客户服务渠道的大数据(PPT)
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中国移动客户服务课件
中国移动客户服务课件
2023-10-28
目 录
• 中国移动客户服务概述 • 中国移动客户服务的核心能力 • 中国移动客户服务流程 • 中国移动客户服务的质量标准与评估 • 中国移动客户服务中的挑战与解决方案 • 中国移动客户服务案例分析
01
中国移动客户服务概述
客户服务的定义与重要性
定义
客户服务是一种以客户为中心的企业运营模式，通过制定和实施一系列的策 略、流程和系统，为客户提供高效、专业、及时、个性化的服务，从而提高 客户满意度和忠诚度。
提高客户满意度的策略
提高客户服务质量
应不断提高客户服务质量，包括语言表达 能力、服务态度、解决问题的能力等。
建立良好的客户关系
应积极与客户建立良好的关系，了解客户 需求，提供个性化服务。
定期收集客户反馈
应定期收集客户反馈，了解服务中的不足 ，及时改进。
优化业务流程
应不断优化业务流程，提高服务效率，减 少客户等待时间。
详细描述
中国移动客户服务团队应结合公司战略目标和客户需求，制定出一套全面的服务 质量标准，包括服务态度、响应时间、问题解决能力等方面。同时，要确保这些 标准具有可操作性，能够在实际服务过程中得到贯彻和实施。
服务质量监控与评估机制
总结词
建立有效的服务质量监控与评估机制是保证客户服务质量的重要手段。
详细描述
提升客户忠诚度的措施
提供优质的产品和服务
应提供高质量的产品和服务，满足客户需求，提高客户满意度。
增加客户粘性
应通过积分、优惠券等方式增加客户粘性，提高客户忠诚度。
建立会员制度
应建立会员制度，提供会员专享优惠和特色服务，增加客户忠诚度。
开展口碑营销
应积极开展口碑营销，通过客户推荐和分享增加新客户，提高客户忠诚度。
2023-10-28
目 录
• 中国移动客户服务概述 • 中国移动客户服务的核心能力 • 中国移动客户服务流程 • 中国移动客户服务的质量标准与评估 • 中国移动客户服务中的挑战与解决方案 • 中国移动客户服务案例分析
01
中国移动客户服务概述
客户服务的定义与重要性
定义
客户服务是一种以客户为中心的企业运营模式，通过制定和实施一系列的策 略、流程和系统，为客户提供高效、专业、及时、个性化的服务，从而提高 客户满意度和忠诚度。
提高客户满意度的策略
提高客户服务质量
应不断提高客户服务质量，包括语言表达 能力、服务态度、解决问题的能力等。
建立良好的客户关系
应积极与客户建立良好的关系，了解客户 需求，提供个性化服务。
定期收集客户反馈
应定期收集客户反馈，了解服务中的不足 ，及时改进。
优化业务流程
应不断优化业务流程，提高服务效率，减 少客户等待时间。
详细描述
中国移动客户服务团队应结合公司战略目标和客户需求，制定出一套全面的服务 质量标准，包括服务态度、响应时间、问题解决能力等方面。同时，要确保这些 标准具有可操作性，能够在实际服务过程中得到贯彻和实施。
服务质量监控与评估机制
总结词
建立有效的服务质量监控与评估机制是保证客户服务质量的重要手段。
详细描述
提升客户忠诚度的措施
提供优质的产品和服务
应提供高质量的产品和服务，满足客户需求，提高客户满意度。
增加客户粘性
应通过积分、优惠券等方式增加客户粘性，提高客户忠诚度。
建立会员制度
应建立会员制度，提供会员专享优惠和特色服务，增加客户忠诚度。
开展口碑营销
应积极开展口碑营销，通过客户推荐和分享增加新客户，提高客户忠诚度。
大数据应用PPT模板
通过监控数据，及时发现平台故障或异常情 况。
故障排查
预防措施
对发现的故障进行排查，定位故障原因，并 采取相应的处理措施。
分析故障原因，总结经验教训，采取预防措 施避免类似故障再次发生。
平台优化与扩展方案
性能优化
针对大数据平台的性能瓶颈，进行优化处理，提 高平台运行效率。
迁移方案
对于需要迁移的大数据平台，制定详细的迁移计 划和方案，确保迁移过程顺利进行。
可扩展性
可横向扩展至数千个节点，满 足大规模数据存储和访问需求。
实时性
支持实时数据读写操作，满足 实时应用需求。
容错性
通过数据备份和恢复机制，确 保数据的高可用性。
数据挖掘与机器学习
数据挖掘算法
介绍常用的数据挖掘算法，如分 类、聚类、关联规则挖掘等。
机器学习模型
阐述机器学习基本原理和常用模 型，如线性回归、逻辑回归、神 经网络等。
数据存储加密
利用加密算法和密钥管理 技术对存储在数据库、文 件系统等介质中的数据进 行加密，防止数据泄露。
加密算法选择
根据数据的重要性和安全 性要求，选择合适的加密 算法，如AES、RSA等。
敏感信息识别和脱敏处理技术
敏感信息识别
通过数据扫描和模式识别 技术，自动发现数据中的 敏感信息，如个人身份信 息、银行卡号等。
