2013客户联络中心与服务外包国际峰会含《2013客户联络中心与服务外包国际峰会》、《2013中国最佳客户联络中心与CRM颁奖典礼》、《2013中国联络中心与服务外包CEO圆桌论坛》等系列活动，9月26-27日在辽宁锦州市隆重举行。峰会由呼叫中心与BPO行业资讯网（51Callcenter）主办，工信部软件与集成电路促进中心、中国呼叫中心与BPO产业联盟指导，国家工业和信息化部、人力资源与社会保障部、国家信息中心、辽宁省政府等的相关主管部门支持，4PS国际标准作为评测标准，三六五客服世界战略合作。此峰会是在国内及国际上有较大影响力的客户联络中心与服务外包产业年度高峰盛会。峰会包含丰富内容：展览展示、专家研讨、颁奖酒会、高峰圆桌、观光考察等系列环节。期间相关国家部委领导，辽宁省政府领导，锦州市常务副市长杨晓光等出席了相关活动与会见。2013“金音奖”中国最佳客户联络中心与客户服务获奖榜单也同期发布，中国中央电视台做了采访报道。如下为大会现场演讲实录，如需完整观看所有内容，请登录-- http://www.51callcenter.com/2013award/  。

    主持人：

    再回到我们客户联络中心行业的发展，其实说到行业的发展，当下有一个热词，刚才在主席的报告当中也有提到，那就是大数据。其实，大数据现在已经极大的影响着我们企业的发展和我们人民的生活。那在大数据时代下，到底怎样才能够有效的对于繁杂的客户心理以及客户的行为进行有效的分析，从而获得对于企业发展有用的信息呢？下面，我将有请慧锐中国高级咨询顾问代志刚先生来进行分享，大数据时代背景下客户心声分析。有请！

    代志刚：

    大家好。今天非常荣幸，来到美丽的锦州，首先自我介绍一下，我是VERINT公司负责北方区的顾问，我叫代志刚。在这里，我来到锦州倍感心切，因为我也算半个锦州人，我的家乡是在盘锦，来到锦州确实是感觉是回到了家一样。

    那么我们今天的主题主要是围绕着大数据，包括刚才提到的怎么样去利用这个大数据。刚才颜主席已经提到了，说我们国内现在有庞大的呼叫中心队伍，包括各行各业的。我们说，这么多的坐席代表，会产生大量的与客户交互的信息，在这些繁杂的客户信息中我们认为就是一个海量的大数据，那怎么去将这个宝藏利用起来，从中发现我们客户的心声，去了解客户的行为，去帮助我们的呼叫中心立于不败之地，这是我今天的话题。

    我们说，世界发展得很快，作为一个IT人来说，我们都觉得有点目不暇给，甚至有的时候感到迷茫。我记得二十年前，我们还说PC时代，很快在还没有理解PC是怎么回事的时候我们就进入了互联网时代，接下来我们还没有真正领悟理解互联网的时候大数据来了、大数据时代来了，无论你愿意和不愿意，大数据时代已经摆在我们的面前，对我们来说既是机遇又是挑战。

    我们来看一下以下的数字，在过去的两年里，当今世界有90%的新的数据产生，这是一个什么样的概念呢？我们来看，在过去的两年，相当于产生的数据量是之前几千年的十倍，并且这个增长速度还在加快，也就是说我们的世界千变万化，它正以级数倍数在增长，那么繁杂的数据我们怎么去利用它，这是我们面临的一个挑战。

    我们说当下大数据这个词很热，到底什么是大数据，或者说大数据有哪些特点，我们怎么去利用它？那我总结为三个V，在行业里面有三个V的标准。

    第一就是大块头，海量数据。我们说呼叫中心实际上就是一个海量数据，它来自于不同行业坐席和客户之间的交互，这样的交互包含了我们来自于多渠道、多媒体的，包括了录音的数据、文本的数据、邮件、聊天等等的这些数据，我们认为它是一个海量的特性。

VERINT(慧锐中国) 高级咨询顾问 代志刚

    再有一个，高速增长。刚才我们讲了，过去的两年里它的数据量增长是级数倍的方式来增长，这对我们的利用是带来了一个很大的挑战。
 
   再有一个，多样化。今天呼叫中心最大的不同在于什么？它已经不仅仅局限在传统的电话营销或者电话服务这样的一个模式下了，更多的我们借助于网络、媒体、社交媒体，包括我们现在说的比较热的微博等等，它呈现了一个多样化的这样的模式。

