呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析在现代商业环境中，呼叫中心扮演着至关重要的角色，它是企业与客户之间沟通的桥梁。
呼叫中心数据分析是一种基于呼叫中心采集的数据进行分析的方法，旨在匡助企业了解客户需求、改进客户服务并优化运营效率。
本文将详细介绍呼叫中心数据分析的标准格式，包括数据采集、数据分析和数据应用三个方面。
一、数据采集1. 数据源：呼叫中心数据分析的首要任务是采集呼叫中心的数据。
数据源可以包括呼叫中心系统、客户关系管理系统（CRM）、交互式语音应答系统（IVR）等。
这些系统可以提供呼叫数量、呼叫时长、呼叫类型、客户信息等数据。
2. 数据清洗：在采集到数据后，需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗包括去除重复数据、填补缺失数据、处理异常值等。
3. 数据存储：清洗后的数据应存储在可靠的数据库中，以便后续的数据分析。
常用的数据库包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
二、数据分析1. 基本统计分析：对呼叫中心数据进行基本统计分析是数据分析的第一步。
可以计算呼叫数量、呼叫时长、呼叫类型的频率分布，了解呼叫中心的运营状况和客户需求。
2. 呼叫趋势分析：通过对呼叫数据的时间维度进行分析，可以了解呼叫的日、周、月、季度和年度趋势。
这有助于企业预测呼叫量的变化，并合理安排人力资源。
3. 客户满意度分析：通过分析客户满意度调查结果和呼叫中心数据，可以评估客户对呼叫中心的满意度。
可以利用NPS（Net Promoter Score）等指标衡量客户满意度，并找出影响客户满意度的关键因素。
4. 问题识别与解决：通过对呼叫中心数据的分析，可以发现客户常见问题和痛点。
可以通过分析问题发生的频率、原因和解决方案的有效性，提出改进建议，优化客户服务流程。
5. 员工绩效评估：呼叫中心数据分析还可以用于评估员工的绩效。
可以根据呼叫数量、呼叫时长、客户评价等指标，对员工进行评估和排名，激励员工提高工作效率和服务质量。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析在当今数字化的商业世界中，呼叫中心已成为企业与客户互动的重要枢纽。
每天，大量的电话呼入呼出，承载着客户的咨询、投诉、建议以及订单等各类信息。
而对这些海量数据进行深入分析，对于企业提升服务质量、优化运营流程、增强市场竞争力具有至关重要的意义。
呼叫中心数据分析是什么？简单来说，就是对呼叫中心产生的各类数据进行收集、整理、分析和解读的过程。
这些数据来源广泛，包括通话记录、客户信息、问题类型、处理时长等等。
通过对这些数据的综合分析，企业能够获取许多有价值的洞察。
首先，我们来看看客户行为分析。
通过分析客户来电的频率、时间分布以及咨询的问题类型，可以了解客户的需求规律和偏好。
比如，某电商平台的呼叫中心发现，在促销活动后的一周内，客户来电咨询物流问题的数量大幅增加。
这就提示企业在未来的促销活动中，要提前做好物流配送的规划和沟通，以提高客户满意度。
再来说说服务质量评估。
平均通话时长、客户等待时间、问题解决率等指标是衡量服务质量的关键。
如果平均通话时长过长，可能意味着客服人员的业务熟练度不够，或者是问题本身较为复杂，需要进一步优化流程。
而客户等待时间过长则会直接影响客户的体验，导致客户流失。
通过对这些数据的监测和分析，企业能够及时发现服务中的问题，并采取针对性的措施加以改进。
另外，员工绩效分析也是呼叫中心数据分析的重要组成部分。
通过分析每个客服人员的通话量、问题解决能力、客户满意度等指标，可以对员工的工作表现进行客观评价。
对于表现优秀的员工，可以给予奖励和晋升机会，激励他们继续保持；对于表现不佳的员工，则可以提供培训和辅导，帮助他们提升能力。
除了以上几个方面，呼叫中心数据分析还能在市场预测和产品改进方面发挥作用。
通过分析客户的反馈和需求，企业可以预测市场趋势，提前调整产品策略。
例如，某手机厂商的呼叫中心发现，近期客户对某款手机的电池续航问题反映较多，这就为研发部门提供了改进的方向。
然而，要做好呼叫中心数据分析，并非易事。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析1. 引言呼叫中心作为企业与客户之间的重要沟通渠道，承担着处理客户问题、提供支持和解决疑问的重要职责。
为了更好地了解呼叫中心的运营情况以及客户需求，进行数据分析是至关重要的。
本文将介绍呼叫中心数据分析的标准格式，包括数据来源、分析方法和结果展示。
2. 数据来源呼叫中心数据可以从多个渠道获得，如电话系统、CRM系统、社交媒体等。
以下是一些常见的数据来源：- 电话系统：包括呼叫持续时间、呼叫次数、呼叫类型等。
- CRM系统：包括客户信息、交互记录、投诉记录等。
- 社交媒体：包括客户在社交媒体上的留言、评论等。
3. 数据分析方法呼叫中心数据分析可以采用多种方法，根据不同的目标和需求选择合适的方法。
以下是一些常见的数据分析方法：- 呼叫量分析：通过统计呼叫中心的呼叫量，了解客户的活跃程度和呼叫趋势。
可以通过时间段、地区、产品类型等维度进行分析。
- 呼叫时长分析：通过统计呼叫的平均时长、最长时长等指标，了解客户的问题复杂度和解决效率。
可以通过呼叫类型、客户等维度进行分析。
- 客户满意度分析：通过统计客户的满意度调查结果、投诉记录等，了解客户对呼叫中心服务的评价。
可以通过不同的维度（如地区、产品类型）进行分析。
- 问题分类分析：通过对客户问题进行分类和统计，了解客户最常遇到的问题类型以及解决方案的效果。
可以通过呼叫类型、产品类型等维度进行分析。
- 呼叫质量分析：通过对呼叫录音进行评估，了解呼叫中心员工的服务质量和培训需求。
可以通过关键词识别、情感分析等方法进行分析。
4. 结果展示呼叫中心数据分析的结果可以通过多种方式展示，根据受众和目的选择合适的方式。
以下是一些常见的结果展示方式：- 报表：使用表格、图表等形式展示数据指标和趋势，便于快速了解呼叫中心的运营情况。
- 可视化图表：使用柱状图、折线图、饼图等形式展示数据分布和比例，使数据更加直观易懂。