物流行业应用
智能物流
01
利用大数据和人工智能技术，实现物流过程的自动化和智能化，
提高物流效率和准确性。
物流优化
02
通过对海量物流数据的挖掘和分析，发现物流过程中的瓶颈和
问题，提出优化方案和建议，降低物流成本。
供应链协同
03
利用大数据实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，提
《客户服务》PPT课件
6
1、现代服务营销观念
生产观念 产品观念 推销观念 营销观念 服务营销观念 社会营销观念
精选课件ppt
7
现代企业市场营销基本要素从原来的4P变为4C
Product 产品
Marketing 市场营销
Price 价格
Promotion 促销
Place 地点
Customer Solution
CRM四大功能
1．客户信息管理； 2．市场营销管理； 3．销售管理； 4．服务管理与客户关怀。
精选课件ppt
52
怎样做好客户关系的步骤
1．收集完善客户资料档案 2．分类分级与建立模式 3．规划与设计营销活动 4．标准营销行为的执行整合 5．实行绩效的分析与衡量
精选课件ppt
53
处理好客户关系的法宝
33
人际性格解析法
外向
活泼型
重人际
和平型
力量型
重事物
分析型
内向
精选课件ppt
34
顾客性格分析：
表现力、控制力强（外向）
重人际
活泼型 （赞美）
和平型 （解说）
力量型 （服务）
分析型 （征询）
重事物
亲和力、精逻选课件辑ppt 力强（内向）
35
不同类型的客户服务
活泼型:
时尚、前卫、新潮、对新产品有兴趣。 具主动,购买力大，跳级、冲动购买。 介绍独特性、外形、颜色。 问这问那，滔滔不绝。 倾听、赞美。 适合和平型+活泼型的服务
17
顾客满意：
顾客满意
经常购买
传播产品优点
成为忠实顾客
产生新客源
销售提升
认可度提高
效益增加
成为名牌
(2024年)大数据介绍PPT课件
绿色计算与节能
随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
2024/3/26
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器 数据仓库
18
数据挖掘与分析工具
2024/3/26
• Apache Spark: 一个快速、通用的大规模数据处 理引擎。
19
数据挖掘与分析工具
01
内存计算
2024/3/26
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等 。
35
06 大数据挑战与未 来趋势
2024/3/26
36
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数 据质量参差不齐，可能存在不准 确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据 清洗、去重、异常值处理等预处 理步骤，增加数据处理复杂性和 成本。
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式，如数值型、 类别型等。
2024/3/26
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪 声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
2024/3/26
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器 数据仓库
18
数据挖掘与分析工具
2024/3/26
• Apache Spark: 一个快速、通用的大规模数据处 理引擎。
19
数据挖掘与分析工具
01
内存计算
2024/3/26
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等 。
35
06 大数据挑战与未 来趋势
2024/3/26
36
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数 据质量参差不齐，可能存在不准 确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据 清洗、去重、异常值处理等预处 理步骤，增加数据处理复杂性和 成本。
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式，如数值型、 类别型等。
2024/3/26
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪 声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据汇报(内部精华版)ppt课件