    我们来看一下呼叫中心，我们说在目前为止，我们的呼叫中心的从业人员，包括我自己，我们都没能把呼叫中心这些伟大的数据利用起来，怎么去将这些海量的数据，我们认为这里边包含了我们客户心声、客户行为的一些数据怎么去把它挖掘出来，我们都没有做到，包括我自己，我们都是躺在金矿上睡觉的人。那客户心声是要解决什么问题呢？我们是想通过大数据分析的手段，从不同渠道，来自于电话录音、社交媒体、网络聊天、电子邮件等等的这些渠道去挖掘客户的心声，了解我们客户在想些什么，客户为什么要打电话过来，他的抱怨是集中在产品方面还是流程方面，还是对我们的营销的某些市场活动不满等等，我们怎么去了解客户心理和客户行为，从而去提升我们的服务，增强我们的销售转换率，这是我们今天的一个主要议题。

    再有一点，我们的坐席员作为一线的与客户直接交互的战士，他实际上是起着至关重要的作用，他是最直接面对客户，去了解客户的心声，那么怎么样能够让我们的坐席员去了解，从海量数据中挖掘出最有代表性客户的心声也是摆在我们面前重要的议题。

    我们在做客户心声这一块，我们从2009年开始就有这样的产品，我们发现目前绝大部分呼叫中心都比较注重客户体验及客户说了些什么、在想些什么，包括我们来自于呼叫中心内部的我们可以通过电话、邮件、聊天、短信、问卷等方式去了解客户在想什么，以及我们可以通过外部的微信、微博等方式去收集我们海量的这样的客户心声。

    但是我们发现一个最大的问题，也是最大的挑战，在于我们发现超过90%的客户心声海量的数据都是非结构化的。这些繁杂、错综、无序的数据怎么把它利用起来，这是我们面临的一个最大的挑战。

    我们来自于第三方凯捷资讯这样一个报告也显示，绝大多数的经理人或者管理人员，对我们的大数据、对我们的客户心声表示高度的关注，但是面临着一个最大的问题，我们来看40%的企业高层受访者都表示非结构化数据利用和解析起来非常困难。而我们看93%的高管都认为，公司无法利用采集这些大数据，而每年我们的业绩收入带来超过14%这样的一个损失。

    我们要做的，或者我们的挑战是什么呢？我们的困惑就在于，我们怎么样从海量的数据海洋当中去解脱出来，而不是迷失，这是我们今天要解决的一个问题。

    我们公司利用了高级这样的分析，处理海量数据的这样一个引擎，将我们海量的结构化数据和非结构化数据，也就是我们提到的呼叫中心运营管理过程中的一些海量数据，将它变得结构化，从中去挖掘出客户的信息。

    我们怎么样去做到的，或者怎么样去通过非结构化数据变得结构化呢？其实很简单，我们拿到海量的录音，包括我们海量的文本，我们通过业务分类、业务梳理的方式，包括我们通过语音分析、我们完整语音搜索引擎的方式，以及聚类的方式，去在海量数据当中找到客户的焦点、客户的共性在哪里，从中去发现问题，客户为什么要打电话来，以及客户投诉抱怨的焦点在哪里。

    再有，发现了问题我们要改进，通过深度的去钻取挖掘，通过分析根源的手段去了解原因的焦点在哪里，怎么样去规避我们的原因，以及未来还是否会发生，通过趋势分析的方式去做一个展示。

    这里提到我们说客户心声分析，事实上这个概念我们在2003年就提出了这个概念，它的主要支撑是我们主要的三个组成部分：

    第一个最主要的组成部分，就是语音分析引擎。语音分析引擎不同于各位可能理解的语音识别，它是在海量的录音识别的基础之上，去找业务之间的共性，从中去找到在交互过程中最关注或者最核心的问题在哪里，以及我们怎么去针对这些问题去钻取去发现。

    再有就是文本分析。随着现在电商的越来越火，我们越来越多的文本坐席，聊天、Email、微信、微博等等，我们怎么去将这些海量的文本信息挖掘出来，我们是通过一个文本引擎、通过机器、通过去识别我们的自然语言，从中去了解我们文本当中的一些情绪、了解到我们客户的一些喜怒哀乐，从中去为我们的企业决策者呈现有价值的一个报表。

    再有就是客户反馈。我们说客户反馈最大的一个特点就是零散、杂乱，我们通过我们的企业级的客户反馈，把来自于不同渠道的反馈信息整合在一个统一的报表、统一的KPI上面去，去为企业做一个统一展示。