- 仪表盘：通过仪表盘展示关键指标的实时情况，方便管理层进行监控和决策。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析1. 概述呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心的通话记录、客户反馈和其他相关数据进行收集、整理和分析，从中获取有价值的信息和洞察力，以支持业务决策和改进呼叫中心运营效率的过程。
2. 数据收集为了进行呼叫中心数据分析，需要收集以下数据：- 呼叫记录：包括呼叫时间、呼叫时长、呼叫类型（入站呼叫、出站呼叫）、呼叫转接次数等。
- 客户信息：包括客户姓名、电话号码、地理位置、客户类型（新客户、老客户）、客户满意度等。
- 通话内容：包括客户问题描述、客服人员回答、问题解决情况等。
- 客户反馈：包括客户满意度调查结果、客户投诉记录等。
3. 数据整理和清洗在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
这包括以下步骤：- 数据清洗：去除重复数据、缺失数据和错误数据。
- 数据整合：将不同来源的数据整合到一个数据集中，以便进行综合分析。
- 数据转换：将数据转换为可分析的格式，例如将日期和时间转换为标准格式，将文本数据转换为数值数据等。
4. 数据分析方法呼叫中心数据分析可以采用多种方法和技术，以下是一些常用的数据分析方法：- 描述性分析：通过对数据的统计指标（如平均值、中位数、标准差等）进行计算和分析，了解呼叫中心的整体运营情况。
- 关联分析：通过分析呼叫记录和客户反馈数据，找出呼叫中心运营和客户满意度之间的关联关系，以及不同因素对客户满意度的影响。
- 预测分析：通过建立模型和算法，预测未来的呼叫量、客户满意度等指标，以便进行资源规划和业务决策。
- 文本分析：对呼叫中心的通话内容进行文本挖掘和情感分析，了解客户问题的主要特点和情感倾向，以及客服人员的回答效果。
5. 数据分析结果应用通过呼叫中心数据分析，可以获得以下应用结果：- 运营效率改进：通过分析呼叫记录和通话时长，找出呼叫中心运营中的瓶颈和效率低下的环节，提出改进措施。
- 客户满意度提升：通过分析客户反馈和调查结果，找出客户满意度低的原因，改进客户服务流程和培训客服人员。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析引言概述：呼叫中心作为企业与客户之间的重要联系渠道，每天都会产生大量的通话数据。
这些数据蕴含着珍贵的信息，通过对呼叫中心数据的分析，企业可以深入了解客户需求、优化运营流程、提升客户满意度。
本文将从五个方面介绍呼叫中心数据分析的重要性和方法。
一、呼叫量分析：1.1 呼叫量趋势分析：通过对呼叫量的日、周、月、季度、年度等时间段的分析，了解呼叫量的变化趋势，为企业提供合理的资源配置和人员安排。
1.2 呼叫量分布分析：对呼叫量在不同时间段的分布情况进行分析，找出高峰期和低谷期，合理调整人员数量和工作时间，提高呼叫中心的效率。
1.3 呼叫量来源分析：分析不同渠道、不同地区、不同产品的呼叫量占比，匡助企业了解市场需求和产品受欢迎程度，以便进行精准营销和产品策划。
二、通话时长分析：2.1 平均通话时长分析：计算呼叫中心每一个客服人员的平均通话时长，了解客服人员的工作效率和服务质量，为培训和绩效考核提供依据。
2.2 通话时长分布分析：分析通话时长的分布情况，找出通话时长过长或者过短的异常情况，进行问题排查和改进，提高客户满意度。
2.3 通话时长与问题解决率的关系分析：通过对通话时长和问题解决率的相关性分析，找出通话时长与问题解决率之间的关联，为提升问题解决效率提供参考。
三、客户满意度分析：3.1 客户满意度调查分析：通过呼叫后的满意度调查问卷，采集客户对呼叫中心服务的评价，分析客户满意度的整体水平和不同维度的得分，为改进服务提供指导。
3.2 问题类型与满意度的关系分析：将客户反馈的问题类型与满意度进行关联分析，找出问题类型对满意度的影响，为提升客户满意度制定针对性的改进措施。
3.3 客户满意度与重复投诉率的关系分析：通过客户满意度和重复投诉率的相关性分析，了解客户满意度对重复投诉率的影响，为提高客户忠诚度和口碑效应提供参考。
四、服务质量分析：4.1 服务等待时间分析：分析客户在呼叫中心等待接通的时间分布情况，找出等待时间过长的问题，优化呼叫中心的服务流程和人员配置。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心是企业与客户之间进行沟通和交流的重要渠道。
随着呼叫中心技术的不断发展和应用，大量的数据被收集和记录下来。
本文将对呼叫中心数据进行分析，以帮助企业了解客户需求、提高客户满意度和优化运营效率。
二、数据收集和整理1. 数据来源呼叫中心数据来源于客户与呼叫中心的通话记录、在线聊天记录、电子邮件交流等渠道。
2. 数据类型呼叫中心数据包括客户信息、通话时长、通话目的、问题分类、客户满意度评价等。
3. 数据整理对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式等，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据分析方法1. 呼叫量分析通过对呼叫中心数据进行统计和分析，可以了解到不同时间段、不同渠道的呼叫量情况，从而合理调配人力资源，提高客户服务质量。
2. 问题分类分析将客户呼叫中心的问题进行分类，可以帮助企业了解客户的主要关注点和需求，有针对性地改进产品或服务，提高客户满意度。
3. 通话时长分析通过分析呼叫中心通话的平均时长、最长时长、最短时长等指标，可以评估客户服务的效率和质量，优化呼叫中心的运营流程。
4. 客户满意度分析通过对客户满意度评价数据的统计和分析，可以了解客户对呼叫中心服务的满意程度，发现问题并及时改进，提升客户体验。
5. 呼叫转化率分析通过分析呼叫中心的呼叫转化率，即客户通过呼叫中心解决问题或购买产品的比例，可以评估呼叫中心的销售能力和服务质量，为企业制定营销策略提供依据。
四、数据分析工具和技术1. 数据可视化工具使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将呼叫中心数据转化为图表、图形等形式，直观地展示数据分析结果，方便管理层和决策者进行数据洞察和决策。