完整最新ppt
17
完整最新ppt
18
大数据系统 整体架构
完整最新ppt
19
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
完整最新ppt
20
数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
邮件服务器
PC用户
完整最新ppt
8
PC用户
完整最新ppt
9
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： ➢结构化数据：二维表（关系 型） ➢半结构化数据：树、图 ➢非结构化数据：无
结构化数据：先有结构、再有 数据 半结构化数据：先有数据，再 有结构
完整最新ppt
10
关系数据库曾经是万能的
电子病历
44
完整最新ppt
5
1.大数据 (Big Data)
所谓“大数据”（big data）指的是这样一种现象：一个公司日常运营所生成和积累用户 行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数 据的获取、存储、检索、共享、分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经不 是以我们所熟悉G或T为单位来衡量，而是以P、E或Z为计量单位，所以称之为大数据。
完整最新ppt
2299
数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹：不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特 性分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路 交通流量预测等；
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
客户关系管理(CRM)ppt课件
企业为何需要CRM
提升客户满意度
通过了解客户需求、提 供个性化服务等方式， 提高客户满意度和忠诚
度。
优化销售流程
通过自动化销售流程、 提高销售效率等方式，
增加企业销售收入。
加强市场营销
通过精准营销、提高营 销效率等方式，提升企 业品牌知名度和市场占
有率。
提高服务质量
通过提供快速响应、优 质服务等方式，增强客 户对企业的信任和好感
不同客户的需求。
提高响应速度和解决问题能力培训
加强客户服务技能培训
定期举办客户服务技能培训，提高客户服务人员的沟通技巧和问 题解决能力。
建立快速响应机制
设立快速响应机制，确保客户问题能够在最短时间内得到响应和解 决。
提供个性化服务方案
针对不同客户的需求和问题，提供个性化的服务方案，提高客户满 意度。
多渠道协同推广策略探讨
多渠道协同推广
整合线上、线下多种营销渠道，如社交媒体、广告、公关活动、 销售渠道等，形成全方位的营销推广网络。
渠道选择与优化
根据不同渠道的特点和目标客户群体选择合适的推广方式，并持续 优化渠道组合以提高营销效果。
数据分析与决策支持
通过数据分析工具对多渠道推广效果进行实时监测和分析，为营销 策略调整提供决策支持。
未来发展趋势预测
CRM与数字化营销的深度融合
随着数字化营销的发展，CRM将更加注重与各种数字化营销工具和平台的整合，实现营 销、销售和服务的一体化。
CRM的智能化发展
利用人工智能、机器学习等技术，实现CRM系统的自动化和智能化，提高系统的使用效 率和用户体验。
CRM的个性化发展
针对不同行业和企业的需求，提供定制化的CRM解决方案，满足企业的个性化需求。同 时，注重客户体验的优化，提供更加人性化、便捷的服务。
大数据导论PPT全套完整教学课件
智慧城市建设中的大数据应用
交通拥堵治理
通过大数据分析城市交通流量、路况 等信息，为交通拥堵治理提供科学依
据。
公共安全监控
运用大数据技术对城市安全监控数据 进行实时分析，提高公共安全保障能
力。
城市规划与管理
利用大数据技术对城市规划、建设、 管理等方面进行全面分析，提高城市
管理的科学性和精细化水平。
社会信用体系建设中的大数据应用
ABCD
物联网技术体系
感知层、网络层、应用层
物联网在大数据中的应用案例
智能交通、智能家居、智能医疗等
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
边缘计算概述
边缘计算的定义、特点、应用场景
雾计算概述
雾计算的定义、特点、与云计算的区别和联系
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
