數(shù)據(jù)挖掘在基于呼叫中心的CRM中的應(yīng)用

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作者:萬方數(shù)據(jù)

2012-02-03 10:51:07

摘自:萬方數(shù)據(jù)

企業(yè)數(shù)據(jù)庫中將企業(yè)類型、企業(yè)員工數(shù)、企業(yè)地址、企業(yè)稅號、企業(yè)電話等表針企業(yè)屬性的字段數(shù)據(jù)進行提取,最終形成客戶數(shù)據(jù)集市

“以客戶為中心”的管理理念正在逐步得到企業(yè)的重視和認可,作為從事服務(wù)性行業(yè)的企業(yè),為了提高工作效率,提高客戶服務(wù)質(zhì)量,滿足客戶、留住客戶的目標。一個基于呼叫中心的CRM應(yīng)運而生。

呼叫中心是企業(yè)和外部的聯(lián)系通道。使用呼叫中心后,服務(wù)中心的咨詢?nèi)藛T就可根據(jù)主叫號碼到CRM的客戶數(shù)據(jù)中提取客戶的基本信息和以往電話記錄,很快進入問題的核心;或?qū)?/p>

呼叫轉(zhuǎn)接到相關(guān)專業(yè)人員的坐席,使客戶可以馬上得到專業(yè)人員的幫助。

同時呼叫中心記錄下了企業(yè)的呼叫次數(shù)、CRM是基于大型數(shù)據(jù)倉庫的客戶資料管理系統(tǒng)。服務(wù)中心的咨詢?nèi)藛T記錄下客戶的來電問題,形成定單,給出是否解決的標記;處理人員就

那些尚未解決的問題進行處理,并反饋客戶,也可安排上門服務(wù);質(zhì)檢人員對上門服務(wù)的情況進行客戶回訪,對上門質(zhì)量進行檢查。

查詢分析正是就呼叫中心里記錄的那些企業(yè)來電情況、CRM里定單管理流程數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,給企業(yè)管理者直觀的獲悉服務(wù)中心運轉(zhuǎn)狀況,為優(yōu)化人員配置、業(yè)務(wù)流程重組,人員

資源管理、維護客戶關(guān)系提供分析數(shù)據(jù)。以指導(dǎo)基層人員的業(yè)務(wù)行為、更好的關(guān)懷客戶。

1 需求

如何使企業(yè)管理者更直觀的了解服務(wù)中心當前運轉(zhuǎn)情況,是查詢分析需要考慮去實現(xiàn)的?;诜?wù)中心現(xiàn)有職能部門設(shè)置,給出以下主要數(shù)據(jù)展示內(nèi)容:

1.1 服務(wù)中心的呼叫電話量

結(jié)合我們所服務(wù)行業(yè)的多樣性,呼叫中心共分設(shè)了申報、稅控、出口退稅和自主產(chǎn)品4大工作組。根據(jù)CTI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可以給出每個工作組按月、按日、按時段不問時間域上的呼叫

電話量;同時也可按客服人員的工號給出其不同時間域上的工作量。有了這些表格數(shù)據(jù),服務(wù)中心的管理人員就可對呼叫電話的話務(wù)分布情況、話務(wù)趨勢、每人的話務(wù)量都有預(yù)先

了解和合理、有效判斷。提前做好人員安排,保證咨詢線路暢通,服務(wù)質(zhì)量優(yōu)質(zhì)。

1.2 服務(wù)定單的類別情況

不同工作組的客服人員就所服務(wù)電話生成的服務(wù)定單也是由行業(yè)業(yè)務(wù)不同而設(shè)置為不同的定單類別,那么根據(jù)服務(wù)中心每天所生成的不同定單類別數(shù),管理人員就能及時安排不同

處理人員專管不同定單類別的未處理定單,做到“專人專用”,以加快未處理定單的處理速度。因為未處理定單通常都足咨詢?nèi)藛T一時無法解決而遺留下來需要處理人員進行特殊

處理的。而這些往往是影響服務(wù)質(zhì)量的業(yè)務(wù),如最近心須要回復(fù)客戶而沒有得到及時處理的,最近待處理業(yè)務(wù),最近處理失敗業(yè)務(wù),最近遺漏處理業(yè)務(wù)等,這些將大大影響服務(wù)質(zhì)

量.通過咨詢處理查詢界面,管理人員能及時安排處理,從而提高服務(wù)質(zhì)量,提高企業(yè)滿意度。

1.3 來電咨詢的企業(yè)情況

根據(jù)CTI系統(tǒng)的電話號碼匹配客戶數(shù)據(jù)庫,將獲得來電咨詢的企業(yè)信息,不同企業(yè)類型、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)地域的企業(yè)所咨詢的問題、生成的定單類別往往是各異的。管理人員通過這

些分布數(shù)據(jù)??梢栽谂嘤?xùn)企業(yè)業(yè)務(wù)知識、如何操作使用軟件方面應(yīng)人而異。使培訓(xùn)人員在對企業(yè)進行培訓(xùn)時有的放矢,有一定針對性,既方便企業(yè)更快、更好、更熟練地使用軟件

