呼叫中心各项指标（KPI） 目前呼叫中心越来越趋向精细化、数字化管理，KPI管理成为一种有效的管理手段。通常，呼叫中心的运营管理者们通过分解运营目标制订各种KPI指标，通过KPI指标来引导座席代表行为，从而达到完成项目运营目标。 大部分呼叫中心采用呼叫中心集成系统和座席操作系统，另外还有强大的运营管理系统进行数据支持，所以为实行数字化管理奠定了良好的基础。KPI 的英文名字是Key Performance Indications，即指关键绩效指标，是通过对组织内部某一流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可运作的远景目标的工具，是企业绩效管理系统的基础。KPI符合一个重要的管理原理--"二八原则"。在一个企业的价值创造过程中，存在着"20/80"的规律，即20%的骨干人员创造企业80%的价值；而且在每一位员工身上"二八原理"同样适用，即80%的工作任务是由20%的关键行为完成的。因此，必须抓住20%的关键行为，对之进行分析和衡量，这样就能抓住业绩评价的重心。 每个呼叫中心都有自己的KPI指标，指标的数量各不相同，有的多到一百多个，有的少到只有三五个。这里介绍常用的20个KPI指标。这些KPI指标源于美国普度大学消费品质量监测中心琼·安顿教授提出了23个与客户服务中心运营相关的数字化规范指标，根据目前行业软硬件的发展及所在公司的经验，进行重新的修改。其中数据标准部分，一部分来源于行业标准，一部门来源于某些呼叫中心的历史数据。但是，无论怎样制定这些标准，KPI值应有挑战性，即应略高于现有水平或至少不低于现有水平，要对完成上一级目标有所贡献并成为
目录 呼叫中心数据分析 (2) 一．数据分析的目的 (2) 1. 运营管理 (2) 2. 客户管理 (2) 3. 内外服务 (2) 二．数据分析的基本步骤 (2) 1. 数据清洗 (2) 2. 基本指标建立 (3) 三．统计分析方法的应用 (3) 1. 运营管理 (3) 2. 客户管理 (4) 3. 内外服务 (4) 四．结果展示 (4) 五．效果检测 (4)
呼叫中心数据分析 呼叫中心的运营管理自身就是对数字管理的过程，各项营运报表、整体运营成果、CSR行为举动等都蕴藏在数字中。随着呼叫中心应用在国内高速发展，呼叫中心的管理也日趋精细化、数字化。 数据分析的目的，在于发现问题，解释原因和关系，以及寻找可能的解决方法；同时达到更有效地沟通，无论是向决策层报告，还是与团队成员分享；并且数据的挖掘和整理，是绩效改善过程中的重要环节。 而基本流程我们可以简单的表述为以下图形： 我们将以上流程细分为以下五步： 一．数据分析的目的 1.运营管理 项目控制、产品分析、员工考核管理等 2.客户管理 客户投诉分析、客户分群营销、客户流失预警等 3.内外服务 电话销售、抽样调查等 二．数据分析的基本步骤 1.数据清洗 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且 包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有 冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我
们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。 2.基本指标建立 1）数量指标： 队列话量、接入话量、通话时长、客服在线时长、处理量、重复呼入 次数、重复呼入人数等 2）比率指标： 接通率、工时利用率、重复呼叫率、处理率、出勤率、人均呼入时间、 人均重复呼入次数、人均重复呼入时间、单位时间处理话量等 三．统计分析方法的应用 通过合适的指标监测整体的业务变化是行之有效的方法，但是面对大数据我们可以采用更加全面的统计方法挖掘更深层次的数据信息。统计方法多种多样，这是个循序渐进的过程，伴随着数据量的增大和业务种类的增加我们的数据挖掘工作也会得到进一步的拓展。以下我们通过简单的例子引入基本统计方法在数据挖掘中的应用。 1.运营管理 通过设置观测指标，侦测业务变化，洞悉产品特征，激励员工等途径促进业务增长、提高员工满意度，从而达到公司业务在量与质的同步发展。 