    那么，刚才说到大数据分析，我们解决了一个最大的问题，就是非结构化。怎么将海量的文本也好、海量的语音也好，怎么去将它变成结构化，从中去挖掘到客户的心声，在这里我们刚刚提到了大数据面临的三个V的挑战，这三个V有哪些呢？大数据、大块头，海量的数据我们怎么去处理，海量的录音，尤其在我们的呼叫中心当中，我们每天会产生数以万计的录音，我们怎么去通过我们以往传统的质量管理，抽听的方式没有办法去从中挖掘到客户最全面的信息，因此我们通过我们的语音分析引擎。我这里给大家一个数字，我们单台分析服务器能够处理到的一个量是2000万条录音，录音时长是6分钟，也就是我同时能够处理200万小时的录音的分析，这样的话足以来说我能够处理海量的录音。如果对于一个大型，超过1500席的呼叫中心来说，是足够用了。如果您的呼叫中心是上万席的话，我们还可以扩展我们的应用服务器，去做进一步的业务分析。

    第二个V，高速。每天会产生大量的数据，非结构化的数据，我们怎么去应对？怎么让我们的数据及时的被消化？我们说，单台服务器我们的处理能力是1900小时，什么概念？对于一个1000坐席的呼叫中心而言，每个坐席平均每天产生的通话一般在4—5小时，这其实已经是负荷很大了。对于这样一千坐席的呼叫中心，你只需要三台服务器就能解决您全天所有的非结构化录音数据的一个转译和挖掘。

    再有一个，多样性。我们去解决多样性，说今天呼叫中心最大的优势就是来自跨渠道、多媒体的整合，我们的分析除了针对我们非结构化的录音、非结构化的文本去做内容分析之外，我们也可以跟我们的结构化数据做整合，去了解我们坐席的信息，比如说我有坐席，坐席的年龄，或者说我坐席是VIP坐席，以及我客户的信息，客户可以是我们客户的地域、客户的年龄，包括我们客户的喜好等等，这样的话我们在把这些信息输入以后，加之我们对内容的分析，我们可以做到的一点是，我们可以了解我们推销的产品什么样的客户是我们的受众客户，这样会大大提高我们的营销成功率。

    再有，我们通过跨渠道的方式，我们说通过来自于多媒体的语音也好、文本也好，包括来自于不同渠道的客户反馈信息也好，这些都是杂乱无章的，我们的分析不能是各自为政的，那么刚才颜主席提到了一点，就是今天的呼叫中心强调的一个最重要的词是协同，我们怎么将这些数据协同在一起，形成统一的一个分析现实，我们通过我们的运营管理优化、套件，可以将所有的分析结果呈现在统一的界面上，在这个界面上你可以看到来自于语音分析客户投诉抱怨的焦点在哪里，来自于文本分析当前媒体的热点在哪里，提到最多的关注点在哪里，以及客户的喜好心声在哪里，等等我们都可以把它展现在一个界面上。

    刚才讲了大数据三个V特点，海量、高速、多样化。我们刚才讲了，说我通过将非结构化的数据变成结构化之后，以及我解决了速度的问题、解决了海量的问题，再解决了多样化的问题，我们迎来了一个曙光，就是第四个V，价值。我们说，客户心声分析给我们带来的价值有哪些？可以从两个层面来阐述：第一是呼叫中心外部和内部，第二是内部。

    从外部角度来考虑，我们经常说现在外包呼叫中心很多，包括我们现在自建的呼叫中心也很多，我们怎么去提升我们的服务？也就是说，我们的服务怎么去产生差异化？这是我们最关注的焦点，以及怎么去留住我们的客户，也是我们常说的客户黏性如何。通过我们的客户心声分析，可以了解客户的行为，客户在想什么、客户投诉抱怨在哪里，以及在海量的数据当中会体验出我们的竞争对手，客户提到了竞争对手有哪些优于我们的战略、市场策略等等，通过这些分析我们可以了解到客户的心声，从而调整我们的市场策略，增强我们客户的黏性。

    再有一点，从呼叫中心的内部而言。十几年以来，对于我们的呼叫中心从业者，尤其我们管理者来说，尤其是客服中心来说，我们经常会被叫做成本中心，这个帽子一直没有摘下去。直到最近我们说有一部分呼叫中心做了电销也好，做了营销也好，我们可以直接转化成利润了。但是，这里我可以跟大家分享一个新的成果，我们怎么去将成本中心转化成价值中心，也就是即便您做的是客服，它一定是有价值的，问题是对于我们呼叫中心主管来说他要看到，他要怎么去衡量、去量化这些价值。通过我们的分析手段，我们可以去做一个量化，举个例子，我们在推销某一个产品或者我们在营销一个产品的时候，我们说对这个产品市场策略、产品的一些优劣，包括质量缺陷等等，最先发现问题的并不是我们的市场部门和销售部门，而是我们的客服部门、我们的服务部门。我们的服务部门，出于没有很好的渠道或者没有办法去将问题量化，呈现成一个有数据支撑的报告给到我们的呼叫中心管理者，以至于他一直背着成本中心的帽子，事实上它的服务是非常重要的。有了客户心声分析，我们可以做到一点，我可以去量化，在海量的一百万条录音当中，客户提到产品问题可能是有38万条，哪个问题最突出呢，可能只有12万条提的是比如我卖一款相机镜头的问题，还有6万条可能是说我手柄有问题，还有3万条可能是支架有问题等等，如果我们能够将这些数据变得量化，将这些数据变得有数据支撑，我们完全可以为我们的呼叫中心的管理者提供一个有价值的报告，从而摘掉成本中心的帽子，变成价值中心，从而我们在整个企业的话语权更响亮。