2. 数据挖掘技术利用数据挖掘技术如聚类分析、关联规则挖掘等，挖掘呼叫中心数据中的潜在规律和关联关系，为企业提供更深入的洞察和决策支持。
3. 自然语言处理技术对呼叫中心的在线聊天记录、电子邮件交流等非结构化文本数据进行自然语言处理，提取关键词、情感分析等，帮助企业了解客户需求和情感倾向。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析概述：呼叫中心数据分析是通过对呼叫中心的各种数据进行采集、整理和分析，以获取有关呼叫中心运营和客户服务的洞察和见解的过程。
通过深入分析呼叫中心数据，企业可以了解客户需求、改进服务质量、优化运营效率以及制定更有效的业务决策。
数据采集：呼叫中心数据分析的第一步是采集相关的数据。
这些数据可以包括呼叫中心的通话记录、客户满意度调查、呼叫等待时间、呼叫转接次数、呼叫质量评分等。
此外，还可以采集与呼叫中心相关的其他数据，例如销售数据、客户反馈等。
数据整理和清洗：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行整理和清洗。
这包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
通过数据整理和清洗，可以确保分析的准确性和可靠性。
数据分析方法：呼叫中心数据分析可以采用多种方法和技术。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 呼叫中心绩效分析：通过对呼叫中心的关键指标进行分析，如呼叫接通率、平均通话时长、呼叫等待时间等，可以评估呼叫中心的绩效表现。
这有助于发现潜在的问题和瓶颈，并提出改进建议。
2. 客户满意度分析：通过分析客户满意度调查数据，可以了解客户对呼叫中心服务的满意程度。
这可以匡助企业发现客户需求和期望，并改进客户服务策略。
3. 呼叫中心质量管理：通过对呼叫中心的通话录音进行分析，可以评估呼叫中心的服务质量。
这包括评估客服人员的沟通技巧、问题解决能力以及客户体验等方面。
4. 呼叫中心效率分析：通过分析呼叫中心的运营数据，如呼叫量、呼叫转接次数、呼叫等待时间等，可以评估呼叫中心的运营效率。
这有助于发现运营瓶颈，并提出改进措施，以提高呼叫中心的效率和生产力。
数据可视化：为了更好地理解和传达数据分析的结果，可以使用数据可视化工具将数据呈现为图表、图形和仪表板等形式。
数据可视化可以匡助用户更直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势，并支持决策制定过程。
报告和建议：最后，根据数据分析的结果，可以撰写详细的报告，并提出相应的建议。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心数据分析1. 概述呼叫中心是企业与顾客进行方式沟通的重要渠道之一，通过分析呼叫中心的数据，企业可以获取客户需求、了解客户反馈、优化服务质量等重要信息。
本文将介绍呼叫中心数据分析的意义、常用方法和步骤。
2. 呼叫中心数据的意义呼叫中心数据包含大量有价值的信息，通过对这些数据进行分析，企业能够获取以下洞察：- 客户需求：通过分析来电目的、问题类型等信息，企业可以了解客户的需求，进一步优化产品和服务。
- 服务质量：通过分析来电时长、通话过程中的沟通质量等信息，企业可以评估服务质量，发现问题并进行改进。
- 客户满意度：通过分析来电评价、客户反馈等信息，企业可以了解客户满意度，发现问题并及时解决。
- 运营效果：通过分析呼叫中心的工作效率、呼叫分布等信息，企业可以评估运营效果，进行资源优化。
3. 呼叫中心数据分析方法呼叫中心数据分析通常使用以下常用方法：- 数据收集：呼叫中心数据可以从各种渠道获取，如方式录音、呼叫记录等。
企业需要建立数据收集机制，确保数据的准确性和完整性。
- 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，包括去除重复记录、处理缺失值等。
- 数据转换：将呼叫中心数据转换成适合分析的格式，如将方式录音转换成文本，提取关键信息等。
- 数据分析：使用统计学和机器学习等方法，对呼叫中心数据进行分析，探索数据的关联性、趋势等。
- 结果可视化：通过可视化工具，将数据分析的结论以图表等形式展示，便于企业决策和沟通。
4. 呼叫中心数据分析步骤呼叫中心数据分析通常包括以下步骤：- 定义分析目标：根据企业的需求，明确呼叫中心数据分析的目标，如了解客户需求、提升服务质量等。
- 收集和整理数据：获取呼叫中心的数据，清洗和整理数据，确保数据的准确性和完整性。
- 数据探索分析：对数据进行探索性分析，包括统计量计算、数据可视化等，发现数据之间的关系和趋势。
- 数据建模和预测：基于数据分析的结果，建立模型进行预测，如客户满意度的预测、服务质量改进的方向等。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析1. 简介呼叫中心是一个重要的客户服务渠道，通过电话与客户进行沟通和解决问题。
呼叫中心数据分析是指对呼叫中心的各项指标和数据进行分析，以揭示潜在的问题、改进服务质量、提高客户满意度和业务效率。
2. 数据采集呼叫中心数据分析的第一步是采集相关数据。
通常，呼叫中心会记录每一个电话的时间、持续时间、呼叫类型、呼叫原因、客户信息等。
此外，还可以采集客户满意度调查结果、员工表现评估等数据。
这些数据可以通过呼叫中心软件、客户关系管理系统、调查问卷等方式进行采集。
3. 数据清洗和整理采集到的数据可能存在错误、重复、缺失或者不一致的情况，因此需要进行数据清洗和整理。
清洗数据包括去除错误数据、处理缺失数据、解决重复数据等。
整理数据包括对数据进行分类、归档、格式化等操作，以便后续分析使用。
4. 呼叫中心指标分析通过对呼叫中心的各项指标进行分析，可以评估呼叫中心的绩效和效率。
常见的指标包括：- 呼叫量：每天、每周或者每月的呼叫数量。
- 平均通话时间：每一个呼叫的平均持续时间。
- 呼叫等待时间：客户在等待接听电话的平均时间。
- 服务水平：呼叫中心在一定时间内能够及时接听客户电话的百分比。
- 客户满意度：通过调查问卷等方式评估客户对呼叫中心服务的满意程度。
5. 呼叫类型分析呼叫中心接收的电话可以分为不同的类型，如咨询、投诉、售后等。
