呼叫中心大數據分析
『壹』 雲呼叫中心和傳統呼叫中心在功能上有什麼區別
雲呼叫中心，可以從兩點去解釋：從技術方面講，呼叫中心使用了雲技術，故被稱為雲呼叫中心;從服務模式上講，毋須采購設備，購買簡單的終端設備即可使用，足夠的寬頻、一台可上網的電腦即可實現呼叫應用。
雲呼叫中心可以做到硬體、軟體虛擬化，並將接入，錄音、篩選、監控等功能全部放入雲端，網路資源可以做到按需配置、按需管理和調度。這樣一來，工作人員無需知道後台運行幾台伺服器，只需准備好電腦、網路和人員，就可以靈活構建企業自己的呼叫中心，而且可以根據企業的業務和人員需求進行靈活擴展。這無疑將大大提高業務的上線速度，並保證良好的可擴展性。
與傳統呼叫中心相比，雲計算呼叫中心具有如下優勢：
分布式部署和數據分析能力強
與傳統的呼叫中心相比，雲計算呼叫中心的核心優勢在於分布部署和大數據分析能力。藉助雲計算的虛擬化和彈性優勢，雲呼叫中心可以跨地域協同工作、多分布點集中管理、統一路由統一排隊，幫助客戶節約成本，提升服務質量；逐點採集交互過程數據、結果數據，並結合分布式文件、內存、資料庫及計算技術，對海量數據進行分析，幫助企業細化客戶肖像，提高電銷成交率和人均產值。同時用戶可以隨時隨地以任意形式的終端接入呼叫中心平台實現跨地域協同工作，多點分布集中管理，擺脫了傳統呼叫中心座席只能安於一隅的桎梏。分布部署同時可以實現對各種經營資源的整合，銷售人員、客服人員、分支機構、產業鏈上下游資源等都可以在一個平台上高效協同和統一管理，能夠使企業充分實現「雲中運營、任意布局」。
成本低
雲計算呼叫中心不必購買、安裝昂貴的專業設備和系統，呼叫中心所需的全部軟硬體都已經在運營商機房建設完畢，企業只需輕松開通業務即可接入。並且雲化的自動集中式管理使得企業無需負擔日益高昂的數據中心管理和硬體維護的成本，雲計算可以最大限度地分攤用戶成本，讓用戶充分享受低成本優勢。
系統伸縮性強
雲計算呼叫中心企業用戶可以根據自身的業務狀態，和員工人數等選擇座席數量靈活開通，並且由雲呼叫中心服務提供商負責完成所有的軟體、硬體升級，幫助企業降低成本浪費的可能，提升企業的抗風險能力。
建設周期短
沒有復雜的網路拓樸，部署快速、按需計費、管理便捷，在效率至上的今天，雲計算呼叫中心更適合現代企業的業務需求和商業現狀，尤其是跨地域的呼叫中心需要。
『貳』 大數據分析師必知的25個術語
最後，您將對Data Analytics中最基本的流程，工具和任務有基本的了解。在我們完全指導的數據分析入門課程中，所有這些內容都得到了詳細介紹，該課程將使您從一個完整的初學者到對數據的了解僅一個月。現在，讓我們打開前25個術語並找出其中的內容。
1.資訊主頁
數據分析師使用數據可視化工具(通常稱為儀錶板)將接收到的所有數據轉換為圖表。從本質上講，這是他們的控制室，他們可能花了很多時間來構建這個數據中心。確保告訴他們看起來很棒。
2.數據收集
一個相當寬泛的術語，用於描述收集數據的實際行為。根據業務或組織的性質，可通過多種方法收集數據。數據可以從在線調查的結果中收集，也可以通過記錄進入購物中心的人員來往的感測器收集。數據分析師必須確保安全地收集數據且不會遇到問題。
3.統計
數據分析師應該至少對統計數據有基本的了解，因為他們經常在數據分析中發揮作用。重要的是要知道離散變數和連續變數之間的區別，數據分析人員將需要掌握統計模型。
4.數據建模
對於外行來說，很難建立數據模型。簡而言之，數據模型用於映射數據需要流動的方式。使用文本和符號，可以更基本地了解復雜數據流及其移動之間的關系。一旦確定了數據的前進方向，就可以開始計劃如何分析數據。