1）移动平均分析方法 比如针对呼叫数量、呼入时长进行移动平均指数方法跟踪呼入量的 变化，及时观测到呼入量异常的时间节点，及时提出解决方案 2）有序聚类分析 比如对呼入量进行阶段性分析，归纳各个阶段呼入量变化的原因从 而达到投诉保修数量降低 3）相关性分析 比如分析接通率、客服在线时长、出勤率间的相关性关系，通过控 制相关指标达到控制目标变量 4）因子分析分析 比如我们由相关性分析得到呼入数量与一组指标存在关系，我们可 以采用因子分析的方法寻找最主要影响因子（指标） 5）典型相关分析 比如我们通过因子分析得到了一组主要的影响因子A，但是我们很难 直接控制因子A，然而很幸运的是因子A又和其他一组因子B存在
大数据智慧旅游案例分析 来源：时间：2016-03-07 11:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品
无锡市数字城管呼叫中心系统技术方案 一、总体概述 呼叫中心设在无锡市数字化城管监督中心内，主要是通过电话形式接受社会公众举报，并对各类管理信息进行分析、分类、处理、立案、销案。 无锡市数字城管项目呼叫中心系统采用3个E1数字中继（90路）接入，ISDN信令；90路IVR，30个坐席，30路录音，支持H323、SIP协议。先期实现其中市局25个坐席，将来支持升级至VIOP模式接入8个分中心各配备8个人工坐席。 呼叫中心负责接听、录入市民举报现场信息和处置结果信息，对各类管理信息进行分析、分类、处理、立案、销案。 二、呼叫中心系统设计方案 2.1平台特性 2.1.1 设计先进 在硬件上，采用一体化设计，节省维护和扩展成本；在软件上采用分布式处理，以统一的接口协议进行通信，提高系统的处理能力和故障冗余能力，保证系统运行的稳定性。IVR和CTI服务器都可以进行双机热备，做到自动倒换，而实现所有的功能只需要性能适当的计算机而无需增加新的交换和语音设备。 系统在建成后一段时间内不会因技术落后而大规模调整，并能够通过升级保持系统的先进性；所采用的技术是稳定的、成熟的，支持现有的多种呼叫功能和网络协议。 2.1.2 支持多信令处理 系统具备SS7、SS1和ISDN PRI信令，支持H323和SIP VOIP技术，为用户呼叫中心组网提供多种信令方式。 2.1.3 支持多种媒体接入 提供集成语音、传真、IP、Web、E-mail等多种媒体接入的全面方案，用户能够灵活地通过电话、传真、Internet、E-mail等多种方式与业务代表进行交流，提高客户满意度。 (1) 支持Web方式接入 1
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和 医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗 设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康 状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套 检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库 5.降低再入院率：看病费用之所以上涨，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不 下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。 关键词：记录、分析患者特点、识别高风险病人、特殊护理
