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客服中心運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型“亂談”

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首先,當(dāng)然是整體規(guī)劃與策略制定。目標(biāo)是什么?到什么狀態(tài)就算達(dá)成目標(biāo)了,能不能清晰地描述出來(lái)。目前的狀態(tài)是什么?跟目標(biāo)相比主要差距在哪里?這些差距如何去彌補(bǔ),難度大不大?是不是可以羅列一個(gè)從易到難的清單,排列一下優(yōu)先級(jí)。需要哪些內(nèi)外部支撐??jī)?nèi)部支撐要滿足什么要求?外部支撐要達(dá)到什么效果?項(xiàng)目進(jìn)度及時(shí)間線與里程碑確定了沒(méi)有?這里先不談項(xiàng)目考核與激勵(lì)。

以上都沒(méi)問(wèn)題了,可以考慮以下幾個(gè)點(diǎn):

一、數(shù)據(jù)質(zhì)量確保

這是困擾和消耗客服中心大量精力的一個(gè)很大問(wèn)題。數(shù)據(jù)維度口徑不一,數(shù)據(jù)來(lái)源五花八門(mén),數(shù)據(jù)時(shí)效嚴(yán)重滯后,數(shù)據(jù)格式亂七八糟等普遍存在的問(wèn)題嚴(yán)重制約著數(shù)據(jù)處理與分析自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)。只有實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)獲取的相對(duì)固定格式、固定來(lái)源、統(tǒng)一口徑、匹配時(shí)效,才能為數(shù)據(jù)的集中整理以及多維分析提供堅(jiān)實(shí)的前提保障。目前能不能做到?哪些能哪些不能?可以可以推進(jìn)改善?關(guān)鍵制約是什么?需要哪些支持?


二、數(shù)據(jù)工具匹配


客服中心的運(yùn)營(yíng)管理團(tuán)隊(duì)極少是數(shù)理統(tǒng)計(jì)科班出身的人,本身數(shù)據(jù)工具的使用能力欠缺,尤其是代碼為主的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用能力的欠缺。用什么樣的平臺(tái)、系統(tǒng)和工具,使運(yùn)營(yíng)管理人員,而不是專(zhuān)職IT技術(shù)人員,感到得心應(yīng)手,是數(shù)據(jù)化應(yīng)用在運(yùn)營(yíng)管理中長(zhǎng)期持續(xù)貫穿及下沉與前置的重要前提。另外,EXCEL及VBA、Power BI、SQL基礎(chǔ)、Python基礎(chǔ)也都應(yīng)該是一線業(yè)務(wù)人員處理與應(yīng)用數(shù)據(jù)必備的技能。目前的工具可用性如何?工具熟練度如何?跟數(shù)據(jù)量級(jí)、復(fù)雜度及分析維度是否相匹配?


相信很多客服的伙伴都在找適合呼叫中心的Python課4月16-17王厚東老師將會(huì)帶著他最新的Python課與大家相約線上,有興趣的可以聯(lián)系福祿網(wǎng)的咨詢(xún)顧問(wèn),給企業(yè)內(nèi)部做定制化課程。

三、數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)

數(shù)據(jù)的落地應(yīng)用除了數(shù)據(jù)、工具之外,另一個(gè)最核心的因素是人,具有基本數(shù)據(jù)化素養(yǎng)的人。這樣的人一方面要能夠熟悉客服業(yè)務(wù),對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)所表現(xiàn)出來(lái)的數(shù)據(jù)有深度洞察能力,能夠透過(guò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確定位業(yè)務(wù)問(wèn)題。另一方面,他們應(yīng)該至少數(shù)量應(yīng)用一種以上數(shù)據(jù)分析工具,能夠把手頭的數(shù)據(jù)及時(shí)高效地轉(zhuǎn)化為運(yùn)營(yíng)決策支撐信息。這樣的人目前有多少?還可以去哪里找?能不能自己培養(yǎng)?如何培養(yǎng)?



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