光大银行客服中心话务分流方案研究

光大银行客服中心话务分流方案研究内容摘要：

结构 本文结构如图 所示 : 2 北京理 工大 学工 商管 理硕 士 (MBA ) 学位 论文 绪论 数据挖 掘、 CRM 、 呼叫 中心 发展、电子渠 道发 展 等 理论 和本 领域国 内外相关实 践综 述光大银 行电 子渠 道现 状分 析 光大客 服中 心服 务模 式与 问题分 析数据挖 掘 渠道特 征 话务分 流实 施方 案 (业客户需 求 渠道协 同 务需求 与渠 道 匹 配 )结论与 展望图 本文 结构 框架 本文结构主要分为 6 章内容 : 第 1 章 , 绪论 , 主要介 绍了本文的研究背景与意义 , 研究目的与方法 , 并提出本 文的创新点和论文的结构。 第 2 章 , 关于本文研究 理论基础和国内外相关领域实践综述。 主要包括呼叫中心 行业和银行业客服中心的概述与发展历程及趋势介绍、 客户关系管理 (CRM ) 理论的 基本内容介绍、 数据挖掘的概念、 功能、 基本流程及挖掘性挖掘技术 ? 购物篮方法的 具体介绍、 为说明话务 分流方案如何在银行业客服中心实施 , 特别对银行电 子渠道的 发展做了相关说明。 此外 , 还对客服中心如何控制话务、 分流话务的国内外实践案例 进行了综述。 提出了在银行业客服中心进行话务分流实施的首次应用研究。 第 3 章 , 首先介绍了光 大服务渠道、 电子渠道和客服中心彼此的关系和各自的特 点。 然后以客服中心现有服务模式和局限性为切入点 , 对存在的问题与局限性、 面临 的压力加以探讨 , 提出 进行话务分流的必要性。 然后分析其他电子渠道功能和特点的 基础上 , 明确各种渠道 的优势与不足 , 在所有电子渠道由一个部门管理这种独特优势 3 北京理 工大 学工 商管 理硕 士 (MBA ) 学位 论文 下 , 提出以渠道协同的方式 , 通过其他电子渠道承接原客服中心话务量 , 进行话 务分 流的可行性。 第 4 章 , 本论文在学习 了数据挖掘技术理论的基础上 , 结论光大客服中心数据源 的特征 , 提出了运用购 物篮分析这一探索性数据挖掘技术为手段 , 找到话务分流方案 实施的着力点。 遵循数据挖掘的基本流程 , 从选择适当的算法、 客户需求数据的获取 与分析、 数据预处理、 数据挖掘模型的构建、 结果的展现与分析 , 应用到银行信用卡 业务中 , 以银行业务 为例进行了具体研究。 然后基于数据挖掘结果 , 掌握了客户真实 致电需求 , 继尔锁定了可被分流的热点业务。 再对业务特点分析的基础上 , 结合数据 挖掘出来的客户需求特征 , 在合适的时点引入 合适的电子渠道 , 通过渠道协同这一方 式 ,达到 话务 分流的 目 的 ,如 : 通过 智能语 音 系统 (IVR )前 向分 流 ,对症下 药 ,主 动播报账务信息。 或者 通过短信渠道在还款日前的话务高峰日提前发送短信 , 将潜在 话务消弥于无形。 通过 多种电子渠道协同的方式 , 将客服中心的话务引导至合适的电 子渠道 ,从源头总 量上分流话务 第 5 章 ,为深入进行话务分流的实施 ,在本章 提出配套的流程优化和措施建议。 客服中心话务分流的实现依赖于其他电子渠道的发展 , 作者依据于实 践案例 , 建议客 服中心这一渠道应与 智能语音系统 (IVR ) 、 网 上银行、 手机银行、 短 信渠道等电子渠 道和物理网点协同 发展 , 为降低沟通成本 , 最大程度的利用资源 , 所有电子渠道统一 由一个部门管理为最佳方式。 客服中心话务分流实质上是在了解客户需求的基础上 , 借助渠道和技术的力量 , 实现真正的客户需求 和服务渠道的匹配 , 提 高银行服务 质量 , 降低成本。 第 6 章 , 本文的结论与展望 , 该部分总结本文的主要观点 , 并提出本文的不足与 后续研究的努力方向。 主要研究方法 本文在研究方法上以数据挖掘技术为手段 , 应用数据挖掘结果 , 即通过挖掘出的 业务类型 , 确定进行话 务分流的目标。 以 购物篮分析这一挖掘性数据挖掘技术应用于 银行信用卡业务 , 以电 话渠道的呼叫流 水和日常 话务数据为基础 , 进行数据分析与选 择、 数据预处理 、 构建 数学模型 、 结果的展现与分析 , 建立银行信用卡业务中应用关 联规则的数据挖掘模型。 