通过对呼叫类型进行分析，可以了解客户的需求和关注点，为改进服务提供依据。
可以分析不同类型呼叫的数量、持续时间、处理效率等指标，以及不同类型呼叫的趋势变化。
6. 呼叫原因分析每一个呼叫都有一个具体的原因，如产品问题、账单查询、投诉处理等。
通过对呼叫原因进行分析，可以发现常见的问题和痛点，进而优化产品和服务。
可以分析不同呼叫原因的分布情况、处理时间、满意度等指标，以及不同呼叫原因的变化趋势。
7. 呼叫处理效率分析呼叫处理效率是衡量呼叫中心运营效率的重要指标。
可以通过分析呼叫的处理时间、呼叫等待时间、呼叫转接次数等指标，评估呼叫中心的工作效率和提供服务的速度。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心所产生的数据进行采集、整理、分析和解读，以获取有关呼叫中心运营和客户服务质量的洞察和见解。
这些数据可以包括呼叫量、呼叫等待时间、呼叫时长、客户满意度调查结果等。
呼叫中心数据分析的目的是匡助企业了解其呼叫中心的运营状况，发现潜在的问题和机会，并采取相应的措施来提升客户服务质量和提高运营效率。
下面将详细介绍呼叫中心数据分析的几个关键方面。
1. 呼叫量分析呼叫量分析是对呼叫中心每天、每周、每月的呼叫数量进行统计和分析。
通过分析呼叫量的变化趋势，可以了解客户的需求变化和呼叫中心的运营状况。
例如，呼叫量的骤增可能意味着某个产品或者服务浮现了问题，需要及时调查和解决。
2. 呼叫等待时间分析呼叫等待时间分析是对呼叫中心客户等待接通的时间进行统计和分析。
通过分析呼叫等待时间的平均值、最大值和最小值，可以评估呼叫中心的响应速度和客户等待的满意度。
如果呼叫等待时间过长，可能意味着呼叫中心需要增加人力资源或者改进工作流程。
3. 呼叫时长分析呼叫时长分析是对呼叫中心客户和客服人员的通话时长进行统计和分析。
通过分析呼叫时长的分布情况，可以了解客户咨询的内容和客服人员的工作效率。
例如，某个客服人员的平均通话时长远远高于其他人员，可能需要对其进行培训或者调整工作安排。
4. 客户满意度调查分析客户满意度调查分析是对呼叫中心进行定期客户满意度调查，并对调查结果进行统计和分析。
通过分析客户满意度的得分和意见反馈，可以了解客户对呼叫中心的评价和建议。
如果客户满意度较低，可能需要进一步了解客户需求，并采取相应的改进措施。
5. 呼叫质量分析呼叫质量分析是对呼叫中心客户和客服人员的通话录音进行评估和分析。
通过分析呼叫录音的内容和质量，可以了解客户的需求和问题，以及客服人员的服务水平。
例如，如果客服人员在通话中频繁使用不礼貌或者不专业的语言，可能需要对其进行培训或者纠正。
呼叫中心数据分析的结果可以匡助企业做出以下决策和改进措施：1. 人力资源调配：根据呼叫量和呼叫等待时间的分析结果，合理安排客服人员的工作时间和数量，以满足客户需求并提高客户满意度。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析1. 概述呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心的数据进行采集、整理、分析和解读，以获取有关呼叫中心运营和客户服务的有价值信息。
通过对呼叫中心数据的深入分析，可以匡助企业了解客户需求、改进服务质量、优化运营效率以及制定更有效的业务决策。
2. 数据采集呼叫中心数据的采集主要包括以下几个方面：- 通话记录：包括通话时间、通话时长、通话类型（呼入、呼出等）、通话结果等。
- 客户信息：包括客户姓名、电话号码、地区、年龄、性别等。
- 问题分类：将客户的问题进行分类，如产品问题、技术支持、投诉等。
- 服务质量评价：客户对服务的满意度评价，包括评分、反馈意见等。
3. 数据整理与清洗在采集到原始数据后，需要进行数据整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
主要包括以下几个步骤：- 数据去重：对重复的数据进行删除，以避免对分析结果的影响。
- 数据格式化：将数据按照规定的格式进行整理，以方便后续的分析处理。
- 数据填充：对缺失的数据进行填充，以确保数据的完整性。
- 数据校验：对数据进行校验，排除异常值和错误数据。
4. 数据分析方法呼叫中心数据分析可以采用多种方法和技术，以从数据中发现有价值的信息。
以下是常用的数据分析方法：- 呼叫量分析：通过分析呼叫量的变化趋势，了解客户需求的变化情况，从而调整服务策略。
- 通话时长分析：分析通话时长的分布情况，了解客户对服务的满意度和需求的复杂程度。
- 问题分类分析：对客户问题进行分类分析，了解不同问题的浮现频率和解决效率，以优化服务流程。
- 客户满意度分析：通过客户满意度评价数据，了解客户对服务的满意度，发现问题并改进服务质量。
- 服务质量评估：通过对通话记录和服务质量评价数据的综合分析，评估呼叫中心的服务质量水平。
5. 数据分析工具进行呼叫中心数据分析时，可以借助以下工具：- 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于将数据转化为图表、报表等形式，直观呈现分析结果。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心作为企业与客户之间沟通的重要渠道，每天都会产生大量的通话数据。
通过对这些数据进行分析，企业可以了解客户需求、改进服务质量、优化运营效率，从而提升客户满意度和企业竞争力。
本文将介绍呼叫中心数据分析的方法和步骤，以及分析结果的应用。
二、数据收集1. 数据来源：呼叫中心通话记录、客户信息、服务质量评价等。
2. 数据类型：通话时长、通话次数、客户满意度评分、问题类型等。
3. 数据收集方式：自动记录、人工记录、在线调查等。
三、数据清洗与整理1. 数据清洗：去除异常值、缺失值、重复值等。
2. 数据整理：将不同数据源的数据进行整合，建立数据表格或数据库。
四、数据分析方法1. 描述性统计：对数据进行整体描述，如平均值、中位数、标准差等。
2. 关联分析：探索不同变量之间的关系，如通话时长与客户满意度的关系。
3. 趋势分析：分析呼叫中心数据的发展趋势，如通话次数的月度变化。
4. 预测分析：基于历史数据预测未来的呼叫量、服务需求等。
