摘要：随着科技的不断进步，网络技术和计算机技术对社会各个领域都产生了很大的影响，尤其是大数据技术、云计算等技术，推动人们的生活、工作展开极大的变革。对于企业呼叫中心来说，在大数据时代，必须顺应时代发展的需要，拓展自身职能，借助大数据技术来完成信息的收集、处理，为企业提供强大的信息支持。本文将重点探讨大数据对企业呼叫中心职能的影响。
关键词：大数据；呼叫中心；职能；企业
随着信息技术、网络技术、计算机技术的高速发展， “大数据”这一概念得到了社会的广泛关注，并且对社会生活的各个领域产生了极大的影响。因此，社会的各个领域都应当充分利用大数据时代的优势，推动自身的变革。对于企业呼叫中心来说，要借助大数据的力量，推动职能变革，从而为企业发挥更大的作用。
一、大数据与企业呼叫中心
所谓大数据，通俗来说，就是数量、规模巨大的资料，以至于无法通过当前的主流软件，通过在一定时间内完成采集、整理和管理，从而让规模巨大的资料产生巨大的价值。在我国，大数据技术已经得到了国家的高度重视[1]。
呼叫中心，是企业提升服务质量的有效手段，在当前商业界的应用十分广泛。随着社会经济的不断发展和呼叫中心的持续壮大，能够获得数据以几何式增长。然而对于数据的开发、利用远远不足，大量有价值的信息被海量的无需数据掩盖。如何从这庞大的无序数据中挖掘出有用的价值具有至关重要的意义，这对于企业来说有着无与伦比的价值。呼叫中心，在互联网和大数据时代下，其服务形式与职能都会发生革命性的变化。
就呼叫中心掌握的信息类型来看，主要包括两类，一类具有统一结构或可用数据表示，称为结构性数据，比如数字、符号等等；另一类是无法使用统一结构或数据表示，称为非结构性数据[2]。
二、大数据技术开发利用结构性数据对呼叫中心职能的影响
（一）有助于加强呼叫中心管理的监管职能
对于呼叫中心来说，每一次话务服务中，均包括了各项运营数据，比如客户满意度、通话时长、来电原因，问题解决率等等。在服务量压力下，要对各项指标实现量质均衡，尽管当前呼叫中心管理模式已经趋于成熟，但依然十分困难。在大数据开发的基础上，可以发现各项指标之间是否存在平衡偏差，再通过有效的监管，纠正偏差，实现各项指标的均衡统一，从而实现企业的管理目标。
（二）有助于呼叫中心人员配置核算职能
随着服务意识的增强，为了满足消费者的服务需求，呼叫中心规模持续扩大，经验式排班已经无法满足当前庞大规模的呼叫中心管理需求。为了有效控制成本，必须对小时话务量有准确的核算，从而设置必要的坐席。传统的分析方法无法从庞大的来电信息中找出任何规律，经验式的安排则不可能实现成本与服务水平的最优化。在此情况下，大数据技术能够发挥其强大的功能，对坐席实现最优化安排。
（三）拓展呼叫中心对客服的数据监督职能
在呼叫中心联系的所有企业内部业务部门中，联系最为密切的就是维修部门。因此，呼叫中心的运营效率除了受制于自身内部管理，维修部门的运营也有十分重要的影响。
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在呼叫中心所处理的大量数据中，不仅包括了庞大的内部工作数据，也有大量协作部门的相关信息。如果能够将这些数据的价值全部挖掘出来，不仅能够实现对自身服务能力的监管和提升，还能够帮助企业管理和改善客服岗位的相关能力。
三、大数据技术开发利用非结构性数据对呼叫中心职能的影响
当前，在我国大多数企业的呼叫中心管理中，对于结构行数据的功能较为重视，结构化数据也得到了较为充分的利用，并且以此为基础建立了相关的核算方法、考核方法。然而，在无结构数据的利用方面，依然存在着较大的漏洞和功能缺陷。如何有效开发非结构性数据成为大数据时代下首先要解决的问题。
相关研究发现，企业呼叫中心的所有信息中，信息含量最大的来源是电话录音。一方面，电话录音中包含着大量信息，包括客户基本资料、客户与客服的对话、问题来源，问题反馈、对客服的满意度等等。另一方面，这些数据由于是非结构性数据，对其利用有很高的难度。基于此，通过专业技术人员，运用录音挖掘工具，能够将这些无序数据转化成有价值的数据，为企业决策提供参考。
（一）对呼叫中心话务质量控制的影响
传统的呼叫中心管理机制中，往往通过各种复杂的考核指标来管理客服代表，这往往给工作人员带来极大的工作压力。同时，在对话务人员的培训过方面，缺乏明确的、计划性的环节管理，无法有效提升坐席人员的专业能力，导致呼叫中心的管理指标与坐席人员能力不成比例。
通常人们认为培训工作无法通过数据化体现，所以培训的内容、模式相关设计往往是通过经验决定。在大数据时代，在大数据技术和数据挖掘技术的支持下，能够将“经验主义”变成“数据主义”，通过对录音信息的挖掘，从而将非结构性数据转变为结构性数据，通过提取的信息，分析坐席人员在工作中的重点和难点，从而给予最具针对性的培训。这样，既能够有效提升员工素质，又能减少不必要的培训，降低员工负荷。
（二）对呼叫中心客户关系管理的影响
呼叫中心的大量非结构性数据看似纷繁芜杂，没有实质意义，然而其中有巨大的商业价值。通过大数据技术对非结构性数据做出有效整理，就能够将数据归于不同的类型，比如忠诚客户、新进客户、潜在客户、抱怨客户、重复来电、超长通话等不同类型；在通过对不同类型客户的数据做出统计，能够迅速为客户提供极具针对性的服务，不仅能够有效提升服务效率，更重要的是让客户感受到了更好的体验，从而对维持客户关系有着十分重要的作用。
另外，通过对客户信息、市场信息、反馈信息的持续挖掘，持续发现客户和市场的新需求，创新产品与服务模式，还能够有效拓展与客户的新联系，从而创造更大的商机。
四、小结
总的来说，对于拥有庞大数据信息的企业呼叫中心来说，如何有效发挥海量信息的巨大价值，决定了未来呼叫中心在企业中的功能和意义能否持续强化。大数据技术则能够通过对海量数据的整理，使其价值得到最大化发挥，从而为企业的管理和运用提供更具价值的数据支持。
参考文献：
[1]张戬，刘旸，亓银红.呼叫中心大数据分析应用研究[J].信息技术与标准化，2015，（07）：61-64.
[2]令铁军. 呼叫中心与大数据在呼叫中心中的应用发展[J].中国新通信，2016，18（20）：99-100.
论文作者:闫哲
论文发表刊物:《电力设备》2018年第12期
论文发表时间:2018/8/6
标签：数据论文; 呼叫中心论文; 结构性论文; 企业论文; 职能论文; 信息论文; 客户论文; 《电力设备》2018年第12期论文;