数据的魔力：基于数据分析的呼叫中心流程改善 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周逸松 著

图书标签:

• 数据分析
• 呼叫中心
• 流程优化
• 客户体验
• 绩效提升
• 运营管理
• 商业智能
• 数据挖掘
• 精益管理
• 服务质量

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

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

《运营洞察：以用户为中心的智能客服演进之路》 引言：巨变时代的客服新篇章 在信息爆炸、用户需求日益个性化和多元化的今天，传统的呼叫中心模式正面临前所未有的挑战。用户不再满足于简单的电话接入和标准化的流程，他们渴望更快捷、更精准、更富有人情味的沟通体验。与此同时，技术的飞速发展，尤其是人工智能、大数据和云计算的融合，为呼叫中心带来了颠覆性的变革机遇。从被动的成本中心，到主动的价值创造者，呼叫中心正在经历一场深刻的“进化”。 本书《运营洞察：以用户为中心的智能客服演进之路》正是为了应对这一时代浪潮而生。它并非探讨某个特定行业或某个孤立技术的应用，而是聚焦于呼叫中心作为企业连接用户、传递价值、塑造品牌形象的核心枢纽，如何通过一套系统性的、以用户为中心的战略方针，以及对前沿技术与运营模式的深刻洞察，实现从传统模式向智能化、精细化、个性化服务体系的全面升级。我们将深入剖析智能客服体系构建的内在逻辑，揭示其背后驱动用户满意度飞跃、运营效率提升以及商业价值最大化的关键要素，为企业在激烈的市场竞争中赢得先机提供一份详实的行动指南。 第一部分：重塑用户旅程——以用户为中心的价值再定义 在数字化浪潮席卷的当下，用户的行为和期望正在被重塑。他们不再是被动的信息接收者，而是主动的价值探索者。因此，呼叫中心的使命也从“响应请求”升级为“创造价值”。本书的第一个核心篇章，将围绕“以用户为中心”这一理念，深入探讨如何重新审视和设计用户的整体服务旅程，将其转化为企业赢得忠诚度和提升口碑的关键环节。 用户画像的精细化与场景化洞察： 我们将摆脱对用户进行粗略分类的传统模式，转而强调通过多维度数据（如行为轨迹、消费偏好、历史互动记录、社交媒体画像等）构建精细化的用户画像。这些画像不仅仅是静态的标签集合，更是动态的用户行为模式、潜在需求和情感倾向的映射。通过对不同用户群体在不同场景下的痛点、期望和沟通习惯的深度挖掘，为后续的服务设计和策略制定提供坚实的基础。例如，我们将探讨如何识别出“新手用户”与“资深用户”在寻求帮助时可能存在的差异，以及如何针对“紧急问题”和“日常咨询”设计不同的响应优先级和沟通策略。 全触点融合与无缝体验设计： 现代用户与企业的互动不再局限于单一的呼叫中心电话。微信、App内客服、社交媒体、智能音箱、甚至物联网设备，都可能成为用户获取信息和解决问题的入口。本书将重点阐述如何打破这些渠道之间的壁垒，实现数据和服务在全触点的无缝流转。我们不仅要实现“一次接入，多渠道响应”，更要确保用户在不同触点间切换时，其上下文信息和历史记录能够得到完整保留，避免重复提问和无效沟通。例如，用户可能在App内浏览问题，然后在微信上发起咨询，最后通过电话完成复杂问题的解决，整个过程都应该是一个连贯、流畅的体验。 主动式服务与预见性关怀： 传统的呼叫中心是被动式响应，用户有问题才会打来。而未来的智能客服，则是能够主动感知用户需求，甚至在用户意识到问题之前就提供解决方案。本书将探讨如何利用数据分析和机器学习模型，预测用户可能遇到的问题，并主动提供支持。这包括但不限于：在用户完成某项操作可能遇到困难时提供引导；在用户评价可能偏低时主动介入安抚；在产品更新后主动推送使用教程等。这种主动式的服务不仅能够显著提升用户满意度，更能将潜在的负面体验转化为积极的品牌互动。 个性化与情感化沟通的艺术： 用户渴望被理解和被尊重。本书将深入研究如何在服务过程中实现真正意义上的个性化沟通。这不仅仅是简单地称呼用户的名字，而是根据用户的画像和当前的情境，调整沟通的语气、语速、内容和解决方案。我们将探讨如何通过自然语言处理技术，识别用户的情绪并做出恰当的回应，将冰冷的机器互动转化为温暖的人性化体验。例如，对于情绪激动或语气沮丧的用户，客服应采用更具同理心的语言，并提供更具安抚性的解决方案。 第二部分：智能驱动的运营引擎——效率与质量的双重跃升 在确立了以用户为中心的服务理念后，如何运用智能化手段来驱动运营效率和质量的提升，是实现这一切的关键。本章将深入剖析智能客服体系的构建，以及如何通过技术赋能，实现呼叫中心运营的智能化、自动化和精益化。 智能路由与高效分派： 传统的呼叫中心路由往往基于简单的技能组，效率低下且难以满足复杂的用户需求。本书将探讨如何构建基于AI的智能路由系统。