5.數據准確性
另一方面，數據准確性是一個非常簡單的概念。您收集和記錄的數據必須正確，否則將基於虛假信息做出業務決策。數據准確性的另一方面涉及數據收集的方法-應該有一種標準的方法來收集企業內部的數據，以確保一致的數據收集。
6.數據挖掘
數據挖掘是數據分析的核心-廣義上講，它是指搜索數據以識別模式和趨勢的整個過程。數據分析師是信息產業的堅強後盾。
7.數據監控
預計數據分析師將定期檢查數據的收集和存儲，以確保其符合質量和格式標准。良好的數據監控做法可以避免在移動數據之前檢查數據，從而節省了業務時間和金錢。
8.數據清理/數據清理
數據清理是指刪除數據的行為，這將導致分析失真或不準確。如果您的數據很臟，或者是因為您收集的數據質量不佳，或者是因為其中包含的准確性不高，那麼該是時候洗一下了，錯誤的決定將在此基礎上做出。
9.預測分析
預測分析也稱為預測建模，它涉及使用數據對未來結果進行假設和預測。必須使用預測分析來維持業務的競爭優勢。
10.數據完整性
數據完整性是數據在其整個生命周期中的維護和保護。它涉及安全性，備份和刪除重復數據。
11.數據提取
數據提取是從數據源中獲取數據以進行存儲或處理的實際過程。通常，數據在提取時是非結構化的，並且可以採用任何形式，例如表和索引。
21. API
應用協議介面是使一系列功能自動化的現成代碼，通常用於數據分析。為了加快預測分析的過程，API用於快速處理和摘要數據。我們需要將信息轉換為智能，而API通過執行與此類工作相關的通常單調的任務，使數據分析師的工作變得更輕松。
22.數據充實
關於客戶數據，數據充實的過程涉及第三方數據與現有數據的合並。「豐富」一詞涉及這樣的事實，即當您向其中添加額外的數據時，原始數據變得更加有價值。這一切與了解更多有關您的客戶有關，並且當配備了這些知識後，品牌便可以個性化他們的營銷。
23.數據可訪問性
通過改善數據的可訪問性，其他涉眾可以使用此類數據來影響自己的決策。公司員工對數據的了解越多，他們就越有能力做出明智的決策，從而在競爭中處於領先地位。
24.數據核對
數據協調本質上是一項檢查，旨在確保數據遷移正常運行。將目標數據與原始源數據進行比較，以檢查所有計劃中的事情。重要的是要證明遷移沒有遇到問題。
25.數據標准化
為了允許將不同的數據集一起使用，必須確定一種通用形式。本質上，這是將不同的變數放在相同的范圍內的行為，以便可以對它們進行比較和對比。此過程發生在從源中獲取數據之後，然後再將其載入到目標系統中。
所以你怎麼看?所有大數據分析師必知的25個術語和過程乍一看似乎令人生畏，但如果其中任何一個引起了您的興趣，為什麼不參加我們的數據分析入門課程而又走得更遠呢?除了這篇文章之外，大數據分析師必知的25個術語我們還介紹 了數據分析師和數據科學家之間的差異，而我們的數據分析師薪資指南將使您了解作為數據分析師可以賺到的錢。
『叄』 為什麼大數據與客戶分析有所不同
為什麼大數據與客戶分析有所不同
大數據，這個術語已被過度使用，同樣也被過度誤解。現在我們陷入了這樣一個怪圈：每個人都在談論這件事，每個人都認為別人在做這件事，所以每個人都說他們正在做這件事。
下圖的谷歌趨勢曲線向我們展示了在過去幾年裡每個人都在談論的大數據的搜索量變化情況：
談論大數據
很多人可以就大數據的話題誇誇其談，但很少有人會意識到大數據對於他們的業務的真正意義。許多人在討論如何管理大數據，但只有很少的人會仔細考慮如何去使用大數據。也就是說，簡而言之，大數據和客戶分析之間存在著較大的差距。事實上，在Gartner最近的調查報告中，超過50%的受訪企業表示他們不知道如何從大數據中獲取價值 .
