系统呼叫电话-北京-*流程

系统属于呼叫中心的一种，主要面向营销型场景，以电销型系统为常见。就系统的搭建而言，分为本地部署的自建型呼叫中心系统、外包型呼叫中心系统以及租用型云呼叫中心系统。不同搭建方式下，呼叫中心系统价格会有较大的差异，同一种搭建方式也会由于功能的差异造成费用的不同，其中关于呼叫中心系统的费用见：《呼叫中心外包成本》。以下是关于云呼叫中心和自建型呼叫中心费用的介绍。
而从企业内部，对于呼叫中心的重要性的认知在快速增强。随着行业规模的扩大、行使的职能增多，尤其是客户的需求越来越旺盛也越来越等情况的变化， 企业和客户对呼叫中心的运营管理要求的不再是简单的把电话接起来就行了，更多的要求的是在提升运营效率的同时提升客户满意度。 而同时，一方面 90 后员工增多，另一方面随着行业整体员工工龄的增多，老员工的工作热情下降等，呼叫中心行业的运营管理模式也在发生一些变化。
随着云计算的发展不断进步，云呼叫中心的开发和完善也将持续进行，尤其是金融保险、房产中介、互联网O2O、物流快递、零售等行业，云呼叫中心的数据与客户行为数据统筹分析将成为行业发展的着力点与作用点。同时，云呼叫中心通过提供API智能语音平台对接企业办公、管理、客服系统，搭建企业运营信息全景，为企业运营提供全面客观的数据支撑。

呼叫中心可帮助企业建立的电话营销中心。座席人员通过点对点的沟通采集到大量的用户、需求信息及产品使用信息，从而形成用户数据库，并可通过积累的信息分析用户的需求特点，通过、电邮等用户方便接受的形式有针对性的为用户提品及服务，满足其个性化需求，理解每一个呼叫的真正价值，提率，增加收益，提升客户价值，利用技术上的投资，可更好地了解您的客户，密切您与客户的联系，使您的产品和服务更有价值。尤其是从每一次呼叫中也讲可以捕捉到新的商业机遇。

依托系统支撑和规范建立，扩大数据采集范围，构建"数据立方体"，建立数字化运营管理体系，具体包括：
1. 数据分类
明确统一管理需要采集的数据体系，包括：运营类数据、考核类数据、业务类数据，并明确每一类数据所要采集的数据种类、数据名称、数据来源、计算方法、呈现模式等。
2. 数据提取
根据数据指标体系明细分类，及每一个指标的数据规则，完成数据的自动提取、加工计算和结果呈现。
3. 数据应用
根据完整版数据指标体系，将数据结果应用于以下几个方面：
1) 目标管理
·根据所采集的数据，对呼叫中心的运营工作进行目标设定或者是目标调整，并对目标完成情况进行统一和分析管理。
·根据阶段性运营数据完成情况，及时调整并下发下阶段目标值，须在数据采集分析平台增加目标调整功能模块，用于对呼叫中心运营目标的调整管理。
2) 结果管理
·对日常运营数据及结果进行分析，并设定相应告警机制，以及结果的传达机制，督促呼叫中心管理人员及时采取措施。
·根据所采集的数据，建立起对日常运营结果的分析机制，对运营结果实施精细化管理，确保呼叫中心持续提升运营品质和服务水平。
3) 预测管理
·根据所采集的数据，建立起数据分析预测机制，分析预测未来某阶段的趋势数据，从而确保未来的运营轨迹处在可、可预知态势中。
·根据包括"客户基础属性指标"和"客户投诉根因指标"在内的完整"业务特征指标"，提取历史投诉数据（包括：投诉工单、投诉录音），通过数据分析技术，以时段、地域、、业务为维度预测出投诉群体（数量）。
·对于不同类型的潜在投诉，呼叫中心可在投诉发生之前，提前制定统一的服务策略，包括：统一应答口径、统一处理流程、统一服务补救，以及加强品质管理、适当调整绩效策略等措施。
4) 指标管理
·根据所采集的数据，建立起服务分析机制，提升综合服务水平。
·须在数据采集分析平台增加对各项服务数据的和分析功能，以便于锁定服务问题并管理人员有针对性的改进。
5) 相关部门及合作伙伴管理
·根据所采集的数据，对除呼叫中心之外的内部相关部门/合作伙伴实施管理，以确保对外服务的一致性、及时性和规范性。

