浅谈呼叫中心新趋势和新定位

　　呼叫中心的新趋势和新定位究竟应该是什么？文章作者就自己的经验和学习分享了自己的一些认识。
　　笔者由于工作原因16年正式入坑呼叫中心外包业务。之前一直从事有关大数据、物联网等新型业务产品管理，自身对于呼叫中心外包的印象也颇为陈旧，觉得这是日薄西山的业务，再也宕不起半点波澜。
　　初到部门报道也与同事私下沟通，觉得此类产品有如下问题，导致不能出现新的增长，只能日渐枯萎，这使笔者原本稍有不安的心迅速变得凉凉。
　　日落西山近黄昏，英雄迟暮卸甲归。此业务已面世近20年，业务模式已固定僵化，无非就是将别的企业不需要的非核心部分进行承接，做一个＂包工头＂的活，同时由于人力、场地资源投入量巨大，所剩利润也变得极为有限。
　　城头插遍大王旗，奈何无处是我家。市场蛋糕以被几家大型的竞争企业瓜分完毕，加上企业固有利益捆绑，我们想要改变格局难之又难。
　　世事就是那么难于预料，当我们在深渊中苦苦挣扎的时候，转机却在一瞬间出现。
　　16-17年随着服务型政府号召的提出，日渐成熟的互联网创业型企业对客户服务的重视（笔者认为互联网创业企业一直以来都非常重视获客这一拉网打鱼的工作，往往忽视日常补网晒网的过程，这我也能理解，毕竟对于他们来说，有了鱼才会有出海的故事，才会有天使投资渔船和物料），外加大数据、云计算、人工智能技术在客服行业的初步运用，你会发现之前被我们判定已经毫无生机的整个客服行业好像重新焕发新生一般，迅速进入快速发展的新阶段。
　　那么在新的发展阶段，呼叫中心的新趋势和新定位究竟应该是什么？在这里笔者就自己的经验和学习谈下自己的认识。
　　第一步，我们来谈谈新趋势
　　我们通过调研现有运营的呼叫中心和同行业交流，发现两个有意思的趋势。
　　首先，我们可以看到的是新技术的普遍应用正在深刻改变呼叫中心业态。
　　大数据、云计算、人工智能被广泛应用于呼叫中心的方方面面。大数据能基于用户当前遗留信息，实现用户精准画像、用户消费喜好分析；云计算也就是基于SASS技术的呼叫中心系统很好的解决了中小企业标准化需求、上线速度快、投入小的三大需求；人工智能现在更多被用在智能质检、智能IVR和基于封闭或者说线性环境的人机智能交互。
　　这里面其实有两个部分值得深讲，一个是基于人工智能的场景化人机交互，一个是基于大数据的精准营销，做好其中的一点，你所在的企业可在至少最近1-2年收获颇丰，由于篇幅原因这里就不细讲，有机会下次具体讲此部分。
　　其次，你会发现服务渠道从单一的语音热线渠道向微信、微博等多媒体全渠道方向转变，并且服务需求穿插在企业的各个渠道和流程中，举个例子：有个客户对每月电费费用有疑问，他会通过电网服务热线进行处理，如果这个时候服务人员处理的不好，他可能会去微博@电网官博，最后仍得不到有效解决，他会在微信朋友圈进行吐槽。
　　这个时候你会发现，你单一渠道的服务应对策略完全不能满足客户需求，特别是90、00后客户需求。这个时候要怎么办，这里有个原则叫＂服务随客户走＂，你要深入调研现有客户问题的渠道诉求现状、需要和未来发展方向，并重点布局与企业战略目标一致的渠道。
　　第二步，基于第一步的呼叫中心发展趋势
　　其实我们已经可以开始重新定位呼叫中心。在这里我们团队一直有一个＂四个中心＂的提法或者叫认识，即：＂问题解决中心＂、＂渠道协同中心＂、＂辅助决策中心＂、＂价值创造中心＂。
　　＂问题解决中心＂这个任何一个呼叫中心的最基本职能，也是呼叫中心赖以存在的基础，一切的一切都是为了帮助客户解决问题。
　　＂渠道协同中心＂说的是所有的呼叫中心其实都是连接客户和公司后台之间的桥梁和中台，如何将客户的诉求，通过工单形式派送到后台，迅速解决客户问题，是提升客户感知的关键环节，也是后台业务部门了解客户需求的良机。
　　＂辅助决策中心＂说的是所有的呼叫中心其实都在系统留存着大量用户数据，以往最大的用处就是作为解决客户争端的证据，并不能为企业提供其他任何帮助。有了大数据以后，可以将这些数据进行清洗和建模，同时对相同特征的问题进行归类和规律总结，进而实现服务高峰预测和投诉高发群体预警，帮助企业提供基于真实客户情形的活动或者战略决策。
　　＂价值创造中心＂也是笔者从事呼叫中心最愿意看到也是平时和客户交流最多的，我们的客户都愿意，不再将我们的客户中心单纯的看做一个＂成本中心＂，而是希望通过为用户提供其他增值服务，实现成本到利润中心的转型，进而达到价值创造中心的目的。
　　借曹丞相一首诗＂老骥伏枥，志在千里；烈士暮年，壮心不已＂，来祝愿呼叫中心所有从业者也和这个行业一样能随风起舞，踏波斩浪。
　　如此文章对各位小有启发，乃是鄙人最大荣幸。