通过对用户意图、历史数据、专家知识以及坐席技能的综合分析，实现“最懂的用户”被引导至“最能解决问题的坐席”或“最合适的自助服务渠道”。我们将深入讲解如何利用自然语言处理（NLP）技术，精准识别用户来电或在线咨询的意图，并结合机器学习模型，动态匹配最适合处理该问题的坐席，从而大幅缩短首次响应时间（FRT）和平均处理时长（AHT）。 智能语音助手与自然交互： 语音助手不再是简单的语音识别和指令执行。本书将重点介绍如何构建具备深度理解能力、情感交互能力和决策能力的智能语音助手。我们将深入探讨自然语言理解（NLU）的最新进展，如何让机器人真正理解用户的意图，并能进行多轮对话。同时，我们将关注情感计算在语音助手中的应用，让机器人能够识别用户情绪，并做出更具同理心的回应。此外，还将探讨如何将知识图谱、知识库与语音助手深度整合，使其能够提供更精准、更全面的信息。 智能质检与持续改进： 质量监督是呼叫中心运营的重中之重。然而，传统的抽样式质检效率低下且覆盖率有限。本书将重点阐述如何利用AI技术实现100%的智能质检。通过对所有通话录音、在线聊天记录的自动分析，识别不合规行为、服务漏项、用户投诉等关键问题。更重要的是，智能质检能够将质检结果与业务改进流程相结合，形成一个持续的学习和优化闭环。例如，通过分析大量用户关于某个产品功能的咨询，可以发现产品本身存在的问题，并反馈给产品研发部门。 知识管理与赋能坐席： 坐席是服务的第一道防线，他们的能力直接决定了用户体验。本书将强调如何通过智能化的知识管理系统，赋能坐席。这包括但不限于：智能搜索，能够快速为坐席提供相关知识和解决方案；实时建议，在通话过程中自动为坐席推荐最佳话术和操作步骤；知识挖掘，从海量服务数据中提炼出新的知识点，并反馈到知识库中。一个高效的知识管理系统，能够显著提升新入职坐席的学习效率，并确保所有坐席都能提供一致、高质量的服务。 数据驱动的绩效分析与预测： 呼叫中心的运营数据蕴含着巨大的价值。本书将深入解析如何利用大数据分析，对呼叫中心的各项绩效指标进行深度洞察，并利用预测模型，提前预警潜在的问题。我们将探讨如何从海量数据中提炼出关键的KPIs，如用户满意度（CSAT）、净推荐值（NPS）、首次呼叫解决率（FCR）、服务成本等，并通过可视化报表和仪表盘，让管理者一目了然。同时，还将介绍如何利用机器学习模型，预测话务量、预测用户流失风险、预测坐席绩效趋势，从而为资源调度和风险管理提供科学依据。 第三部分：构建智能客服生态——创新、协作与未来展望 智能客服的建设并非一蹴而就，它需要一个系统性的思考和长期的投入。本书的最后一章，将聚焦于如何构建一个健康、可持续的智能客服生态系统，以及对未来智能客服发展趋势的展望。 技术与业务的深度融合： 智能客服的成功，绝非单纯的技术堆砌。本书将强调技术与业务的深度融合是关键。这意味着，技术部门需要深入理解业务需求，而业务部门也需要积极拥抱技术变革。我们将探讨如何建立跨部门协作机制，确保技术解决方案能够真正解决业务痛点，并为业务增长提供驱动力。例如，将AI技术应用于营销环节，通过对用户行为的分析，精准推送个性化营销信息，从而提升转化率。 人才培养与组织变革： 智能客服的兴起，对人才提出了新的要求。传统的坐席需要掌握更多智能化工具的使用，而新的岗位，如AI训练师、数据科学家、智能客服架构师等，也应运而生。本书将探讨如何建立一套完善的人才培养体系，以及如何通过组织变革，适应智能客服的发展需求。我们将关注如何激发员工的积极性，鼓励创新，并构建一个学习型组织。 安全、合规与伦理考量： 随着智能客服能力的不断增强，数据安全、用户隐私保护和AI伦理问题也日益凸显。本书将深入探讨如何在追求智能化的同时，确保服务的安全、合规和负责任。我们将关注如何建立完善的数据加密和访问控制机制，如何遵守相关法律法规，以及如何避免AI可能带来的偏见和歧视。 生态伙伴的协同发展： 智能客服的建设离不开外部生态伙伴的支持。本书将探讨如何与技术提供商、咨询机构、第三方服务商等建立良好的合作关系，共同推动智能客服产业的发展。我们将关注如何选择合适的合作伙伴，如何进行有效的项目管理，以及如何实现资源共享和优势互补。 展望未来：情感智能、认知智能与超级客服： 智能客服的演进永无止境。本书的最后，将对未来智能客服的发展趋势进行展望。我们将探讨情感智能的进一步发展，让机器人能够更深刻地理解和表达情感；认知智能的突破，让机器人能够具备更强的推理、学习和创造能力；以及最终形成“超级客服”的愿景，即能够在一个平台上，集成所有智能能力，为用户提供全方位、个性化、零距离的服务。 结语 《运营洞察：以用户为中心的智能客服演进之路》不仅是一本关于技术应用的书，更是一份关于商业战略、运营管理和用户体验的深度探索。它旨在为每一位致力于提升企业服务水平、驱动业务增长的管理者和从业者，提供一套切实可行的思路和方法。在这个瞬息万变的时代，唯有拥抱变化，以用户为中心，用智能驱动运营，才能在激烈的市场竞争中，开创呼叫中心的新篇章，实现可持续的商业价值。

