客户服务渠道的大数据(PPT)
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中国移动客户服务课件
中国移动客户服务课件
2023-10-28
目 录
• 中国移动客户服务概述 • 中国移动客户服务的核心能力 • 中国移动客户服务流程 • 中国移动客户服务的质量标准与评估 • 中国移动客户服务中的挑战与解决方案 • 中国移动客户服务案例分析
01
中国移动客户服务概述
客户服务的定义与重要性
定义
客户服务是一种以客户为中心的企业运营模式，通过制定和实施一系列的策 略、流程和系统，为客户提供高效、专业、及时、个性化的服务，从而提高 客户满意度和忠诚度。
提高客户满意度的策略
提高客户服务质量
应不断提高客户服务质量，包括语言表达 能力、服务态度、解决问题的能力等。
建立良好的客户关系
应积极与客户建立良好的关系，了解客户 需求，提供个性化服务。
定期收集客户反馈
应定期收集客户反馈，了解服务中的不足 ，及时改进。
优化业务流程
应不断优化业务流程，提高服务效率，减 少客户等待时间。
详细描述
中国移动客户服务团队应结合公司战略目标和客户需求，制定出一套全面的服务 质量标准，包括服务态度、响应时间、问题解决能力等方面。同时，要确保这些 标准具有可操作性，能够在实际服务过程中得到贯彻和实施。
服务质量监控与评估机制
总结词
建立有效的服务质量监控与评估机制是保证客户服务质量的重要手段。
详细描述
提升客户忠诚度的措施
提供优质的产品和服务
应提供高质量的产品和服务，满足客户需求，提高客户满意度。
增加客户粘性
应通过积分、优惠券等方式增加客户粘性，提高客户忠诚度。
建立会员制度
应建立会员制度，提供会员专享优惠和特色服务，增加客户忠诚度。
开展口碑营销
应积极开展口碑营销，通过客户推荐和分享增加新客户，提高客户忠诚度。
2023-10-28
目 录
• 中国移动客户服务概述 • 中国移动客户服务的核心能力 • 中国移动客户服务流程 • 中国移动客户服务的质量标准与评估 • 中国移动客户服务中的挑战与解决方案 • 中国移动客户服务案例分析
01
中国移动客户服务概述
客户服务的定义与重要性
定义
客户服务是一种以客户为中心的企业运营模式，通过制定和实施一系列的策 略、流程和系统，为客户提供高效、专业、及时、个性化的服务，从而提高 客户满意度和忠诚度。
提高客户满意度的策略
提高客户服务质量
应不断提高客户服务质量，包括语言表达 能力、服务态度、解决问题的能力等。
建立良好的客户关系
应积极与客户建立良好的关系，了解客户 需求，提供个性化服务。
定期收集客户反馈
应定期收集客户反馈，了解服务中的不足 ，及时改进。
优化业务流程
应不断优化业务流程，提高服务效率，减 少客户等待时间。
详细描述
中国移动客户服务团队应结合公司战略目标和客户需求，制定出一套全面的服务 质量标准，包括服务态度、响应时间、问题解决能力等方面。同时，要确保这些 标准具有可操作性，能够在实际服务过程中得到贯彻和实施。
服务质量监控与评估机制
总结词
建立有效的服务质量监控与评估机制是保证客户服务质量的重要手段。
详细描述
提升客户忠诚度的措施
提供优质的产品和服务
应提供高质量的产品和服务，满足客户需求，提高客户满意度。
增加客户粘性
应通过积分、优惠券等方式增加客户粘性，提高客户忠诚度。
建立会员制度
应建立会员制度，提供会员专享优惠和特色服务，增加客户忠诚度。
开展口碑营销
应积极开展口碑营销，通过客户推荐和分享增加新客户，提高客户忠诚度。
大数据应用PPT模板
通过监控数据，及时发现平台故障或异常情 况。
故障排查
预防措施
对发现的故障进行排查，定位故障原因，并 采取相应的处理措施。
分析故障原因，总结经验教训，采取预防措 施避免类似故障再次发生。
平台优化与扩展方案
性能优化
针对大数据平台的性能瓶颈，进行优化处理，提 高平台运行效率。
迁移方案
对于需要迁移的大数据平台，制定详细的迁移计 划和方案，确保迁移过程顺利进行。
可扩展性
可横向扩展至数千个节点，满 足大规模数据存储和访问需求。
实时性
支持实时数据读写操作，满足 实时应用需求。
容错性
通过数据备份和恢复机制，确 保数据的高可用性。
数据挖掘与机器学习
数据挖掘算法
介绍常用的数据挖掘算法，如分 类、聚类、关联规则挖掘等。
机器学习模型
阐述机器学习基本原理和常用模 型，如线性回归、逻辑回归、神 经网络等。
数据存储加密
利用加密算法和密钥管理 技术对存储在数据库、文 件系统等介质中的数据进 行加密，防止数据泄露。
加密算法选择
根据数据的重要性和安全 性要求，选择合适的加密 算法，如AES、RSA等。
敏感信息识别和脱敏处理技术
敏感信息识别
通过数据扫描和模式识别 技术，自动发现数据中的 敏感信息，如个人身份信 息、银行卡号等。
物流行业应用
智能物流
01
利用大数据和人工智能技术，实现物流过程的自动化和智能化，
提高物流效率和准确性。
物流优化
02
通过对海量物流数据的挖掘和分析，发现物流过程中的瓶颈和
问题，提出优化方案和建议，降低物流成本。
供应链协同
03
利用大数据实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，提
《客户服务》PPT课件
6
1、现代服务营销观念
生产观念 产品观念 推销观念 营销观念 服务营销观念 社会营销观念
精选课件ppt
7
现代企业市场营销基本要素从原来的4P变为4C
Product 产品
Marketing 市场营销
Price 价格
Promotion 促销
Place 地点
Customer Solution
CRM四大功能
