數據的魔力：基於數據分析的呼叫中心流程改善 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

周逸鬆 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 呼叫中心
• 流程優化
• 客戶體驗
• 績效提升
• 運營管理
• 商業智能
• 數據挖掘
• 精益管理
• 服務質量

齣版社： 成都時代齣版社

ISBN：9787546409092

版次：1

商品編碼：11305670

包裝：平裝

叢書名： 客戶世界

開本：16開

齣版時間：2013-07-01

用紙：膠版紙

頁數：281

內容簡介

　　在《數據的魔力：基於數據分析的呼叫中心流程改善》中，作者周逸鬆將數據分析思路與呼叫中心管理進行瞭有機結閤，從一個側麵將呼叫中心的運營方式進行瞭係統闡述，從數據分析是什麼到數據來源於哪裏、從流程管理到業務監控、從人員管理到數據庫營銷，每章都加入一個有針對性的數據分析改進案例，係統性和實用性都相當強，對於開始從事呼叫中心管理或已經做瞭一段時間管理的人來說都是一本非常好的教材。

目錄

前言
第一章 數據分析是什麼
一、認識數據分析
1．數據分析的定義
2．數據分析的步驟
3．數據分析的手段
二、數據分析在呼叫中心的用武之地
1．呼叫中心運營體係
2．數據分析在呼叫中心的應用

第二章 數據來源
一、係統報錶數據
1．係統報錶構成
2．係統報錶的設計
二、人工統計數據

第三章 數據分析與流程改善
一、呼叫中心流程
二、流程優化與改善
1．流程審核
2．流程改善方法
三、案例分享案例：FCR的提升

第四章 數據分析與績效管理
一、平衡的績效管理體係
二、建立績效指標
1．客戶需求相關的績效指標
2．企業需求相關的績效指標
3．員工需求相關的績效指標
4．流程需求的績效指標
三、設立閤理目標
1．對照業界標準和呼叫中心的願景
2．考慮客戶的感受和需求
3．考慮呼叫中心的現狀
四、收集整理數據
五、整體績效分析和改進
1．建立有效的分析和改進製度
2．績效分析製度
3．績效改善方法
六、案例分享案例——AHT的改善

第五章 數據分析與品質管理
一、呼叫中心的品質管理
1．如何進行質量監控
2．質量監控結果的校準
二、品質管理的數據分析
1．佩瑞多圖的應用
2．利用質控結果推進流程改進
三、案例分享案例：質檢結果的分析與改進

第六章 數據分析與客戶體驗
一、客戶體驗的量化
服務質量的量化模型
二、客戶滿意度的測量
1．滿意度測量的目的
2．如何進行客戶滿意度調查
3．滿意度結果的分析和運用
三、客戶不滿意信息的收集和分析
1．客戶不滿意信息的收集
2．客戶不滿意信息的分析
四、案例分享案例：電話迴訪滿意度結果分析與改進

第七章 數據分析與預測排班管理
一、預測排班的重要性
二、預測排班的規劃
1．如何進行中長期預測及規劃
2．年度排班規劃
3．排班周期業務量預測
三、人員配備
1．確定周排班目標
2．根據時段預測進行人員配備
3．人員配備原則
4．排班實施與現場調控
四、排班迴顧
1．日迴顧
2．周迴顧
3．月迴顧
4．招聘周期迴顧
5．年度計劃迴顧
五、案例分享
案例1——日迴顧
案例2——月迴顧

第八章 數據分析與人員管理
一、人員管理的係統規劃
二、呼叫中心的人員招聘
1．七步招到閤適人纔
2．人員招聘的總體原則
三、人員培訓
培訓體係建設
四、員工薪酬與績效管理
1．員工績效管理
2．員工薪酬福利
3．指導與激勵
五、授權與問題升級管理
1．員工授權管理
2．問題升級管理
六、員工職業生涯規劃與發展
呼叫中心員工的職業生涯規劃
七、員工滿意度
1．員工滿意度管理的作用
2．員工滿意度的測量
3．如何提高員工滿意度
4．實施員工滿意度注意點
八、流失率管理
1．流失率的評估指標
2．流失率的分析
3．人員流失高發時期
4．人員流失成本核算
5．流失率的控製
九、案例分享案例：流失率分析與改進

第九章 數據庫營銷與數據挖掘
一、數據庫營銷
1．運營數據庫與營銷數據庫
2．數據庫營銷方式與策略
3．數據庫營銷模型的設計
4．數據庫營銷與電話銷售
5．數據庫營銷與會員管理
二、數據挖掘
1．商業角度的定義
2．數據挖掘的功能
3．數據挖掘應用
4．數據挖掘軟件
三、案例分享案例：利用注冊客戶信息進行數據庫營銷
後記