    我这里举一个例子，我们现在谈到客户心声，我们经常说在一个以服务为导向的呼叫中心来说是怎样提升客户满意度、客户体验，那么我们现在更多的是以电销、以销售行为为导向的客户中心来说，我们更多的关注点在销售，怎么提高销售转换率、怎么提高销售成功率，这里我们来看，我们关注点在于说，通过我们的语音分析也好、文本分析也好，我可以去区分以及我们优秀的坐席和非优秀的坐席，通过这些数据的输入、通过系统的分析我们可以得到哪些坐席的表现更优，这些表现是否可以推广，哪些坐席失败的原因在哪里、怎么去改进。我这里举一个例子，也是下面这个图，也是一个真实的案例，从这张图上我们可以看到，当我们的客服代表向我们的老客户去做一个营销的时候，您的第一句话可能是能占用您一点时间吗，当你说出这样一句话的时候，你的销售成功率可能只有6.3—10%之间；但当你换一种说法，说现在正好有一个针对老客户的优惠活动，老客户听起来可能会比较感兴趣，会愿意和你继续交谈下去，这样你的一个营销成功率可能增长十倍。在海量的录音当中我们怎么去发现呢？通过我们以往的质检员从海量的录音当中去抽检，发现问题，或者把成功的经验去推广，显然是不现实的，通过语音分析，通过聚类的方式能够发现成功的共性和失败的共性在哪里，同时我们将成功的共性进行推广。

    刚才谈到了大数据，呼叫中心本身就是一个大数据仓库，我们说大数据不是包袱，对于我们以往来说，今天谈大数据大家觉得这个词很热，但是对于很多的企业来说确实是包袱，是大存储、是大成本。我们说，有了我们对呼叫中心的客户心声分析，我们更能了解到我们的客户在想什么、客户的行为习惯是什么，从而我们能够相对于我们竞争对手更快的去体验、体贴我们的客户，增强客户的体验，让我们的竞争跑前一步。再有一个，我们可以在海量的数据中发现知识，将知识转化为行动，那大数据分析的一个最终目标是什么呢？就是将我们的企业变成一个智能化、信息化的这样一个智能企业。我们现在还有一个更热的词叫智能型城市，我们想说，客户心声就是帮您的呼叫中心运营、管理变成智能型的CENTER。

    当我们发现了问题，通过客户心声发现问题之后，我们下一步就解决问题、采取行动。我们通过运营管理优化的套件，我们的质量管理、我们的绩效管理、在线学习训导等等机制去促进、去提升我们的绩效，去改进我们的服务，去提升我们的销售转换率。

    再想提一点，因为语音分析也好、文本分析也好，各位可能认为在国内比较新的技术，我想提到，我们在国内事实上已经非常成熟了推广，也有成功的案例。我们在电信行业，中国移动、中国联通都有成功案例；银行业，光大银行、汇丰银行也成功实施；保险行业，我们在太平洋保险也有相应的成功案例；包括国家电网全国范围内，我们都有了语音分析的成功案例。

    我们最终的目的，想通过我们的客户心声分析的手段，来帮助我们的呼叫中心管理者提升您的绩效，帮助您去在海量的非结构化的大数据中找到方法，去提升您的服务、提升您的竞争力。谢谢大家！

    主持人：

    非常感谢代总的介绍。

    刚才说的这个客户的信息和数据，当然有几个词我想大家也是非常的认同，那就是海量、高速、多样化，当然了，还有零散、杂乱。我想听到这样的词汇，很多的大企业面对这样的问题都会感觉到束手无策。在当今行业细分如此精细的大环境下，我想要使企业的效益最大、要使它的效率最高，那么有一个最好的方法，也是一条捷径，就是让专业的人做专业的事。所以我想在座的嘉宾，如果您有大数据应用方面的任何问题的话，都欢迎向VERINT的代总进行咨询。

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