降低数据传输延迟、提高数据处理效率、增强数据安全性
政府信息公开与透明化建设
政府数据开放共享
通过大数据平台实现政府各部门间数据共享，提高政府决策效率和 透明度。
政策效果评估
利用大数据分析技术对政策实施效果进行实时监测和评估，为政策 调整提供依据。
舆情分析与应对
运用大数据技术对社会舆论进行实时监测和分析，帮助政府及时了 解民意，提高应对突发事件的反应速度。
信用信息征集与整合
通过大数据平台实现各类信用信息的征集、 整合和共享，为信用评价提供全面、准确
的数据支持。
信用评价与监管
运用大数据技术对各类主体进行信用评价， 并根据评价结果实施分类监管，提高监管 效率。
信用联合奖惩
利用大数据技术对失信行为进行实时监测 和联合惩戒，对守信行为给予激励和奖励，
营造诚信社会氛围。
数据挖掘算法
大数据介绍ppt
医疗健康
医疗健康领域是大数据应用的重要领域之一。通过大数据技 术，可以对大量的医疗数据进行整合、分析和挖掘，以帮助 医生更好地诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病发展趋势。
大数据在医疗健康领域的应用包括电子病历、基因测序、流 行病预测等方面。通过大数据分析，可以更好地了解疾病的 发病机制、传播途径和治疗效果，为医疗科研和公共卫生工 作提供有力支持。
科学研究
科学研究领域也是大数据应用的重点领域之一。通过大数据技术，可以对大量的科学数据进行整合、分析和挖掘，以帮助科 研人员更好地理解自然现象、探索科学规律和推动科技创新。
大数据在科学研究领域的应用包括天文学、生物学、物理学等方面。通过大数据分析，可以更好地揭示宇宙的奥秘、发现新 的生物物种和推动科技进步。同时，大数据在科学研究领域的应用还可以帮助科研人员更好地协作和交流，提高科研效率和 成果质量。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
04
大数据的应用领域
商业智能
商业智能是指利用大数据技术对企业的业务数据进行收集、整理、分析和呈现，以帮助企业更好地理 解业务、制定战略和做出决策。商业智能的应用领域非常广泛，包括销售、市场营销、供应链管理、 财务分析等。
商业智能可以帮助企业更好地了解客户需求，优化产品设计和营销策略，提高销售业绩和客户满意度 。同时，商业智能还可以帮助企业发现潜在的风险和机会，为企业的战略规划和决策提供有力支持。
法律法规约束
数据安全和隐私保护的法律法规日 益严格，对大数据的处理和应用提 出了更高的合规要求。
数据质量与可信度
数据来源多样 大数据来源多样化，可能导致数据不一致、不准确和冗余，影响 数据质量和可信度。
(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
(完整版)大数据介绍ppt
大数据的定义与特性
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
《客户服务管理》PPT课件
精选课件
34
2.2.1 以客户的需求为导向（2/2）
❖ 2.了解客户需求的方法：
（1）问卷调查；
（2）设立意见箱等形式收集信息反馈；
（3）面谈；
（4）客户数据库分析；
（5）模拟购买；
（6）会见重要客户；
（7）消第三方调查。
精选课件
35
2.2.2 努力为客户创造更大价值
精选课件
7
三、客户服务
1）含义：企业在适当的时间和地点，以适当的 方式和价格，为目标客户提供适当的产品与 服务，满足客户的适当需要，使企业和客户 的价值都得到提升的活动过程
精选课件
8
三、客户服务
2）特征： 双向互动 无形性 不可分性 不确定性 时效性 有价性 独特性 广泛性
精选课件
9
三、客户服务
❖ 1.客户价值的概念：
（1）客户价值：是指客户总价值与客户总成本之间的差额
（2）客户总价值：指客户购买某一产品与服务所期望获得的所有利益。
（3）客户总成本：指客户为获得某一产品所花费的时间、精力以及支 付的货币等。
❖ 2.客户价值的构成因素：
（1）价值构成要素：产品价值、服务价值、人员价值、形象价值。
1.客户定制 2.客户评价 3.客户的信息需求 4.精准的客户群 5.客户隐私信息的保护
精选课件
17
1.2.4.1 对客户服务目标的理解
❖ 1.客户服务目标含义：是指在一定或约定的时间内，企业客 户服务所达到的满足客户需要的结果和成效。
❖ 2.对客户服务目标的理解
（1）作为一个中心而言，表明企业客户服务活动要以“满 足客户需要”为中心而开展。
精选课件
25
1.3.2 客户服务的精髓
2024客户服务ppt完整版
重要性
优质的客户服务可以提高客户满 意度和忠诚度，促进口碑传播和 品牌形象的塑造，进而增加销售 额和市场份额。
客户服务的发展历程
初期阶段
