條在買方市場背景下，各個行業(yè)逐漸進入微利時代，基于消費需求和欲望呈現(xiàn)多樣化、差異化等特征以及呼叫中心與生俱來的具有信息化和數(shù)據(jù)化等特征。 作為客戶關(guān)系管理（Customer Relationship Management，CRM）的主要載體之一，基于CTI（Computer Telephony Integration）技術(shù)的現(xiàn)代呼叫中心（Call Center）在20世紀(jì)90年代引入中國。在其后十年左右的時間里，呼叫中心迅速經(jīng)歷了概念期和導(dǎo)入期，很快就進入了高速推廣期，并以超乎尋常地速度得到普及和應(yīng)用。

　　作為企業(yè)直接與客戶聯(lián)系和溝通的前端，呼叫中心在行業(yè)總量保持高速增長的同時，其內(nèi)涵也在不斷發(fā)生著質(zhì)的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的呼叫中心主要是被動接聽和處理電話呼叫，保持與客戶的聯(lián)系。顯然，隨著競爭的加劇、經(jīng)濟節(jié)奏的加快，客戶資源已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)爭奪的主要領(lǐng)域，企業(yè)為維持客戶滿意度、保持持久競爭力，迫使呼叫中心必然向新的模式轉(zhuǎn)型——基于數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）的智能型客戶聯(lián)絡(luò)中心（Customer Contact Center）。

　　數(shù)據(jù)挖掘是指從海量的應(yīng)用數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)有用的相互關(guān)系、模式和趨勢的過程。從理論角度講，數(shù)據(jù)挖掘是融合模式識別技術(shù)、統(tǒng)計和數(shù)學(xué)等多個學(xué)科理論和技術(shù)的現(xiàn)代跨學(xué)科數(shù)據(jù)分析技術(shù)。從商業(yè)角度來說，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽樣、清洗、轉(zhuǎn)換、分析和模型化處理，通過抽取數(shù)據(jù)特征輔助商業(yè)決策。

　　在買方市場背景下，各個行業(yè)逐漸進入微利時代，同時消費者對產(chǎn)品和服務(wù)的認(rèn)知水平和消費能力的不斷提高，需求和欲望呈現(xiàn)出多樣化、差異化等特征，企業(yè)為保持持久的競爭力，必須在與客戶的聯(lián)絡(luò)中，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，更加客觀、精準(zhǔn)的認(rèn)識和識別的客戶需求，從而以最低的成本獲得更高的客戶滿意度。與此同時，呼叫中心與生俱來的具有信息化和數(shù)據(jù)化的特征。多年的呼叫中心實踐，企業(yè)已經(jīng)積累了大量的客戶信息和數(shù)據(jù)，其中既有客戶的屬性信息，也有時間序列特征的行為數(shù)據(jù)，這為數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)應(yīng)用提供了客觀數(shù)據(jù)支持。因此，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立現(xiàn)代客戶聯(lián)絡(luò)中心是一種必然趨勢。

與傳統(tǒng)呼叫中心相比，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的聯(lián)絡(luò)中心將具有以下特點：

（1）渠道多樣性

　　聯(lián)絡(luò)中心包括與客戶聯(lián)系的所有渠道，即包括語音（例如電話、IVR、語速識別和聲音識別），也可以充分利用E-mail、WEB、視頻、傳真和信函等多種形式。這是一個輸入/輸出雙向的基于服務(wù)的環(huán)境，在這個環(huán)境中座席處理所有有關(guān)銷售、客戶服務(wù)、營銷、電話營銷、搜集以及其他功能等方面的信息。

（2）虛擬性

　　聯(lián)絡(luò)中心的多種聯(lián)絡(luò)渠道，特別是對現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的利用，使得聯(lián)絡(luò)中心可以做到從邏輯上是單體的，而從物理上是分散的，從而通過虛擬的架構(gòu)為客戶提供更可靠、更便捷的服務(wù)。

（3）個性化

　　運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，聯(lián)絡(luò)中心可以精準(zhǔn)的獲得客戶的基本特征，把握客戶需求的細微變動，從而可以主動為其定制個性化的服務(wù)。

（4）精細化

　　基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，聯(lián)絡(luò)中心可以科學(xué)的評價每個座席的績效，從而進行恰當(dāng)?shù)呐虐�，發(fā)揮每個座席的特點和優(yōu)勢，為客戶提供最細致的服務(wù)。

　　可見，成功地應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，聯(lián)絡(luò)中心將充分體現(xiàn)出其智能性，從而為企業(yè)經(jīng)營決策提供強有力的支持，讓聯(lián)絡(luò)中心真正的從被動的“成本中心”向主動的“利潤中心”逐漸過渡。