,也減輕呼叫中心的電話量,更降低上門人員上門服務(wù)次數(shù),做到精益求精。這樣使企業(yè)也充分滿意公司的服務(wù),認可培訓(xùn)效果。

2 設(shè)計

根據(jù)需求。結(jié)合呼叫中心和CRM定單管理的數(shù)據(jù),整個數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1所示。

圖1 企業(yè)細分變量

在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中。底層為數(shù)據(jù)源,包括企業(yè)數(shù)據(jù)庫、定單數(shù)據(jù)庫、CTI數(shù)據(jù)庫及其他外部數(shù)據(jù),通過ETL工具提取數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)倉庫。以形成面向傘局的數(shù)據(jù)視圖,從而形成整個系統(tǒng)

的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上通過OLAP和OLAM服務(wù)器支持數(shù)據(jù)分析處理(主要是查詢,報表),將數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果用于操作型CRM以網(wǎng)頁形式展示,為服務(wù)中心的管理者提供支持。

企業(yè)數(shù)據(jù)庫中將企業(yè)類型、企業(yè)員工數(shù)、企業(yè)地址、企業(yè)稅號、企業(yè)電話等表針企業(yè)屬性的字段數(shù)據(jù)進行提取,最終形成客戶數(shù)據(jù)集市。定單數(shù)據(jù)庫中將定單企業(yè)稅號、定單類別

、定單狀態(tài)等表針定單屬性的字段數(shù)據(jù)進行提取,最終形成定單數(shù)據(jù)集市。CTI數(shù)據(jù)庫中將來電號碼、來電事件類型、來電接聽人、來電日期、來電時間、來電組號等表針CTI屬性

的字段數(shù)據(jù)進行提取,最終形成CTI數(shù)據(jù)集市。各集市間通過企業(yè)稅號、來電號碼、定單號獲取相應(yīng)關(guān)聯(lián)。

3 應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)分類

CRM中的定單處理流程能較好的表現(xiàn)當前服務(wù)中心服務(wù)客戶的質(zhì)疑情況,如哪些是客戶急需解決的疑難問題,哪些是回訪企業(yè)沒有成功需繼續(xù)跟蹤的服務(wù),哪些是機房人員要快速驗

證的客戶。

表1 因素變量

1)我們根據(jù)定單類別、定單狀態(tài)可將定單進行細分,針對不同分類結(jié)果,采取不同應(yīng)對方法去處理、解決。

定單細分滿足以下2條件:

(1)完整性,定單數(shù)據(jù)庫中的每一張定單都屬于一個細分群。

(2)互斥性,由于一家企業(yè)每日來電都一個定單流水號,確保一家企業(yè)在定單數(shù)據(jù)庫中每日都不會同屬于多個細分群。

如表1所示。

2)在CRM中,咨詢定單是咨詢處理的主要業(yè)務(wù)定單。為了有效、及時的獲取咨詢定單的處理情況,需要對定單屬性模式進行分析,從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以認為是分類問題,可以用組合

分類方法處理,具體分析過程如下:

(1)定義企業(yè)特征模式,選擇分析粒度(企業(yè)類型、員工數(shù)、分管分局等)。可對一天內(nèi),來電企業(yè)的特征模式進行分類歸納;也可就生成定單的特征模式進行分類總結(jié)。

(2)選擇數(shù)據(jù)源,進行數(shù)據(jù)準備。

(3)選擇及轉(zhuǎn)換變量。

(4)通過組合分類方法處理數(shù)據(jù),建立分類定位模型。

(5)利用分類定位模型將定單列表中的定單按最近處理響應(yīng)時間排序,同時根據(jù)最近處理響應(yīng)時間與當前時間的時間間隔為分段依據(jù)進行不同顏色、字體大小的設(shè)置。以便一目了然

地看出服務(wù)中心的咨詢處理近況。

3)有了這些定單數(shù)據(jù),中心負責人就可以指派專人對問題比較集中、類似的定單進行特殊、專項處理,避免定單積壓。同時由于企業(yè)一時得到問題的解決,會不停的撥打咨詢電話

詢問處理進展,有專人定向服務(wù)后。也可減輕咨詢?nèi)藛T的話務(wù)壓力。根據(jù)企業(yè)數(shù)量的大小,結(jié)合所咨詢的問題內(nèi)容給出相應(yīng)的解決、處理方法,查找企業(yè)培訓(xùn)工作中的不足之處。

總結(jié)經(jīng)驗,提高企業(yè)培訓(xùn)質(zhì)量,咨詢?nèi)藛T解決問題的應(yīng)變能力。

3.2 面向OLAP分析的CTI工作組話務(wù)分析

OLAP(聯(lián)機分析處理)分析是基于多維數(shù)據(jù)模型進行的多維數(shù)據(jù)分析。通過呼叫中心的通話記錄和客服人員所在工作組安排記錄,構(gòu)建一個UML星系模式,以便為服務(wù)中心的管理人員

