如何挖掘呼叫中心的数据金矿---IVR番外篇

发布时间 | 2018-02-08 09:49:45


2017年要说IT科技圈里哪个词最火,人工智能(AI)毫无疑问榜上有名。今天我们就来聊聊AI在联络中心都会有哪些应用!


1管中窥马



众所周知,IVR在呼叫中心不是一个组件在战斗,G厂喜欢的是“群殴”,能量不够数量来凑。当IVR提供语音自助式服务式,G厂当家的IVR平台媒体服务器MCP/MediaServer需要沟通的服务包括:



TTS 文本语音引擎

ASR 语音识别引擎

REST/SOAP HTTP服务

Tomcat/IIS  WebService

Load Balancer 负载均衡服务

Http proxy 缓存代理

JDBC 数据库服务

 CRM 业务数据连接



如何有效监控这些外围?这是个问题。



想您所想!为您先做!G厂的GVP平台配合SNMP协议(V3)可以提供一系列的分析数据,可传递到专业的NMS系统(OpenView,etc)或者G厂的GVPReporting Server就可以提供。



有人就问了,我拿这些数据有什么用?


当然有用啦~一个很简单又很难回答的问题:当您的呼叫中心有300路IVR时,你要准备多少路TTS呢?300路TTS吗?呵呵~拍脑袋吗?呵呵呵~ IVR中的TTS-Usage数据就可以提供非常直观的答案,给你秀出Peak/Average 峰值/平均调用率,让您有的放矢。




再举一个?好,再来一个


一个不太简单又不难回答的问题:呼叫中心的IT-Team如何去和公司IT-Business-CRM去较真他们的服务响应及不及时?


G厂的IVR数据中可以真实地体现外围系统对IVR客户服务中的响应情况,多少Http Request发出,收到多少Response返回?返回时间时多少?


所以我们应该重视这些数据,包括不限于:Latency时延数据、外部服务响应数据、端口调用率、‍峰值和均值使用率。


 


2望山跑马



呼叫中心本质上是有限的确定资源来服务无限的不确定的客户来电/信/聊天。

这些资源既包括坐席,也包括自助式IVR服务。那么问题来了,什么时候知道IVR端口资源不够用了?什么时候该扩容了?如何削峰填谷?我们同时需要IVR的统计数据来辅助决策,比如具体的媒体服务器数量、可用的IVR端口数量、具体某项语音流程的使用量(e.g.满意度调查)。

 


3回马枪



没有多少行业是比呼叫中心更重视客户满意度的吧,咱们有一大堆的KPI来衡量,主动放弃率Abandon Rate,一次接通率,首次问题解决率,客户净推荐值 以及回访客户满意度。有意思的问题来了:其他几个KPI是算出来的,而满意度是调查出来的。怎么调查?一般是客户挂电话前座席主动引导调查,当然了,礼仪之邦的Nice客户一般都很好说话。也有是客户挂机后发短信回访的,虽然回复免费但是人都有惰性,也有电子邮件自动触发问询的,也有网页主动提示Webform问询的,也有客户挂机稍后或者一段时间后IVR来电回访的,各种方案都可以做到。


最有效地,莫过于挂机前IVR引导在线调查,其次是事后IVR自动回访。一般来说开发工程师需要IVR的Call flow里去记录一些数据,收集后写入数据库,再做可视化分析,说实话,可以做,大部分也是这么做的,就是有些烦。


那么,

插播广告来啦~



想您所想!为您先做!G厂新推出的Genesys Survery Solution,提供一站式服务,基于向导化满意度Survey设计,紧密集成实时发布IVR回访服务、SMS Survey、Email Survey,同时提供回访数据的报表自动展示,业界良心!好用呀~上图给你们看看。





呼叫中心强不强

数据挖掘才是王

金矿数据有很多

G厂自有挖矿方