客户服务主要关注产品本身的质 量和性能，以及基本的售后服务
。
发展阶段
随着市场竞争的加剧，客户服务逐 渐扩展到售前咨询、售中支持和售 后维护等全方位服务。
成熟阶段
现代客户服务强调个性化、定制化 和智能化的服务体验，以及通过社 交媒体、大数据和人工智能等先进 技术提升服务质量。
分析调查结果
对收集到的数据进行深入分析，了解 客户对服务的评价和需求。
制定改进措施
根据调查结果，制定相应的改进措施 ，提高服务质量和客户满意度。
反馈机制建立
建立有效的客户反馈机制，及时响应 和处理客户投诉和建议，不断改进和 优化服务流程。
05
客户服务中的沟通技 巧
有效倾听与理解客户需求
保持开放心态
越来越多的客户通过社交媒体寻求帮助和解决问题，企业需要积极布局
社交媒体客户服务。
02
建立快速响应机制
针对社交媒体上的客户投诉和咨询，建立快速响应机制，提高客户满意
度。
03
加强负面信息处理
对于社交媒体上的负面信息，企业需要积极应对，及时采取措施进行危
机公关。
构建全方位、多渠道的客户服务体系
整合客户服务渠道
针对问题制定改进措施并跟踪效果
问题分析
对发现的问题进行深入分析，找出根本原因。
制定改进措施
根据问题性质和影响程度，制定相应的改进措施，如培训、流程优 化、技术升级等。
效果跟踪
对改进措施的实施效果进行跟踪评估，确保问题得到有效解决，服务 质量得到持续提升。
优质的客户服务可以提高客户满 意度和忠诚度，促进口碑传播和 品牌形象的塑造，进而增加销售 额和市场份额。
客户服务的发展历程
初期阶段
客户服务主要关注产品本身的质 量和性能，以及基本的售后服务
。
发展阶段
随着市场竞争的加剧，客户服务逐 渐扩展到售前咨询、售中支持和售 后维护等全方位服务。
成熟阶段
现代客户服务强调个性化、定制化 和智能化的服务体验，以及通过社 交媒体、大数据和人工智能等先进 技术提升服务质量。
分析调查结果
对收集到的数据进行深入分析，了解 客户对服务的评价和需求。
制定改进措施
根据调查结果，制定相应的改进措施 ，提高服务质量和客户满意度。
反馈机制建立
建立有效的客户反馈机制，及时响应 和处理客户投诉和建议，不断改进和 优化服务流程。
05
客户服务中的沟通技 巧
有效倾听与理解客户需求
保持开放心态
越来越多的客户通过社交媒体寻求帮助和解决问题，企业需要积极布局
社交媒体客户服务。
02
建立快速响应机制
针对社交媒体上的客户投诉和咨询，建立快速响应机制，提高客户满意
度。
03
加强负面信息处理
对于社交媒体上的负面信息，企业需要积极应对，及时采取措施进行危
机公关。
构建全方位、多渠道的客户服务体系
整合客户服务渠道
针对问题制定改进措施并跟踪效果
问题分析
对发现的问题进行深入分析，找出根本原因。
制定改进措施
根据问题性质和影响程度，制定相应的改进措施，如培训、流程优 化、技术升级等。
效果跟踪
对改进措施的实施效果进行跟踪评估，确保问题得到有效解决，服务 质量得到持续提升。
客户服务培训ppt课件
客户服务的定义
客户服务是指企业为了保持或提 升客户满意度和忠诚度，通过各 种手段和方式提供的服务。
客户服务的重要性
客户服务是企业赢得客户信任、 保持市场份额、提高企业形象和 品牌价值的关键因素。
客户服务的基本原则
尊重客户
尊重客户的意见、需求 和感受，以客户为中心 ，提供个性化的服务。
诚信为本
遵守承诺，诚实守信， 不欺骗客户，维护企业
服务流程优化
针对问题提出改进措施，优化客户服务流程，提 高服务效率和质量。
3
服务流程监控与评估
建立服务流程监控机制，定期对服务流程进行评 估，确保服务流程持续改进。
06 总结与展望：未来客户服务发展趋势
CHAPTER
总结本次培训内容与收获
01
掌握客户服务的基本原 则和技巧
02
了解客户心理和沟通技 巧的应用
CHAPTER
建立良好的客户关系管理策略
客户信息收集
01
通过多种渠道收集客户信息，包括地了解客户需求。
客户分类
02
根据客户信息对客户进行分类，如高价值客户、一般客户等，
以便更好地满足不同类型客户的需求。
定期沟通
03
与客户保持定期沟通，了解客户需求变化，及时调整服务策略
客户服务培训ppt课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
目录
CONTENTS
• 客户服务概述 • 客户服务技巧与沟通技巧 • 客户服务流程与规范 • 客户服务案例分析与实践 • 提升客户服务质量的策略与方法 • 总结与展望：未来客户服务发展趋势
01 客户服务概述
CHAPTER
客户服务的定义与重要性
案例总结
提炼案例中的成功经验和关键要素，如沟通技巧 、服务态度等，供学员借鉴和参考。
大数据应用案例分析课件(PPT2)
数据质量挑战
