呼叫中心数据分析

目录呼叫中心数据分析2一.数据分析的目的21.运营管理22.客户管理23.内部和外部服务2二.数据分析的基本步骤21.数据清洗22.生成基本指标3三.统计分析方法的应用31.运营管理32.客户管理43.内部和外部服务4四。结果显示4V.效果测试4呼叫中心数据分析呼叫中心的运营管理本身就是数字管理流程，其中包括所有运营报告、整体运营结果、CSR行为等。随着呼叫中心在国内的快速发展，呼叫中心管理也越来越精细和数字化。数据分析的目的在于发现问题，说明原因和关系，并找到可能的解决方案。无论是在决策层报告还是与团队成员共享，都可以实现更有效的通信。而且数据的挖掘和整理是业绩改善过程中的重要环节。基本过程可以简化为：上述过程细分为以下5个阶段：一.数据分析的目的1.运营管理项目管理、产品分析、员工评价管理等2.客户管理客户投诉分析、客户子组营销、客户损失警报等3.内部和外部服务电话销售、抽样调查等二.数据分析的基本步骤1.清理数据数据清洗，顾名思义，就是“洗”“脏”。数据仓库中的数据是来自多个业务系统的数据集合，包含历史数据，因此可以避免不需要的数据(称为“脏数据”，它是无效数据或相互冲突的数据)。“脏数据”按照一定的规则“洗掉”是数据清洗。数据清洗的任务是筛选不合适的数据，将筛选后的结果传递给业务部门，确认筛选是否已删除或业务单元已修改，然后提取。不符合要求的数据主要包括三类：不完整数据、错误数据和重复数据。2.建立基本指标1)数量指标：队列吞吐量、访问次数、呼叫时间、客户服务在线时间、吞吐量、重复接收次数、重复接收次数等2)比率指标：连接率、工作时间利用率、重复呼叫率、处理率、出席率、人均接收时间、人均重复接收时间、人均重复接收时间、单位时间处理字数等。三.统计分析方法的应用用适当的指标监视整个业务变化是有效的，但是在大数据中，可以使用更全面的统计方法挖掘更深层次的数据信息。统计方法有很多种，这是一个逐步进行的过程，随着数据量的增加和业务类型的增加，我们的数据挖掘工作也将进一步扩展。下面通过一个简单的例子，介绍基本统计方法在数据挖掘中的应用。1.运营管理设定观察指标，检测业务变化，了解产品特性，激励员工等促进业务增长，提高员工满意度，使公司业务实现数量和质量的同步发展。1)移动平均分析方法例如，调用数、接收时间的移动平均指数方法跟踪接收更改，通过及时观察接收异常时间节点，提出解决方案2)有序聚类分析例如，您可以对接收数量执行分阶段分析，并在每个阶段汇总接收更改的原因，以减少投诉保修数量3)关联通过分析连接率、客户服务在线时间、出席率之间的相关性，控制相关指标，实现控制目标变量4)因素分析例如，通过相关性分析，如果接收数量与一组指标相关，我们可以通过因素分析找到最重要的影响因素(指标)5)一般关联分析例如，通过因子分析得到了一组主要影响因素a，但直接控制因子a很困难，幸运的是，因子a与其他组b相关，因子b更容易人为控制，因此使用一般相关分析找到了a，b的相关组，实现了控制目标变量2.客户管理客户管理主要研究客户的行为和偏好，而呼叫中心的客户管理则针对客户的投诉动机进行业务不足、客户建议的改进和客户偏好的精密营销。1)客户组的群集分析以各组客户为对象，以不同的方式进行营销，判断不同等级客户各方面的能力(如购买力等)。2)客户偏好的因果关系分析分析客户的行为原因，查找因果关系，了解客户的要求。3.内部和外部服务我们可以通过对自己新产品的测试、对外研究、电话销售来设计各种实验方法。1)问卷设计2)采样简单采样、群集采样、分层采样等3)实验4)分析结果四。显示结果您可以使用各种形式显示分析，例如色