五、数据分析步骤1. 确定分析目标：根据企业需求确定分析目标，如提升客户满意度。
2. 数据探索：对数据进行初步的探索性分析，了解数据的分布、特征等。
3. 数据预处理：对数据进行清洗、整理，为后续分析做准备。
4. 数据分析：根据分析目标选择合适的分析方法，进行数据分析。
5. 结果解释：将分析结果进行解释，提取关键信息，形成可视化报告或文档。
6. 结果应用：根据分析结果提出具体的改进措施，优化呼叫中心运营。
六、数据分析工具1. 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于制作图表、仪表盘等可视化报告。
2. 统计分析软件：如SPSS、R、Python等，用于进行统计分析和建模。
3. 数据库工具：如MySQL、Oracle等，用于数据的存储和管理。
七、数据分析应用案例以某电商企业的呼叫中心数据为例，进行数据分析的应用案例：1. 客户满意度分析：通过分析客户满意度评分与通话时长、问题解决率等指标的关系，找出影响客户满意度的关键因素，提出改进建议。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心是现代企业中重要的客户服务渠道之一。
随着通信技术的发展，呼叫中心不仅能够为客户提供电话支持，还可以通过电子邮件、即时消息和社交媒体等多种渠道进行交互。
这些渠道产生的海量数据为企业提供了宝贵的机会，通过对呼叫中心数据进行分析，企业可以了解客户需求和行为，优化服务流程，提高客户满意度和忠诚度。
呼叫中心数据分析的目标是从数据中提取有价值的信息和洞察，帮助企业做出更好的决策。
以下是一些常见的呼叫中心数据分析应用：1. 客户行为分析：通过分析呼叫中心数据，企业可以了解客户的需求和行为模式。
比如，可以分析客户在呼叫中心的通话时长、通话次数和问题类型等，从而洞察客户对产品或服务的关注点和满意度。
通过这些分析结果，企业可以优化产品设计、改进服务流程，并针对不同类型的客户提供个性化的服务。
2. 呼叫质量评估：呼叫中心是企业与客户沟通的重要窗口，了解呼叫中心代表的表现和服务质量对企业来说至关重要。
通过对呼叫录音和相关数据的分析，企业可以评估呼叫中心代表的专业度、客户处理能力和问题解决能力等。
这帮助企业发现问题，提供培训和支持，提升呼叫中心代表的水平，从而提高客户满意度。
3. 预测分析：呼叫中心数据可以用于预测客户需求和市场趋势。
通过分析历史呼叫数据和相关的外部数据，企业可以预测未来的电话量、问题类型和服务需求等。
这有助于企业调整资源分配，准备更充足的人力和物力，提供更好的客户服务。
4. 呼叫中心效率分析：呼叫中心的运营效率对企业非常重要。
通过分析呼叫中心数据，企业可以了解平均等待时间、平均通话时长和呼叫处理时间等指标，评估呼叫中心的运行效率。
这可以帮助企业发现瓶颈和问题，并优化服务流程，提高呼叫中心的运营效率和工作效率。
5. 客户满意度调查：呼叫中心数据可以用于进行客户满意度调查。
通过对呼叫中心通话记录和客户反馈的分析，企业可以了解客户对呼叫中心服务的满意度，并根据反馈改进服务质量和流程。
在进行呼叫中心数据分析时，企业需要注意以下几点：1. 数据质量：呼叫中心数据的质量对分析结果的准确性和可靠性至关重要。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、概述呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心的通话记录、客户信息和其他相关数据的分析，来获取有价值的洞察和决策支持。
通过深入挖掘呼叫中心数据，企业可以优化客户服务、提升运营效率、改进产品和服务等方面。
二、数据收集与整理1. 数据源呼叫中心数据分析的数据来源主要包括呼叫中心系统、CRM系统、IVR系统、在线聊天系统等。
这些系统记录了客户的通话时长、等待时间、问题类型、解决方案等信息。
2. 数据收集通过与呼叫中心系统、CRM系统等进行数据对接，可以实时获取数据。
数据收集可以通过API接口、数据导出等方式进行。
3. 数据整理收集到的数据需要进行清洗和整理，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
同时，还需要对数据进行分类和归档，以便后续分析使用。
三、呼叫中心数据分析指标1. 通话时长通话时长是衡量呼叫中心绩效的重要指标之一。
可以通过分析通话时长的分布情况，发现通话时长异常的客户，进一步优化客户服务流程。
2. 等待时间等待时间是客户体验的关键指标之一。
通过分析等待时间的分布情况，可以发现等待时间过长的客户群体，进一步优化呼叫中心的人员配置和服务流程。
3. 问题类型问题类型是客户呼叫的主要原因。
通过分析问题类型的分布情况，可以了解客户的主要关注点和需求，进一步改进产品和服务。
4. 解决率解决率是衡量呼叫中心解决问题能力的指标。
通过分析解决率的变化趋势，可以评估呼叫中心的服务质量，并及时采取措施改进。
5. 客户满意度客户满意度是衡量呼叫中心服务质量的重要指标。
通过分析客户满意度的调查结果，可以了解客户对呼叫中心服务的满意程度，进一步改进服务质量。
四、呼叫中心数据分析方法1. 数据可视化通过将呼叫中心数据转化为直观的图表、图像等形式，可以更加清晰地展示数据分布和趋势，帮助决策者更好地理解数据。
2. 数据挖掘通过应用数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘等，可以发现数据中的隐藏模式和规律，提供有价值的洞察。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析1. 概述呼叫中心数据分析是通过采集、整理和分析呼叫中心的相关数据，以获取有关呼叫中心运营和客户服务的洞察和见解。
这些数据可以包括呼叫量、呼叫持续时间、呼叫等待时间、客户满意度、问题解决率等指标。
通过对这些数据进行分析和解读，呼叫中心可以优化运营流程、提高客户满意度、减少成本并增加效率。
2. 数据采集为了进行呼叫中心数据分析，首先需要采集相关的数据。
呼叫中心通常会使用自动化的电话系统来记录和存储呼叫数据。
这些数据可以包括呼叫的时间、呼叫的持续时间、呼叫的来源、呼叫的目的、客户的个人信息等。
此外，还可以通过客户满意度调查、客户反馈和员工反馈等方式采集更多有关客户和员工的数据。