1．客户信息管理； 2．市场营销管理； 3．销售管理； 4．服务管理与客户关怀。
精选课件ppt
52
怎样做好客户关系的步骤
1．收集完善客户资料档案 2．分类分级与建立模式 3．规划与设计营销活动 4．标准营销行为的执行整合 5．实行绩效的分析与衡量
精选课件ppt
53
处理好客户关系的法宝
33
人际性格解析法
外向
活泼型
重人际
和平型
力量型
重事物
分析型
内向
精选课件ppt
34
顾客性格分析：
表现力、控制力强（外向）
重人际
活泼型 （赞美）
和平型 （解说）
力量型 （服务）
分析型 （征询）
重事物
亲和力、精逻选课件辑ppt 力强（内向）
35
不同类型的客户服务
活泼型:
时尚、前卫、新潮、对新产品有兴趣。 具主动,购买力大，跳级、冲动购买。 介绍独特性、外形、颜色。 问这问那，滔滔不绝。 倾听、赞美。 适合和平型+活泼型的服务
17
顾客满意：
顾客满意
经常购买
传播产品优点
成为忠实顾客
产生新客源
销售提升
认可度提高
效益增加
成为名牌
(2024年)大数据介绍PPT课件
绿色计算与节能
随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
2024/3/26
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器 数据仓库
18
数据挖掘与分析工具
2024/3/26
• Apache Spark: 一个快速、通用的大规模数据处 理引擎。
19
数据挖掘与分析工具
01
内存计算
2024/3/26
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等 。
35
06 大数据挑战与未 来趋势
2024/3/26
36
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数 据质量参差不齐，可能存在不准 确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据 清洗、去重、异常值处理等预处 理步骤，增加数据处理复杂性和 成本。
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式，如数值型、 类别型等。
2024/3/26
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪 声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
2024/3/26
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器 数据仓库
18
数据挖掘与分析工具
2024/3/26
• Apache Spark: 一个快速、通用的大规模数据处 理引擎。
19
数据挖掘与分析工具
01
内存计算
2024/3/26
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等 。
35
06 大数据挑战与未 来趋势
2024/3/26
36
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数 据质量参差不齐，可能存在不准 确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据 清洗、去重、异常值处理等预处 理步骤，增加数据处理复杂性和 成本。
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式，如数值型、 类别型等。
2024/3/26
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪 声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据汇报(内部精华版)ppt课件
完整最新ppt
17
完整最新ppt
18
大数据系统 整体架构
完整最新ppt
19
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
完整最新ppt
20
数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
邮件服务器
PC用户
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8
PC用户
完整最新ppt
9
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： ➢结构化数据：二维表（关系 型） ➢半结构化数据：树、图 ➢非结构化数据：无
结构化数据：先有结构、再有 数据 半结构化数据：先有数据，再 有结构
完整最新ppt
10
关系数据库曾经是万能的
电子病历
44
完整最新ppt
5
1.大数据 (Big Data)
所谓“大数据”（big data）指的是这样一种现象：一个公司日常运营所生成和积累用户 行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数 据的获取、存储、检索、共享、分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经不 是以我们所熟悉G或T为单位来衡量，而是以P、E或Z为计量单位，所以称之为大数据。
完整最新ppt
2299
