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數據中心到底能給智能客服提供怎樣的能力呢？

?服務導向型企業越來越重視客戶維護，使得客戶服務在各個行業的應用越來越廣泛。與電信【電信（telecommunication 縮寫：CT）指利用電子技術在不同的地點之間傳遞信息。】、金融、旅游、電商、醫療等行業相比，客服從業人員較為集中，年齡結構偏小且具有高流動性，客服從業人員的學歷和收入都較低。調查顯示，目前客服從業人員生存狀況中，客服專員對其職業生涯的不滿主要集中在以下幾個方面：薪酬待遇偏低，晉升機制不明確，工作強度大，此外，工作內容重復乏味，消極情緒較多。這一結果直接導致了傳統客服系統陷入了困境，人員流動性大，使得客服隊伍建設異常困難，加之對客服人員不合理的培訓，導致整個客服系統的效率低下，而且有些關鍵數據如質檢、績效等都存在不足，這就成了當前影響客服服務質量提高的關鍵因素。從成本和服務質量兩個方面來看，智能客服的運用，為目前客服行業的困境，開辟了一個嶄新的局面。一是由外呼機器人、智能客服機器人、數據中心、工單系統等組成的智能客服系統；數據中心在客戶服務中起著舉足輕重的作用，相對于傳統客戶服務人員用“人力”“經驗”解決的問題，智能客戶服務中心具有數據幫助，能夠“高效”“標準化”，更好地完成項目的發送、執行和反饋。那究竟數據到底能給智能客服提供怎樣的能力呢？讓管理層對員工有一個有效的了解。在傳統客服行業中，不管是企業自主組建的客服，還是外包出去的客服，企業對這些一線工作人員的了解并不十分深刻，以致于大多數的員工信息都是關于姓名和工作內容的。在智能客服平臺上，由于數據中心的存在，而且員工不能單獨對單個工作負責，因此能夠有大量的員工畫像生成，固定畫像如性別、年齡等，業務畫像如工作時間偏好、行業偏好等，這樣的畫像標簽可以讓企業非常快速、準確地找到自己想要的一線客服人員，與傳統客服相比，大大節約了人員招聘和培訓成本。數據資料在企業決策中發揮著重要作用。通過智能客服數據庫的建立，不斷積累任務數據，可以為企業提供數據導向。透過外呼作業，企業可以看到基于該平臺的歷史數據所總結出的各種轉化率，如接通率、成單率、客單價【客單價（per customer transaction）是指商場（超市）每一個顧客平均購買商品的金額，客單價也即是平均交易金額。】等，由此來決定是否支出這項作業的傭金，從成本和指導意義上講，遠優于傳統客服。這種指示性數據隨著平臺任務數據的不斷增加和沉淀，更加真實、平滑。讓每一項任務都能被追溯。與傳統的客戶服務文檔相比，智能客戶服務依托數據中心能夠為企業所發布的每一個任務呈現不同維度的數據報告，甚至可以讓企業定制報告，讓企業所發布的每一個任務都清晰可循，為企業后續選擇、發展提供指導意見。與此同時歷史數據的存儲也更完善、更清晰，企業可以隨時查詢某一特定時間內的任務查詢情況，比傳統客服更加方便、快捷。數碼化、智能化是科技發展的趨勢，未來智能客服的應用領域將越來越廣泛。并且數據將成為企業長期生存和發展的基礎，對數據的深入分析和應用將為企業發展提供思路。

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