1、基于数据挖掘技术建立智能型客户联络中心在买方市场背景下，各个行业逐渐进入微利时代，基于消费需求和欲望呈现多样化、差异化等特征以及呼叫中心与生俱来的具有信息化和数据化等特征。作者通过借助关联规则、神经网络等数据挖掘技术建立可靠性分析模型、座席绩效评估模型等手段将散落在座席之间的零散信息进行集中、系统地分析，洞察客户需求的变动趋势，为交叉销售、新产品开发等提供主动的决策支持，真正实现以客户为中心的现代企业管理理念。作为客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)的主要载体之一，基于CTI(Computer Telephony Integration)技术
2、的现代呼叫中心(Call Center)在20世纪90年代引入中国。在其后十年左右的时间里，呼叫中心迅速经历了概念期和导入期，很快就进入了高速推广期，并以超乎寻常地速度得到普及和应用。作为企业直接与客户联系和沟通的前端，呼叫中心在行业总量保持高速增长的同时，其内涵也在不断发生着质的转变。传统的呼叫中心主要是被动接听和处理电话呼叫，保持与客户的联系。显然，随着竞争的加剧、经济节奏的加快，客户资源已经成为现代企业争夺的主要领域，企业为维持客户满意度、保持持久竞争力，迫使呼叫中心必然向新的模式转型 基于数据挖掘(Data Mining)的智能型客户联络中心(Customer Contact Cent
3、er)。数据挖掘是指从海量的应用数据中，发现有用的相互关系、模式和趋势的过程。从理论角度讲，数据挖掘是融合模式识别技术、统计和数学等多个学科理论和技术的现代跨学科数据分析技术。从商业角度来说，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽样、清洗、转换、分析和模型化处理，通过抽取数据特征辅助商业决策。在买方市场背景下，各个行业逐渐进入微利时代，同时消费者对产品和服务的认知水平和消费能力的不断提高，需求和欲望呈现出多样化、差异化等特征，企业为保持持久的竞争力，必须在与客户的联络中，借助数据挖掘技术，更加客观、精准的认识和识别的客户需求，从而以最低的成本获得更高
4、的客户满意度。与此同时，呼叫中心与生俱来的具有信息化和数据化的特征。多年的呼叫中心实践，企业已经积累了大量的客户信息和数据，其中既有客户的属性信息，也有时间序列特征的行为数据，这为数据挖掘的商业应用提供了客观数据支持。因此，借助数据挖掘技术建立现代客户联络中心是一种必然趋势。与传统呼叫中心相比，引入数据挖掘技术的联络中心将具有以下特点：(1)渠道多样性联络中心包括与客户联系的所有渠道，即包括语音(例如电话、IVR、语速识别和声音识别)，也可以充分利用 E-mail、WEB、视频、传真和信函等多种形式。这是一个输入/输出双向的基于服务的环境，在这个环境中座席处理所有有关销售、客户服务、营销、电话
5、营销、搜集以及其他功能等方面的信息。(2)虚拟性联络中心的多种联络渠道，特别是对现代网络技术的利用，使得联络中心可以做到从逻辑上是单体的，而从物理上是分散的，从而通过虚拟的架构为客户提供更可靠、更便捷的服务。(3)个性化运用神经网络、聚类分析等数据挖掘技术，联络中心可以精准的获得客户的基本特征，把握客户需求的细微变动，从而可以主动为其定制个性化的服务。(4)精细化基于数据挖掘技术，联络中心可以科学的评价每个座席的绩效，从而进行恰当的排班，发挥每个座席的特点和优势，为客户提供最细致的服务。可见，成功地应用数据挖掘技术，联络中心将充分体现出其智能性，从而为企业经营决策提供强有力的支持，让联络中心真
6、正的从被动的“成本中心”向主动的“利润中心”逐渐过渡。一方面，通过对数据的整合和优化，实施数据挖掘技术建立智能型联络中心，能显著提高联络中心的附加价值，为企业带来更好的经济效益。首先，联络中心借助数据挖掘技术可以实现精准的客户细分，使得座席可以有选择的主动呼叫迫切需要提供服务的客户，为其提供及时地主动关怀。这既能节约联络中心的运行成本，同时又能够集中有限的人力和时间服务于最需要服务的客户，有效提高客户满意度。点击图片查看大图图1 智能型呼叫中心模式图其次，呼叫中心的大量座席长期与客户最直接的“亲密”接触，其可以充分了解客户的需求。借助关联规则、神经网络等数据挖掘技术，新型联络中心能够方便的将散
7、落在座席之间的零散信息进行集中、系统地分析，从而洞悉客户需求的变动趋势，为交叉销售、新产品开发等提供主动的决策支持。联络中心将一改往日辅助部门的地位，而成为市场运转的核心，从而真正实现以客户为中心的现代企业管理理念。另一方面，智能型的联络中心在客观评价座席绩效，提升呼叫中心的运行效率(特别是在分布式呼叫中心的模式下)方面更具优势。绩效(Performance)管理是呼叫中心的主管与经理面对的日常课题。比较于其它许多行业，呼叫中心的 http:/ Possion 分布等数据挖掘技术，智能型联络中心可以准确预测其未来一定时间内的可能负荷，从而正确选择硬件设备和科学的座席排班，最大限度地节约费用支出
8、，并在一定置信水平上保障中心的可靠、平稳运行。(2)建立座席绩效评估模型传统的呼叫中心运营系统往往通过建立主要表现指针(Key Performance Indicator，KPI)系统来衡量 Call Center 运行的实时状况。但由于 KPI 的确定过程十分复杂，特别是对座席的服务质量和效果的评估方面，往往让管理者束手无策，很多呼叫中心在运营过程中主要是靠平均接听时间来评价座席绩效，衡量中心的成本效益。显然，过于重视运行成本的节约，忽略了座席服务效果的，这与呼叫中心作为客户服务载体的初衷背道而驰了。智能型的联络中心可以利用语音识别、小波分析、文本挖掘等技术分析座席每次服务的同步录音或者文字记录，从而从通话时间、语调等多个方面，综合给出客观的服务效果评价，同时也给出客户满意度的有效度量。通过座席绩效评估模型的建立，一方面可以准确评价座席的绩效，同时可以把握座席的特点，为敏捷排班和动态路由设计提供支持，让最恰当的人在最恰当的时刻为最恰当的客户提供最恰当的服务。保证联络中心以最好的效率运行。随着企业以客户为中心经营模式的转变，以及客户个性化需求的凸现，企业要想在竞争中赢得先机，必须深入细分目标客户，打造差异化的产品和服务，增强企业自身的核心竞争力，建立基于数据挖掘技术的智能型联结中心是必然的发展趋势。
