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如何挖掘呼叫中心的数据金矿---IVR篇

2017-06-20 15:04  《4PS呼叫中心国际标准研究中心》  咨询电话:17317241681(微信同号)  作者:尹徐 来源:InGenesys


   旧金山是San Francisco,那么金山是哪里?

  反正肯定不是杭州水漫,也不是上海古镇。
  呼叫中心每天会产生大量的数据,这是毫无疑问的。呼叫中心的运营人员每天每周每月都会分析大量的数据,这也是理所当然的。那么,按照这个逻辑来推算,大数据、数据挖掘、数据视图这些词眼为什么不是CTI业界里的热门谈资呢?打开的方式不对吗?
  不信?试试/yc_uploadfile/201715114455.jpg" style="margin: 0px; padding: 0px; font-size: 12px; border: 0px; list-style: none; clear: both; float: none; line-height: 26px;" width="550" height="530" />
  那么问题来了:不考虑*号/循环,如果把菜单看成一个MxN的阵列,到底应该是几级横向菜单?几级垂直菜单?
  有人说,最多横向总不能超过10个吧(0到9)?这还真是说不定,因为理论上横向菜单可以很多,要不你打香港赛马会(G厂客户)的IVR热线试试?好像有十几个!另外,也有些是带快捷方式引导的,比如某X公司的业务IVR就有快速跳转,在播报XX请按1,YY请按2之前,会说:我公司正在推出ZZ业务,请直接按666跳转......还有人说纵向垂直菜单总不能超过7层吧?这也是说不定,有时候虽然主流程IVR只有3层,但是涉及到一个比较具体的业务,可能会嵌套挂接多个IVR业务子流程,往往客户的体验是有好多层,还不带重样的。
  在具体MxN阵列组合的问题上,根据业务优先级和通用规则来指导,通常再加上试错的数据来支持修改了。如果横向平行菜单多加一级,客户的IVR主动放弃率(Abandon Rate)有没有明显改变,如果有,再加上放弃通话的菜单停留点(Abandon Reason)的数据分析,可以得到一个比较接近实际的可操作方案,不过绝不会是最终的方案。
  金矿话题2:IVR菜单的优化评估原则
  IVR的设计好歹还有章可循,那么优化原则可就仁者见仁智者见智了。看过很多业内的文章,都在灌输一个理念:NumberTalks!是啊,让数据说话,问题是数据只会真实地反应问题,未必是反应真实地问题。我们一般关注点会在菜单模块的调用率,通常它是代表了客户的按键频繁度,根据按键频度来统计形成估算的客户路径数据。但是呢,客户路径不是估算出来的,通过海量的CDR本身就可以统计出真实的(大多数)客户路径呀。每个客户都有自己的按键路径,我们好像过多地关注了成功的情况,比如1-0-人工或者1-3-4-2-0-人工,其实还需结合关注失败的情况,比如1-2-4-5-2-主动放弃或者1-3-(停留时间过长)-放弃。是的,还应该结合层级菜单停留时间,最怕就是遇见50秒的欢迎语还不带按键略过。
  综上所述,如果能数据可视化就更好了!大数据的整理、挖掘、处理、可视一条龙服务,这才是专业服务的价值呀。
  实际上,G厂的IVR开发工具Composer是可以完成所有的IVR菜单数据分类标签VARTag功能,G厂的IVR报表服务GVP Reporting Server是可以收集GVP的VXML处理数据(CDR,Process,Block,Duration,VAR Tag Timeline...。)并存入SQL的。工具,都在那里...需要运营分析人员熟悉G-IVR架构,然后清晰地传递给懂G-IVR数据提取的技术工程师,还需要再IVR开发人员预设好数据类型,多方面要配合才可以,最后找一个好用的BI工具是关键。
  现在插播一条广告:G厂的GAAP平台可以为您全部做到!Genesys App Automation Platform,前身是G厂壕们2015年底收购的一家名叫SpeechStorm的公司产品,现并顺利融入GVP全家桶套餐的成员。它可以华丽并完美地实现IVR菜单的设计、部署、数据自动收集、分析、可视。
  一句话,少说,上图:
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  我第一次用SpeechStorm导出IVR报表时候简直感动到哭~~这就是我心心念的一条大河波浪宽呀!用线条的粗细来表示客户路径主干的可视化。
  当然,GAAP还有很多其他功能:可视化IVR,业务语言化设计,Persona语言处理,众多的Microapps等等,鉴于不能在广告里面播电视的原则,改天专门描绘一下,或者来GU给你好好Demo Demo。
 
 
 
 
 
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