数据挖掘在呼叫中心的六大应用点

当前商业正在从“以产品为中心”到“以用户为中心”转变，很多企业将CRM作为企业成功的一个关键因素，呼叫中心作为影响用户最直接的渠道，起着至关重要的作用；利用数据挖掘技术，可以提高企业呼叫中心的效率的同时来增加客户满意度，下面讨论下具体可以应用的方面。

1、根据客户的历史信息、呼叫信息、客户级别等信息，建立客户接入分类模型，对接入客户进行客户细分，针对不同的客户群采取不同的服务应答策略，从而提高客户满意度。

2、呼叫异常行为分析模型，采用异常检检测法或时间序列算法，找出有异常呼叫行为的客户，在合理的假设下应该服从泊松分布，而实际生活中有可能突然数量加大、时间超长的呼叫，通过呼叫异常行为分析，可以找出这些“异常”的呼叫及造成呼叫的原因，及时发出预警信息。

3、通过分析呼入量的变化，以及呼入的种类数量，可以根据坐席服务人员的专业水平，并根据业务种类的不同价格，合理安排坐席人员的数量以及排班，在不降低呼叫中心接通率的基础上，降低运营成本。
4、互动式语音应答业务（IVR），通过历史的拨打以及解决方法，可以不断充实IVR，减少不必要的人工接入。从而减少人工成本。

5、挖掘出高满意度用户，总结细分高满意用户的特点，并建立标榜学习。从而提高整体的客户满意度。

6、数据跟踪每个班次的操作员人数、呼叫数和订单数、响应时间和基于“挂断率”（能够反映客户失望度）的服务等级标准，分析找出用户挂断的潜在因素，从而避免类似的挂断的发生。

最后总结一句话，数据挖掘在呼叫中心的应用，可以减少成本、增加收益、提高效率、避免风险、扩大影响、削除障碍

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