数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹：不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特 性分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路 交通流量预测等；
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
客户关系管理(CRM)ppt课件
企业为何需要CRM
提升客户满意度
通过了解客户需求、提 供个性化服务等方式， 提高客户满意度和忠诚
度。
优化销售流程
通过自动化销售流程、 提高销售效率等方式，
增加企业销售收入。
加强市场营销
通过精准营销、提高营 销效率等方式，提升企 业品牌知名度和市场占
有率。
提高服务质量
通过提供快速响应、优 质服务等方式，增强客 户对企业的信任和好感
不同客户的需求。
提高响应速度和解决问题能力培训
加强客户服务技能培训
定期举办客户服务技能培训，提高客户服务人员的沟通技巧和问 题解决能力。
建立快速响应机制
设立快速响应机制，确保客户问题能够在最短时间内得到响应和解 决。
提供个性化服务方案
针对不同客户的需求和问题，提供个性化的服务方案，提高客户满 意度。
多渠道协同推广策略探讨
多渠道协同推广
整合线上、线下多种营销渠道，如社交媒体、广告、公关活动、 销售渠道等，形成全方位的营销推广网络。
渠道选择与优化
根据不同渠道的特点和目标客户群体选择合适的推广方式，并持续 优化渠道组合以提高营销效果。
数据分析与决策支持
通过数据分析工具对多渠道推广效果进行实时监测和分析，为营销 策略调整提供决策支持。
未来发展趋势预测
CRM与数字化营销的深度融合
随着数字化营销的发展，CRM将更加注重与各种数字化营销工具和平台的整合，实现营 销、销售和服务的一体化。
CRM的智能化发展
利用人工智能、机器学习等技术，实现CRM系统的自动化和智能化，提高系统的使用效 率和用户体验。
CRM的个性化发展
针对不同行业和企业的需求，提供定制化的CRM解决方案，满足企业的个性化需求。同 时，注重客户体验的优化，提供更加人性化、便捷的服务。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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离网＆入网意向用户挽留＆营销
分析离网＆入网的服务特征，建立对应的业务类别，发现有离网＆入网倾向 的服务录音并定位用户名单，进行离网原因分类，并通过外呼策略进行目标 用户的挽留＆营销，从而为企业创造价值。
杭 州 市 重 点 科 技 型 企 业
自主知识产权
高新技术企业 资深咨询团队
客户遍布20余省市
呼叫中心研究院
同济大学算法实验室
标 准 评 审 委 员
CCCMM
CMMI四级资质
上海研发中心
AAA信用企 业
双软 企业
国家重软企业
远传产品
以管理优化为核心，涵盖服务领域、多电子渠道的管理提升 和服务创新。公司以顾问理念为先导，软件工具为辅助，外
• ETL • 数据众包
• • • • • • •
A/BT esting 关联规则分析 分类 聚类 遗传算法 神经网络 预测模型 时 模式识别 间序列分析 回归分析 系统仿真 空 机器学习 间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言 等
大数据相关 技术
• • • • • •
构建可视化、全局化分析体系
主题分析
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IVR客户行为分析挖掘主题
IVR承载业务优化
• 话务和业务热点捕捉，实 现业务与客户需求合理匹 配，保证IVR承载符合其 渠道特性和用户需求的业 务
IVR节点业务优化
分析各类业务和节点指 标，挖掘影响用户体验 和业务成功率的原因， 给出优化建议。包括播 报顺序、语言清晰度、
分类关联分析模型 交叉分析模型
趋势分析 普通统计分析 ……
多渠道应用
……
趋势分析模型
……
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基于语音分析的应用
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系统分析挖掘原理
定性
定量
信息库 完善
局部
全局
客户全景 视图构建
不可预测
可预测 渠道运营 全局管控
运营分析 优化
客户体验 提升
业务商机 发掘
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议程
一、数据、技术和理念 二、远传对渠道大数据的利用研究 三、远传技术简介
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包运营为实践，提供服务领域一揽子解决方案。
咨询 服务渠道建设规划
； 服务渠道运营管理； 跨渠道客户行为分析； 岗薪体系设计； 知识管 理和知识库运营； 微信 运营咨询； 嵌入式运营
软件
U-BDMP联络中心大数据挖掘平台
U-CCMS运营管理系统（首创，排 名第一）； U-CKMS结构化多媒体知识库管理
远传技术服务案例
客户分布
15 个省市 44个运营商客服中心和营业厅
2家 运营商的集团公司 9家 大型金融保险公司的客服中心 6家 电子商务公司客服中心 4家 大型制造企业客服中心 3家 航空公司客服中心 10余家 物流 政府 医疗 保健等客服中心
业绩规模
10年服务经验
273个 服务合同（含47个咨询合同）
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议程