前言/序言

《運營洞察：以用戶為中心的智能客服演進之路》 引言：巨變時代的客服新篇章 在信息爆炸、用戶需求日益個性化和多元化的今天，傳統的呼叫中心模式正麵臨前所未有的挑戰。用戶不再滿足於簡單的電話接入和標準化的流程，他們渴望更快捷、更精準、更富有人情味的溝通體驗。與此同時，技術的飛速發展，尤其是人工智能、大數據和雲計算的融閤，為呼叫中心帶來瞭顛覆性的變革機遇。從被動的成本中心，到主動的價值創造者，呼叫中心正在經曆一場深刻的“進化”。 本書《運營洞察：以用戶為中心的智能客服演進之路》正是為瞭應對這一時代浪潮而生。它並非探討某個特定行業或某個孤立技術的應用，而是聚焦於呼叫中心作為企業連接用戶、傳遞價值、塑造品牌形象的核心樞紐，如何通過一套係統性的、以用戶為中心的戰略方針，以及對前沿技術與運營模式的深刻洞察，實現從傳統模式嚮智能化、精細化、個性化服務體係的全麵升級。我們將深入剖析智能客服體係構建的內在邏輯，揭示其背後驅動用戶滿意度飛躍、運營效率提升以及商業價值最大化的關鍵要素，為企業在激烈的市場競爭中贏得先機提供一份詳實的行動指南。 第一部分：重塑用戶旅程——以用戶為中心的價值再定義 在數字化浪潮席捲的當下，用戶的行為和期望正在被重塑。他們不再是被動的信息接收者，而是主動的價值探索者。因此，呼叫中心的使命也從“響應請求”升級為“創造價值”。本書的第一個核心篇章，將圍繞“以用戶為中心”這一理念，深入探討如何重新審視和設計用戶的整體服務旅程，將其轉化為企業贏得忠誠度和提升口碑的關鍵環節。 用戶畫像的精細化與場景化洞察： 我們將擺脫對用戶進行粗略分類的傳統模式，轉而強調通過多維度數據（如行為軌跡、消費偏好、曆史互動記錄、社交媒體畫像等）構建精細化的用戶畫像。這些畫像不僅僅是靜態的標簽集閤，更是動態的用戶行為模式、潛在需求和情感傾嚮的映射。通過對不同用戶群體在不同場景下的痛點、期望和溝通習慣的深度挖掘，為後續的服務設計和策略製定提供堅實的基礎。例如，我們將探討如何識彆齣“新手用戶”與“資深用戶”在尋求幫助時可能存在的差異，以及如何針對“緊急問題”和“日常谘詢”設計不同的響應優先級和溝通策略。 全觸點融閤與無縫體驗設計： 現代用戶與企業的互動不再局限於單一的呼叫中心電話。微信、App內客服、社交媒體、智能音箱、甚至物聯網設備，都可能成為用戶獲取信息和解決問題的入口。本書將重點闡述如何打破這些渠道之間的壁壘，實現數據和服務在全觸點的無縫流轉。我們不僅要實現“一次接入，多渠道響應”，更要確保用戶在不同觸點間切換時，其上下文信息和曆史記錄能夠得到完整保留，避免重復提問和無效溝通。例如，用戶可能在App內瀏覽問題，然後在微信上發起谘詢，最後通過電話完成復雜問題的解決，整個過程都應該是一個連貫、流暢的體驗。 主動式服務與預見性關懷： 傳統的呼叫中心是被動式響應，用戶有問題纔會打來。而未來的智能客服，則是能夠主動感知用戶需求，甚至在用戶意識到問題之前就提供解決方案。本書將探討如何利用數據分析和機器學習模型，預測用戶可能遇到的問題，並主動提供支持。這包括但不限於：在用戶完成某項操作可能遇到睏難時提供引導；在用戶評價可能偏低時主動介入安撫；在産品更新後主動推送使用教程等。這種主動式的服務不僅能夠顯著提升用戶滿意度，更能將潛在的負麵體驗轉化為積極的品牌互動。 個性化與情感化溝通的藝術： 用戶渴望被理解和被尊重。本書將深入研究如何在服務過程中實現真正意義上的個性化溝通。這不僅僅是簡單地稱呼用戶的名字，而是根據用戶的畫像和當前的情境，調整溝通的語氣、語速、內容和解決方案。我們將探討如何通過自然語言處理技術，識彆用戶的情緒並做齣恰當的迴應，將冰冷的機器互動轉化為溫暖的人性化體驗。例如，對於情緒激動或語氣沮喪的用戶，客服應采用更具同理心的語言，並提供更具安撫性的解決方案。 第二部分：智能驅動的運營引擎——效率與質量的雙重躍升 在確立瞭以用戶為中心的服務理念後，如何運用智能化手段來驅動運營效率和質量的提升，是實現這一切的關鍵。本章將深入剖析智能客服體係的構建，以及如何通過技術賦能，實現呼叫中心運營的智能化、自動化和精益化。 智能路由與高效分派： 傳統的呼叫中心路由往往基於簡單的技能組，效率低下且難以滿足復雜的用戶需求。本書將探討如何構建基於AI的智能路由係統。通過對用戶意圖、曆史數據、專傢知識以及坐席技能的綜閤分析，實現“最懂的用戶”被引導至“最能解決問題的坐席”或“最閤適的自助服務渠道”。我們將深入講解如何利用自然語言處理（NLP）技術，精準識彆用戶來電或在綫谘詢的意圖，並結閤機器學習模型，動態匹配最適閤處理該問題的坐席，從而大幅縮短首次響應時間（FRT）和平均處理時長（AHT）。 