到目前為止，大部分的討論都是關於大數據的IT問題的。這些問題的重點是，應該如何對體積巨大的數據進行合理的組織、標記、清理並把它存儲起來。就大數據的話題我們可以討論的內容很多，比如數據存取、數據安全、數據的存儲和吞吐量等等…… 這些都是很重要的內容。但如果你是一個公司的老闆，這些應該是你最不需要擔心的事情。你真正需要擔心的是這里邊有沒有一些東西可以促進你的客戶關系管理。對於大多數公司（這里指的是Adobe數字營銷的客戶）來說，大數據的目的是讓你對你的客戶可以有更深入的了解。
一個很不好的現象是，當業內的人談及大數據時，往往都是專注於數據量的大小。數據量的大小是無關緊要的；大規模數據的問題已經基本得到解決。重要的是，企業可以用這些數據來做什麼。如果你不使用這些數據來產生驅動營銷和業務決策的洞察力，那麼即使你使用了非常有效的方式來存儲了海量的數據，這對於你的企業也不會有什麼促進作用。需要明確的是：能夠正常運行數據查詢是一回事，而能夠為你的企業產生驅動戰略規模化的見解則是另一回事。
Adobe是大數據技術的深度用戶，管理著數十PB的數據，30分鍾內處理的交易比整個信用卡處理網路一天內處理的交易還要多，運行處理大量的數據這並不能算是Adobe的目標，Adobe的真正目標是幫助客戶獲得所需要的可操作的規模化的見解。
僅有少數真正懂得大數據、能從數以PB計的數據量中獲取到見解的分析師是不夠的。公司里所有人都應該把客戶數據使用起來。比如，營銷人員和呼叫中心都應該能夠基於前期客戶與公司的互動預測客戶的需求。 如果那豐富的客戶與品牌的互動數據不能在公司中得到充分利用，那麼這些數據的意義就不能真正體現出來。
所有的這一切意味著你需要使用收集到的數據更好地了解客戶，並不斷優化客戶體驗。這可能意味著你需要為每個客戶提供一些不同的東西。這其中的關鍵是要想清楚如何利用大數據為每個客戶量身定製有意義的信息。例如，聯想採用客戶分析以了解客戶在數字屬性與呼叫中心之間的訪問過程 ,從而為客戶提供更貼切的用戶體驗。這將產生可衡量的有利於促進業務發展的積極影響。
大數據重要不？當然重要。但它不是你的業務是否會取得成功的決定性指標。你對你的客戶的認識才是。客戶分析可幫助你優化客戶體驗使它變得更簡單更流暢。簡單而流暢的客戶服務，可以讓你贏得客戶的心並且他們會成為你品牌的代言人……這才是你的數據的真正的用途。
以上是小編為大家分享的關於為什麼大數據與客戶分析有所不同的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
『肆』 利用大數據分析語音質檢的優勢在哪
大數據分析語音質檢可以提升質檢分析的精準度，另外，當呼叫中心日電話呼出量和呼入量達到上百G甚至更大體量時，必將伴隨一些技術問題的出現及人工無法解決的情況。呼叫中心不僅對大批量的語音進行檢查，而且希望在最短時間內對導出結果進行二次分析統計，這就是由數據規模增大帶來的技術問題。若沒有依託於底層大數據平台，很難快速准確的對大體量數據進行運轉處理，這也是中金數據語音分析雲不同於行業內利用單機或集群的方式處理語音數據的優勢所在。
『伍』 銀行呼叫中心大數據分析
首先銀行的呼叫中心一定會累計大量的客戶數據。有了這些數據，就可以定義維度，把客戶的年齡，性別，提供的問題，銀行賬戶存款等等一些客戶經理或者銷售人員所關心的維度作為標准，把客戶利用大數據分析的一些聚類，協同演算法去進行分類。比如可能一些客戶會詢問一些理財產品，我們就可以把和這些客戶類似的客戶利用大數據分析出來，推送給客戶經理去推薦一些理財產品，增加業績。
『陸』 如何用大數據管理呼叫中心，提高工作效率
信息補全和預處理，深入可電聯。
『柒』 大數據呼叫中心企業主要是做什麼的 求大神用通俗易懂的語言介紹一下，萬分感謝
大數來據是未來呼叫中源心的發展趨勢之一，並且大數據和雲計算將與呼叫中心交互作用，使得呼叫中心更加智能化、便捷化。
擁有海量的客戶信息是呼叫中心的主要特徵，並且隨著每一位新客戶的加入，以及每一個客戶呼叫的介入，呼叫中心的客戶資料庫在不斷的膨脹，因此採用大數據方法來管理數據中心的客戶信息已成必然。