　　在買方市場背景下，各個行業(yè)逐漸進入微利時代，基于消費需求和欲望呈現(xiàn)多樣化、差異化等特征以及呼叫中心與生俱來的具有信息化和數(shù)據(jù)化等特征。

　　一方面，通過對數(shù)據(jù)的整合和優(yōu)化，實施數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立智能型聯(lián)絡(luò)中心，能顯著提高聯(lián)絡(luò)中心的附加價值，為企業(yè)帶來更好的經(jīng)濟效益。

　　首先，聯(lián)絡(luò)中心借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以實現(xiàn)精準(zhǔn)的客戶細分，使得座席可以有選擇的主動呼叫迫切需要提供服務(wù)的客戶，為其提供及時地主動關(guān)懷。這既能節(jié)約聯(lián)絡(luò)中心的運行成本，同時又能夠集中有限的人力和時間服務(wù)于最需要服務(wù)的客戶，有效提高客戶滿意度。

圖1 智能型呼叫中心模式圖
 

　　其次，呼叫中心的大量座席長期與客戶最直接的“親密”接觸，其可以充分了解客戶的需求。借助關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，新型聯(lián)絡(luò)中心能夠方便的將散落在座席之間的零散信息進行集中、系統(tǒng)地分析，從而洞悉客戶需求的變動趨勢，為交叉銷售、新產(chǎn)品開發(fā)等提供主動的決策支持。聯(lián)絡(luò)中心將一改往日輔助部門的地位，而成為市場運轉(zhuǎn)的核心，從而真正實現(xiàn)以客戶為中心的現(xiàn)代企業(yè)管理理念。

　　另一方面，智能型的聯(lián)絡(luò)中心在客觀評價座席績效，提升呼叫中心的運行效率（特別是在分布式呼叫中心的模式下）方面更具優(yōu)勢。

　　績效（Performance）管理是呼叫中心的主管與經(jīng)理面對的日常課題。比較于其它許多行業(yè)，呼叫中心的績效管理相對說來更復(fù)雜些。因為呼叫中心運行過程中大量數(shù)字化報表指標(biāo)需要分析、利用，同時服務(wù)態(tài)度、客戶滿意程度等指標(biāo)難于量化，這都使得績效評估是傳統(tǒng)呼叫中心運行管理的一個難題。智能型聯(lián)絡(luò)中心可以從兩個方面解決這個問題：

（1）建立可靠性分析模型

基于Possion分布等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，智能型聯(lián)絡(luò)中心可以準(zhǔn)確預(yù)測其未來一定時間內(nèi)的可能負(fù)荷，從而正確選擇硬件設(shè)備和科學(xué)的座席排班，最大限度地節(jié)約費用支出，并在一定置信水平上保障中心的可靠、平穩(wěn)運行。

（2）建立座席績效評估模型

　　傳統(tǒng)的呼叫中心運營系統(tǒng)往往通過建立主要表現(xiàn)指針（Key Performance Indicator，KPI）系統(tǒng)來衡量Call Center運行的實時狀況。但由于KPI的確定過程十分復(fù)雜，特別是對座席的服務(wù)質(zhì)量和效果的評估方面，往往讓管理者束手無策，很多呼叫中心在運營過程中主要是靠平均接聽時間來評價座席績效，衡量中心的成本效益。顯然，過于重視運行成本的節(jié)約，忽略了座席服務(wù)效果的，這與呼叫中心作為客戶服務(wù)載體的初衷背道而馳了。

　　智能型的聯(lián)絡(luò)中心可以利用語音識別、小波分析、文本挖掘等技術(shù)分析座席每次服務(wù)的同步錄音或者文字記錄，從而從通話時間、語調(diào)等多個方面，綜合給出客觀的服務(wù)效果評價，同時也給出客戶滿意度的有效度量。通過座席績效評估模型的建立，一方面可以準(zhǔn)確評價座席的績效，同時可以把握座席的特點，為敏捷排班和動態(tài)路由設(shè)計提供支持，讓最恰當(dāng)?shù)娜嗽谧钋‘?dāng)?shù)臅r刻為最恰當(dāng)?shù)目蛻籼峁┳钋‘?dāng)?shù)姆��?wù)。保證聯(lián)絡(luò)中心以最好的效率運行。

　　隨著企業(yè)以客戶為中心經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)變，以及客戶個性化需求的凸現(xiàn)，企業(yè)要想在競爭中贏得先機，必須深入細分目標(biāo)客戶，打造差異化的產(chǎn)品和服務(wù)，增強企業(yè)自身的核心競爭力，建立基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能型聯(lián)結(jié)中心是必然的發(fā)展趨勢。