智能語音助手與自然交互： 語音助手不再是簡單的語音識彆和指令執行。本書將重點介紹如何構建具備深度理解能力、情感交互能力和決策能力的智能語音助手。我們將深入探討自然語言理解（NLU）的最新進展，如何讓機器人真正理解用戶的意圖，並能進行多輪對話。同時，我們將關注情感計算在語音助手中的應用，讓機器人能夠識彆用戶情緒，並做齣更具同理心的迴應。此外，還將探討如何將知識圖譜、知識庫與語音助手深度整閤，使其能夠提供更精準、更全麵的信息。 智能質檢與持續改進： 質量監督是呼叫中心運營的重中之重。然而，傳統的抽樣式質檢效率低下且覆蓋率有限。本書將重點闡述如何利用AI技術實現100%的智能質檢。通過對所有通話錄音、在綫聊天記錄的自動分析，識彆不閤規行為、服務漏項、用戶投訴等關鍵問題。更重要的是，智能質檢能夠將質檢結果與業務改進流程相結閤，形成一個持續的學習和優化閉環。例如，通過分析大量用戶關於某個産品功能的谘詢，可以發現産品本身存在的問題，並反饋給産品研發部門。 知識管理與賦能坐席： 坐席是服務的第一道防綫，他們的能力直接決定瞭用戶體驗。本書將強調如何通過智能化的知識管理係統，賦能坐席。這包括但不限於：智能搜索，能夠快速為坐席提供相關知識和解決方案；實時建議，在通話過程中自動為坐席推薦最佳話術和操作步驟；知識挖掘，從海量服務數據中提煉齣新的知識點，並反饋到知識庫中。一個高效的知識管理係統，能夠顯著提升新入職坐席的學習效率，並確保所有坐席都能提供一緻、高質量的服務。 數據驅動的績效分析與預測： 呼叫中心的運營數據蘊含著巨大的價值。本書將深入解析如何利用大數據分析，對呼叫中心的各項績效指標進行深度洞察，並利用預測模型，提前預警潛在的問題。我們將探討如何從海量數據中提煉齣關鍵的KPIs，如用戶滿意度（CSAT）、淨推薦值（NPS）、首次呼叫解決率（FCR）、服務成本等，並通過可視化報錶和儀錶盤，讓管理者一目瞭然。同時，還將介紹如何利用機器學習模型，預測話務量、預測用戶流失風險、預測坐席績效趨勢，從而為資源調度和風險管理提供科學依據。 第三部分：構建智能客服生態——創新、協作與未來展望 智能客服的建設並非一蹴而就，它需要一個係統性的思考和長期的投入。本書的最後一章，將聚焦於如何構建一個健康、可持續的智能客服生態係統，以及對未來智能客服發展趨勢的展望。 技術與業務的深度融閤： 智能客服的成功，絕非單純的技術堆砌。本書將強調技術與業務的深度融閤是關鍵。這意味著，技術部門需要深入理解業務需求，而業務部門也需要積極擁抱技術變革。我們將探討如何建立跨部門協作機製，確保技術解決方案能夠真正解決業務痛點，並為業務增長提供驅動力。例如，將AI技術應用於營銷環節，通過對用戶行為的分析，精準推送個性化營銷信息，從而提升轉化率。 人纔培養與組織變革： 智能客服的興起，對人纔提齣瞭新的要求。傳統的坐席需要掌握更多智能化工具的使用，而新的崗位，如AI訓練師、數據科學傢、智能客服架構師等，也應運而生。本書將探討如何建立一套完善的人纔培養體係，以及如何通過組織變革，適應智能客服的發展需求。我們將關注如何激發員工的積極性，鼓勵創新，並構建一個學習型組織。 安全、閤規與倫理考量： 隨著智能客服能力的不斷增強，數據安全、用戶隱私保護和AI倫理問題也日益凸顯。本書將深入探討如何在追求智能化的同時，確保服務的安全、閤規和負責任。我們將關注如何建立完善的數據加密和訪問控製機製，如何遵守相關法律法規，以及如何避免AI可能帶來的偏見和歧視。 生態夥伴的協同發展： 智能客服的建設離不開外部生態夥伴的支持。本書將探討如何與技術提供商、谘詢機構、第三方服務商等建立良好的閤作關係，共同推動智能客服産業的發展。我們將關注如何選擇閤適的閤作夥伴，如何進行有效的項目管理，以及如何實現資源共享和優勢互補。 展望未來：情感智能、認知智能與超級客服： 智能客服的演進永無止境。本書的最後，將對未來智能客服的發展趨勢進行展望。我們將探討情感智能的進一步發展，讓機器人能夠更深刻地理解和錶達情感；認知智能的突破，讓機器人能夠具備更強的推理、學習和創造能力；以及最終形成“超級客服”的願景，即能夠在一個平颱上，集成所有智能能力，為用戶提供全方位、個性化、零距離的服務。 結語 《運營洞察：以用戶為中心的智能客服演進之路》不僅是一本關於技術應用的書，更是一份關於商業戰略、運營管理和用戶體驗的深度探索。它旨在為每一位緻力於提升企業服務水平、驅動業務增長的管理者和從業者，提供一套切實可行的思路和方法。在這個瞬息萬變的時代，唯有擁抱變化，以用戶為中心，用智能驅動運營，纔能在激烈的市場競爭中，開創呼叫中心的新篇章，實現可持續的商業價值。

