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數(shù)據(jù)分析行業(yè)案例:呼叫中心中的數(shù)據(jù)分析

時(shí)間:2024-08-22 04:53:10 學(xué)人智庫(kù) 我要投稿
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數(shù)據(jù)分析行業(yè)案例:呼叫中心中的數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析對(duì)于任何一個(gè)呼叫中心都是非常重要的,剛剛開始做數(shù)據(jù)分析的人員總會(huì)提出類似這樣的問題:應(yīng)該怎么做數(shù)據(jù)分析呢?如何才能夠做好數(shù)據(jù)分析工作呢?本文將從提高對(duì)數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)識(shí)、提高對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性以及對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的準(zhǔn)確性三個(gè)方面讓數(shù)據(jù)分析初學(xué)人員對(duì)數(shù)據(jù)分析有個(gè)總體認(rèn)識(shí)。

一、 提高對(duì)數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)識(shí)

1. 很多隱藏的問題是我們只能通過數(shù)據(jù)挖掘出來的,我們可以看到在哪些時(shí)間、哪些地點(diǎn)、哪些客戶群、出現(xiàn)了哪些異常狀況?同時(shí)通過數(shù)據(jù)深層次挖掘問題背后的真正原因并做出及時(shí)有效的應(yīng)對(duì)措施。例如某呼叫中心的接通率3月份達(dá)到了93.70%,但是其人員的在線利用率(座席人員登入系統(tǒng)后與客戶通話及事后處理時(shí)長(zhǎng)占總登陸時(shí)長(zhǎng)的比例)只達(dá)到了53.92%,說明座席人員的工作強(qiáng)度比較小、排班時(shí)安排的人員過剩,付出的代價(jià)就是人員成本過高(如圖1)。

2. 任何一個(gè)呼叫中心都要做數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計(jì)和分析,數(shù)據(jù)對(duì)于呼叫中心管理者的決策起到至關(guān)重要的作用。一個(gè)好的統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)該可以讓管理者看到數(shù)據(jù)背后的信息并且能夠給出幾套決策方案,這樣呼叫中心才能在瞬息萬變的競(jìng)爭(zhēng)中得到發(fā)展。再如客戶針對(duì)某個(gè)業(yè)務(wù)撥打的頻次非常高,我們可以通過數(shù)據(jù)分析挖掘真正的原因,為有效降低呼入量、提高客戶滿意度提供決策依據(jù)。

二、 提高對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性

1. 呼叫中心的指標(biāo)

呼叫中心包含哪些指標(biāo)?指標(biāo)之間有什么關(guān)系?各指標(biāo)平均情況、增長(zhǎng)情況都是什么?一般呼叫中心的各個(gè)指標(biāo)值大概在什么范圍?同時(shí)了解各個(gè)指標(biāo)在節(jié)假日會(huì)是什么情況?營(yíng)銷活動(dòng)時(shí)期會(huì)是什么情況?一般呼叫中心會(huì)包含接通率、平均通話時(shí)長(zhǎng)、事后處理時(shí)長(zhǎng)、重復(fù)呼叫量、在線利用率、一次解決率等指標(biāo),當(dāng)一次解決率明顯提高時(shí)客戶的重復(fù)呼叫量就會(huì)隨之降低,從而在相同的人員配備情況下接通率也會(huì)明顯提高,但是在線利用率會(huì)有所降低,最終導(dǎo)致人員成本過高。

2. 呼叫中心的范圍

需要了解各行業(yè)、各地區(qū)以及國(guó)外一些呼叫中心的指標(biāo)情況,知道各個(gè)指標(biāo)在不同行業(yè)、不同地區(qū)的不同特征分別是什么,從而不斷提高對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析中的問題。用平均通話時(shí)長(zhǎng)來舉例,假如某呼叫中心該月平均通話時(shí)長(zhǎng)為90秒,有A、B兩個(gè)呼叫中心,他們的管理人員看完后得出這樣的結(jié)論:A:90秒的平均通話時(shí)長(zhǎng)比上個(gè)月高出了10秒,需要降低;B:這個(gè)月平均通話時(shí)長(zhǎng)從100秒降到了90秒,客服代表的銷售能力有了明顯提升。很明顯呼叫中心A一定是成本型呼叫中心,而呼叫中心B則是利潤(rùn)型呼叫中心(如圖2)。

三、 提高對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的準(zhǔn)確性

數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性可以說是關(guān)乎呼叫中心成敗的關(guān)鍵因素,一個(gè)統(tǒng)計(jì)上的錯(cuò)誤就有可能誤導(dǎo)管理者做出錯(cuò)誤決策,所以我們從以下幾個(gè)方面說明如何提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的準(zhǔn)確性。