呼叫中心各项指标（KPI） 天安锐信https://www.doczj.com/doc/474789050.html, 目前呼叫中心越来越趋向精细化、数字化管理，KPI管理成为一种有效的管理手段。通常，呼叫中心的运营管理者们通过分解运营目标制订各种KPI指标，通过KPI指标来引导座席代表行为，从而达到完成项目运营目标。 大部分呼叫中心采用呼叫中心集成系统和座席操作系统，另外还有强大的运营管理系统进行数据支持，所以为实行数字化管理奠定了良好的基础。KPI 的英文名字是Key Performance Indications，即指关键绩效指标，是通过对组织内部某一流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可运作的远景目标的工具，是企业绩效管理系统的基础。KPI符合一个重要的管理原理--"二八原则"。在一个企业的价值创造过程中，存在着"20/80"的规律，即20%的骨干人员创造企业80%的价值；而且在每一位员工身上"二八原理"同样适用，即80%的工作任务是由20%的关键行为完成的。因此，必须抓住20%的关键行为，对之进行分析和衡量，这样就能抓住业绩评价的重心。 每个呼叫中心都有自己的KPI指标，指标的数量各不相同，有的多到一百多个，有的少到只有三五个。这里介绍常用的20个KPI指标。这些KPI指标源于美国普度大学消费品质量监测中心琼·安顿教授提出了23个与客户服务中心运营相关的数字化规范指标，根据目前行业软硬件的发展及所在公司的经验，进行重新的修改。其中数据标准部分，一部分来源于行业标准，一部门来源于某些呼叫中心的历史数据。但是，无论怎样制定这些标准，KPI值应有挑战性，即应略高于现有水平或至少不低于现有水平，要对完成上一级目标有所贡献并成为完成上一级目标的主要推动力。 一、接通率 定义：对于具有IVR和ACD的呼入式呼叫中心，接通率是指IVR终级服务单元的接通量与人工座席的接通量之和与进入呼叫中心的呼叫总量之比。 对于呼出式业务来说，接通率是指座席呼出电话后接通量与呼出电话总量之比。 数据来源：这些数据可以从呼叫中心的CTI中全部提取出来，进行分析统计。 行业标准：呼入式业务的接通率为≥80%，呼出式业务的接通率≥60%。 建1议标准：呼入式业务的接通率≥85%，呼出式业务的接通率≥65%。 改进措施：呼入式业务是影响顾客满意度的一个重要的指标，与接通率相对应的是呼叫中心的顾客丢失率，如果接通率过低，说明有很多顾客无法接入呼叫中心，这会造成顾客的抱怨。此时，管理者和质量管理者应该立即寻找接通率过低的原因，并采取改进措施。接通率过低一般由两种原因造成：一是呼叫中心的通信系统出现问题，导致系统丢失顾客数据而使顾客无法接入到IVR或是人工座席。另一个是相对呼入量来说呼叫中心的座席资源过少造成的。 1呼叫中心系统和服务提供商天安锐信https://www.doczj.com/doc/474789050.html,
大数据智慧旅游案例分析 来源：数据观?时间：2016-03-07 11:57:38?作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品
https://www.doczj.com/doc/474789050.html, 呼叫中心语音大数据分析系统建设_光环大数据培训 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。这些数据内含客户身份信息、偏好选择、服务投诉、业务咨询等重要信息，是银行优化服务质量、提高运营效率，进行营销决策和产品服务设计的重要参考。 在大数据时代，语音数据变为一种重要业务资产，然而在传统技术条件下，语音数据保存困难，应用成本高，更难谈及进一步挖掘利用。 以广发银行为例，广发银行是国内最早组建的股份制商业银行之一，拥有坐席数5000余个，处理业务类型共四类，日产生录音文件量在200G以上，年录音文件总量超过90T。预测未来录音数据量的年均增长率可达30%，如此海量的录音数据加剧了录音管理的难度，同时为录音调听、质检带来巨大压力。 此外，广发银行信用卡中心海量录音数据中蕴藏丰富的客户、市场和服务增值信息，但由于海量录音数据只能依据法规作为证据保存，无法进行有效的充分利用。 中金数据成立于2005年，注册资本是2.25亿，在北京、上海、烟台三个地方都设有独立的园区，中金数据的业务涵盖了数据中心外包服务，IT运维外包服务及应用开发服务，大数据是其中的一块战略性业务。目前语音大数据分析云产品的交付客户有交通银行、广发银行、大地保险、百年人寿的金融行业客户。 周期/节奏 2015年4月成功签订合同，产品同时正式上线，每月或每两月进行版本更
