“大數據”在大家的眼里早已不是什么新鮮的詞匯，早在13年它就已經是熱門話題了。大數據帶給了很多企業更多的機遇，同時也帶來了一些問題。特別是現在呼叫中心也由人工熱線電話發展到了交互式自動語音應答。如何讓大數據的發展和呼叫中心結合起來，為企業提供更廣闊的發展呢？這篇文章將帶大家一起來看看大數據下的呼叫中心企業服務。
呼叫中心的數據分類：
呼叫中心因為起著聯系客戶和企業的作用，所以有很多關于客戶信息的數據，以及中心運營的數據，具體來分類是兩個部門，一個是結構化數據，另一個是非結構化和半結構化數據。結構化數據細分就是運營數據、支撐數據以及客戶信息數據；而非結構化和半結構化的數據就類似于電話錄音、工單信息和客戶意見建議收集等。
因為數據類型的不同，要想更好的應用數據得出相應的結果和導向，就要用不同的分析思路和方法。對于結構化數據的分析方法：是在原有傳統數據分析和數據挖掘的基礎上，運用更豐富的數據可視化軟件，將呼叫中心的運營過程更清晰地呈現出來，幫助管理者快速聚焦問題并找出解決方案，而對于非結構化和半結構化的數據，則需要突破固有的思路，關注新技術應用的發展，挖掘出信息寶藏，創造性地運用于流程設計中。
呼叫中心在大數據下的應用：
既然呼叫中心有了各種各樣可以供分析和進行策略制定的數據，那么是不是應該應該成為企業的大數據分析應用中心呢？是的，對于呼叫中心的數據而言，這是再好不過的選擇了。企業可以通過呼叫中心的通話質檢功能獲得話務員錄音和聊天記錄等信息。
通過來電和第三方社交媒體等渠道獲取更多客戶信息，然后對這些非結構數據進行分析，獲得客戶真實情況，并從這些數據中準確分析出用戶的行為和想法，也就是我們常說的形成精準的客戶畫像。一方面，在現有呼叫中心格局和業務基礎上，將其建成為多媒體中心，通過電話、互聯網、傳真、電子郵件及自助服務等方式進行互動。另一方面，呼叫中心的各類信息匯集后，還可給公司領導在技術、市場、經營、財務提供分析數據，以及公司層面的重大事項提供決策參考。
總結：
綜合上述，呼叫中心對于大數據的應用不僅可以延伸了服務邊際，提升了運維效率，還能提高營銷服務的品質。
