鄂州 服务运营商 手机*系统

自动系统是呼叫中心的一个重要功能模块，其核心在于效率的提升。通常自动系统又分为批量自动和智能两类产品，批量技术较为成熟，也为常见，包括预览式自动、预测式自动以及自动语音播报式；智能是随着人工智能技术发展起来的产品，属于智能客服系统的一种，也是智能呼叫中心的主要功能，基于语音识别、自然语言理解和语音合成技术实现与用户的智能交互，从而实现用户信息查询
1.呼叫中心知识库内容客户化的前提是两个理解：一是对于要传递内容的理解；二是对于客户显性和隐性需求的理解。
 2.知识库内容客户化可以分为三层，基础层次是知识库内容语言文字的客户化，少用术语概念名词便于普通人能够理解，也包括传递的内容符合正常人的理解逻辑。*二层次是能够听得懂用户的语言和文字：用户显性和隐性的意思；*三个层次能够通过用户语言推断出用户的潜在问题，做到比用户还懂用户。 
3.只有当我们对业务部门提供的内容及其背后的目的和逻辑有深刻理解的时候，我们才可能用更简单、通俗的语言传递。对于自己仅能理解字面的意思甚或看不懂的内容，是无法做到客户化的。
 4.用户通常是不会提问题的，他们大都只能描述自己遇到的现象或者说出自己的目的，需要采编人员能够从这些蛛丝马迹中推导出客户的问题，然后给出。
 5.内容客户化的前提是真的去分析客户是谁：直接用户、坐席代表、在线服务人员、销售人员。*二个是要正确假设客户对于服务的认知：如果你的假设错了，你的一定是不对的。譬如许多觉得很自然、默认的内容，对于客户很可能就是认知障碍：因为他们不知道。
 6.不是我们有什么就告诉客户什么，而是客户需要什么我们告诉他们什么。这个客户需要的包括他们能够明确提出来的，也包括他们不知道自己需要但又确实需要的内容。
 7.大部分想做内容客户化的其实都没有对客户需求进行过分析，或者分析的太高大上却无法被应用。必须让负责客户化的人们知道用户是怎么找内容的、他们是用什么样的语言、这些语言跟的差异是什么及背后是什么。了解客户需求的渠道包括内部知识库的搜索记录、解决问题发现内容的轨迹、互联网上类似问题的梳理归纳等。
 8.客户有时候仅仅需要一句话或几个字，但有的时候他们需要了解产品和服务的全貌，有的时候需要不同产品和服务的不同内容。对应知识库的颗粒度要求、知识图谱和场景构建。 
9.知识库内容的模板和展示逻辑需要很多种，并非一个模板能够应对所有问题。同时，知识库应该支持以图谱和场景形式展现，而图谱和场景的背后是对于用户问题的预设、建立相应的结构和模型。
 10.对于知识库内容人员能力提升，包括概括抽象为基础的快速阅读能力、表达能力、大量背景知识的掌握和养成客户化的思维方式，这些都需要训练才能具备 
11.知识库内容客户化不是一次性完成的，需要快速产出并通过用户使用的过程、效果不断反馈和验证，在此基础上持续改进。同样，客户化思维也是在改进中养成的。

通过呼叫中心将企业内分属各为客户提供的服务，集中在一个统一的对外联系“窗口”，终实现一个电话解决客户所有问题的目标。客户呼入电话，导航系统播放欢迎词，并提示客户选择服务类型，以帮助客户选择正确的部门提供服务。呼叫中心与以往服务方式与同的是：与再存在“踢皮球”的现象，与会把客户的电话转来转去，后与了了之。客户服务中心对客户实行“一站式”服务，客户一个电话进来，完成他所需的服务，所有需电话转接的，转接确保有人服务；所有需经一段时间处理的服务，一旦服务已完成，必须及时回复客户，或者客户任何时候均可查询到自己的业务处理情况。