电商数据存在大量噪声和无效 信息，需要进行数据清洗和预 处理。
2024/1/26
实时处理挑战
电商业务要求实时处理和分析 数据，对技术架构和算法性能 提出更高要求。
商业模式创新机遇
大数据可以揭示市场趋势和消 费者需求变化，为电商企业创 新商业模式提供有力支持。
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03
案例分析：金融领域大数据应 用
通过分析客户的交易行为、偏好、社交媒体互动等信息， 实现客户细分和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
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金融领域大数据挑战与机遇
2024/1/26
数据安全和隐私保护
随着金融数据的不断增长和集中，数据安全和隐私保护成为重要挑战。需要加强数据安全管理和技术手段，确保数据 的安全性和合规性。
数据整合和分析能力
金融机构需要具备强大的数据整合和分析能力，以应对复杂多变的市场环境和客户需求。需要建立完善的数据治理体 系和技术平台，提升数据处理和分析能力。
创新业务模式和服务
大数据为金融机构提供了创新业务模式和服务的机会。可以通过数据挖掘和分析，发现新的市场机会和 客户需求，推出个性化的金融产品和服务。
14
04
02
03
个性化治疗
医疗科研
通过分析患者的基因、生活习惯 等数据，制定个性化的治疗方案 ，提高治疗效果。
利用大数据技术进行医疗科研， 加快新药研发、临床试验等进程 。
2024/1/2621Leabharlann 医疗健康领域大数据挑战与机遇
数据隐私保护
如何在利用数据的同时保护患者隐私， 是医疗健康领域大数据面临的重要挑战
。
随着大数据技术的不断发展， 数据挖掘和分析将成为未来大
数据应用的重要方向。
客户服务培训PPTPPT通用课件
良好的客户服务有助于塑造企业品牌形象，提升企业在市场中的知 名度和美誉度。
业务拓展
通过提供卓越的客户服务，企业能够吸引更多潜在客户，进而拓展 业务领域。
对未来客户服务的要求与展望
技术创新
随着科技的不断发展，客户服务将更加依赖于数字化和智能化技术，如人工智能、大数据 等。
个性化需求满足
随着消费者需求的多样化，客户服务需要更加注重个性化需求的满足，提供定制化的服务 体验。
压力管理
学会有效管理压力，保持工作与生活的平衡。
挫折应对
正确面对工作中的挫折和失败，从中吸取教训。
情绪调节
学会调节自己的情绪，保持良好的工作状态。
05
客户服务案例分享
成功案例分享
案例一
案例二
案例三
案例四
某航空公司客户服务的 改进
某银行客户投诉处理的 经验
某电商平台的客户忠诚 度计划
某餐饮连锁店的客户体 验优化
热情友善
用热情和友善的态度对 待客户，传递正能量。
主动积极
积极主动地为客户提供 服务，不推诿、不抱怨 。
职业素养提升
专业能力
01
不断提升自己的专业知识和技能，提高服务水平。
沟通能力
02
掌握有效的沟通技巧，与客户建立良好的沟通关系。
团队协作
03
与团队成员密切合作，共同完成客户服务目标。
应对压力与挫折
客户服务培训ppt通用课件
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 客户服务概述 • 客户服务技巧 • 客户服务流程 • 客户服务心态与职业素养 • 客户服务案例分享 • 总结与展望
01
客户服务概述
客户服务的定义
业务拓展
通过提供卓越的客户服务，企业能够吸引更多潜在客户，进而拓展 业务领域。
对未来客户服务的要求与展望
技术创新
随着科技的不断发展，客户服务将更加依赖于数字化和智能化技术，如人工智能、大数据 等。
个性化需求满足
随着消费者需求的多样化，客户服务需要更加注重个性化需求的满足，提供定制化的服务 体验。
压力管理
学会有效管理压力，保持工作与生活的平衡。
挫折应对
正确面对工作中的挫折和失败，从中吸取教训。
情绪调节
学会调节自己的情绪，保持良好的工作状态。
05
客户服务案例分享
成功案例分享
案例一
案例二
案例三
案例四
某航空公司客户服务的 改进
某银行客户投诉处理的 经验
某电商平台的客户忠诚 度计划
某餐饮连锁店的客户体 验优化
热情友善
用热情和友善的态度对 待客户，传递正能量。
主动积极
积极主动地为客户提供 服务，不推诿、不抱怨 。
职业素养提升
专业能力
01
不断提升自己的专业知识和技能，提高服务水平。
沟通能力
02
掌握有效的沟通技巧，与客户建立良好的沟通关系。
团队协作
03
与团队成员密切合作，共同完成客户服务目标。
应对压力与挫折
客户服务培训ppt通用课件