1. 準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)

各個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(指標(biāo))分別是什么?分別是怎么定義的?計(jì)算公式是什么?例如前面提到的在線利用率——座席人員登入系統(tǒng)后與客戶通話及事后處理時(shí)長(zhǎng)占總登陸時(shí)長(zhǎng)的比例;公式:(客服代表實(shí)際通話時(shí)長(zhǎng)+事后處理時(shí)長(zhǎng))/ 簽入系統(tǒng)時(shí)長(zhǎng)。盡管不同的呼叫中心對(duì)于指標(biāo)的定義可能有所不同,但是需要強(qiáng)調(diào)的是各個(gè)指標(biāo)在同一個(gè)呼叫中心內(nèi)的定義必須是一致的,如此才能讓各級(jí)人員對(duì)指標(biāo)有統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。

統(tǒng)計(jì)的是哪些業(yè)務(wù)的、哪個(gè)時(shí)間范圍、哪些客戶群的、哪些地區(qū)?在對(duì)呼叫中心數(shù)據(jù)有了整體了解的基礎(chǔ)上,接下來的工作就是對(duì)數(shù)據(jù)的整理。

2. 準(zhǔn)確整理數(shù)據(jù)

應(yīng)該先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行備份,以備不時(shí)之需;

整理過程中將數(shù)據(jù)粘貼為數(shù)值格式,剔除冗余數(shù)據(jù)、公式、批注等(如圖3);

整理過程中各個(gè)表格中數(shù)據(jù)需要有一個(gè)關(guān)鍵字段,這樣可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的關(guān)聯(lián)。盡量將所有數(shù)據(jù)匯總到一個(gè)工作簿中,方便數(shù)據(jù)分析時(shí)做關(guān)聯(lián)分析;

整理過程中所用到的公式需要保存,不要粘貼為數(shù)值格式,以備分析中發(fā)現(xiàn)問題及時(shí)改正。

3. 準(zhǔn)確分析數(shù)據(jù)

分析前需要做出整體的分析框架,分析過程中發(fā)現(xiàn)不合理的地方及時(shí)調(diào)整;

分析前應(yīng)該把整理好的數(shù)據(jù)表格單獨(dú)拿出來,不要在原有的整理數(shù)據(jù)表中做分析;

分析過程中指標(biāo)的名稱、各維度的名稱要保持統(tǒng)一;

采用合適的分析方法,數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、回歸分析、80/20法則等;

用合適的圖表進(jìn)行結(jié)果的展現(xiàn),柱狀圖、折線圖、雷達(dá)圖、餅圖等,需標(biāo)注清楚圖表的名稱、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)范圍、單位等(如圖4);

給出正確的分析結(jié)論及相應(yīng)的改善或者是應(yīng)對(duì)措施;

形成分析報(bào)告。

4. 對(duì)分析后的過程及結(jié)果進(jìn)行核查

檢查分析中所用到的數(shù)據(jù)是否正確,避免分析此項(xiàng)而錯(cuò)用到其他項(xiàng)數(shù)據(jù)的情況;

檢查分析中用到的公式是否正確,看公式涉及的數(shù)據(jù)單元格是否正確(包括單元格是否完整、單元格引用是否正確);

檢查數(shù)據(jù)明顯高于或者低于平時(shí)水平的異常點(diǎn)(或者說是不符合日常規(guī)律的點(diǎn))是否正確,此時(shí)需要查看是否是整理的數(shù)據(jù)中有錯(cuò)誤,包括時(shí)間、地點(diǎn)、業(yè)務(wù)、客戶群等(如圖5);

檢查分析結(jié)論是否正確,查看結(jié)論是否和分析的結(jié)果相一致;

檢查分析報(bào)告中是否有語句不通、語句歧義、字體格式(字號(hào)、顏色等)不統(tǒng)一、使用鏈接錯(cuò)誤的地方。

5. 以上內(nèi)容需在日常分析工作中不斷完善,以保證數(shù)據(jù)分析的正確性、客觀性、嚴(yán)謹(jǐn)性和時(shí)效性。

想要做一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析人員必須具備以上談到的基本素質(zhì),要是問到哪個(gè)是最重要的,只能說沒有誰重誰輕,都很重要。為了做好數(shù)據(jù)分析工作、成為更好的數(shù)據(jù)分析人員,那就讓我們從“三個(gè)提高”開始吧

說明:本文轉(zhuǎn)載自網(wǎng)絡(luò),作者不詳,歡迎作者或知情人告知。

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