https://www.doczj.com/doc/474789050.html, 新维护,为客户增加新的使用功能，提高工作效率，增强客户使用体验！提升企业敏捷性！ 客户名称/所属分类 大数据技术服务：广发银行大数据语音分析技术服务 任务/目标 广发银行信用卡中心希望针对目前呼叫中心数据量大，一旦出现历史录音调听，需要先找到磁带，导入系统中然后员工再一一听取核对，工作量大且效率非常低，往往找一通电话需要数天甚至几周时间，而且质检覆盖范围小，无法根据客户反馈的问题，及时有效的将相关信息进行结合，更难提及获取语音数据中的潜在市场价值。 广发银行信用卡中心希望通过使用相关解决方案，解决上述所面临的问题。并且实现语音服务系统的高效录音管理，解决语音文件的存储、调听问题，加强人工服务质检功能，同时对海量数据中的信息进行分析和挖掘，从而更加深入地了解客户、发掘市场、改善服务。 挑战 随着国内通信服务及电商行业的发展，录音质检管理日益为行业管理人员和智能语音质检系统提供商所重视，大量埋藏在海量电话录音中的客户需求和重要市场信息，如果都通过传统的人工监听无疑是一个巨大的工程，必将消耗大量的人力物力。同时这项支出还将会随着企业的发展而持续增长。 所以银行金融业呼叫中心未来的快速稳步发展，尤其是广发银行这种日通话
呼叫中心绩效管理与数据分析
呼叫中心绩效管理与数据分析 【课程目标】 通过对呼叫中心特有运营环境下绩效体系建立以及KPI指标的详细分解（目的、定义、测算方法、分析手段等），并辅以绩效数据分析应用实践，使呼叫中心管理者具备为自己的呼叫中心建立或完善科学、全面、平衡的绩效管理体系的基础并掌握基本的绩效数据分析方法和必要的运营数据决策模型。 【课程对象】 呼叫中心一线及中高层管理者；相关企业管理者；呼叫中心数据及绩效分析岗位员工 【学员要求】 1.自带或共用笔记本电脑 2.预装Excel 2007或2010版 3.Excel预装“分析工具库”组件 4.Excel有加载宏的权限许可 5.具有Excel插件安装权限许可 【课程大纲】 1. 呼叫中心绩效体系的建立 ?呼叫中心的定位与价值 运营效率和服务质量 客户满意与忠诚 业务渠道及运营决策辅助 ?呼叫中心与企业战略方向的一致性 企业战略决定部门方向 部门绩效体系体现对企业战略的支撑 ?呼叫中心绩效体系架构的分解与构建 客户指标 员工指标 运营指标 财务指标 2. 运营效率指标 ?服务水平、接通率 服务水平的设定依据 服务水平的影响因素 服务水平与接通率的差异
服务水平的不同计算方法 ?非电话业务响应周期 ?平均应答时长 ?平均放弃时长及放弃率 ?队列原理及各效率指标的关联关系 服务水平与人员需求 服务水平与放弃率 关键的少数 3. 服务质量指标 ?一次高质量通话的组成要素 客户需求 企业需求 ?通过质量监控评估质量 ?通过客户反馈评估质量 ?内部评价与客户评价的结合 ?错误与返工的成本代价 ?一次呼叫解决率 测量方法 关键影响因素 关键改进因素 4. 运营支撑与员工效率指标 ?业务量预测准确率 时段达标 绝对差异 决定系数 ?人员排班遵守率/ 工时利用率 员工需求配置 排班指数 ?了解与关注坐席占用率 ?平均处理时长的测量与管理 ATT与ACW ACW的状态使用 平均处理时长指标的合理测算 5. 财务成本与收益指标 ?评估单呼成本 ?评估单呼价值 ?评估单呼收益 6. 客户与员工管理指标 ?服务质量对客户满意度的影响 客户满意与客户忠诚 客户满意度的衡量要素 客户忠诚度的衡量要素 客户满意与客户忠诚的关系 客户体验管理及MOT 客户费力度及净推荐值 ?KANO模型应用简介 ?员工满意度衡量与管理 主流激励理论 常见激励措施 ?员工流失率管理
中国呼叫中心行业现状调研及发展前景分析报告（2015-2020年）
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网Cir..基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