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 客户服务概述 • 客户服务技巧 • 客户服务流程 • 客户服务心态与职业素养 • 客户服务案例分享 • 总结与展望
01
客户服务概述
客户服务的定义
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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离网＆入网意向用户挽留＆营销
分析离网＆入网的服务特征，建立对应的业务类别，发现有离网＆入网倾向 的服务录音并定位用户名单，进行离网原因分类，并通过外呼策略进行目标 用户的挽留＆营销，从而为企业创造价值。
杭 州 市 重 点 科 技 型 企 业
自主知识产权
高新技术企业 资深咨询团队
客户遍布20余省市
呼叫中心研究院
同济大学算法实验室
标 准 评 审 委 员
CCCMM
CMMI四级资质
上海研发中心
AAA信用企 业
双软 企业
国家重软企业
远传产品
以管理优化为核心，涵盖服务领域、多电子渠道的管理提升 和服务创新。公司以顾问理念为先导，软件工具为辅助，外
• ETL • 数据众包
• • • • • • •
A/BT esting 关联规则分析 分类 聚类 遗传算法 神经网络 预测模型 时 模式识别 间序列分析 回归分析 系统仿真 空 机器学习 间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言 等
大数据相关 技术
• • • • • •
构建可视化、全局化分析体系
主题分析
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IVR客户行为分析挖掘主题
IVR承载业务优化
• 话务和业务热点捕捉，实 现业务与客户需求合理匹 配，保证IVR承载符合其 渠道特性和用户需求的业 务
IVR节点业务优化
分析各类业务和节点指 标，挖掘影响用户体验 和业务成功率的原因， 给出优化建议。包括播 报顺序、语言清晰度、
分类关联分析模型 交叉分析模型
趋势分析 普通统计分析 ……
多渠道应用
……
趋势分析模型
……
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基于语音分析的应用
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系统分析挖掘原理
定性
定量
信息库 完善
局部
全局
客户全景 视图构建
不可预测
可预测 渠道运营 全局管控
运营分析 优化
客户体验 提升
业务商机 发掘
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议程
一、数据、技术和理念 二、远传对渠道大数据的利用研究 三、远传技术简介
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包运营为实践，提供服务领域一揽子解决方案。
咨询 服务渠道建设规划
； 服务渠道运营管理； 跨渠道客户行为分析； 岗薪体系设计； 知识管 理和知识库运营； 微信 运营咨询； 嵌入式运营
软件
U-BDMP联络中心大数据挖掘平台
U-CCMS运营管理系统（首创，排 名第一）； U-CKMS结构化多媒体知识库管理
远传技术服务案例
客户分布
15 个省市 44个运营商客服中心和营业厅
2家 运营商的集团公司 9家 大型金融保险公司的客服中心 6家 电子商务公司客服中心 4家 大型制造企业客服中心 3家 航空公司客服中心 10余家 物流 政府 医疗 保健等客服中心
业绩规模
10年服务经验
273个 服务合同（含47个咨询合同）
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议程
一、数据、技术和理念 二、远传对渠道大数据的利用研究 三、远传技术简介
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远传标签
排班市场 占有率第一
IVR分析市场 占有率第一
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90%
IVR
网站 日志
在线对话（非结构化）
IVR客户行为日志（半结构化）
网站客户行为日志（半结构化）
然而，联络中心在这些数据的利用上一直 力有未逮
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近年大数据相关技术的发展为利用这些数 据提供了保障
• 结构化、非结构化和 半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理 • • • • • 标签云 聚类图 空间信息流 热图 ……