评分☆☆☆☆☆

读到《数据的魔力：基于数据分析的呼叫中心流程改善》这个书名，我的脑海中立刻浮现出呼叫中心日复一日的忙碌景象，以及隐藏在海量数据背后的无限可能。我一直坚信，数据是优化决策的基石，尤其是在呼叫中心这样高度依赖信息交互的场景下。我迫切地想知道，这本书是如何将“魔力”这个词赋予给数据分析的。它是否会揭示一些鲜为人知的数据分析技巧，能够帮助呼叫中心摆脱“头痛医头，脚痛医脚”的困境，实现根本性的流程优化？我特别关注书中对于“流程改善”的阐述。数据分析的最终目的是服务于业务，而呼叫中心的业务核心就是服务客户。书中是否会详细介绍如何通过数据分析来理解客户需求，预测客户行为，从而实现更精准的服务和更个性化的体验？例如，如何利用历史数据识别客户可能遇到的问题，并提前准备好解决方案？如何通过分析座席的工作模式，优化技能分配和知识库建设？我期待这本书能提供一些切实可行的步骤和方法，让呼叫中心运营者能够真正掌握数据的力量，并将其转化为提升服务质量、降低运营成本、增强客户忠诚度的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，呼叫中心作为企业与客户沟通的前沿阵地，其运营效率和服务质量直接影响着企业的品牌形象和客户满意度。《数据的魔力：基于数据分析的呼叫中心流程改善》这个书名，让我看到了一个通过数据来重塑呼叫中心运营的希望。我非常好奇书中是如何将枯燥的数据转化为有价值的洞察的。我猜测，这本书的核心内容之一，可能会是关于如何构建一套科学的呼叫中心指标体系。例如，除了大家熟知的平均处理时长（AHT）、首次呼叫解决率（FCR）、客户满意度（CSAT）之外，是否还有一些更深层次的、能够反映客户情感、服务体验的指标？书中会否介绍如何利用自然语言处理（NLP）技术来分析客户的语音或文本反馈，从中挖掘潜在的问题和改进方向？我尤其期待书中能够分享一些成功的案例，通过真实的数据分析过程，展示如何将这些分析结果应用于具体的流程改造，从而带来切实的效益。例如，通过分析某个特定类型问题的呼叫量和处理时长，找出导致效率低下的根本原因，并提出相应的改进措施。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸接触到《数据的魔力：基于数据分析的呼叫中心流程改善》这本书，它所描绘的“数据驱动”的呼叫中心转型蓝图，深深地吸引了我。在我的理解中，传统的呼叫中心运营往往依赖于经验和直觉，而这本书则旗帜鲜明地强调了科学的数据分析方法。我迫切地想知道，书中是如何一步步引导读者去理解和应用这些方法的。是否会从基础的数据收集和清洗开始，讲到如何构建有效的指标体系，再到运用统计学、机器学习等高级分析技术来挖掘数据背后的价值？我特别关注书中对于“流程改善”的具体阐述。数据分析固然重要，但最终目的还是要体现在流程的优化上。书中是否会提供一些模型或框架，例如六西格玛、精益生产等思想与数据分析的结合，来帮助呼叫中心识别并消除不必要的环节、降低浪费、提高效率？我希望这本书能够提供一些实操性强的内容，而不仅仅是理论上的探讨。例如，对于一些常见的呼叫中心痛点，如长等待时间、重复呼叫、客户不满等，书中是否能提供清晰的数据分析思路和相应的解决方案？