3. 数据整理和清洗在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行整理和清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失数据、纠正错误数据等。
数据整理和清洗的目的是确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析工作。
4. 数据分析方法呼叫中心数据分析可以使用多种方法和技术。
以下是一些常见的数据分析方法：a) 呼叫量分析：通过分析呼叫中心的呼叫量，可以了解呼叫中心的运营情况和工作负荷。
可以分析呼叫量的趋势、高峰时段、呼叫来源等。
b) 呼叫等待时间分析：呼叫等待时间是客户体验的关键指标之一。
通过分析呼叫等待时间，可以评估呼叫中心的服务水平，并进行相应的改进。
c) 客户满意度分析：通过客户满意度调查和反馈数据，可以了解客户对呼叫中心服务的满意程度。
可以分析客户满意度的变化趋势、不满意的原因等。
d) 问题解决率分析：问题解决率是衡量呼叫中心解决客户问题能力的重要指标。
通过分析问题解决率，可以评估呼叫中心的服务质量，并进行相应的改进。
e) 员工绩效分析：呼叫中心的员工绩效对于提供优质客户服务至关重要。
可以通过分析员工的呼叫处理时间、问题解决率、客户评分等指标，评估员工的绩效并进行相应的培训和激励。
5. 数据可视化和报告为了更好地理解和传达分析结果，可以使用数据可视化工具和技术将数据转化为图表、图形和报告。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、概述呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心所产生的大量数据进行收集、整理、分析和挖掘，以获取有价值的信息和洞察，从而帮助企业优化呼叫中心运营，提升客户满意度和业务效率。
本文将详细介绍呼叫中心数据分析的标准格式，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据挖掘。
二、数据收集1. 数据源：呼叫中心数据分析的数据源主要包括来电记录、通话录音、客户信息、工单记录等。
这些数据可以通过呼叫中心系统、录音系统、CRM系统等进行收集。
2. 数据采集：通过呼叫中心系统和相关系统的接口，实时获取呼叫中心产生的数据，并进行存储和备份。
三、数据整理1. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、去除错误数据、填补缺失数据等，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据转换：对清洗后的数据进行转换，将数据从原始格式转换为可分析的格式，如将通话时长从秒转换为分钟。
3. 数据归档：将整理后的数据进行归档，便于后续的数据分析和挖掘。
四、数据分析1. 基础分析：对呼叫中心数据进行基本的统计分析，如来电数量、通话时长、呼叫等待时间等指标的统计和比较，以了解呼叫中心的运营情况。
2. 趋势分析：通过对历史数据的分析，预测未来的呼叫量、客户需求等趋势，为呼叫中心的资源调配和业务决策提供参考。
3. 业务分析：对呼叫中心数据进行业务层面的分析，如客户满意度、问题解决率、服务质量等指标的分析，以评估呼叫中心的服务水平和改进方向。
4. 根因分析：通过对呼叫中心数据的深入挖掘，找出导致问题和异常的根本原因，为问题解决和业务优化提供依据。
五、数据挖掘1. 关联规则挖掘：通过对呼叫中心数据的关联性分析，发现不同变量之间的关联规则，如某个问题出现时，往往伴随着其他问题的出现，以帮助企业发现潜在的问题和机会。
2. 预测模型建立：基于历史数据和相关变量，建立预测模型，预测未来的呼叫量、问题发生率等，为呼叫中心的资源规划和业务决策提供依据。
3. 文本挖掘：通过对呼叫中心录音、客户反馈等文本信息的挖掘，发现潜在的问题和需求，以及客户的情感倾向，为呼叫中心的服务改进和客户关系管理提供参考。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心作为企业与客户之间的重要沟通渠道，承载着大量的客户交流与信息传递。
对呼叫中心的数据进行分析可以帮助企业了解客户需求、改进服务质量、优化运营效率等方面的问题。
本文将介绍呼叫中心数据分析的目的、方法和应用，并提供一些实际案例进行说明。
二、目的呼叫中心数据分析的目的是通过对呼叫中心数据的收集、整理和分析，获取有价值的信息，为企业决策提供依据。
具体而言，呼叫中心数据分析可用于以下方面：1. 客户满意度分析：通过分析客户投诉、表扬和建议等数据，了解客户对企业服务的满意度，识别问题和改进机会。
2. 服务质量评估：通过分析呼叫中心的接通率、通话时长、问题解决率等指标，评估服务质量，发现问题并提出改进措施。
3. 呼叫中心绩效评估：通过分析呼叫中心的接听率、处理量、转接率等指标，评估呼叫中心的绩效，发现瓶颈和提升空间。
4. 客户行为分析：通过分析客户的呼叫目的、呼叫时间、呼叫频率等数据，了解客户行为模式，为客户关系管理提供支持。
三、方法呼叫中心数据分析的方法主要包括数据收集、数据整理、数据分析和数据可视化。
具体步骤如下：1. 数据收集：通过呼叫中心系统记录的通话录音、通话记录、客户反馈等数据进行收集。
可以利用自动化工具将数据导出为Excel或CSV格式，以便后续处理。
2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、填充缺失值、转换数据格式等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：根据具体的分析目的，选择合适的统计方法和数据挖掘技术进行分析。
常用的分析方法包括趋势分析、关联分析、分类与预测等。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，使得数据更易于理解和解释。
常用的可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI等。