能對每個呼叫工作組的人員進行配備分析,合理分配每個工作組、每位客服人員的話務(wù)餐。

這個UML星系模式構(gòu)建自3個關(guān)系數(shù)據(jù)庫,包括CTI父系數(shù)據(jù)、員個關(guān)系數(shù)據(jù)和工作組關(guān)系數(shù)據(jù)。分析主題是個作組內(nèi)各客服人員的通話量。

3.2.1 數(shù)據(jù)源

1) CTI關(guān)系數(shù)據(jù)庫

呼叫中心系統(tǒng)把每個來電信息存儲在一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫中。對于每個來電號碼。存儲的數(shù)據(jù)說明了該來電的來電號碼、來電類型、來電通話開始時間、來電接聽人工號、來電通話結(jié)

束時間、來電日期。表屬性如下所示:

CallRecord(tel_num,event_type,starttime,emp_l,endtime,day)這個關(guān)系的一個記錄如下所示:

(32345126,咨詢來電通話,9:10:03,108,9:13:21,2008-6-4)

2)員工關(guān)系數(shù)據(jù)

CRM定單管理系統(tǒng)把每個咨詢?nèi)藛T信息都存儲在一個關(guān)系數(shù)據(jù)表中。號、姓名、工作組。表屬性如下所示:

Yonghb(daim,xingm,bum)

這個關(guān)系的一個記錄如下所示:

(108,彭霄,1)

[page]

3)工作組關(guān)系數(shù)據(jù)

呼叫中心系統(tǒng)按被撥打的咨詢熱線號碼不同,設(shè)置了多個工作組來接人電話工作組的沒置信息存儲在一個關(guān)系數(shù)據(jù)表中。對于每個工作組,存儲的數(shù)據(jù)說明了該工作組的組號、組

名、優(yōu)先級(對于咨詢熱線號碼常用的幾個,又按優(yōu)先級接入到同類型的工作組中,有效分流同類咨詢電話的接聽、處理量)。表屬性如下所示:

Dm_bum(daim,neir,jib)

這個關(guān)系的一個記錄如下所示:

(j,咨詢,1)

3.2.2 UML diagram的生成

1)由關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的CTI來電的UML diagram如圖2所示。

介紹性文字

圖2 CTI來電的UML diagram

2)由關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的員工的UML diagram如圖3所示。

介紹性文字

圖3 員工的UML diagfam

3)由關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的工作組的UML diagram如圖4所示。

介紹性文字

圖4 工作組的UML diagram

3.2.3 UML星系模式

通過CTI的來電號碼、來電事件類型、來電日期、來電時間、來電接聽人和來電組號,構(gòu)建一個UML星系模式,以便為服務(wù)中心的管理人員能對CTI話務(wù)有全方位的預(yù)測。

這個UML星系模式的分析主題是服務(wù)中心CTI的話務(wù)量。

這個UML星系模式如圖5所示,有2個事實類和4個共享維。2個事實類為co_fact和qy_fact。

介紹性文字

圖5 UML星系模式

Ce_fact事實類的內(nèi)容由CTI關(guān)系數(shù)據(jù)以及經(jīng)過計算的數(shù)據(jù)產(chǎn)生。Qy_fact事實類的內(nèi)容中客戶關(guān)系數(shù)據(jù)以及經(jīng)過計算的數(shù)據(jù)產(chǎn)生。4個共享維為員工維、工作組維、來電事件維和時

間維。員工維來自員工關(guān)系數(shù)據(jù)表的內(nèi)容,有“gongh”類。工作組維來自工作組關(guān)系數(shù)據(jù)表,有“group”類。來電事件維來自來電事件關(guān)系數(shù)據(jù)表,有“event_type”類。時間

維包含3個類“month”、“day”、“time”,有兩個概念分層。一個是“day”—“month”,另一個是“day”—“time”。這樣,這個UML星系模式就構(gòu)成了一個面向CTI的話務(wù)

量主題的多維數(shù)據(jù)概念模型,從而可進行面向這個主題的OLAP多維數(shù)據(jù)分析,通過上卷、下切、鉆取等實現(xiàn)如:“各工作組的話務(wù)量”、“每月每日的話務(wù)量”、“各企業(yè)的話務(wù)

量”、“每日分時段的話務(wù)量”、“各來電事件的話務(wù)量”等查詢分析。

4 結(jié)束語

本文所述的查詢分析是一個實際應(yīng)用,該應(yīng)用成功地使管理人員及時獲悉服務(wù)中心各職能邪門的工作質(zhì)量,并指定有效的咨詢?nèi)藛T排班機制。運行結(jié)果表明該應(yīng)用確實提高了管理

者效率,并對服務(wù)中心的管理基本做到實時、量化的水平,大幅提高了服務(wù)質(zhì)量和管理水平。使客戶的滿意率穩(wěn)步上升。

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