當然，大數據的價值不僅僅在於對海量信息的保存，更在於用智能化手段對信息進行深入挖掘，發掘潛在的市場價值。比如，可以根據客戶的消費量來判斷該用戶是否存在流失的可能性，採用相應的措施挽留客戶;同時，也可以根據客戶的消費習慣，判斷其對相關聯產品的潛在需求，發掘新的合作機會。
『捌』 大數據呼叫中心企業主要是做什麼的
大數據是未來呼叫中心的發展趨勢之一，並且大數據和雲計算將與呼叫中心交互作用，使得呼叫中心更加智能化、便捷化。
擁有海量的客戶信息是呼叫中心的主要特徵，並且隨著每一位新客戶的加入，以及每一個客戶呼叫的介入，呼叫中心的客戶資料庫在不斷的膨脹，因此採用大數據方法來管理數據中心的客戶信息已成必然。
當然，大數據的價值不僅僅在於對海量信息的保存，更在於用智能化手段對信息進行深入挖掘，發掘潛在的市場價值。比如，可以根據客戶的消費量來判斷該用戶是否存在流失的可能性，採用相應的措施挽留客戶;同時，也可以根據客戶的消費習慣，判斷其對相關聯產品的潛在需求，發掘新的合作機會。
『玖』 呼叫中心的大數據之路如何走
有人曾做了一項研究，該項研究結果顯示，在2009年年之間，亞太區基於雲計算和託管的呼叫中心市場將以每年超過15%的速度增長，到2016年，該市場將達到12.5億美金。而伴隨著當前大數據、雲計算的發展，雲技術在行業領域的應用正在進一步滲透，以雲計算呼叫中心為例，雲計算已將傳統呼叫中心帶入了一個全新的領域當中，而基於雲下不同形式的雲計算呼叫平台也是脫穎而出。 對於新興呼叫中心的運營與管理需要具有一定行業經驗的解決方案服務商的推崇，作為以呼叫中心早期的建設者xx在呼叫中心託管服務商中推出了以雲計算SAAS的應用模式，在實踐中顯示，雲計算模式下的呼叫中心更適合於具備外包模式基礎的行業新形態。 而隨著雲計算應用的不斷推進，更多行業里的廠商開始推出各種形式不一的基於雲的應用落地，對於基於公有雲和私有雲兩者間不同雲形式下的呼叫中心廠商的競爭也就猶然而生。 從客戶一方來看，這對於企業用戶在基於私有雲和公有雲之間形成一定抉擇，對於企業而言，無論是選擇公有雲還是私有雲，從技術角度去看都是要以解決重要事件與大數據處理的能力作為核心，此外對於企業的管理需求也是關鍵條件之一。 雲計算、移動互聯等新興技術的不斷成熟帶動了對於當前呼叫中心市場的前進步伐，雲呼叫中心必須更緊密的貼合客戶業務特性，尤其是業務數據的管理與增值，包含數據大集中與多渠道業務數據整合。 大數據的到來引領起企業用戶對於數據業務價值的追求，盡可能的進行數據挖掘和獲取價值機會，伴隨企業呼叫中心的不斷增多，企業對於呼叫中心本身的應用價值提出要求，這同時也是加強了對於呼叫中心服務商自身能力的一個考驗。而從實際來看，企業在實施操作企業呼叫中心的過程中就將這種新形態引入業務之中，從而在服務中通過對於在大數據的挖掘中獲取到有利於促進公司發展的價值信息。 呼叫中心引入雲服務要從本質上是以語音交換、存儲和計算資源的「池化」等方面展開實施，並能夠讓資源實現統一分配，按需所用的模式運營。做好雲計算時代的呼叫中心服務需要將傳統觀念進行轉化，將整體解決方案向全面服務提供趨勢遞進，在賣軟硬體集成的同時，商業模式與服務本身已成為當前雲呼叫中心的一個重要競爭力。 而今，呼叫中心的新型模式正沖擊著對於傳統呼叫中心的認知，從而帶來企業對於呼叫中心需求的不斷提升，對於服務商的選擇需要從資源整合、投入產出、服務體系等多個層面去分析，由於企業對於呼叫中心彼此需求的不同，對所處市場進行需求細分多層的業務屬性來。 對於呼叫中心市場的雲化發展也使得雲計算的應用價值突顯出來，市場產品走向雲化的同時，在行業市場一方，各大面向呼叫中心的服務商們也紛紛打出雲化概念的新形態「雲呼叫中心」，xx對於雲呼叫中心未來的發展作出以下四點判斷：按需供應服務、性價比高、成熟的雲技術，形勢多樣的模式。面對繁雜多樣的雲產品市場，技術與服務成為了不可缺少的兩大主導方向。 在這個大數據當道的時代，作為私有雲特質的一項新興概念，刺激了呼叫中心行業市場的客戶需求，在當企業面對海量數據大潮席捲而來時，想必對於呼叫中心方案提供商而言是一次巨大的考驗。雲計算的應用落地也使得企業轉變了傳統的商業思維，通過預見雲化產品所帶來的便利，同時也為行業本身發展帶來新的活力。
『拾』 大數據跟呼叫中心的關系
以AOFAX呼叫中心實現為例。大數據注重分析，呼叫中心注重收集，這兩者相互依存。
大數據分析更多內嵌於呼叫中心，利於產生很多效益。