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大数据时代的服务和运营管理
这是一个连接无处不在的社会,这是一个服务无处不在的社会,这是一个数据无处不在的社会,每个人都在随时、随地、随心地获取服务并与这个社会进行互动.当下每个人与这个世界的距离都比以往任何时期要更近,更有参与感和存在感,无处不在的服务让生活变得更加便捷和美好.
互联网的触角不断延伸,万物互联的大平台成就大连接、催生大服务、诞生大数据,而大数据反馈回来的信息让我们更好地理解客户,从而创造更加满意的服务.为服务而生的呼叫中心从只有一根电话线的呼叫服务中心逐步过渡到短信、网站、微博、微信、APP 等多渠道的多媒体客户联络中心,再到拥有海量客户接触数据的客户关系管理中心.在大数据时代的风口上呼叫中心应该顺势而为,抢抓大数据领地的制高点,不断优化服务模式,提升服务体验,并推出基于多触点海量数据的服务新模式与新产品.笔者认为大数据在呼叫中心大有作为,可考虑从如下几个场景逐步深入和应用.
（一）运营侧：大数据在客户精准服务上的应用思考
1、客户声音挖掘：发挥呼叫中心的“回声谷”和“传感器”作用,从海量客户接触数据中洞悉客户声音,挖掘客户诉求的最强音,戳中客户痛点,反馈业务部门推动业务、产品的设计优化,改善客户体验,为客户创造惊喜.主要有如下两方面应用：
（1）通过大数据采集建立预警模型,先于客户发现问题、先于投诉解决问题,化被动服务为主动关怀,防范客户感知受损.
（2）通过来电原因分析并基于“需求——策略——资源”管理模型重构服务模式,整合服务资源,优化服务策略,持续打造最佳的服务体验（如图1）.
2、特殊客户管理：通过对疑难客户、敏感客户、高频来电客户的历史通话开展语音标注转化为文本数据,分析客户来电原因、业务关注点、潜在诉求,并结合客户基本属性信息（职业、网龄、ARPU 值等）做好客户画像, 形成客户标签库和与之对应的服务策略库.基于“两库”重构现有服务流程,设立专席或专属客户经理受理,提升特殊客户的服务针对性（如图2）.
3、大数据精准营销：大数据精准营销包含两方面的内容,即用户需求挖掘及目标客户识别.以中国移动业务为例,大数据在用户需求挖掘、助力精准营销方面主要实施如图3 所示.
为满足特定营销活动推广的需要,常常需要甄选或圈定目标客户群进行营销资源投放,在目标客户群识别方面需要通过大数据建模并输出满足条件的客户给到营销策划部门.
4、提升话务预测精度：影响话务预测的精度主要由数据和算法来决定,目前业内在话务预测上常用的算法主要有最小二乘法、移动平均法、指数平滑法等,这些算法的共性特点就是对数据量要求不高,故预测的精度自然也就不高.
大数据技术支撑下的话务预测不仅可以拓宽数据量,同时还可以采用更为优秀的算法基于大数据建模,譬如多元非线性回归方法和人工神经网络BP算法.
在这之前受限于数据量,这些优秀的算法无法逞强施威,正所谓“巧妇难为无米之炊”.一旦话务需求影响因子的维度尽可能的广,同一影响因子的历史样本数据量尽可能的多,话务预测的精度完全可以有质的飞跃甚至是近乎完美的结果,而实践证明通过大数据采集与清洗、算法择优、模型拟合等而做到的预测准确率可以高达99.3% 以上,这对后续人员排班、现场调度、资源配置、人力招聘等工作将带来更加精准的指导.
（二）管理侧：大数据在呼叫中心人力管理的应用思考
客户管理和员工管理是贯穿呼叫中心运营管理的两条主线,对于劳动密集型的大型呼叫中心管理而言KPI 和KHI 同等重要,只有像服务客户一样服务员工,像节能减排一样为员工减压降负,像创造利润一样为员工创造幸福,才能形成“双轮驱动”.
1.互联网时代人力资源管理面临挑战与思考
人力资源管理面临更加复杂的内外环境,人的需求呈现多元化、个性化,如人才流动加速、人对组织的黏度降低等,并成为企业发展的新常态,唯有创新求变才能突破管理的困境（如图4）.
2、人力大数据助力呼叫中心实现人性化管理
在劳动密集型的大型呼叫中心人员管理上人力资源管理问题更为凸显,特别是在培训管理、排班管理、流失管理、激励管理等问题上面临严峻挑战.笔者所在的中移在线广州中心拥有上千个座席、近两千人的服务规模,属于国内大型呼叫中心,人员管理难度可想而知.
2015 年广州中心在中移在线广东公司率先搭建了人力大数据管理体系,开展了呼叫中心智慧管理的探索与实践,通过整合以员工为中心的全方位数据来构建三维立体化的大数据仓库并应用于各个模块的个性化管理,极大地提升了员工的归属感,近两年的人员流失率创历史新低（如图5）.
10086 服务运营经过十多年的发展,员工队伍的组成已涵盖70、80、90 后甚至00 后,年龄层次跨度大,人员思想和需求差异也很大,传统的“一刀切”管理方式恐怕很难继续走下去,而基于人力大数据的管理呼之欲出,恰逢其时.
试想,一个员工队伍庞杂、前后台人员素质参差不齐的劳动密集型呼叫中心对管理而言仿佛掉进云里雾里,找不到有效抓手,而人力大数据管理体系充当了管理的眼睛和大脑,基于人力大数据的能力素质模型、人才测评（胜任力模型）、人岗匹配、离职预警模型、员工画像及标签库等成为HR 的大脑和管理利器,可以帮助管理者拨开云雾,为管理提供导航.
譬如公司在搭建培训体系方面结合员工画像,与时俱进地做好课程规划.如70 后有保健养生的需求、80 后有投资理财的需求、90 后有情感分析的需求……人员赋能做到因人而异,体现公司个性化精准管理和贴心关怀,增强员工归属感.
譬如公司在排班管理方面结合员工标签库统筹个性化排班需求,基于话务规律优化班次体系、结合员工偏好来提供灵活的特色班次,如喜欢夜间服务的月亮班、法定节假日坚守岗位的吸金班、承接繁忙时段话务的高峰班、方便异地员工在节假日期间返乡的探亲班、给怀孕的准妈妈们提供相对舒适的黄金班等等.
譬如公司在人员流失管理方面过去总是事后补救但却无济于事,往往显得很被动,找不到有效抓手.传统的管理观念主要靠团队建设来维系员工的忠诚度并为此倾注大量管理精力和投入不菲的资源,但在人员流失防控上仍然收效甚微,这正是印证了那句话：“企业能给的未必是员工想要的.”企业不能洞察和把握员工的需求,资源投放就不能做到有的放矢,作为成本中心压力更大,因为呼叫中心人员流失的背后是公司巨额的招聘、培训成本的浪费.
纵观广州中心70、80 后员工,离职是个别现象并有明确原因,不会引发集体离职大潮；而90 后的离职往往具有“传染”式离职的集体特性.由此可见,离职前的预警是多么重要（如图6）！
譬如公司在人员激励方面除了传统的精神和物质激励之外还可以考虑增加积分激励和意愿满足两种方式,因人而异地满足人员个性化激励需求,提升人员激励感知（如图7）.
总而言之,基于人力大数据的人力资源管理才是真正意义上的人性化管理之道,随着大数据技术的日臻成熟,颠覆传统的服务和管理模式只是时间问题,笔者相信“大数据+ 服务”、“大数据+ 管理”将是未来智能的必经之路.
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