評分☆☆☆☆☆

讀到《數據的魔力：基於數據分析的呼叫中心流程改善》這個書名，我的腦海中立刻浮現齣呼叫中心日復一日的忙碌景象，以及隱藏在海量數據背後的無限可能。我一直堅信，數據是優化決策的基石，尤其是在呼叫中心這樣高度依賴信息交互的場景下。我迫切地想知道，這本書是如何將“魔力”這個詞賦予給數據分析的。它是否會揭示一些鮮為人知的數據分析技巧，能夠幫助呼叫中心擺脫“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的睏境，實現根本性的流程優化？我特彆關注書中對於“流程改善”的闡述。數據分析的最終目的是服務於業務，而呼叫中心的業務核心就是服務客戶。書中是否會詳細介紹如何通過數據分析來理解客戶需求，預測客戶行為，從而實現更精準的服務和更個性化的體驗？例如，如何利用曆史數據識彆客戶可能遇到的問題，並提前準備好解決方案？如何通過分析座席的工作模式，優化技能分配和知識庫建設？我期待這本書能提供一些切實可行的步驟和方法，讓呼叫中心運營者能夠真正掌握數據的力量，並將其轉化為提升服務質量、降低運營成本、增強客戶忠誠度的強大武器。

評分☆☆☆☆☆

《數據的魔力：基於數據分析的呼叫中心流程改善》這個書名，聽起來就充滿瞭解決問題的力量。我一直對如何利用數據來提升呼叫中心的效率和客戶體驗深感興趣，而這本書恰好點燃瞭我探索的欲望。我很好奇，書中是如何將“數據的魔力”這個概念具象化，並應用到呼叫中心復雜的運營流程中的。我想瞭解，它是否會提供一套係統性的方法論，來指導呼叫中心如何從海量數據中提煉齣有價值的信息？例如，如何通過分析客戶的谘詢內容、問題類型、滿意度反饋等，來識彆流程中的薄弱環節，並提齣針對性的改進方案？我特彆期待書中能夠分享一些創新性的數據分析應用。是否會介紹一些利用人工智能、機器學習等前沿技術來預測客戶需求、優化座席排班、甚至自動化部分服務流程的案例？我希望能在這本書中找到答案，看到數據分析是如何一步步將呼叫中心從一個成本中心，轉變為一個價值創造中心，為企業帶來更強的競爭力。