二、内容介绍 产业现状 在电子技术和通讯技术的带动下，呼叫中心产业在短短二十年间从无到有在世界范围内蓬勃发展。呼叫中心行业的出现和发展也深深的影响了现代服务业，丰富了服务的内涵和形式，改变了服务的模式，影响了服务的理念。呼叫中心在国内被称为“客户服务中心”，从诞生之初的“成本中心”逐渐实现了现在的“效益中心”，企业建立呼叫中心的初衷是为了满足客户需求，更好地服务于客户，提高客服人员的服务效率与质量。随着人们生活水平的提高，各行各业都正在经历着从“以产品为导向”到“以客户为导向”的转变，我们已经进入营销哲学历史发展中的第四个阶段—市场导向营销阶段。告别单纯的“我擅长生产什么”的单向推销观念，企业开始站在客户的角度去思考一些问题：客户需要什么样的产品？这样的设计符合客户的使用习惯吗…… 市场容量 移动互联网的兴起使得呼叫中心产业面临了前所未有的机遇和挑战，越来越多企业开始关注移动营销、移动销售、移动电子商务战略，这使客户服务的移动应用也快速发展，手机应用程序更为丰富和多元化，正逐渐渗透到中国各个领域，包括现在的网络购物、团购、美食、生活资讯、地图、旅行、天气等等。以往用户通过电脑来实现查看资讯、购物、地图的功能应用，但现在都能通过手机实现，移动应用正在潜移默化地改变着信息时代下人们的日常生活。在应用云呼叫中心的企业中，客户的营销渠道越来越复杂，客户数据和接触信息更加海量，分析维度越来越复杂，分析结果要求的实时性越来越高，呼叫中心大数据挖掘也将成为企业的迫切需求。全球数据量大约每两年翻一番。 华北、华东和华南三个区占据中国呼叫中心席位数量的绝大部分。随着东北地区的离岸外包业务的开展，其坐席数量的增长也比较快速。在外包商业型呼叫中心中，地域性更为明显。主要分布在北京、上海、广州和深圳等经济发达地区。另外近几年来，由于大连的特殊位置，对日韩业务的外包呼叫中心发展迅猛。这主要得益于大连的地理位置和语言人才资源。整体上看，中国的呼叫中心产业正处于从起步阶段向成熟阶段迈进的过程中，不仅发展速度较快，业务范围也在不断延伸和升级。至2015年，中国呼叫中心产业发展前景良好，到2015年年底，产业累计投资规模将超过1000亿元，年复合增长率为11%左右；总坐席规模将达到96.11万个，万人坐席拥有数约为7个。 市场格局
呼叫中心数据分析与挖掘管理培训 课程背景： 呼叫中心的运营管理自身就是对数字管理的过程，各项营运报表、整体运营成果、CSR行为举动等都蕴藏在数字中。随着呼叫中心应用在国内高速发展，呼叫中心的管理也日趋精细化、数字化，但是很多呼叫中心管理人员只是理解数字化管理的大意，不能将其精髓应用到日常的管理工作中。 一位真正懂得数字化管理的优秀呼叫中心管理者或呼叫中心决策者必须清楚如何从数据中找规律、找问题、找答案、找方法，学会如何通过数据分析减少成本、增加收益、提高效率、避免风险、扩大影响、削除障碍。 而达到此目标需要掌握数据分析与数据挖掘的知识。数据分析的目的，在于发现问题，解释原因和关系，以及寻找可能的解决方法；同时达到更有效地沟通，无论是向决策层报告，还是与团队成员分享；并且数据的挖掘和整理，是绩效改善过程中的重要环节。 本课程实质上是“呼叫中心数字化运营管理”课程的升级版，进一步告诉学员如何实施数字化营运，从而以“数据为基础的决策”来改进营运质量，提升业务绩效。 课程大纲： 第一单元，我们的业务从何而来？ 1、数据分析知识： 帕累托分析，数据排列，百分比分析（包括百分比趋势变化），数据相关性 2、小组课题案例分析和演示 话务量组成案例–数据排列和百分比分析 顾客投诉组成案例–帕累托分析和百分比趋势变化 话务员质检成绩案例–相关性分析和数据排列 新业务开通量案例–帕累托分析和百分比分析 第二单元，谁在影响我们的稳定运营？ 1、数据分析知识： 描述总体，离散分析，趋势分析，统计控制 2、小组课题案例分析和演示 促销对话务量的影响案例–统计控制 平均通话时长案例–描述总体和离散分析 新员工成长案例–趋势分析和离散分析 新客户的行为习惯案例–描述总体与统计控制 第三单元，如何才能把握未来？ 1、数据分析知识： 简单线性回归，多重回归，周期性分析，滚动预测，线形和非线性规划 2、小组课题案例分析和演示
