1、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立智能型客戶聯(lián)絡(luò)中心基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立智能型客戶聯(lián)絡(luò)中心在買方市場(chǎng)背景下，各個(gè)行業(yè)逐漸進(jìn)入微利時(shí)代，基于消費(fèi)需求和欲望呈現(xiàn)多樣化、差異化等特征以及呼叫中心與生俱來的具有信息化和數(shù)據(jù)化等特征。作者通過借助關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立可靠性分析模型、座席績(jī)效評(píng)估模型等手段將散落在座席之間的零散信息進(jìn)行集中、系統(tǒng)地分析，洞察客戶需求的變動(dòng)趨勢(shì)，為交叉銷售、新產(chǎn)品開發(fā)等提供主動(dòng)的決策支持，真正實(shí)現(xiàn)以客戶為中心的現(xiàn)代企

2、業(yè)管理理念。作為客戶關(guān)系管理(CustomerRelationshipManagementCRM)的主要載體之一，基于CTI(ComputerTelephonyIntegration)技術(shù)的現(xiàn)代呼叫中心(CallCenter)在20世紀(jì)90年代引入中國(guó)。在其后十年左右的時(shí)間里，呼叫中心迅速經(jīng)歷了概念期和導(dǎo)入期，很快就進(jìn)入了高速推廣期，并以超乎尋常地速度得到普及和應(yīng)用。作為企業(yè)直接與客戶聯(lián)系和溝通的前端，呼叫中心在行業(yè)總量保持高速增長(zhǎng)的同

3、時(shí)，其內(nèi)涵也在不斷發(fā)生著質(zhì)的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的呼叫中心主要是被動(dòng)接聽和處理電話呼叫，保持與客戶的聯(lián)系。顯然，隨著競(jìng)爭(zhēng)的加劇、經(jīng)濟(jì)節(jié)奏的加快，客戶資源已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)爭(zhēng)奪的主要領(lǐng)域，企業(yè)為維持客戶滿意度、保持持久競(jìng)爭(zhēng)力，迫使呼叫中心必然向新的模式轉(zhuǎn)型——基于數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)的智能型客戶聯(lián)絡(luò)中心(CustomerContactCenter)。數(shù)據(jù)挖掘是指從海量的應(yīng)用數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)有用的相互關(guān)系、模式和趨勢(shì)的過程。從理論角度講，數(shù)據(jù)挖

4、掘是融合模式識(shí)別技術(shù)、統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)等多個(gè)學(xué)科理論和技術(shù)的現(xiàn)代跨學(xué)科數(shù)據(jù)分析技術(shù)。從商業(yè)角度來說，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣、清洗、轉(zhuǎn)換、分析和模型化處理，通過抽取數(shù)據(jù)特征輔助商業(yè)決策。在買方市場(chǎng)背景下，各個(gè)行業(yè)逐漸進(jìn)入微利時(shí)代，同時(shí)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的認(rèn)知水平和消費(fèi)能力的不斷提高，需求和欲望呈現(xiàn)出多樣化、差異化等特征，企業(yè)為保持持久的競(jìng)爭(zhēng)力，必須在與客戶的聯(lián)絡(luò)中，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，

5、更加客觀、精準(zhǔn)的認(rèn)識(shí)和識(shí)別的客戶需求，從而以最低的成本獲得更高的客戶滿意度。與此同時(shí)，呼叫中心與生俱來的具有信息化和數(shù)據(jù)化的特征。多年的呼叫中心實(shí)踐，企業(yè)已經(jīng)積累了大量的客戶信息和數(shù)據(jù)，其中既有客戶的屬性信息，也有時(shí)間序列特征的行為數(shù)據(jù)，這為數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)應(yīng)用提供了客觀數(shù)據(jù)支持。因此，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立現(xiàn)代客戶聯(lián)絡(luò)中心是一種必然趨勢(shì)。與傳統(tǒng)呼叫中心相比，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的聯(lián)絡(luò)中心將具有以下特點(diǎn)：(1)(1)渠道多樣性渠道多樣性聯(lián)絡(luò)中心

6、包括與客戶聯(lián)系的所有渠道，即包括語音(例如電話、IVR、語速識(shí)別和聲音識(shí)別)，也可以充分利用Email、WEB、視頻、傳真和信函等多種形式。這是一個(gè)輸入輸出雙向的基于服務(wù)的環(huán)境，在這個(gè)環(huán)境中座席處理所有有關(guān)銷售、客戶服務(wù)、營(yíng)銷、電話營(yíng)銷、搜集以及其他功能等方面的信息。(2)(2)虛擬性虛擬性聯(lián)絡(luò)中心的多種聯(lián)絡(luò)渠道，特別是對(duì)現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的利用，使得聯(lián)絡(luò)中心可以做到從邏輯上是單體的，而從物理上是分散的，從而通過虛擬的架構(gòu)為客戶提供更可靠、更

7、便捷的服務(wù)。基于Possion分布等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，智能型聯(lián)絡(luò)中心可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其未來一定時(shí)間內(nèi)的可能負(fù)荷，從而正確選擇硬件設(shè)備和科學(xué)的座席排班，最大限度地節(jié)約費(fèi)用支出，并在一定置信水平上保障中心的可靠、平穩(wěn)運(yùn)行。(2)(2)建立座席績(jī)效評(píng)估模型建立座席績(jī)效評(píng)估模型傳統(tǒng)的呼叫中心運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)往往通過建立主要表現(xiàn)指針(KeyPerfmanceIndicat，KPI)系統(tǒng)來衡量CallCenter運(yùn)行的實(shí)時(shí)狀況。但由于KPI的確定過程十分復(fù)雜，特別

8、是對(duì)座席的服務(wù)質(zhì)量和效果的評(píng)估方面，往往讓管理者束手無策，很多呼叫中心在運(yùn)營(yíng)過程中主要是靠平均接聽時(shí)間來評(píng)價(jià)座席績(jī)效，衡量中心的成本效益。顯然，過于重視運(yùn)行成本的節(jié)約，忽略了座席服務(wù)效果的，這與呼叫中心作為客戶服務(wù)載體的初衷背道而馳了。智能型的聯(lián)絡(luò)中心可以利用語音識(shí)別、小波分析、文本挖掘等技術(shù)分析座席每次服務(wù)的同步錄音或者文字記錄，從而從通話時(shí)間、語調(diào)等多個(gè)方面，綜合給出客觀的服務(wù)效果評(píng)價(jià)，同時(shí)也給出客戶滿意度的有效度量。通過座席績(jī)效評(píng)