为特定领域的数据挖 掘技术的实践应用积累了经验 , 改变现 4 北京理 工大 学工 商管 理硕 士 (MBA ) 学位 论文 有 数 据 挖 掘 技 术 和 系 统 更 趋 向 于 提 供 通 用 的 解 决 方 案 而 缺 乏 针 对 某 个 特 定 应 用 的 局 面 , 通过数据挖掘这一技术手段 在银行的具体业务层面的 进行实践。 本论文尝试理论联系实际 , 通过互联网、 专业期刊、 图书馆和国内研究机构数据 库查找关于数据挖掘和渠道协同等方面的书籍和论文 , 学习客户关系 管理、 购物篮分 析方法、 银行业电子渠道管理策略等知识 , 同时并总 结、 分析、 借鉴 其他行业客服中 心对话务分流的具体做法 , 将其作为论文研究 和撰写的基础 , 立足于银行业客服中心 业务本身 , 尝试以信用卡业务为例 , 详细介绍针对数据挖掘结果 , 如何通过其他电子 渠道协同的方式 , 以预先播报、 前向下发信息 等方法 , 将客服中心的话务分流引导至 语音播报系统 (IVR ) 、短信银行、网上银行 ,最终实现话务分流的目标。 创新点 本文提出的银行客户中心话务分流应用方案 , 也为面临巨大话务压力与服务能力 不足的客服中心提 出了一种具有实际可行性的方法。 创新性提出、 探索和实践话务分 流是降低客户服务中心运营成本和提 高运营效率的有效途径与方法 , 为呼叫中心这一 行业不断提升自身的运营管理能力贡献一个实证案例。 根据 相 关 研 究 理 论 和 国 内 外 研 究 实 践 总 结 与 分 析 , 本 文 研 究 内 容 具 有 两 个 创 新 点 : (1 ) 将数据挖掘技术中的关联规则 应用于 银行客服中心信用卡业务这一 特定 领 域。 目前 数据挖掘技术发展成熟 , 运用领域广泛 , 但多数是基于数据挖掘技术本身在 特定业 务领域的运用 , 如电子商务、 零售行业 、 通讯行业 等 , 提供的 是基于业务的模 向解决方案 , 尚未提供 基于银行业客服中心 项下的业务应用和数据挖掘模型 , 对特定 银行业务 领域的一些数据或应用 还需要特定的算法来查找模式。 本文基于光大客服中 心下的具体银行 业务制定具有 本行业特征的数据挖掘模型 , 将数据挖掘 技术中的关联 算法 应用于业务发展 , 并基于数据挖掘结果 确定业务运营方向。 建立以客观数据 挖掘 为手段 , 取代原有的以 主观经验和判断作为客服中心业务运营 决策依据 的解决问题模 式。 (2 ) 为银行业客服中心的话务分流建立实践案例。 本文 将相关领域的研究 理论 与实践 应用相结合 , 以 光大客服中心 业务内容和数据 为实践基础 , 通过 购物篮分析这 一探索性 数据挖掘技术 获取客户致电真实需求 , 对客户和业务特点加 以分类 , 确实可 5 北京理 工大 学工 商管 理硕 士 (MBA ) 学位 论文 进行话务分流的 业务方向 , 即来话量最多的前几类热 点业务。 然后梳理总结、 比对现 有技术条件下可应用的其他电子服务渠道和手段的特点 , 通过渠道协 同这一方式 , 将 电话渠道人 工接听的热点业务引导至适合的电子渠道 , 减少了电话渠 道话务总量 , 从 而实现客服中心的话务分流 , 提高电话渠道的 接通能力 , 最终实现客服中心服务能力 和服务质量的提升。 6 北京理 工大 学工 商管 理硕 士 (MBA ) 学位 论文 第 2 章 相关 理 论与 实 践 成果 综述 银行电子渠道发展 介绍 我国的商业银行一般提供 两种服务渠道 , 一种是 传统的服务渠道 , 即 物理渠道 (柜 台网点 ) , 除 了 承 载 服 务 职 能 外 , 还 承 载 交 易 、 营 销 和 客 户 体 验 职 能。 另一种是 近些 年随着技术发展而不断完善的新兴 渠道 , 也就是 电子银行渠道 , 与传统渠道相比 , 除 了不提供现金交易外 , 基本上可以涵盖银行的绝大多数业务 , 而且在便捷性、 及时性 [13] 等方面有传统渠道无法比拟的优势。 中国银监会 《电子银行业务管理办法》 给出电 子银行业务的定义是 :“ 电 子 银 行 业 务 是 指 商 业 银 行。