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《数据的魔力：基于数据分析的呼叫中心流程改善》着实勾起了我的好奇心。我一直觉得，在信息爆炸的时代，数据不仅仅是冰冷的数字，它们蕴含着洞察问题、优化决策的巨大潜力。尤其是呼叫中心，这个每天面对大量客户互动、信息流动的业务场景，更是数据分析大显身手的绝佳舞台。我尤其期待书中能深入探讨如何将那些看似杂乱的通话记录、工单信息、客户反馈等数据，转化为 actionable insights。例如，如何通过分析通话时长、首次联系解决率（FCR）、客户满意度（CSAT）等关键指标，精准定位流程中的瓶颈？书中是否会提供具体的案例，展示如何利用数据模型来预测客户流失、识别高价值客户、甚至是优化座席的排班和培训计划？我很想知道，作者是如何将理论性的数据分析方法，落地到实际的呼叫中心运营中，让“数据的魔力”真正为提升服务质量、降低运营成本、增强客户忠诚度带来可见的改变。此外，对于不同规模和业务类型的呼叫中心，书中是否会提供具有普适性的解决方案，还是更侧重于特定场景的应用？这些都是我在阅读前非常感兴趣的方面。

评分☆☆☆☆☆

《数据的魔力：基于数据分析的呼叫中心流程改善》这个书名，听起来就充满了解决问题的力量。我一直对如何利用数据来提升呼叫中心的效率和客户体验深感兴趣，而这本书恰好点燃了我探索的欲望。我很好奇，书中是如何将“数据的魔力”这个概念具象化，并应用到呼叫中心复杂的运营流程中的。我想了解，它是否会提供一套系统性的方法论，来指导呼叫中心如何从海量数据中提炼出有价值的信息？例如，如何通过分析客户的咨询内容、问题类型、满意度反馈等，来识别流程中的薄弱环节，并提出针对性的改进方案？我特别期待书中能够分享一些创新性的数据分析应用。是否会介绍一些利用人工智能、机器学习等前沿技术来预测客户需求、优化座席排班、甚至自动化部分服务流程的案例？我希望能在这本书中找到答案，看到数据分析是如何一步步将呼叫中心从一个成本中心，转变为一个价值创造中心，为企业带来更强的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

送给妹妹的，价格还算实惠，值得推荐购买，物流也很给力哦。

评分☆☆☆☆☆

好好熬哈好啊吼啊纠结啊哦啊叫

评分☆☆☆☆☆

书还不错，挺好的书。

评分☆☆☆☆☆

书的质量和内容都不错

评分☆☆☆☆☆

不错挺好…下次还回来买

评分☆☆☆☆☆

包装还可以！

评分☆☆☆☆☆

书还可以，就是有折损的地方。希望物流继续努力

评分☆☆☆☆☆

希望你能越做越好，成长有你有我大家一起来，很好的宝贝。

评分☆☆☆☆☆

配送给力，东西不错