四、应用呼叫中心数据分析可以应用于多个方面，以下是一些实际案例：1. 客户满意度提升：通过分析客户投诉数据，发现了一些常见问题，如服务态度不佳、解决问题不彻底等。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心是企业与客户之间重要的沟通渠道，通过分析呼叫中心数据可以匡助企业了解客户需求、提升客户满意度、优化服务质量等。
本文将针对呼叫中心数据进行分析，从数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面进行详细描述。
二、数据采集1. 数据来源：- 呼叫中心系统：获取呼叫相关的数据，如呼叫时间、呼叫时长、呼叫类型等。
- 客户信息系统：获取客户相关的数据，如客户ID、客户等级、客户历史记录等。
- 业务系统：获取业务相关的数据，如产品信息、定单信息、投诉记录等。
2. 数据获取方式：- 实时获取：通过API或者数据库连接等方式实时获取呼叫中心数据。
- 批量获取：定期从呼叫中心系统、客户信息系统和业务系统导出数据。
三、数据清洗1. 数据清洗目的：- 去除重复数据：根据惟一标识，去除重复的呼叫记录和客户信息。
- 处理缺失值：对于缺失的数据，根据业务规则进行填充或者删除。
- 处理异常值：对于异常的数据，根据业务规则进行修正或者删除。
2. 数据清洗步骤：- 去重：根据惟一标识，去除重复的呼叫记录和客户信息。
- 缺失值处理：根据业务规则填充或者删除缺失的数据。
- 异常值处理：根据业务规则修正或者删除异常的数据。
四、数据分析1. 呼叫量分析：- 呼叫趋势分析：根据呼叫时间对呼叫量进行分析，了解呼叫量的变化趋势，并找出高峰期和低谷期。
- 呼叫类型分析：根据呼叫类型对呼叫量进行分类分析，了解不同类型呼叫的比例和变化趋势。
- 客户等级分析：根据客户等级对呼叫量进行分析，了解不同客户等级的呼叫情况。
2. 呼叫质量分析：- 呼叫时长分析：根据呼叫时长对呼叫质量进行分析，了解呼叫时长的分布情况，并找出异常呼叫。
- 呼叫满意度分析：根据客户评价对呼叫质量进行分析，了解客户对呼叫服务的满意度，并找出改善的方向。
3. 客户行为分析：- 客户投诉分析：根据投诉记录对客户行为进行分析，了解客户投诉的原因和频率，并找出改善的措施。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心数据分析1. 引言呼叫中心作为现代企业日常运营中不可或缺的组成部分，扮演着与客户进行沟通和交互的重要角色。
通过对呼叫中心数据的分析，企业可以更好地了解客户需求、改进服务质量，并做出数据驱动的决策。
本文将介绍呼叫中心数据分析的重要性、常用的数据分析方法和工具，以及一些成功案例。
2. 呼叫中心数据分析的重要性呼叫中心数据分析对企业的经营决策具有重要意义。
通过分析呼叫中心数据，企业可以获得以下几个方面的收益：2.1 客户洞察呼叫中心数据中包含了大量客户的信息，如来电号码、通话时长、问题描述等。
通过对这些数据进行分析，可以了解到客户的需求、关注点和痛点。
企业可以根据这些客户洞察，调整产品策略、优化服务流程，提升客户满意度。
2.2 质量管理呼叫中心数据分析可以帮助企业进行质量管理。
通过分析通话录音和客服人员的绩效指标，如接听率、问题解决率等，企业可以了解客服人员的表现和服务质量。
如果出现问题或不达标的情况，企业可以及时采取措施进行改进，提升整体的服务质量。
2.3 业务优化呼叫中心数据分析可以帮助企业进行业务优化。
通过分析呼叫中心数据，企业可以了解到客户的需求变化和趋势，及时调整业务策略，推出更适合客户的产品和服务。
同时，通过对呼叫中心数据的分析，企业可以了解到客户的投诉和问题，及时改进业务流程，提升整体运营效率。
3. 常用的数据分析方法和工具3.1 数据清洗和整理呼叫中心数据通常以原始数据的形式存在，包含了大量的噪音和冗余信息。
在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和整理，去掉重复数据、缺失数据和不合理数据，保证数据的可靠性和准确性。
常用的数据清洗和整理工具有Python的pandas库和R语言的tidyverse包。
3.2 数据可视化数据可视化是呼叫中心数据分析的重要环节，通过可视化手段可以更直观地展现数据的特征和趋势。
常用的数据可视化工具有Python的matplotlib库和R语言的ggplot2包。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心是一个重要的客户服务渠道，通过电话与客户进行沟通和交流。
对呼叫中心的数据进行分析可以匡助企业了解客户需求、优化服务流程、提高客户满意度和业务效率。
以下是对呼叫中心数据分析的详细内容。
1. 数据采集和整理首先，需要采集呼叫中心的各种数据，包括呼叫数量、呼叫时间、呼叫时长、客户信息、问题类型等。
这些数据可以通过呼叫中心系统进行自动记录，也可以通过人工方式进行手动记录。
采集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 呼叫量分析通过对呼叫数量的分析，可以了解呼叫中心的工作负荷和客户需求的变化趋势。
可以根据不同的时间段、不同的日期、不同的季节等进行呼叫量的比较和分析。
这样可以匡助企业进行人员调配和资源优化，以满足客户需求的高峰和低谷。
3. 呼叫时长分析呼叫时长是衡量客户满意度和服务效率的重要指标。
通过对呼叫时长的分析，可以了解平均呼叫时长、最长呼叫时长、最短呼叫时长等。
可以根据不同的问题类型、不同的客户群体等进行呼叫时长的比较和分析。
这样可以匡助企业识别服务瓶颈和改进服务流程，提高客户满意度和业务效率。
4. 问题类型分析呼叫中心接收到的问题类型多种多样，包括产品问题、投诉问题、技术支持问题等。
通过对问题类型的分析，可以了解各个问题类型的比例和趋势。
可以根据不同的问题类型进行服务质量的评估和改进。
例如，如果某个问题类型的比例较高，可能需要加强相关人员的培训和技能提升。
5. 客户满意度分析客户满意度是衡量呼叫中心服务质量的关键指标。
通过对客户满意度的分析，可以了解客户对服务的评价和反馈。
可以通过电话后的满意度调查、客户投诉和客户反馈等方式进行客户满意度的评估。
可以根据不同的客户群体、不同的问题类型等进行客户满意度的比较和分析。
这样可以匡助企业改进服务流程、提高客户满意度和忠诚度。
