- 变革时代联络中心的人才第1部分：角色设定
- 变革时代联络中心的人才第2部分：座席和主管转变为专家和教练
- 变革时代联络中心的人才第3部分：研究团队的崛起
- 变革时代联络中心的人才第4部分：机器的崛起——认识虚拟座席
- 老秦夜译
CTI论坛(ctiforum.com)（编译/老秦）:在今天的联络中心，员工使用来自ACD报告、质量调查和人员配置系统的统计数据来调整路由规则、建议座席辅导计划和调整员工时间表。这些员工中的许多人从联络中心的座席或主管的工作中走出来，甚至可能与联络中心的其他管理人员分担分析责任。然而，要想在竞争日益激烈的客户满意度游戏中取得成功，就必须采用不同的方法。
数据是新的石油--数据科学家在联络中心
数据就是新的石油。它是有价值的，但如果未经提炼就不能真正使用。必须将数据转化为天然气、塑料、化学品等，才能创造一个有价值的实体，推动盈利活动；因此必须对数据进行分解、分析，使其具有价值。--数据科学家先驱Clive Humby。
数据爆炸正在发生，全球数据总量每3年翻一番，站点也没有尽头。利用这些数据将推动未来的经济。这个领域的专家被称为数据科学家，《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）称之为21世纪最性感的工作的职业。数据已经给职业体育带来了革命性的变化--只要看看棒球场上的击球手们用转移到球场的一边就知道了，这是由于击球手们的统计击球模式造成的。数据也将彻底改变联络中心。
数据通常分为两类：结构化和非结构化。结构化数据长期以来一直是联络中心管理的基础--数据是在一个组织良好的数据库中，可以交叉引用，例如由座席、组和队列组织的通话时间。非结构化数据比会话内容更原始。像聊天和电子邮件这样的数字会话有丰富的文本等待挖掘，随着语音识别技术的进步，语音会话也可以以类似的方式进行挖掘。语音和文本分析可用于破译对话并将其分类到结构化数据库中，例如，为来电者表现出挫败感或座席使用不当语言的互动建立索引。
数据科学家在新兴联络中心的工作是理解所有这些信息，并将其付诸行动以改善业务成果。
分析数据--数据分析师
数据分析师使用专门的分析工具来寻找趋势和获得见解，并帮助设计解决方案。数据分析员在结构化和非结构化数据中寻找相关性。例如，一个联络中心通过语音分析发现，在与座席的对话中提到竞争对手价格的客户，最终离开转向竞争对手的可能性明显高于其他客户。
为了扩大洞察的范围，数据科学家可以将来自联络中心内部的信息与来自外部来源的数据相结合。公共领域中存在大量有价值的数据集。例如，一个完整的亚马逊客户评论和Yelp评论数据库可以在线获得，其中包含关于客户情绪的宝贵数据。制造商或零售商可以利用这些评价来评估自己的产品和服务以及竞争对手的绩效。这些见解可以帮助培训座席在销售谈话中强调产品的哪些方面。其他有价值的工具是免费提供的，比如Google云公共数据集，它提供了搜索100多个公共数据集的能力，Google趋势，它可以用来检查Web搜索历史以及实时搜索趋势。
创造性的数据分析师将与联络中心的其他人合作，为他们发现的问题或机遇制定解决方案。数据分析师的见解可用于：
- 调整招聘惯例
- 改变人员配置水平
- 微调座席脚本
- 调整现有培训或创建全新模块
- 创建新的客户互动计划
例如，针对上述客户流失风险的适当对策可以是主动联系在互动中提及竞争对手价格的所有客户，以特价吸引他们作出长期承诺。
数据分析师还将为机器人团队提供关键见解。客户交互趋势可以用来决定在何处部署机器人，以及如何微调它们在该领域的性能。机器人本身将由另一种数据科学家开发。
构建未来--对话式开发人员
机器人开发首先需要认识到哪些问题非常适合自动化，哪些问题最好留给人工座席。下一个要求是熟练掌握驱动许多机器人程序的一套专门的自然语言工具，如Google DialogFlow和IBM Watson，并了解哪些工具最适合于哪种类型的对话。机器人开发人员使用数据分析人员提供的数据和见解来设计机器人解决方案，并训练机器人更好地完成任务。
我们将这些人称为会话开发人员。他们了解计算机是如何思考和对输入做出反应的，这使得他们能够更好地掌握什么时候以及为什么会发生意外，从而避免意外。他们利用数据分析员对结果的置信度来知道什么时候建议答案，什么时候宣布行动。
这些技术工人类似于软件世界中的前端开发人员，一个好的前端开发人员与犯罪的合作伙伴，即用户界面设计师是搭档。对于机器人设计，这个人被称为会话设计师，这是一个新角色，是为下一代联络中心编写剧本的团队的一部分。
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