呼叫中心各项指标(KPI) 目前呼叫中心越来越趋向精细化、数字化管理,ＫＰＩ管理成为一种有效得管理手段。通常,呼叫中心得运营管理者们通过分解运营目标制订各种KＰI指标,通过KPI指标来引导座席代表行为,从而达到完成项目运营目标。 大部分呼叫中心采用呼叫中心集成系统与座席操作系统,另外还有强大得运营管理系统进行数据支持,所以为实行数字化管理奠定了良好得基础。KPＩ得英文名字就是Key Perfoｒｍanｃe Indications,即指关键绩效指标,就是通过对组织内部某一流程得输入端、输出端得关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效得一种目标式量化管理指标,就是把企业得战略目标分解为可运作得远景目标得工具,就是企业绩效管理系统得基础。KPI符合一个重要得管理原理—－”二八原则＂、在一个企业得价值创造过程中,存在着＂２0／８0"得规律,即20％得骨干人员创造企业80％得价值;而且在每一位员工身上”二八原理”同样适用,即8０％得工作任务就是由20%得关键行为完成得、因此,必须抓住2０%得关键行为,对之进行分析与衡量,这样就能抓住业绩评价得重心、 每个呼叫中心都有自己得KPＩ指标,指标得数量各不相同,有得多到一百多个,有得少到只有三五个。这里介绍常用得2０个KＰI指标。这些KPI指标源于美国普度大学消费品质量监测中心琼?安顿教授提出了23个与客户服务中心运营相关得数字化规范指标,根据目前行业软硬件得发展及所在公司得经验,进行重新得修改、其中数据标准部分,一部分来源于行业标准,一部门来源于某些呼叫中心得历史数据。但就是,无论怎样制定这些标准,ＫPI 值应有挑战性,即应略高于现有水平或至少不低于现有水平,要对完成上一级目标有所贡献并成为完成上一级目标得主要推动力。 一、接通率 定义:对于具有IVR与AＣＤ得呼入式呼叫中心,接通率就是指ＩVR终级服务单元得接通量与人工座席得接通量之与与进入呼叫中心得呼叫总量之比、 对于呼出式业务来说,接通率就是指座席呼出电话后接通量与呼出电话总量之比。 数据来源:这些数据可以从呼叫中心得CＴI中全部提取出来,进行分析统计。 行业标准:呼入式业务得接通率为≥80％,呼出式业务得接通率≥60%。 建议标准:呼入式业务得接通率≥８5％,呼出式业务得接通率≥65％。 改进措施:呼入式业务就是影响顾客满意度得一个重要得指标,与接通率相对应得就是呼叫中心得顾客丢失率,如果接通率过低,说明有很多顾客无法接入呼叫中心,这会造成顾客得抱怨。此时,管理者与质量管理者应该立即寻找接通率过低得原因,并采取改进措施。接通率过低一般由两种原因造成:一就是呼叫中心得通信系统出现问题,导致系统丢失顾客数据而使顾客无法接入到IVR或就是人工座席。另一个就是相对呼入量来说呼叫中心得座席资源过少造成得。呼叫中心为了尽可能得节省人工成本,会牺牲一部分顾客,允许有一定时长得顾客等待或丢失。但就是管理者应该随时关注接通率状况,通过灵活调配座席资源使其保持在规定得KPI 值之内。 而对于呼出式业务来说,接通率就是数据质量得一个重要得体现,如果接通率过低得话,说明数据中有大部分数据得电话就是错误得。接通率过低会浪费呼叫中心得时间资源从而会浪费呼叫中心得人力资源。当呼叫中心得呼出接通率过低得时间,管理者应该立即分析接通率低得原因,如果可以排除呼叫中心技术系统得问题,管理者就需要关注数据质量,分析数据质量,安排对数据库进行更新与维护,尽可能得保证数据得正确性,从而节省呼叫中心得外呼成本、数据更新得工作可以跟随每个项目得呼出任务同时进行,也可以安排呼叫中心得剩余人员进行数据核实,以保证数据质量。 二、呼入项目占有率 定义:占有率就是一个衡量呼入式业务座席工作负荷得指标,一般就是指某段统计时间内,座
呼叫中心接通率分析 刘剑 理论篇 一、Erlang-C公式 在研究呼叫中心的话务量数学模型时，数学家们提出了一个适用于呼叫中心的基本公式：Erlang-C公式。该公式表述了话务强度（话务量和呼叫占用时间）、接通率和座席数目三者之间的关系。