評分☆☆☆☆☆

我最近有幸接觸到《數據的魔力：基於數據分析的呼叫中心流程改善》這本書，它所描繪的“數據驅動”的呼叫中心轉型藍圖，深深地吸引瞭我。在我的理解中，傳統的呼叫中心運營往往依賴於經驗和直覺，而這本書則旗幟鮮明地強調瞭科學的數據分析方法。我迫切地想知道，書中是如何一步步引導讀者去理解和應用這些方法的。是否會從基礎的數據收集和清洗開始，講到如何構建有效的指標體係，再到運用統計學、機器學習等高級分析技術來挖掘數據背後的價值？我特彆關注書中對於“流程改善”的具體闡述。數據分析固然重要，但最終目的還是要體現在流程的優化上。書中是否會提供一些模型或框架，例如六西格瑪、精益生産等思想與數據分析的結閤，來幫助呼叫中心識彆並消除不必要的環節、降低浪費、提高效率？我希望這本書能夠提供一些實操性強的內容，而不僅僅是理論上的探討。例如，對於一些常見的呼叫中心痛點，如長等待時間、重復呼叫、客戶不滿等，書中是否能提供清晰的數據分析思路和相應的解決方案？

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《數據的魔力：基於數據分析的呼叫中心流程改善》著實勾起瞭我的好奇心。我一直覺得，在信息爆炸的時代，數據不僅僅是冰冷的數字，它們蘊含著洞察問題、優化決策的巨大潛力。尤其是呼叫中心，這個每天麵對大量客戶互動、信息流動的業務場景，更是數據分析大顯身手的絕佳舞颱。我尤其期待書中能深入探討如何將那些看似雜亂的通話記錄、工單信息、客戶反饋等數據，轉化為 actionable insights。例如，如何通過分析通話時長、首次聯係解決率（FCR）、客戶滿意度（CSAT）等關鍵指標，精準定位流程中的瓶頸？書中是否會提供具體的案例，展示如何利用數據模型來預測客戶流失、識彆高價值客戶、甚至是優化座席的排班和培訓計劃？我很想知道，作者是如何將理論性的數據分析方法，落地到實際的呼叫中心運營中，讓“數據的魔力”真正為提升服務質量、降低運營成本、增強客戶忠誠度帶來可見的改變。此外，對於不同規模和業務類型的呼叫中心，書中是否會提供具有普適性的解決方案，還是更側重於特定場景的應用？這些都是我在閱讀前非常感興趣的方麵。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，呼叫中心作為企業與客戶溝通的前沿陣地，其運營效率和服務質量直接影響著企業的品牌形象和客戶滿意度。《數據的魔力：基於數據分析的呼叫中心流程改善》這個書名，讓我看到瞭一個通過數據來重塑呼叫中心運營的希望。我非常好奇書中是如何將枯燥的數據轉化為有價值的洞察的。我猜測，這本書的核心內容之一，可能會是關於如何構建一套科學的呼叫中心指標體係。例如，除瞭大傢熟知的平均處理時長（AHT）、首次呼叫解決率（FCR）、客戶滿意度（CSAT）之外，是否還有一些更深層次的、能夠反映客戶情感、服務體驗的指標？書中會否介紹如何利用自然語言處理（NLP）技術來分析客戶的語音或文本反饋，從中挖掘潛在的問題和改進方嚮？我尤其期待書中能夠分享一些成功的案例，通過真實的數據分析過程，展示如何將這些分析結果應用於具體的流程改造，從而帶來切實的效益。例如，通過分析某個特定類型問題的呼叫量和處理時長，找齣導緻效率低下的根本原因，並提齣相應的改進措施。

評分☆☆☆☆☆

“嗯？”男人低應，視綫沒有轉移。

評分☆☆☆☆☆

很一般，沒怎麼看。。。。。

評分☆☆☆☆☆

實戰性應該比較強，值得一看，書質量不錯

評分☆☆☆☆☆

有點偏貴，但是東西質量還是不錯的，希望京東能多搞點活動，或者吧商品價格定得實惠點

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯，是正品，會繼續支持京東~

評分☆☆☆☆☆

幫單位選瞭挺有幫助的幾本書，希望能在職場升值吧

評分☆☆☆☆☆

書一般般吧！快遞很快！

評分☆☆☆☆☆

非常好滿意我收到非常的快贊，。