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INtess客户服务中心的商业智能的应用

2002/10/15

  摘要:本文围绕着如何更好地利用客户服务中心的业务数据展开探讨,论述了客户服务中心引入数据分析的必要性,介绍了华为INtess客户服务中心的商业智能的应用。

  近年来,客户服务中心的建设发展异常迅速,如中国电信已建成的“1000”,中国移动已建成的“1860”,中国联通已建成的“1001”等综合客户服务系统,这些系统的成功建设使电信企业在服务和业务管理上有了一个质的飞跃,但从整体上看,已建成的客户服务中心仍以面向业务流程为主,缺乏对事物处理的深度的分析能力,常常呈现出一个尴尬局面:一面是苦心经营而积累了大量的历史数据,一面是面对决策规划却得不到需要的信息支撑。

  因此企业在关注以CTI为代表的核心技术的同时,也更加注重如何利用源于客户服务中心的真实数据,为企业的经营管理提供详实的决策依据。

  一、客户服务中心为什么需要商业智能

  当前国内网上运行的客户服务中心本质上是联机事物处理(OLTP)系统,主要面向事物处理和业务交易,缺乏事物的深度分析能力,在客户服务中心运行中经常会遇到以下问题:

  1、面对随时发生变化的统计分析需求,不够灵活,不能动态生成报表;

  2、面对海量数据,在执行复杂计算的查询、分析等方面表现出较低的效率;

  3、统计分析系统和基础业务系统相互干扰;

  4、缺乏对数据的分析和挖掘功能,不能发现隐藏在数据后面的经营规律;

  5、统计分析系统不能够监控和预测风险。

  商业智能(BI),它以数据仓库(Data Warehousing)、在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)3种技术的整合为基础,建立数据中心和业务分析模型,以提高企业获取经营分析信息的能力,从而提高企业经营决策的质量与速度。

  为传统的客户服务中心增加商业智能(BI)是客户服务中心的发展方向,通过将客户服务中心与商业智能分析紧密的结合,提供客户行为分析和营销分析等功能,提高客户服务中心的服务质量,使客户服务中心其向着更为智能化、客户化的方向发展。

  二、商业智能(BI)在INtess客户服务中心的应用架构

  INtess.BI以商业智能(Business Intelligence)技术为基础,围绕客户服务中心的话务及业务数据,建立数据中心和业务分析模型,以提高客户服务中心的事物分析及挖掘能力,从而提高企业经营决策的质量与速度。

  第一部分是数据源,这一部分是INtess客户服务中心系统数据源(包括其历史数据、业务数据和其它数据),其特点是分散、很难相互共享和再次分析利用;

  第二部分是数据中心,由数据仓库(如ORACLE)及多维数据库(如ORACLE EXPRESS OLAP引擎)组成,源数据经过抽取、清洗和转换之后装载到数据仓库中,数据仓库中数据的特点是集中的、经过了清洗和转换的,便于进行分析;存储于多维数据库中数据的经过再次加工的数据,这些数据为基于INtess.BI的分析模型提供了必要的分析基础;

  第三部分则是商业智能应用服务器BI.Application Server,负责连接用户对多维数据库的查询访问;

  最后一部分是前端展示工具(BI.Explorer),向用户提供统一风格的GUI(GRIPHIC USER INTERFACE)操作界面、数据展示、图形、表格、告警、报表以及图表等功能,完成对多维数据库分析模型的展示、统计分析及报表生成。

  三、INtess.BI在客户服务中心的应用

  商业智能(BI)在客户服务中心的应用需要根据用户的具体需求,确定分析主题,并进行分析模型的调整和计算,INtess.BI在客户服务中心的分析模型主要包括:

  1、客户拨打服务热线的行为记录分析

  根据客户拨打客户服务热线的行为(咨询、投诉、建议等)电话信息对客户的行为进行分析,从而充分利用客户服务中心,指导其服务方向和服务策略,还可以掌握投诉的回复情况和时效。

  2、服务质量分析

  根据系统的呼叫应答率、中继的占用率、话务平均等待时长、平均通话时长、自动语音应答系统(IVR)的应答成功数/失败数、客户满意度等等,从多个角度量化和分析系统的服务质量。

  3、话务量分析及预测

  根据已有的系统话务量、人工话务量、自动业务话务量、各子业务话务量分析预测将来某一时间(包括年、月、日、时段等级别)的话务情况,根据话务情况分析系统的负载及处理能力,通过分析可以更好的调配各种资源,达到优化配置,使管理更加有效。

  4、话务员坐席排班及考核管理

  根据话务量、人工平均通话时长、时间段、坐席数和接通率情况等对话务员排班及坐席数进行分析预测。通过分析和预测,可以有效的安排人员,提高效率,降低企业的成本,重要的是,避免出现接通率过底带来的不良影响。

  5、业务工单处理情况分析

  对业务工单处理状况进行统计分析,包括:提交工单统计分析、复核工单统计分析、派单工单统计分析、反馈工单统计分析等等,督促责任部门保障工单的及时响应率,同时为优化后台工作流程提供依据。

  6、电话营销分析

  根据已生成的电话销售表对所进行的电话销售模式和销售效果进行分析和预测,从而指导电话销售策略,提高电话销售成功率。

  在提供以上分析模型的基础上,还可以扩展到其他应用模型:可能流失客户分析、潜在客户分析、信用度分析、代理商业绩分析等等。

  四、INtess.BI的应用特点

  1、客户服务中心产品的高端应用

  INtess.BI是为客户服务中心高端应用度身定做的解决方案,她不是客户服务中心的替代,也不是更新,而是为客户服务中心提供高端分析服务,帮助用户发现规律,指导管理,提高用户的营运的效率与效益。

  2、丰富多彩的信息展示和输出

  INtess.BI提供了丰富多彩的信息展示、输出方式。支持表格、图表、图形多种方式展示。分析结果可以输出到Excel、Word、PowerPoint、HTML、E-mail等方式。

  3、虚拟雇员

  用户可以设定多个虚拟的角色,分别对决策者关心的数据、关键指标进行自动跟踪,帮助经营管理者按计划完成报表的生成,结合办公自动化系统,把报表、预警等用户关心的信息发送给管理者,使管理者及时了解客户服务中心的运作情况,同时可避免许多烦杂的重复性工作。

  4、级别评估和告警

  INtess.BI提供指标的告警功能,对感兴趣或关键的指标设置告警,当决策者打开系统后,可以看到目前所有发生的告警信息,通过代理人(Agent)自动收集告警信息,然后立即通知决策者。

  5、数据挖掘

  INtess.BI提供趋势预测、聚类分析、主成分分析、因子分析等数学模型用于发现规律、总结经验,指导业务。

  6、无需编程

  INtess.BI无需编程,可以轻松的实现不可预知的各种要求,为经营者提供最需要的信息。

  7、支持Web

  INtess.BI实现了移动办公,让经营管理者可以随时随地获取企业运作的信息。INtess.BI可以根据用户的权限,提供Web下交互式的动态分析。

《通信世界报》


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