隨著客服中心的規(guī)范化、精細(xì)化管理成為行業(yè)發(fā)展方向，數(shù)據(jù)分析在運(yùn)營管理及決策支撐中扮演了越來越重要的角色，很多客服中心認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性并積極開始追求各種復(fù)雜數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，但效果往往不佳。其實(shí)，筆者認(rèn)為就國內(nèi)客服中心運(yùn)營管理的發(fā)展?fàn)顟B(tài)而言，能夠熟練運(yùn)用基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法就能夠解決運(yùn)營管理中的大部分問題。分析方法的優(yōu)劣不在于數(shù)學(xué)復(fù)雜度或者理論高度，而應(yīng)該注意的是能否科學(xué)有效地達(dá)到分析目的。

　　說到分析工具的選擇，筆者認(rèn)為有兩點(diǎn)原則需要分析人員注意。第一條原則是選擇能夠達(dá)到分析效果的最簡(jiǎn)單工具，第二條原則是選擇最能夠清晰展現(xiàn)分析結(jié)果的工具。在目前服務(wù)運(yùn)營分析中出現(xiàn)最多的工具就是Excel，Excel的好處是操作簡(jiǎn)單，不像SAS、MATLAB需要輸入代碼命令，對(duì)于沒有統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)的人來說使用Excel是再好不過的選擇。但這是有前提的，就是數(shù)據(jù)分析人員必須對(duì)業(yè)務(wù)有深刻的了解，因?yàn)閿?shù)據(jù)是屬于業(yè)務(wù)的，一個(gè)不了解業(yè)務(wù)的分析人員分析出來的結(jié)果往往會(huì)偏離現(xiàn)實(shí)，不會(huì)對(duì)管理層的決策與執(zhí)行層的實(shí)施起到任何幫助。下面就介紹一些利用Excel就可以實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)分析方法。

　　1、對(duì)比分析法

　　對(duì)比分析是客服中心運(yùn)營分析中運(yùn)用最多的基礎(chǔ)方法，對(duì)比分析適用于指標(biāo)間的橫縱向比較、時(shí)間序列的比較分析、不同業(yè)務(wù)或不同人員的比較。

　　舉個(gè)例子，拿中國移動(dòng)某省客服中心接通率數(shù)據(jù)來看，從時(shí)間的維度上分析，我們可以看到品牌A、品牌B與品牌C三個(gè)品牌之間接通率隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，了解在此期間哪個(gè)品牌的接通率相對(duì)較高，趨勢(shì)比較穩(wěn)定。再例如我們分析各品牌話務(wù)量情況，首先可以從單一品牌做分析（如圖1），各年份話務(wù)量基本保持在一致的水平上，但2009年11月份與12月份相對(duì)于其他年份話務(wù)量明顯過高，這可能是由于某些突發(fā)事件導(dǎo)致。其次還可以從某一時(shí)間點(diǎn)上做分析（如圖2），整體上來看，2011年的話務(wù)量相對(duì)于前兩個(gè)年份顯著降低了很多，這就需要進(jìn)一步挖掘原因了，一方面可能是已經(jīng)有一部分客戶流失，需要我們找出客戶流失的原因并馬上制定出客戶挽留計(jì)劃，防止客戶繼續(xù)流失；另一方面就是我們?cè)谌粘＿\(yùn)營時(shí)通過有效的方法對(duì)話務(wù)做分流處理，緩解了一線的話務(wù)壓力。

圖1

圖2

　　2、帕累托分析法

　　帕累托法則又稱20/80定律、最省力法則、不平衡原則，指的是原因和結(jié)果、投入和產(chǎn)出、努力和報(bào)酬之間本來存在著無法解釋的不平衡。一般來說，投入和努力可以分為兩種不同的類型：多數(shù)，它們只能造成少許的影響；少數(shù)，它們?cè)斐芍饕摹⒅卮蟮挠绊憽１热鐚?duì)一個(gè)公司來講，80%的利潤常常來自于20%最暢銷的產(chǎn)品；80%的利潤來自于最忠誠的20%客戶；80%的收獲往往來自于20%的時(shí)間或投入，而其他80%的投入只產(chǎn)生了20%的收益。所以經(jīng)典的商業(yè)理論都是提醒大家找到那最有效的20%的熱銷產(chǎn)品、渠道或者銷售人員，在最有效的20%上投入更多努力，盡量減少浪費(fèi)在80%低效的地方。

　　例如各項(xiàng)業(yè)務(wù)的投訴情況（如圖3），前五項(xiàng)業(yè)務(wù)類型的投訴量占總體投訴的80%以上，我們只需要重點(diǎn)關(guān)注這前五項(xiàng)業(yè)務(wù)類型，及時(shí)有效地降低其投訴量，這樣就能夠在整體上降低整體投訴，提高日常運(yùn)營水平。帕累托分析適用于找出數(shù)據(jù)中的主要影響量，可以用于研究哪些業(yè)務(wù)或哪些客戶群體創(chuàng)造了大部分的貢獻(xiàn)或者投訴等。

圖3