國網客服中心成立于2012年，主要負責為全國26個省（直轄市）4.5億電力客戶提供95598電力咨詢、故障報修、資費查詢、信息發布等服務，業務范圍涉及金融、保險、電動汽車，座席人數已逾4000人，是國內少數特大型呼叫中心之一。大規模集中帶來了人員培訓培養、日常服務能力提升以及服務品質管控等諸多方面的管理挑戰。如何有效破局，迅速提升客服專員隊伍的服務能力，有效規范客服專員的服務手段和服務內容，不斷實現服務創新創優，并實現成本和效率的平衡，是擺在中心管理團隊面前的主要問題。本文詳細回顧了國網客服中心在現場管理破局過程中的思路、方法，并對取得的成效進行了總結。

一、客服中心現場管理的主要問題

座席規模迅速擴張后，國網客服中心現場管理主要面臨以下三個問題：

(一) 現場管理缺乏有效的技術監控手段，精細化管理難

對于客服專員的實際服務流程和業務規范的執行情況，例如知識庫的使用情況、桌面各類窗口和頁面的操作行為軌跡、業務操作的實際流程等，中心缺乏有效的技術手段進行跟蹤和量化記錄。以知識庫的熱點知識點擊為例，知識庫的應用情況僅能通過點擊量進行衡量，而對這些知識是在什么服務場景下被點擊，在服務受理環節起到了什么作用，均無法進行實時追蹤。由于無法準確定位熱點知識的用途，并根據熱點知識有效地優化在受理環節知識庫內容的查找與呈現方式，中心無法更有效地發現業務熱點，并進而制定熱點知識對客服專員進行輔助。此外，客服系統、業務系統等的使用情況也缺乏數據衡量與軌跡記錄，無法為精細化的數據分析提供支持，從而無法提供精細化的決策輔助。

(二) 客服專員服務評估維度較為單一，個性化輔導難

因缺乏相對全面數據支撐，中心之前主要利用已有的平均通話時長、案頭時長以及事后語音質檢等有限指標進行客服專員服務評估。僅僅通過指標結果對客服專員進行評估，難以實現過程跟蹤，由于缺乏全面的評估數據，中心無法根據評估結果推斷或評估客服專員所需的培訓輔導內容、強度、優先順序及覆蓋面，從而無法快速、有效地提升客服專員服務能力和中心整體的服務質量水平。

(三) 工單模板種類多樣，應用準確率較低

由于電力業務的復雜性，中心客服系統工單模板達到幾百個，且缺乏有效的模板檢索體系和適用模板的實時推薦，致使客服專員在每次受理過程中都需要花費大量的時間進行模板檢索適配，不僅模板的使用準確率不高，工單生成的及時性也較低，嚴重影響了中心客戶服務的效率。

二、基于座席桌面行為數據分析的現場管理創新思路和方法

歸納前述問題的癥結，是缺乏有效的技術手段和一整套有效的數據采集，分析和應用機制，來實現實時跟蹤、采集客服專員系統和程序操作行為軌跡，并在此基礎上構建客服專員現場精細化管理體系，以提高運營管理工作的水平。

(一) 總體思路

經過中心多次研究以及和外部的多次交流，最終確定了以下總體解決思路：通過引入座席桌面行為數據采集及分析系統，全面、精確地獲取客服專員在使用CRM、知識庫、核心業務系統及各類應用程序時的桌面行為數據，如點擊量、點擊軌跡和操作流程等，并利用大數據分析技術對客服專員的系統操作熟練程度、合規性、準確性以及操作效率等進行全面深入分析，并以此為基礎提出精確匹配中心實際需求的服務提升建議。

(二) 具體解決方案

具體解決方案包括桌面數據監控采集、桌面數據分析和數據分析應用三部分。

1. 桌面數據監控和采集

運用桌面數據監控和采集工具，實現包括客服專員輸入數據、登入登出、屏幕和訪問字段、事件觸發、使用時間等在內的行為數據的全面自動化采集，并同步采集系統和應用程序的性能表現數據。

在系統中運用了應用程序項目觸發事件關鍵技術，不僅能實現桌面操作數據的實時采集，還能在不修改現有應用程序、腳本和編碼的情況下實時觸發事件，這為流程自動化工作提供了可能。觸發事件類型主要包括AppAlert觸發事件，系統項目觸發事件和極限觸發事件。其中：

l AppAlert觸發事件自動實時監控桌面程序、業務系統事件和信息。

l 系統項目觸發事件和AppAlert的配置方法大體相同，但可獲得更多的普通系統項目”，比如用戶登入或登出。

l 極限觸發事件可在用戶使用應用程序達到某個已被定義的極限時自行啟動。極限值可以是一天、一周和一個月。比如，一個極限觸發事件可以在用戶超過他每天/每周/每月網絡使用極限時，自動發送電子郵件提醒。

2. 桌面數據分析

桌面數據分析是指通過分析業務支持系統、知識庫系統等應用程序的桌面活動，鑒別客服專員使用應用程序的順序、方式方法、起止時間和使用時長等，從而為系統和程序應用性能問題識別、流程自動化機會識別、客服專員培訓和實時指導需求識別等提供支持。桌面數據分析結果最終以細節可視化報告的形式輸出，這些報告可以作為中心精簡和改善運營的依據。