二、Erlang-C公式的使用条件 Erlang-C公式是由随机过程的基本概率公式推导而来，该公式必须满足以下假设条件： 1．呼入的电话符合泊松分布。 2．通话时长符合指数分布。 3．同一座席同一时间只能被一个用户占用。 4．用户数量必须远大于座席数量（至少10倍以上）。 5．用户呼叫彼此不相关，如果是由于群呼、网络故障等原因导致的呼叫，该公式就不适用。 6．用户在队列中排队等待时不会放弃，而是一直等下去。 从呼叫中心的实际情况来看，前4个条件基本满足，而后2个条件无法满足。但并不是说Elang-C公式不能使用，世界范围内的众多呼叫中心都是使用该公式帮助运营管理。 我们不能简单地通过Erlang-C公式准确的估算出现实情况下话务中心所需的人数，但可以通过该公式分析出在给定话务量的情况下，座席数量增减对接通率的影响，从而获得一些管理上的依据。 三、Erlang-C计算工具 直接用Erlang-C公式进行计算十分繁琐，为了方便计算，可以通过Excel 对该公式进行处理，下面设计一个Erlang-C计算器供大家使用（双击打开）。 Erlang-C计算器 下文中的分析数据都是使用该计算器工具计算得来。
四、Erlang-C公式的分析结论 我们假设话务中心每小时的呼叫量为1000个，每个电话平均占用座席的时间为2分钟（包括应答时长、通话时长和事后处理时长），利用Erlang-C公式，可以得到下表所示的计算结果：
基于大数据思维的呼叫中心量质管理模式 探索- 一、背景 在呼叫中心，一些经典的管理方法如“PDCA”质量管理法、“六顶思考帽”等的应用已日趋成熟，而有待进一步思考和探索的是，如何突破传统，寻找呼叫中心运营管理的新思路。笔者所在的广东移动客服（广州）中心拥有超过1800名生产人员，每月服务的客户人次约500万，每次服务均涉及到客户短信满意度、首次问题解决率、通话时长、来电原因等各项运营数据，数据量若以服务人次的倍数增长来衡量，要做到各个指标以及量质的均衡是非常困难的，笔者认为，“大数据”思维是与呼叫中心运营特点最契合的新思路之一。 二、探索实践 通话均长是呼叫中心衡量服务效率的常见指标，反映平均每一通客户拨打热线人工的通话时长（单位：秒）；短信满意度则是表示客户对热线人工服务满意度比率，是反映客户满意程度最常见的指标；首次问题解决率是客户拨打热线后2小时内未重复拨打的比率，反映10086对客户问题的解决能力。将这三个常见运营管理指标有效结合，能够让运营更加合理、均衡。笔者运用大数据思维，建立“量质九宫格”管理模型，就是将量的指标（通话均长）与质的指标（短信满意度和首次问题解决率）结合管理，保质提效。 1、建立模型 2、人员配型
结合员工ATT、质量数据，将每一个员工按照模型规则打上类型标签。配型结果显示，处于平均水平的BB型员工占比最高，达24%；质量A型、通话均长A型员工比例分别为30%、20%；双优AA型、双低CC型员工占比均为6%（如图3、图4所示）。 3、业务配型 对比类型间业务结构，找到每个群体的员工特点和缺点，以采取针对性管理提升方式。比如CA与BA型员工对比，他的特点是业务相对熟练、更倾向于主动服务和一站式解决客户问题，他的缺陷就在于语言表达的精简性不足，不能灵活运用一些辅助手段培育客户自助服务能力（如图5、图6、图7）。 4、方法配型 每个类型员工均存在不同的问题与特征，那么，接下来我们针对每个类型员工设计不同的提升方案（如图8）。 5、管理实践 首先采用目标管理法对每个类型设定分解目标，并按照每一个员工历史表现制定员工个人目标值（如图9）。然后，针对每个员工群体特性，从人员能力、业务能力提升两个方面着手开展工作（如图10、图11）。 6、实践成效 最终，经过3个月的运营实践，取得了良好的效果（如图12）： 三、总结 大数据思维法则：你的用户不是一类人，而是每个人。 在实践中我们给每一个员工设置标签、设置目标和提升方法，运用了大数据思维。但本实践仍属初步探索阶段，很多方面
呼叫中心管理规章制度 对于呼叫中心管理规章制度来说，主要划分为三方面：现场管理制度、业务管理制度、考勤管理制度 一，现场管理制度 1.工作后将桌面上的东西摆放整齐，桌面只允许放水杯和与工作有 关的资料。水杯统一摆放在桌面的右上方，资料及电话摆放电脑左侧。如包、手机、及其它与工作无关的东西不准带入工作区，主任负责检查，在办公区域内一经发现使用手机直接没收，由主管代为保管，并处50元罚款，如果发现某桌面东西摆放混乱、离席椅子没有放回原位处5元罚款，同一个组员违反两次以上均双倍处罚. 2.不许在工作区内化妆。平时说话注意礼貌、不带脏字、为了不影 响他人工作，在工作区内不要大声喧哗、集体聊天或随便乱走动等行为。办公区内不许吃零食、严禁吸烟。接线时不能吃口香糖。 禁止在桌面或电脑等办公设施，乱图乱画保持座席干净、整洁。 如发现有以上情况，根据当前情况处10元处罚。如果在呼叫中心及其它办公区域因私或公事吵架，造成不良影响，根据情节轻重通告批评或终止合约，如出现打架行为直接终止合约，并不发放剩余所有工资。 3.严禁酒后上岗，出入工作区应注意个人姿态，不得勾肩搭背，不 得倚靠墙门斜立，不得坐桌踏椅，电话统一在左边，保持坐姿端正，不许趴在桌上休息，不许与他人交头接耳。应当保持良好的
