数据中心到底能给智能客服提供怎样的能力呢？

文章摘要：服务导向型企业越来越重视客户维护，使得客户服务在各个行业的应用越来越广泛。与电信、金融、旅游、电商、医疗等行业相比，客服从业人员较为集中，年龄结构偏小且具有高流动性，客服从业人员的学历和收入都较低...

服务导向型企业越来越重视客户维护，使得客户服务在各个行业的应用越来越广泛。与电信、金融、旅游、电商、医疗等行业相比，客服从业人员较为集中，年龄结构偏小且具有高流动性，客服从业人员的学历和收入都较低。

调查显示，目前客服从业人员生存状况中，客服专员对其职业生涯的不满主要集中在以下几个方面：薪酬待遇偏低，晋升机制不明确，工作强度大，此外，工作内容重复乏味，消极情绪较多。

这一结果直接导致了传统客服系统陷入了困境，人员流动性大，使得客服队伍建设异常困难，加之对客服人员不合理的培训，导致整个客服系统的效率低下，而且有些关键数据如质检、绩效等都存在不足，这就成了当前影响客服服务质量提高的关键因素。

从成本和服务质量两个方面来看，智能客服的运用，为目前客服行业的困境，开辟了一个崭新的局面。一是由外呼机器人、智能客服机器人、数据中心、工单系统等组成的智能客服系统；

数据中心在客户服务中起着举足轻重的作用，相对于传统客户服务人员用“人力”“经验”解决的问题，智能客户服务中心具有数据帮助，能够“高效”“标准化”，更好地完成项目的发送、执行和反馈。那究竟数据到底能给智能客服提供怎样的能力呢？

让管理层对员工有一个有效的了解。在传统客服行业中，不管是企业自主组建的客服，还是外包出去的客服，企业对这些一线工作人员的了解并不十分深刻，以致于大多数的员工信息都是关于姓名和工作内容的。

在智能客服平台上，由于数据中心的存在，而且员工不能单独对单个工作负责，因此能够有大量的员工画像生成，固定画像如性别、年龄等，业务画像如工作时间偏好、行业偏好等，这样的画像标签可以让企业非常快速、准确地找到自己想要的一线客服人员，与传统客服相比，大大节约了人员招聘和培训成本。

数据资料在企业决策中发挥着重要作用。通过智能客服数据库的建立，不断积累任务数据，可以为企业提供数据导向。透过外呼作业，企业可以看到基于该平台的历史数据所总结出的各种转化率，如接通率、成单率、客单价等，由此来决定是否支出这项作业的佣金，从成本和指导意义上讲，远优于传统客服。这种指示性数据随着平台任务数据的不断增加和沉淀，更加真实、平滑。

让每一项任务都能被追溯。与传统的客户服务文档相比，智能客户服务依托数据中心能够为企业所发布的每一个任务呈现不同维度的数据报告，甚至可以让企业定制报告，让企业所发布的每一个任务都清晰可循，为企业后续选择、发展提供指导意见。与此同时历史数据的存储也更完善、更清晰，企业可以随时查询某一特定时间内的任务查询情况，比传统客服更加方便、快捷。

数码化、智能化是科技发展的趋势，未来智能客服的应用领域将越来越广泛。并且数据将成为企业长期生存和发展的基础，对数据的深入分析和应用将为企业发展提供思路。

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