3. 數據分析應用

桌面數據分析后的應用包括系統改造優化、服務流程優化、高風險業務實時提醒、客服專員定向培訓及實時指導等方面。

（1）系統優化改造

利用大數據分析，識別系統和應用程序在產品設計上存在的問題，幫助中心進行系統和應用程序的優化改造，提升系統和應用程序的使用效率，使其更好地對客服專員的服務提供輔助。

（2）服務流程優化

服務流程優化主要包括智能信息獲取和填充以及流程引導兩方面。

智能信息獲取和填充方面，通過將業務支持系統、知識庫系統、核心業務系統等的數據集成互通，將涉及多個程序操作的復雜數據輸入合并成單一窗口，并智能獲取相關客戶數據和其他應用程序的信息，實現系統幫助客服專員自動填寫工單內容，減少由于各系統切換對客服專員操作的影響。基于業務規則彈出可捕捉的桌面程序數據并自動導入目標應用程序，過程中不需要整合應用程序或數據庫，減少了復制數據、數據輸入和返工過程中的失誤。

流程引導方面，通過預定義的業務邏輯規則，系統實時、智能地判別、匹配業務應用場景的下一最佳操作步驟，并通過彈屏或高亮的方式提醒，優化座席執行方案。比如，流程引導可以就流程中的明確步驟，向客服專員提供基于屏幕活動和內容的實時指導。又如，自動啟動下一個步驟所需的應用程序，或根據屏幕上的關聯數據啟動知識庫文章，甚至提醒主管哪些客服專員需要額外幫助。對于簡單的流程引導，系統可自動在適當時機提供有效的信息提示；對于復雜的流程引導，可自定義觸發條件，自動引導到新的目標業務界面或者目標程序，并完成自動輸入已知數據、自動操作界面按鈕等動作。

（3）高風險業務實時提醒

通過實時監控客服專員應用程序操作情況，采集其操作數據并進行分析，及時發現不合規操作或易錯流程，并進行預警，確保在風險發生之前進行及時干預，從而降低服務風險。

（4）客服專員定向培訓及實時指導

通過對比客服專員的操作數據和最佳操作模型數據，針對兩者之間的差距，識別客服專員在操作中存在的問題，將其轉化為客服專員定向培訓需求，并給予客服專員實時指導。

三、客服現場管理創新成效小結

經過半年多的運行，中心通過每周提取座席應用程序、業務系統、即時通訊、知識庫及文本文檔工具的使用數據并進行分析和應用，在業務流程優化、服務規范性提升、人員管理精細化、運營成本降低等諸多方面取得了良好效果。

(一) 業務流程優化

通過對咨詢、報修等業務流程監控數據的分析，得出最佳業務操作模型，然后對客服專員進行針對性培訓和實時輔導，使得客服專員能夠按照最佳業務操作模型進行流程操作，實現業務流程的優化。

系統數據的集成互通實現了多個應用程序查詢數據的單一窗口展示，并且能夠智能獲取相關客戶數據、知識庫內容以及其他應用程序的相關信息，有效減少了客服人員的操作步驟，實現業務流程優化。

(二) 服務規范性提升

利用桌面分析工具，發現知識庫系統使用時長嚴重低于業務支持系統，各客服部通過制定有效管理手段，要求客服專員使用知識庫來回答客戶問題，在有效提升知識庫使用率的同時，改善客服專員不利用知識庫提供規范服務的情況。

利用桌面操作行為抓取功能，實時監控和分析客服專員在受理環節的操作行為，發現客服專員在服務過程中的各類不規范操作，據以開展針對性的客服專員培訓，提升受理環節的服務規范性。

利用數據進行關鍵業務操作分析，發現易混淆、易出錯的關鍵信息點。通過創建觸發器，在客服專員進行業務點操作時，進行彈屏提示和操作引導，有效避免提交信息失敗，提升了業務流程操作的規范性。

利用數據對文本文檔的使用情況、內容進行監控、分析和通報，基本杜絕了座席終端的異常使用情況，同時保障了電力用戶的信息安全，提升了客服現場管理的規范性。

(三) 人員管理精細化

通過對客服專員桌面操作數據的實時監控、抓取、分析，能夠對每一個客服專員的工作狀態、工作量、存在問題、培訓需求等進行把握，并采取行之有效的獎懲、培訓、心理輔導等措施，在管理上做到精細到人，提升中心客戶服務的效率和質量。

(四) 運營成本降低

通過工單抓取，獲得相似問題工單排名，在業務部門對問題進行分析后，將可以通過IVR語音流程處理的問題增加至IVR語音回復，減少人工座席接入量，從而降低人工座席需求，進而降低運營成本。

通過應用程序報表分析，了解客服專員在工作活動中的潛在問題。比如，在電費余額查詢上操作時間較長，可能存在技能問題；無桌面活動時長過長，可能存在偷懶問題。通過對潛在問題的分析，制定有效的培訓計劃，提升了中心人員培訓和輔導的有效性，減少了無效培訓，降低了運營成本。