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和你淺談呼叫中心的運營數據可視化講解!

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和你淺談呼叫中心的運營數據可視化講解!

發布日期:2018-07-25 作者: 點擊:

  呼叫中心運營管理數據可視化的意義重大,除了有效降低管理新手在運營數據方面的學習難度,提高人員成長速度和團隊內部溝通效率之外,還能精確定位管理問題,提升管理效果。


  二、 呼叫中心運營管理數據可視化的內涵


  運營數據可視化的對象包括數據、可視化技術和可視化展現三個方面。數據方面,不僅包括各類純數字的數據,還包括各種非結構化的文本、錄音等數據。呼叫中心在數據存儲和積累方面先天上具有一定的優勢,這為數據可視化提供了基礎元素。而可視化技術則是融合了統計、計算機圖形學、計算機仿真等多個領域,能實現抽象數據向具象視覺圖形轉換的各種技術。可視化展現,則是在可視化技術的基礎上,結合視覺、聽覺、觸覺等感覺,以創造更加友好的交互和交流為目標,為數據價值的展現和傳達尋找最有效的方式和方法。淺層次的可視化展現,是充分利用各類已有的統計圖形進行數據意義和價值的展示;稍深層次的可視化展現,則是在有效設計和搭建符合用戶心理需求和體驗的業務邏輯的基礎上,開發有效的交互平臺或工具。相應地,呼叫中心運營數據可視化也可分為日常運營過程數據可視化和數據可視化分析平臺功能設計兩方面。結合實踐,以下筆者就這兩個層面的內容進行簡單的探討。


  三、 呼叫中心日常運營過程中的數據可視化


  我們可以從運營數據可視化處理流程以及不同數據可視化展現形式使用兩方面來簡單闡釋日常運營過程中的數據可視化。


  (一) 運營數據可視化處理的流程


  運營數據可視化處理流程可分為確定問題或目標、數據獲取、數據分析和處理、圖表呈現和修飾四個步驟。


  1. 確定問題或目標


  確定數據可視化要針對的問題或要達成的目標有助于我們明確后續工作的具體任務,需要用到的數據范圍和數據的具體要求。常見目標包括尋找數據特點或規律、探索數據間關系或發現管理中的異常情況等。


  2. 數據獲取


  原始數據可從系統或手工報表中獲取,但基于研究的需要,有時數據需通過使用一些簡單的方法將原始數據進行轉換后得到,如用數據公式。


  3. 數據分析處理和挖掘


  數據獲取后需進行簡單的分析處理,比如按字段分類別進行排序或刪除多余無效的數據,然后用統計學方法或數據挖掘方法對數據內在的規律或特點進行發掘或提煉。上述過程中有諸多細節需要注意,常見的如數據中的樣本量和樣本分布問題。樣本量過少時需謹慎對待,如在某崗位員工總樣本量只有4人,1人流失的情況下,用餅圖給出一個流失百分比的結論是無意義的。而在樣本分布不符合要求的情況下,直接拿樣本數據進行分析和挖掘也很容易造成偏差或錯誤。


  4. 圖表呈現和修飾


  常用的數據分析或挖掘軟件都會提供一些常用可視化圖形工具,如折線圖、柱狀圖、樹狀結構等,而且類似EXCEL軟件還會提供同一圖表的多種視覺呈現形式。使用時需要根據數據分析類型,選擇恰當合用的圖形和視覺展現形式。這一過程往往需要通過反復比對才會完成。通常圖表呈現得到的是數據可視化的雛形,需要靠我們手工去對圖表的標題,坐標抽,刻度,邊框,顏色,線條等進行必要修飾,使之美觀實用,簡單清晰。


  (二) 分析類型和對應可視化展現的有效方式


  呼叫中心常見數據分析類型和可視化展現圖形,結合前人相關圖形的研究和呼叫中心的部分應用實例簡單歸結如下。


  表1 常見數據分析類型及其可視化展現圖形


本文網址:http://www.ctfwrv.live/news/417.html

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