1.呼叫中心知识库内容客户化的前提是两个理解：一是对于要传递内容的理解；二是对于客户显性和隐性需求的理解。
 2.知识库内容客户化可以分为三层，基础层次是知识库内容语言文字的客户化，少用术语概念名词便于普通人能够理解，也包括传递的内容符合正常人的理解逻辑。*二层次是能够听得懂用户的语言和文字：用户显性和隐性的意思；*三个层次能够通过用户语言推断出用户的潜在问题，做到比用户还懂用户。 
3.只有当我们对业务部门提供的内容及其背后的目的和逻辑有深刻理解的时候，我们才可能用更简单、通俗的语言传递。对于自己仅能理解字面的意思甚或看不懂的内容，是无法做到客户化的。
 4.用户通常是不会提问题的，他们大都只能描述自己遇到的现象或者说出自己的目的，需要采编人员能够从这些蛛丝马迹中推导出客户的问题，然后给出。
 5.内容客户化的前提是真的去分析客户是谁：直接用户、坐席代表、在线服务人员、销售人员。*二个是要正确假设客户对于服务的认知：如果你的假设错了，你的一定是不对的。譬如许多觉得很自然、默认的内容，对于客户很可能就是认知障碍：因为他们不知道。
 6.不是我们有什么就告诉客户什么，而是客户需要什么我们告诉他们什么。这个客户需要的包括他们能够明确提出来的，也包括他们不知道自己需要但又确实需要的内容。
 7.大部分想做内容客户化的其实都没有对客户需求进行过分析，或者分析的太高大上却无法被应用。必须让负责客户化的人们知道用户是怎么找内容的、他们是用什么样的语言、这些语言跟的差异是什么及背后是什么。了解客户需求的渠道包括内部知识库的搜索记录、解决问题发现内容的轨迹、互联网上类似问题的梳理归纳等。
 8.客户有时候仅仅需要一句话或几个字，但有的时候他们需要了解产品和服务的全貌，有的时候需要不同产品和服务的不同内容。对应知识库的颗粒度要求、知识图谱和场景构建。 
9.知识库内容的模板和展示逻辑需要很多种，并非一个模板能够应对所有问题。同时，知识库应该支持以图谱和场景形式展现，而图谱和场景的背后是对于用户问题的预设、建立相应的结构和模型。
 10.对于知识库内容人员能力提升，包括概括抽象为基础的快速阅读能力、表达能力、大量背景知识的掌握和养成客户化的思维方式，这些都需要训练才能具备 
11.知识库内容客户化不是一次性完成的，需要快速产出并通过用户使用的过程、效果不断反馈和验证，在此基础上持续改进。同样，客户化思维也是在改进中养成的。
AI时代已经来临，随着网络和科技的快速发展，人工智能已经逐步渗透进各行各业和我们的日常生活中，从指纹识别、人脸识别到系统、自动程序设计等技术应用，人工智能改变人类的工作环境已经成为了毋庸置疑的事实。AI必将改变人类未来，这一说法对于电销企业来说同样适用，现在很多电销企业老板已经开始使用电销机器人来促进公司业务转型升级让业务更，但是在这个过程中总会遇到一些问题，电销企业如何用好电话呼叫系统来提效慧营销电话呼叫系统提效tips1——设置流畅的话术并不断调优电话呼叫系统想要达到好的效果话术设置是重中之重，企业需要针对不**业、不同人群、不同推广目标，设计差异化的话术匹配不同场景，同时也一定要针对分支问题的关键字做好设置避免关键词识别盲区。而且，务必要不断进行调优，不要想着一步到位，再的技术，再海量的拨打，如果不去不断调优，对企业本身只能是一种资源浪费。