依托系统支撑和规范建立，扩大数据采集范围，构建"数据立方体"，建立数字化运营管理体系，具体包括：
1. 数据分类
明确统一管理需要采集的数据体系，包括：运营类数据、考核类数据、业务类数据，并明确每一类数据所要采集的数据种类、数据名称、数据来源、计算方法、呈现模式等。
2. 数据提取
根据数据指标体系明细分类，及每一个指标的数据规则，完成数据的自动提取、加工计算和结果呈现。
3. 数据应用
根据完整版数据指标体系，将数据结果应用于以下几个方面：
1) 目标管理
·根据所采集的数据，对呼叫中心的运营工作进行目标设定或者是目标调整，并对目标完成情况进行统一和分析管理。
·根据阶段性运营数据完成情况，及时调整并下发下阶段目标值，须在数据采集分析平台增加目标调整功能模块，用于对呼叫中心运营目标的调整管理。
2) 结果管理
·对日常运营数据及结果进行分析，并设定相应告警机制，以及结果的传达机制，督促呼叫中心管理人员及时采取措施。
·根据所采集的数据，建立起对日常运营结果的分析机制，对运营结果实施精细化管理，确保呼叫中心持续提升运营品质和服务水平。
3) 预测管理
·根据所采集的数据，建立起数据分析预测机制，分析预测未来某阶段的趋势数据，从而确保未来的运营轨迹处在可、可预知态势中。
·根据包括"客户基础属性指标"和"客户投诉根因指标"在内的完整"业务特征指标"，提取历史投诉数据（包括：投诉工单、投诉录音），通过数据分析技术，以时段、地域、、业务为维度预测出投诉群体（数量）。
·对于不同类型的潜在投诉，呼叫中心可在投诉发生之前，提前制定统一的服务策略，包括：统一应答口径、统一处理流程、统一服务补救，以及加强品质管理、适当调整绩效策略等措施。
4) 指标管理
·根据所采集的数据，建立起服务分析机制，提升综合服务水平。
·须在数据采集分析平台增加对各项服务数据的和分析功能，以便于锁定服务问题并管理人员有针对性的改进。
5) 相关部门及合作伙伴管理
·根据所采集的数据，对除呼叫中心之外的内部相关部门/合作伙伴实施管理，以确保对外服务的一致性、及时性和规范性。

呼叫中心的风险总结来说有四个特性：客观性、不确定性、相对性、阶段性。针对这四个特性，粗略阐述如何更好地做好呼叫中心的风险管理。
1、 多维度收集管理风险点：对重复、类似问题进行整合，避免后续工作涉及点过多，无法全面落实；对于未知小问题进行分门归类，避免在落实过程中将原本的小风险转变为大风险。
2、 梳理风险点的类别：风险的级别根据紧急及重要程度评分，紧急及重要的级别越高，便于在安排落实时能够有序开展，避免一下子全部落地，员工较难消化。
3、 联合相关岗位共同讨论制定管理措施：由于管理的风险点涉及方方面面，单靠一个人或一个岗位是没有办法完成相关举措的制定及落实的，因此需要联合相关岗位（包括班长岗、各线条职能岗等）共同讨论制定措施。
4、 重点落实管理措施：宣贯工作要扎实、措施实施有条理、管控措施评估要跟上、后续优化要持续。
同时，风险对呼叫中心而言优势不可避免的，只要做到“防患于未然”，不至于在面临风险是手足无措，同时也能在大程度上降低风险的危害程度。
做好呼叫中心风险管理这个基石工作，小到企业大到行业均能受益无穷。
智能电话销售机器人的产品特点与用户群体，决定了它的销售模式特点：以*代理分销为主。所以，创业者可以*代理智能电话销售机器人项目，在节约自身营销成本、提高成单率的同时，还能涉足新的创业领域。智能电话机器人系统被企业用于业务电销以及客户服务，然而随着企业需求不断扩大，原来传统的自建呼叫中心系统，已经无法满足企业需求，并且存在众多的弊端，因此在传统呼叫中心的基础上，进行升级和改善，逐渐演变为机器人智能电话呼叫系统。智能电话呼叫系统容量大。在短时间内及时有大量的电话同时接入或者呼出，那么传统的呼叫中心就可能无法承受，而智能电话呼叫系统则能够承受这样的压力，不会影响正常的使用和运营。
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