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    案例頻道

    華為智能呼叫中心系統應用案例
    • 企業:控制網     領域:運動控制與伺服系統    
    • 點擊數:1459     發布時間:2005-09-07 19:03:02
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    企業在關注以CTI為代表的核心技術的同時,也更加注重如何利用源于客戶服務中心的真實數據,為企業的經營管理提供詳實的決策依據。



      近年來,客戶服務中心的建設發展異常迅速,如中國電信已建成的“1000”,中國移動已建成的“1860”,中國聯通已建成的“1001”等綜合客戶服務系統,這些系統的成功建設使電信企業在服務和業務管理上有了一個質的飛躍,但從整體上看,已建成的客戶服務中心仍以面向業務流程為主,缺乏對事物處理的深度的分析能力,常常呈現出一個尷尬局面:一面是苦心經營而積累了大量的歷史數據,一面是面對決策規劃卻得不到需要的信息支撐。

      因此企業在關注以CTI為代表的核心技術的同時,也更加注重如何利用源于客戶服務中心的真實數據,為企業的經營管理提供詳實的決策依據。

      一、客戶服務中心為什么需要商業智能

      當前國內網上運行的客戶服務中心本質上是聯機事物處理(OLTP)系統,主要面向事物處理和業務交易,缺乏事物的深度分析能力,在客戶服務中心運行中經常會遇到以下問題:

      1、面對隨時發生變化的統計分析需求,不夠靈活,不能動態生成報表;

      2、面對海量數據,在執行復雜計算的查詢、分析等方面表現出較低的效率;

      3、統計分析系統和基礎業務系統相互干擾;

      4、缺乏對數據的分析和挖掘功能,不能發現隱藏在數據后面的經營規律;

      5、統計分析系統不能夠監控和預測風險。

      商業智能(BI),它以數據倉庫(Data Warehousing)、在線分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)3種技術的整合為基礎,建立數據中心和業務分析模型,以提高企業獲取經營分析信息的能力,從而提高企業經營決策的質量與速度。

      為傳統的客戶服務中心增加商業智能(BI)是客戶服務中心的發展方向,通過將客戶服務中心與商業智能分析緊密的結合,提供客戶行為分析和營銷分析等功能,提高客戶服務中心的服務質量,使客戶服務中心其向著更為智能化、客戶化的方向發展。

      二、商業智能(BI)在INtess客戶服務中心的應用架構

      INtess.BI以商業智能(Business Intelligence)技術為基礎,圍繞客戶服務中心的話務及業務數據,建立數據中心和業務分析模型,以提高客戶服務中心的事物分析及挖掘能力,從而提高企業經營決策的質量與速度。

      第一部分是數據源,這一部分是INtess客戶服務中心系統數據源(包括其歷史數據、業務數據和其它數據),其特點是分散、很難相互共享和再次分析利用;

      第二部分是數據中心,由數據倉庫(如ORACLE)及多維數據庫(如ORACLE EXPRESS OLAP引擎)組成,源數據經過抽取、清洗和轉換之后裝載到數據倉庫中,數據倉庫中數據的特點是集中的、經過了清洗和轉換的,便于進行分析;存儲于多維數據庫中數據的經過再次加工的數據,這些數據為基于INtess.BI的分析模型提供了必要的分析基礎;

      第三部分則是商業智能應用服務器?BI.Application Server?,負責連接用戶對多維數據庫的查詢訪問;

      最后一部分是前端展示工具(BI.Explorer),向用戶提供統一風格的GUI(GRIPHIC USER INTERFACE)操作界面、數據展示、圖形、表格、告警、報表以及圖表等功能,完成對多維數據庫分析模型的展示、統計分析及報表生成。

      三、INtess.BI在客戶服務中心的應用

      商業智能(BI)在客戶服務中心的應用需要根據用戶的具體需求,確定分析主題,并進行分析模型的調整和計算,INtess.BI在客戶服務中心的分析模型主要包括:

      1、客戶撥打服務熱線的行為記錄分析

      根據客戶撥打客戶服務熱線的行為(咨詢、投訴、建議等)電話信息對客戶的行為進行分析,從而充分利用客戶服務中心,指導其服務方向和服務策略,還可以掌握投訴的回復情況和時效。

      2、服務質量分析

      根據系統的呼叫應答率、中繼的占用率、話務平均等待時長、平均通話時長、自動語音應答系統(IVR)的應答成功數/失敗數、客戶滿意度等等,從多個角度量化和分析系統的服務質量。

      3、話務量分析及預測

      根據已有的系統話務量、人工話務量、自動業務話務量、各子業務話務量分析預測將來某一時間(包括年、月、日、時段等級別)的話務情況,根據話務情況分析系統的負載及處理能力,通過分析可以更好的調配各種資源,達到優化配置,使管理更加有效。

      4、話務員坐席排班及考核管理

      根據話務量、人工平均通話時長、時間段、坐席數和接通率情況等對話務員排班及坐席數進行分析預測。通過分析和預測,可以有效的安排人員,提高效率,降低企業的成本,重要的是,避免出現接通率過底帶來的不良影響。

      5、業務工單處理情況分析

      對業務工單處理狀況進行統計分析,包括:提交工單統計分析、復核工單統計分析、派單工單統計分析、反饋工單統計分析等等,督促責任部門保障工單的及時響應率,同時為優化后臺工作流程提供依據。

      6、電話營銷分析

      根據已生成的電話銷售表對所進行的電話銷售模式和銷售效果進行分析和預測,從而指導電話銷售策略,提高電話銷售成功率。

      在提供以上分析模型的基礎上,還可以擴展到其他應用模型:可能流失客戶分析、潛在客戶分析、信用度分析、代理商業績分析等等。

      四、INtess.BI的應用特點

      1、客戶服務中心產品的高端應用

      INtess.BI是為客戶服務中心高端應用度身定做的解決方案,她不是客戶服務中心的替代,也不是更新,而是為客戶服務中心提供高端分析服務,幫助用戶發現規律,指導管理,提高用戶的營運的效率與效益。

      2、豐富多彩的信息展示和輸出

      INtess.BI提供了豐富多彩的信息展示、輸出方式。支持表格、圖表、圖形多種方式展示。分析結果可以輸出到Excel、Word、PowerPoint、HTML、E-mail等方式。

      3、虛擬雇員

      用戶可以設定多個虛擬的角色,分別對決策者關心的數據、關鍵指標進行自動跟蹤,幫助經營管理者按計劃完成報表的生成,結合辦公自動化系統,把報表、預警等用戶關心的信息發送給管理者,使管理者及時了解客戶服務中心的運作情況,同時可避免許多煩雜的重復性工作。

      4、級別評估和告警

      INtess.BI提供指標的告警功能,對感興趣或關鍵的指標設置告警,當決策者打開系統后,可以看到目前所有發生的告警信息,通過代理人(Agent)自動收集告警信息,然后立即通知決策者。

      5、數據挖掘

      INtess.BI提供趨勢預測、聚類分析、主成分分析、因子分析等數學模型用于發現規律、總結經驗,指導業務。

      6、無需編程

      INtess.BI無需編程,可以輕松的實現不可預知的各種要求,為經營者提供最需要的信息。

      7、支持Web

      INtess.BI實現了移動辦公,讓經營管理者可以隨時隨地獲取企業運作的信息。INtess.BI可以根據用戶的權限,提供Web下交互式的動態分析。

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