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数据分析师
随着客服中心的模范化、精细化管理成为行业进展的方向,数据分析在运营管理及决策支撑中扮演了越来越重要的角色,好多客服中心熟悉到数据分析的重要性并积极开头追求各种繁杂数据分析技术的
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数据分析师
随着客服中心的模范化、精细化管理成为行业进展的方向,数据分析在运营管理及决策支撑中扮演了越来越重要的角色,好多客服中心熟悉到数据分析的重要性并积极开头追求各种繁杂数据分析技术的应用,但效果往往不佳。其实,笔者认为就国内客服中心运营管理的进展状态而言,能够纯熟运用根基的数据分析方法就能够解决运营管理中的大片面问题。分析方法的优劣不在于数学繁杂度或者理论高度,而理应留神的是能否科学有效地达成分析目的。
说到分析工具的选择,笔者认为有两点原那么需要分析人员留神:第一条原那么是选择能够达成分析效果的最简朴工具,其次条原那么是选择最能够明显呈现分析结果的工具。在目前服务运营分析中展现最多的工具就是Excel,Excel的好处是操作简朴,不像SAS、MATLAB需要输入代码命令,对于没有统计分析根基的人来说使用Excel是再好不过的选择。但这是有前提的,就是数据分析人员务必对业务有深刻的了解,由于数据是属于业务的,一个不了解业务的分析人员分析出来的结果往往会偏离现实,不会对管理层的决策与执行层的实施起到任何扶助。下面介绍一些利用Excel就可以实现的简朴有效的数据分析方法。运用最多的根基方法,比较分析适用于指标间的横纵向对比、时间序列的对比分析、不同业务或不同人员的对比。
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举个例子,拿***某省客服中心接通率数据来看,从时间的维度上分析,我们可以看到品牌A、品牌B与品牌C三个品牌之间接通率随时间的变化趋势,了解到在此期间哪个品牌的接通率相对较高、趋势对比稳定。再例如我们分析各品牌话务量处境,首先可以从单一品牌做分析(如图1),各年份话务量根本保持在一致的水平上,但2022年11月份与12月份相对于其他年份话务量明显过高,这可能是由于某些突发事情导致。其次还可以从某一时间点上做分析(如图2),整体上来看,2022年的话务量相对于前两个年份显著降低了好多,这就需要进一步挖掘理由了,一方面可能是已经有一片面客户流失,需要我们找出客户流失的理由并连忙制定出客户挽留筹划,防止客户持续流失;另一方面就是我们