一、数据、技术和理念 二、远传对渠道大数据的利用研究 三、远传技术简介
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远传标签
排班市场 占有率第一
IVR分析市场 占有率第一
>
90%
IVR
网站 日志
在线对话（非结构化）
IVR客户行为日志（半结构化）
网站客户行为日志（半结构化）
然而，联络中心在这些数据的利用上一直 力有未逮
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近年大数据相关技术的发展为利用这些数 据提供了保障
• 结构化、非结构化和 半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理 • • • • • 标签云 聚类图 空间信息流 热图 ……
文本 （语音 转译、 工单）
//Dong//Shou//
冻手
语音文件
语音语义识别
转译文本
建立索引
数据仓库
业务分类建模
分析维度模型
如投诉抱怨/重复来电+业务/产品类别、座 席+静默时间+超长通话时间等；任意维度 均可交叉分析并进行自动根源原因分析。
建模 分析
设立产品和业务类别列表，对每个业 务类别利用术语及系统建议建立初始 模型，并随业务发展不断优化模型。
确认离 网特征 建立离网用户特征分类； 基于分类定位全部的离网 录音；
离 网 意 向 客 户 营 销 漏 斗
确定离 网名单
匹配录音索引，生成离网 意向用户名单
离网原 因分类
对用户名单进行人工核实； 基于人工核实对离网原因 进行进一步详细分类
离网用 户挽留
基于离网原因分类，匹配 不同的挽留策略； 进行外呼挽留。
资料来源:计世咨询
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信息以及智慧运用信息创造价值的能力 是左右我们未来的核心
理念 技术 数据
联络中心各服务渠道每日会产生海量数据
…
文本数据
日志数据
联络中心
其中90%以上为非结构化或半结构化数据
录音数据（非结构化）
分析 报告 及应 用
分析
监听录音确认分析推论 ，根据系统提供的数据 与图表，形成可视化分 析结果。
减少处理时长 减少客户流失 应用 改善业务流程
改善自助服务 提升销售能力 提高客户满意度
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应用场景1-离网＆入网意向用户发掘
服务总规模 67000 席 再次合作率 83%
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谢谢
．
远传联络中心大数据产品研究步骤
数据准备
数据采集
语音文件 在线对话文本 业务工单 ……
挖掘分析
语音识别
结果展现
报表体系
数据结构化
自动根源分析 分类关联分析 索引关联分析 可视化查询 交叉分析
语音文本化 语义索引 ……
分析报告
分类建模
业务/数据建类
确立分类主题 关联词提示 业务/数据归类 ……
分析建模
BPO运营
培训基地； 业务外 包运营； 人力资源
输送； 服务领域运
营外包； 座席外包 ； 满意度回访； 离 岸外包业务； 质检 单项外包服务； 市 场调研…
； 数字化管理诊断； 预
处理流程； CC-CMM认证……
系统；
U-IOS呼叫中心IVR智能分析系统 （首创，排名第一）； U-CBA跨渠道客户行为分析系统 （首创）；
应用场景2-通过语音分析提升运营能力
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如何利用海量录音，通过各类关联分析，全面掌握话务 员各方面表现情况，并采取相应措施，提升运营绩效？
加入技能 因子
圈定不同业 务弱势员工 加入技能因子 后确定弱势现 象是否正常 不正常
• 通过轨迹分析和统计，分
析IVR来电原因 • 准确捕捉人工来电原因
业务模式优化、分析过
程规则化等。
IVR满意度分析与管理
根据满意度调查结果 和客户按键轨迹进行 分析，找出不满意度 的业务以及影响客户 满意度的原因，持续 改善IVR业务，提高 客户满意度
客户满意度路径分析 客户按键轨迹
IVR转人工行为分析和管理
业务关联模型
• 在客户的浏览轨迹中发掘业务之间的相关性 • 根据业务相关性，优化菜单结构和导航过程，设置快速 跳转，使客户能快捷的找到相关业务，提升用户体验 • 根据业务相关性，设计个性化营销方案，实现向上营销 业务冲浪轨迹 和交叉营销。
业务挽回模型
• 在客户的业务办理轨迹中发掘想要办理但没有办理成功 的业务 • 对业务办理失败原因进行分析，发现业务流程中存在的 问题，改善用户体验，提升自助业务有效性 • 对有办理意愿但没有办理成功的客户，通过其它电子渠 道或人工及时进行干预，提升业务办理量 业务失败节点
纳入业务培 正常
训计划 主动沟通 关爱
帮助提升员工业 务能力
海量录音 转译
改善管理，降低 流失率
各业务通话 时长分析 圈定不同业 加入人员属性 挖掘业务强势 群体主要特征
各类业务经 验总结 不同类型员 工特性研究
改善业务，提升 业务能力
务强势群体
加入人员 属性因子
改善招聘、日常 管理、培训等各 方面
对首层转人工和非首层转 人工客户进行轨迹分析， 了解客户转人工的原因， 以进一步优化菜单结构和 业务流程，同时可以实时 提供给客服代表，使客服 代表可以提前了解客户需
求，提高服务效率。
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IVR客户行为分析经典模型
客户服务渠道的大数据