实际上，座席代表（员工）在咨询服务中，经常、希望的是人员能随时随地给予帮助。但哪些人算？怎样快速地找到，特别是怎样请跨区域的来帮助自己？这些问题显然是要靠管理措施去解决。

1.呼叫中心知识库内容客户化的前提是两个理解：一是对于要传递内容的理解；二是对于客户显性和隐性需求的理解。
 2.知识库内容客户化可以分为三层，基础层次是知识库内容语言文字的客户化，少用术语概念名词便于普通人能够理解，也包括传递的内容符合正常人的理解逻辑。*二层次是能够听得懂用户的语言和文字：用户显性和隐性的意思；*三个层次能够通过用户语言推断出用户的潜在问题，做到比用户还懂用户。 
3.只有当我们对业务部门提供的内容及其背后的目的和逻辑有深刻理解的时候，我们才可能用更简单、通俗的语言传递。对于自己仅能理解字面的意思甚或看不懂的内容，是无法做到客户化的。
 4.用户通常是不会提问题的，他们大都只能描述自己遇到的现象或者说出自己的目的，需要采编人员能够从这些蛛丝马迹中推导出客户的问题，然后给出。
 5.内容客户化的前提是真的去分析客户是谁：直接用户、坐席代表、在线服务人员、销售人员。*二个是要正确假设客户对于服务的认知：如果你的假设错了，你的一定是不对的。譬如许多觉得很自然、默认的内容，对于客户很可能就是认知障碍：因为他们不知道。
 6.不是我们有什么就告诉客户什么，而是客户需要什么我们告诉他们什么。这个客户需要的包括他们能够明确提出来的，也包括他们不知道自己需要但又确实需要的内容。
 7.大部分想做内容客户化的其实都没有对客户需求进行过分析，或者分析的太高大上却无法被应用。必须让负责客户化的人们知道用户是怎么找内容的、他们是用什么样的语言、这些语言跟的差异是什么及背后是什么。了解客户需求的渠道包括内部知识库的搜索记录、解决问题发现内容的轨迹、互联网上类似问题的梳理归纳等。
 8.客户有时候仅仅需要一句话或几个字，但有的时候他们需要了解产品和服务的全貌，有的时候需要不同产品和服务的不同内容。对应知识库的颗粒度要求、知识图谱和场景构建。 
9.知识库内容的模板和展示逻辑需要很多种，并非一个模板能够应对所有问题。同时，知识库应该支持以图谱和场景形式展现，而图谱和场景的背后是对于用户问题的预设、建立相应的结构和模型。
 10.对于知识库内容人员能力提升，包括概括抽象为基础的快速阅读能力、表达能力、大量背景知识的掌握和养成客户化的思维方式，这些都需要训练才能具备 
11.知识库内容客户化不是一次性完成的，需要快速产出并通过用户使用的过程、效果不断反馈和验证，在此基础上持续改进。同样，客户化思维也是在改进中养成的。

呼叫中心不仅是为提升客户体验而设计，对于企业管理层来说，新型的呼叫中心事实上已经成为有效的精细化管理工具。
一、销售过程指标管理
比如销售人员电话时长和个数的统计，销售线索的备注和统计。
二、广告效果管理
主要针对市场部门进行推广效果的统计和评估，包括媒体效果的评估，通过广告投放带来了多少客户咨询，成交额多少，每个媒体的广告效果如何，从而帮助企业管理者了解投入产出比，帮助市场人员优化广告媒体投放策略，而不是凭个人主观判断和经验。
三、分支机构业绩管理
大多数公司都面临着分支机构的管理问题，而业绩的管理当其冲。全国各地分校和门店众多的公司的管理挑战尤其大。云呼叫中心在这方面表现，将各地的分支机构和遍布全国的分公司、分校和门店集成到云中心，进行分门别类的统计和对，产生详尽的数据报表，从而帮助企业横向对比各地区的业绩，并了解业绩差距的原因并进行有针对性的管理调整。
四、打造学习型组织
呼叫中心打造学习分享型的组织方面表现，通过系统下载和播放实战通话录音，进行主观点评和分享，帮助员工迅速提升业务技能。
五、客户行为分析
通过满意评分和客户投诉的统计迅速了解一定时间内客户满意度的变化趋势。
六、业绩预测
这是许多企业管理层迫切需要做的工作之一。通过云呼叫中心将企业的各个部门和各地区的分支机构都纳入到云呼叫中心体系中来进行管理，从而预测业绩情况。比如遍布全国的教育机构门店，咨询老师呼出电话及家长咨询电话的线索数量结合上门量和平均单产总部管理层基本可预测公司一定时间内的业绩情况。
电话营销呼叫系统现在可以给客户更多的选择，用户体验直接决定企业发展的好坏，做好客户服务已经成为企业生存的标配，所以，接下来各个企业对于电话呼叫中心系统的需求将呈现爆发式增长。初代呼叫中心起源于美国的民航业，呼叫中心初目的是为了能更方便地向乘客提供咨询服务和有效地处理乘客投诉，如今发展至*五代呼叫中心，即基于IP、云计算、视频、社交网络等技术的新一代呼叫中心，对呼叫中心和客户服务中心的能力提出了更高的要求。
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