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數據分析雜談——巧用分析方法

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  隨著客服中心的規范化、精細化管理成為行業發展方向,數據分析在運營管理及決策支撐中扮演了越來越重要的角色,很多客服中心認識到數據分析的重要性并積極開始追求各種復雜數據分析技術的應用,但效果往往不佳。其實,筆者認為就國內客服中心運營管理的發展狀態而言,能夠熟練運用基礎的數據分析方法就能夠解決運營管理中的大部分問題。分析方法的優劣不在于數學復雜度或者理論高度,而應該注意的是能否科學有效地達到分析目的。

  說到分析工具的選擇,筆者認為有兩點原則需要分析人員注意。第一條原則是選擇能夠達到分析效果的最簡單工具,第二條原則是選擇最能夠清晰展現分析結果的工具。在目前服務運營分析中出現最多的工具就是Excel,Excel的好處是操作簡單,不像SAS、MATLAB需要輸入代碼命令,對于沒有統計分析基礎的人來說使用Excel是再好不過的選擇。但這是有前提的,就是數據分析人員必須對業務有深刻的了解,因為數據是屬于業務的,一個不了解業務的分析人員分析出來的結果往往會偏離現實,不會對管理層的決策與執行層的實施起到任何幫助。下面就介紹一些利用Excel就可以實現的簡單有效的數據分析方法。

  1、對比分析法

  對比分析是客服中心運營分析中運用最多的基礎方法,對比分析適用于指標間的橫縱向比較、時間序列的比較分析、不同業務或不同人員的比較。

  舉個例子,拿中國移動某省客服中心接通率數據來看,從時間的維度上分析,我們可以看到品牌A、品牌B與品牌C三個品牌之間接通率隨時間的變化趨勢,了解在此期間哪個品牌的接通率相對較高,趨勢比較穩定。再例如我們分析各品牌話務量情況,首先可以從單一品牌做分析(如圖1),各年份話務量基本保持在一致的水平上,但2009年11月份與12月份相對于其他年份話務量明顯過高,這可能是由于某些突發事件導致。其次還可以從某一時間點上做分析(如圖2),整體上來看,2011年的話務量相對于前兩個年份顯著降低了很多,這就需要進一步挖掘原因了,一方面可能是已經有一部分客戶流失,需要我們找出客戶流失的原因并馬上制定出客戶挽留計劃,防止客戶繼續流失;另一方面就是我們在日常運營時通過有效的方法對話務做分流處理,緩解了一線的話務壓力。

圖1

圖2

  2、帕累托分析法

  帕累托法則又稱20/80定律、最省力法則、不平衡原則,指的是原因和結果、投入和產出、努力和報酬之間本來存在著無法解釋的不平衡。一般來說,投入和努力可以分為兩種不同的類型:多數,它們只能造成少許的影響;少數,它們造成主要的、重大的影響。比如對一個公司來講,80%的利潤常常來自于20%最暢銷的產品;80%的利潤來自于最忠誠的20%客戶;80%的收獲往往來自于20%的時間或投入,而其他80%的投入只產生了20%的收益。所以經典的商業理論都是提醒大家找到那最有效的20%的熱銷產品、渠道或者銷售人員,在最有效的20%上投入更多努力,盡量減少浪費在80%低效的地方。

  例如各項業務的投訴情況(如圖3),前五項業務類型的投訴量占總體投訴的80%以上,我們只需要重點關注這前五項業務類型,及時有效地降低其投訴量,這樣就能夠在整體上降低整體投訴,提高日常運營水平。帕累托分析適用于找出數據中的主要影響量,可以用于研究哪些業務或哪些客戶群體創造了大部分的貢獻或者投訴等。

圖3

標簽:永州 海東 梅州 楊凌 青海 西安 消防培訓 寶雞

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