工作状态。如有趴在桌上休息的情况，自己及主任及副主任各10元罚款 4.工作期间进出动静不要太大，工作时不做与工作无关的事情，如 看报、看和工作无关的资料处5-10罚款，如发现玩游戏、上外网、电脑聊天及其它聊天工具聊天行为等，一经发现，第一次罚款5元，第二次罚款10元，第三次罚款50元。并且在管理工作日志中备案。 5.任何人不得用公司热线拔打私人电话。一经查清属实，第一次罚 款5元，第二次罚款10元，第三次罚款50元。如果需打私人电话，用自己的手机到办公区域外拔打。同时也不能让朋友通过单位热线找人。特殊情况可以通过同事电话找人。 6.与工作有关的任何资料不准带回家。 7.平时不能私自使用他人电脑，尤其是本部呼叫中心以外的电脑。 并且不能进入他人系统进行修改信息，有恶意行为或造成损失的，将承担一切后果，情节严重者，将终止合约。 8.组内工作遇到任何问题，主管应及时向经理反应。做到及时解决。 9.任何客服人员不许带朋友、家属来办公区。对于客户信息及呼叫 中心文件不能对外泄露，每个人员都有保守商业机密的义务和责任，如果发现呼叫中心内部信息对外泄露，将立即终止合约，并不发放剩余所有咨询费，情节严重者还将承担相关法律责任。10.客服人员相互之间应懂得礼让和关爱。对于公司财产也应爱 护，不允许出现偷窃行为，查清属实务必赔偿对方损失，情节严
呼叫中心中间件-报表统计 根据几十种行业呼叫中心建设经验，充分考虑各类型用户对呼叫中心统计指标的需求，包含100多种报表指标模板，可涵盖所有呼叫中心话务报表需求； 准确 采用电信计费的处理机制； 自定义 允许用户页面级操作即可完成报表模板修改，甚至完全自定义新的报表模板。 功能 包括呼叫统计分析提供的5大类100多种报表模板，报表可根据组织机构授权进行查看。报表统计指标说明如下： 1）座席分析 座席分析能够完整地反映出呼叫中心内每一座席的工作状态和工作质量情况，统计指标包括： ◆座席呼叫明细报表 ◆座席状态明细报表 ◆座席超长呼叫明细报表 ◆座席振铃超时明细报表 ◆座席组呼叫量对比图形报表 ◆座席呼叫量对比图形报表 ◆座席组平均通话时长对比图形报表 ◆座席平均通话时长对比图形报表 ◆座席组超长通话率对比图形报表 ◆座席超长通话率对比图形报表 ◆座席组平均振铃时长对比图形报表 ◆座席平均振铃时长对比图形报表 ◆座席组呼叫转接率对比图形报表 ◆座席呼叫转接率对比图形报表 ◆座席组振铃超时次数对比图形报表 ◆座席振铃超时次数对比图形报表 ◆座席组平均保持时长对比图形报表 ◆座席平均保持时长对比图形报表 ◆座席状态时长对比图形报表 ◆座席平均处理时长对比图形报表 ◆座席平均事后处理时长对比图形报表 ◆座席使用率图形报表 ◆座席辅助工作率图形报表 ◆座席实际工作率图形报表 ◆座席空闲率图形报表 ◆座席综合报表
2）客户呼叫分析 客户呼叫分析类报表，反映客户、区域呼叫情况，统计指标包括： ◆客户呼叫明细报表 ◆客户呼叫量对比图形报表 ◆客户区域呼叫量对比图形报表 ◆客户呼叫综合报表 3） IVR分析 IVR分析指标能够按IVR组显示相关的呼叫信息的统计结果，能够反映出自动语音应答系统的工作情况，IVR分析指标包括： ◆ IVR呼叫明细报表 ◆ IVR占用率图形报表 ◆ IVR呼叫量对比图形报表 4）队列分析 队列分析是对所有呼入电话入队列、分配情况进行详细的统计，队列分析指标包括： ◆呼叫队列明细报表 ◆人工呼叫放弃率图形报表 ◆呼叫队列放置率图形报表 ◆平均应答速度图形报表 ◆平均放弃时长图形报表 ◆平均排队时长图形报表 ◆呼叫队列综合报表 5）中继分析 按中继分组的系统运行分析报表，反映中继组内整个系统的综合工作情况，指标包括： ◆黑名单明细报表 ◆呼损明细报表 ◆中继占用率图形报表 ◆呼损次数图形报表 ◆人工服务呼损率图形报表 ◆系统运行综合报表