浅谈大数据下的呼叫中心ACD

商路通 黄河专栏本文为作者专门为CTI论坛所撰写 谢绝转载

一、从一个微博说起

8月2日，@高峡之数据时代的一个朋友发送了一条微博：“呼叫中心的大数据方案应该是这样的：客户打电话进来，并不是简单的分配一个空闲的接线员，而是通过大数据分析，实时分配一名与该客户好感度最高的接线员。通过这一方案，可以实现6年营业额增长190%，客户解约阻止率提高117%，接线员离职率下降25%。 ”

可以用“一石激起千层浪”，来形容这条微博的效果。

被转发了93次，被评论了21次，虽然这些数量都不是很大，但是，一些呼叫中心的朋友，包括一些比较有名的专业人士都做了点评，同时，其它领域的网友也想法颇多。

最初我没有太留意，评论了一条：“根本就是‘白日梦’。很早各大国际公司就有这样的方案。但是，做路由策略的公司搞不定大数据；做大数据的公司搞不定路由策略。很难啊。”

其他网友的评论很有意思，我分了一下类，大概有四类：

1.持怀疑、否定态度的

@张道山_2003：客户好感度最高是在哪里如何被评价出来的？方案效果的数据来源于哪里？

@挽弓射虎：数据来自真实案例？

@下雨在家：这几个数字咋来的？好感度高的人总占线怎么办？

@盐渍乌梅：这样得需要多少坐席啊，哪家呼叫中心这么不计成本。

@黄河Tony：关键是在复杂模型的计算上又要效率，还要变化

@王厚东HD:对排班和路由策略挑战不小，可以从高端小众VVIP客户做实验。

@王厚东HD:来电的随机性和匹配员工的可用性跟对运营效率的要求是相悖的。

@请问微博是什么：很难，不是技术上而是人这个动物很特殊，不是电脑能理解的

@彭旻玺：鄙人粗陋寡闻，老听别人忽悠大数据的概念，但从来听过，更没见过落地实施的大数据成功案例，哪位可以帮忙告知一下？

@赵磊--前进档：如何确定好感度？如何在短时间内快速评价客户接受前的状态？通过什么机制实现？是否还要考虑客户的性别、年龄、身份、职级、户籍、方言、学历、经常使用的语言风格、性格特质......有没有具体的解决方案建议？做运营的最怕忽悠。

@国旭网络：复杂的工程。

@山煈點火把满意度结合起来？但是需要长时间积累。。。还要提升户均来电。否则客户和坐席的猿粪是个问题。

@木杉hn：据我所知联通客服所使用的华为V600系统还远不能满足这个大数据分析需求~@唐川-草上飞2008：客户好感度最高是在哪里如何被评价出来的？方案效果的数据来源于哪里？

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