数据的魔力:基于数据分析的呼叫中心流程改善 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024
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周逸松 著
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发表于2024-11-09
商品介绍
出版社: 成都时代出版社
ISBN:9787546409092
版次:1
商品编码:11305670
包装:平装
丛书名: 客户世界
开本:16开
出版时间:2013-07-01
用纸:胶版纸
页数:281
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书籍描述
内容简介
在《数据的魔力:基于数据分析的呼叫中心流程改善》中,作者周逸松将数据分析思路与呼叫中心管理进行了有机结合,从一个侧面将呼叫中心的运营方式进行了系统阐述,从数据分析是什么到数据来源于哪里、从流程管理到业务监控、从人员管理到数据库营销,每章都加入一个有针对性的数据分析改进案例,系统性和实用性都相当强,对于开始从事呼叫中心管理或已经做了一段时间管理的人来说都是一本非常好的教材。
目录
前言
第一章 数据分析是什么
一、认识数据分析
1.数据分析的定义
2.数据分析的步骤
3.数据分析的手段
二、数据分析在呼叫中心的用武之地
1.呼叫中心运营体系
2.数据分析在呼叫中心的应用
第二章 数据来源
一、系统报表数据
1.系统报表构成
2.系统报表的设计
二、人工统计数据
第三章 数据分析与流程改善
一、呼叫中心流程
二、流程优化与改善
1.流程审核
2.流程改善方法
三、案例分享案例:FCR的提升
第四章 数据分析与绩效管理
一、平衡的绩效管理体系
二、建立绩效指标
1.客户需求相关的绩效指标
2.企业需求相关的绩效指标
3.员工需求相关的绩效指标
4.流程需求的绩效指标
三、设立合理目标
1.对照业界标准和呼叫中心的愿景
2.考虑客户的感受和需求
3.考虑呼叫中心的现状
四、收集整理数据
五、整体绩效分析和改进
1.建立有效的分析和改进制度
2.绩效分析制度
3.绩效改善方法
六、案例分享案例——AHT的改善
第五章 数据分析与品质管理
一、呼叫中心的品质管理
1.如何进行质量监控
2.质量监控结果的校准
二、品质管理的数据分析
1.佩瑞多图的应用
2.利用质控结果推进流程改进
三、案例分享案例:质检结果的分析与改进
第六章 数据分析与客户体验
一、客户体验的量化
服务质量的量化模型
二、客户满意度的测量
1.满意度测量的目的
2.如何进行客户满意度调查
3.满意度结果的分析和运用
三、客户不满意信息的收集和分析
1.客户不满意信息的收集
2.客户不满意信息的分析
四、案例分享案例:电话回访满意度结果分析与改进
第七章 数据分析与预测排班管理
一、预测排班的重要性
二、预测排班的规划
1.如何进行中长期预测及规划
2.年度排班规划
3.排班周期业务量预测
三、人员配备
1.确定周排班目标
2.根据时段预测进行人员配备
3.人员配备原则
4.排班实施与现场调控
四、排班回顾
1.日回顾
2.周回顾
3.月回顾
4.招聘周期回顾
5.年度计划回顾
五、案例分享
案例1——日回顾
案例2——月回顾
第八章 数据分析与人员管理
一、人员管理的系统规划
二、呼叫中心的人员招聘
1.七步招到合适人才
2.人员招聘的总体原则
三、人员培训
培训体系建设
四、员工薪酬与绩效管理
1.员工绩效管理
2.员工薪酬福利
3.指导与激励
五、授权与问题升级管理
1.员工授权管理
2.问题升级管理
六、员工职业生涯规划与发展
呼叫中心员工的职业生涯规划
七、员工满意度
1.员工满意度管理的作用
2.员工满意度的测量
3.如何提高员工满意度
4.实施员工满意度注意点
八、流失率管理
1.流失率的评估指标
2.流失率的分析
3.人员流失高发时期
4.人员流失成本核算
5.流失率的控制
九、案例分享案例:流失率分析与改进
第九章 数据库营销与数据挖掘
一、数据库营销
1.运营数据库与营销数据库
2.数据库营销方式与策略
3.数据库营销模型的设计
4.数据库营销与电话销售
5.数据库营销与会员管理
二、数据挖掘
1.商业角度的定义
2.数据挖掘的功能
3.数据挖掘应用
4.数据挖掘软件
三、案例分享案例:利用注册客户信息进行数据库营销
后记
前言/序言
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读者评价
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☆☆☆☆☆
还可以,。。。。。
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京东的快递还是那么给力,快递小哥辛苦了,希望越做越好,下次继续买买买
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☆☆☆☆☆
好
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正好在做项目,不知道如何入手,看完之后茅塞顿开,值得看的一本书
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☆☆☆☆☆
好好好好好哈
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开始看了,还不错。。。。。。。
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挺好,实用,好好好好
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☆☆☆☆☆
很好的一本书,对工作有很大的指导作用
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☆☆☆☆☆
周逸松著写的的书都写得很好,[]还是朋友推荐我看的,后来就非非常喜欢,他的书了。除了他的书,我和我家小孩还喜欢看郑渊洁、杨红樱、黄晓阳、小桥老树、王永杰、杨其铎、晓玲叮当、方洲,他们的书我觉得都写得很好。数据的魔力基于数据分析的呼叫中心流程改善,很值得看,价格也非常便宜,比实体店买便宜好多还省车费。书的内容直得一读,阅读了一下,写得很好,在数据的魔
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