文本 （语音 转译、 工单）
//Dong//Shou//
冻手
语音文件
语音语义识别
转译文本
建立索引
数据仓库
业务分类建模
分析维度模型
如投诉抱怨/重复来电+业务/产品类别、座 席+静默时间+超长通话时间等；任意维度 均可交叉分析并进行自动根源原因分析。
建模 分析
设立产品和业务类别列表，对每个业 务类别利用术语及系统建议建立初始 模型，并随业务发展不断优化模型。
确认离 网特征 建立离网用户特征分类； 基于分类定位全部的离网 录音；
离 网 意 向 客 户 营 销 漏 斗
确定离 网名单
匹配录音索引，生成离网 意向用户名单
离网原 因分类
对用户名单进行人工核实； 基于人工核实对离网原因 进行进一步详细分类
离网用 户挽留
基于离网原因分类，匹配 不同的挽留策略； 进行外呼挽留。
资料来源:计世咨询
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信息以及智慧运用信息创造价值的能力 是左右我们未来的核心
理念 技术 数据
联络中心各服务渠道每日会产生海量数据
…
文本数据
日志数据
联络中心
其中90%以上为非结构化或半结构化数据
录音数据（非结构化）
分析 报告 及应 用
分析
监听录音确认分析推论 ，根据系统提供的数据 与图表，形成可视化分 析结果。
减少处理时长 减少客户流失 应用 改善业务流程
改善自助服务 提升销售能力 提高客户满意度
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应用场景1-离网＆入网意向用户发掘
服务总规模 67000 席 再次合作率 83%
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谢谢
．
远传联络中心大数据产品研究步骤
数据准备
数据采集
语音文件 在线对话文本 业务工单 ……
挖掘分析
语音识别
结果展现
报表体系
数据结构化
自动根源分析 分类关联分析 索引关联分析 可视化查询 交叉分析
语音文本化 语义索引 ……
分析报告
分类建模
业务/数据建类
确立分类主题 关联词提示 业务/数据归类 ……
分析建模
BPO运营
培训基地； 业务外 包运营； 人力资源
输送； 服务领域运
营外包； 座席外包 ； 满意度回访； 离 岸外包业务； 质检 单项外包服务； 市 场调研…
； 数字化管理诊断； 预
处理流程； CC-CMM认证……
系统；
U-IOS呼叫中心IVR智能分析系统 （首创，排名第一）； U-CBA跨渠道客户行为分析系统 （首创）；
应用场景2-通过语音分析提升运营能力
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如何利用海量录音，通过各类关联分析，全面掌握话务 员各方面表现情况，并采取相应措施，提升运营绩效？
加入技能 因子
圈定不同业 务弱势员工 加入技能因子 后确定弱势现 象是否正常 不正常
• 通过轨迹分析和统计，分
析IVR来电原因 • 准确捕捉人工来电原因
业务模式优化、分析过
程规则化等。
IVR满意度分析与管理
根据满意度调查结果 和客户按键轨迹进行 分析，找出不满意度 的业务以及影响客户 满意度的原因，持续 改善IVR业务，提高 客户满意度
客户满意度路径分析 客户按键轨迹
IVR转人工行为分析和管理
业务关联模型
• 在客户的浏览轨迹中发掘业务之间的相关性 • 根据业务相关性，优化菜单结构和导航过程，设置快速 跳转，使客户能快捷的找到相关业务，提升用户体验 • 根据业务相关性，设计个性化营销方案，实现向上营销 业务冲浪轨迹 和交叉营销。
业务挽回模型
• 在客户的业务办理轨迹中发掘想要办理但没有办理成功 的业务 • 对业务办理失败原因进行分析，发现业务流程中存在的 问题，改善用户体验，提升自助业务有效性 • 对有办理意愿但没有办理成功的客户，通过其它电子渠 道或人工及时进行干预，提升业务办理量 业务失败节点
纳入业务培 正常
训计划 主动沟通 关爱
帮助提升员工业 务能力
海量录音 转译
改善管理，降低 流失率
各业务通话 时长分析 圈定不同业 加入人员属性 挖掘业务强势 群体主要特征
各类业务经 验总结 不同类型员 工特性研究
改善业务，提升 业务能力
务强势群体
加入人员 属性因子
改善招聘、日常 管理、培训等各 方面
对首层转人工和非首层转 人工客户进行轨迹分析， 了解客户转人工的原因， 以进一步优化菜单结构和 业务流程，同时可以实时 提供给客服代表，使客服 代表可以提前了解客户需
求，提高服务效率。
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IVR客户行为分析经典模型
客户服务渠道的大数据