首页 > 代码库 > 数据挖掘在呼叫中心的六大应用点
数据挖掘在呼叫中心的六大应用点
当前商业正在从“以产品为中心”到“以用户为中心”转变,很多企业将CRM作为企业成功的一个关键因素,呼叫中心作为影响用户最直接的渠道,起着至关重要的作用;利用数据挖掘技术,可以提高企业呼叫中心的效率的同时来增加客户满意度,下面讨论下具体可以应用的方面。
1、根据客户的历史信息、呼叫信息、客户级别等信息,建立客户接入分类模型,对接入客户进行客户细分,针对不同的客户群采取不同的服务应答策略,从而提高客户满意度。
2、呼叫异常行为分析模型,采用异常检检测法或时间序列算法,找出有异常呼叫行为的客户,在合理的假设下应该服从泊松分布,而实际生活中有可能突然数量加大、时间超长的呼叫,通过呼叫异常行为分析,可以找出这些“异常”的呼叫及造成呼叫的原因,及时发出预警信息。
3、通过分析呼入量的变化,以及呼入的种类数量,可以根据坐席服务人员的专业水平,并根据业务种类的不同价格,合理安排坐席人员的数量以及排班,在不降低呼叫中心接通率的基础上,降低运营成本。
4、互动式语音应答业务(IVR),通过历史的拨打以及解决方法,可以不断充实IVR,减少不必要的人工接入。从而减少人工成本。
5、挖掘出高满意度用户,总结细分高满意用户的特点,并建立标榜学习。从而提高整体的客户满意度。
6、数据跟踪每个班次的操作员人数、呼叫数和订单数、响应时间和基于“挂断率”(能够反映客户失望度)的服务等级标准,分析找出用户挂断的潜在因素,从而避免类似的挂断的发生。
最后总结一句话,数据挖掘在呼叫中心的应用,可以减少成本、增加收益、提高效率、避免风险、扩大影响、削除障碍
数据挖掘在呼叫中心的六大应用点
声明:以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任,若内容有误或涉及侵权可进行投诉: 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。