6. 呼叫中心绩效评估呼叫中心的绩效评估是对呼叫中心整体运营情况的评估和监控。
通过对呼叫中心的各项指标进行综合分析，可以了解呼叫中心的绩效水平和改进空间。
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练习2
要求： 每增加一个二线人力 (或专家投诉
人力)，一线人力不变，则一线人均服 务量需增加多少才能与现有水平“1084 单”持平？
2.IVR通话均长/ICS闭环时长
结束 学习态
出勤率 VS 工时利用率 VS 通话率 ➢出勤率=符合要求出勤小时数/排班应出勤小时数×100％ ➢工时利用率=在线工作时长(签入系统时长)/工作时长×100％ ➢通话率=通话时长/在线工作时长(签入系统时长) ×100％
我和数据有个约会
——透过数据看运营
课程安排
➢Part Ⅰ 30min 什么是数据？什么是统计？
➢Part Ⅱ 160min 运营数据分析
➢Part Ⅲ 20min 有意思的研究
Part Ⅰ 数据 & 统计
数据无处不在
员工数据
姓名 出生年月 籍贯 身份证号码 住址 入职时间
数据无处不在
运营数据
➢成长中的儿童，年龄较大的 身高会比较高，一般而言年龄 较大的儿童拼写能力会比年龄 较小的儿童强
从统计的误区学到的
➢ 统计不是为了考核作图 ➢ 统计不能只看结果不看原因 ➢ 统计学就是把数据转化为信息的科学 ➢ 利用统计方法进行数据分析，是为了验证某
个想法、观察运营的某种状态（健康度）等 运营指标而进行的分析
案例1（续）
练习1
要求： 用控制图找出服务量出现异常的 时间点
案例2——人均服务量(人均工作量)
为什么人均服务量重要
ICS总处理量：309755 ➢现有人力为：129.5人，其中一线人力103人，二线人力 12.5人，专家投诉人力14人
➢一线人均服务量为：3007 加入二线后人均服务量为：2682 再加入专家投诉后人均服务量为：2392
1.服务量——是正常波动，还是异常？
➢正常波动是由随机原因引起的运营波动，处于控制状态 ➢异常波动是指由可指出原因(系统原因)引起的运营波动， 处于脱控状态 ➢通过观察控制图上点的分布来判断运营波动是由随机原因 引起的，还是可指出原因引起的
一个小知识——标准差
标准差：各数 据偏离均值的 距离的平均数
➢A、B两种运营情况满意度均值都为70% ➢哪种运营情况更好？
案例1——呼叫中心常用的判断标准
控制图：“68531”原则 ➢6：存在连续6个点↑或↓； ➢8：存在连续8个点处于均值(AVE)的单边； ➢5：在连续5个点中，有4个点在1倍标准差(AVE+STD,AVE-STD)之外； ➢3：在连续3个点中，有2个点在2倍标准差(AVE+2STD,AVE-2STD)之外； ➢1：有1个点在3倍标准差(AVE+3STD,AVE-3STD)之外
通话均长 ➢统计期内，员工通过电话和用户交流的平均时长
2.IVR通话均长/ICS闭环时长
闭环时长 ➢统计期内，自用户提单开始到员工回复給用户的平均时长
一个小知识——离散系数
➢离散系数又称变异系数 ➢适用情况
在进行两个或多个群体运营情况的比较时，如果 统计单位或均值不同，需要用到离散系数 ➢公式
离散系数=标准差/平均值
案例4（续）
演示：Z技能组平均闭环时长的计算
练习4
要求： 根据表格数据，分别计算包含超时单 和不包含超时单的平均闭环时长
3.工时利用率&通话率
在线工作时长
有效在线工作时长
请假示忙时长 学习时长
刷卡上班
登录/ 换班签入
上班
请假/示忙
结束 请假/示忙
换退 班出 签/出刷卡下班
下班
工作时长
进入 学习态
满意度 效率 质量 成本
数据无处不在
用户数据
VIP/非VIP QQ号码 开通业务 求助渠道 游戏行为
数据无处不在
工资收入
数据无处不在
房价
数据无处不在
消费
恩格尔系数=食物支出金额/总支出金额
➢60％以上为贫困 50％~60％为温饱 40％~50％为小康 40％以下为富裕
处于什么阶段？
数据无处不在
讨论
Q： 数据分析有哪些步骤？
数据分析的过程
Part Ⅱ 运营数据分析
常用的考核
IVR 人均服务量 通话均长 工时利用率 通话率 接通率 满意度 正确率
ICS 人均服务量 闭环时长 服务响应率 处理率 满意度 正确率
1.服务量
服务量(工作量) ➢统计期内，员工处理的服务请求总量
1.服务量
统计的小故事
There are three kinds of lies: Lies, Damned lies, and Statistics!!
世上有三种谎言: 谎言, 该死的谎言, 还有统计！！
统计的误区-1
➢ ICS与IVR满意度差异大吗？ ➢ ICS满意度波动大吗？
统计的误区-1
➢ 更改Y坐标轴之后呢？
案例3——IVR通话均长
②
①
③
④
➢团队的优秀员工集中在哪个象限？
案例3（续）
①象限：通话均长较长，离散系数较高
➢趋势值在明显进步，通常是新员工 ➢趋势值没有明显进步或退步，通常是技能没有成功养成的员工 ➢趋势值明显退步，注意员工的离职倾向
②象限：通话均长较短，离散系数较高
➢趋势值在明显进步，处于明显成长进步的阶段 ➢趋势值没有明显进步或退步，表现不稳定 ➢趋势值明显退步，处于明显的低潮和退步阶段，注均长较短，离散系数较低
➢优秀员工集中的象限 ➢注意发展趋势
④象限：通话均长较长，离散系数较低
➢技能不好，非常稳定 ➢需要投入较多精力
练习3 要求： 绘制Y组员工的四象限图
案例4——ICS闭环时长
发现超时单据
案例4——ICS闭环时长
组长进行解释
Q：超时单对整体业务的闭环 时长影响有多大？
统计的误区-2
➢根据交通管理部门的统计结 果，多数车祸发生在当汽车行 驶于一般车速的时候，只有少 数车祸发生在超速的时候，所 以开快车比较安全？
➢多数人都以一般车速开车， 所以多数车祸发生于一般车速
统计的误区-2
➢民间调查研究显示，身高比 较高的儿童拼写能力也比较好， 所以从一个人身高的高矮，可 以判断他拼写能力的强弱？
➢数据包含的信息很多，但是数据中的信息往 往是分散的，单个数据很难直接被应用起来 ➢统计学就是把数据转化为信息的科学
统计的小故事
一辆火车行驶在草原上，遇到一群白色的 羊……
➢物理学家说，我们看到的羊群是白色的 ➢数学家说，我们看到的羊群朝向我们这面的那 部分是白色的 ➢统计学家说，我们看到了103只羊，它们都是白 色的，我推断天下的羊都是白色的