【正文】 光大銀行客服中心話務(wù)分流方案研究 北京理 工大 學(xué)工 商管 理碩 士 (MBA ) 學(xué)位 論文 摘 要 銀行業(yè)屬于現(xiàn)代服務(wù)業(yè) , 在業(yè)務(wù)創(chuàng)新、 產(chǎn)品創(chuàng) 新同時 , 開展服務(wù)創(chuàng)新、 提高服務(wù) 質(zhì)量 , 是提升核心競爭 力的當務(wù)之急。 銀行業(yè)的客服中心是商業(yè)銀行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型和發(fā)展 的重要組成部分 , 既是 傳遞銀行 基本 服務(wù)職能的重要載體 , 又由于其 成本中心的特性 , 常常成為銀行提升服務(wù)質(zhì)量的 瓶頸和突破口。 隨著電話客戶群體日益壯大 , 銀行客服 中心 的發(fā)展面臨 著巨大 的話務(wù)量壓力 , “接通率 ”這一體現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量的基本指標無法 得以保證 , 嚴重影響客 戶的感受和企業(yè) 服務(wù)能力的提升。 如何解決高話務(wù)量與服務(wù)能 力不匹配 , 導(dǎo)致服務(wù)質(zhì) 量難以保證的 這一制約客服中心發(fā)展的關(guān)鍵問題 , 對客服中心 的管理者具有現(xiàn)實指導(dǎo)意義。 論文作者擬以光大 銀行客戶服務(wù)中心 (以下簡 稱光大客服中心 ) 作為具體研究對 象 , 針對當前 來電不區(qū) 分客戶和業(yè)務(wù)特點、 統(tǒng)一 優(yōu)先由人工接聽電話的服務(wù)模式所帶 來的話務(wù)量壓力及挑戰(zhàn) , 全面分析目前客戶服 務(wù)模式的現(xiàn)狀和存在的問題。 提出以 數(shù) 據(jù)挖掘技術(shù)為手段 ,對客戶和業(yè)務(wù)特點加以分類 , 確定可進行話務(wù)分流的 業(yè)務(wù)方向 , 即導(dǎo)致 來話量最多的熱點業(yè)務(wù) 。 然后梳理總結(jié) 、 比對現(xiàn)有技術(shù)條件下可應(yīng)用的其他電 子服務(wù)渠道和手段的特點 , 提出以渠道協(xié)同這 一 方式 , 將電話渠道人工接聽 的熱點業(yè) 務(wù)引導(dǎo)至適合的電子渠道 , 減少了電話渠道話 務(wù)總量 , 從而實現(xiàn)客服 中心的話務(wù)分流 , 提高電話渠道 的接通能力 ,最終實現(xiàn)客服中心服務(wù)能力和服務(wù)質(zhì)量的提升。 本文在對該課題的相關(guān)研究理論和實踐學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上 ,對 行業(yè)和所在銀行的發(fā)展現(xiàn) 狀和需解決的問題作了深入 的剖析。 在介紹了光大 銀行服務(wù)渠道、電子渠道和客服中 心彼此的關(guān)系和各自特點 的基礎(chǔ)上 , 以客服中心 服務(wù)模式和局限性為切入點 , 分析了 其他渠道功能和特點 ,指 出進行話務(wù)分流的必要性 及可行性。 客戶需求分析是進行本論文研究的 前提條件 , 本文創(chuàng)新性地運用購物籃分析這一 探索性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 手段 進行客戶需求分析。 對 銀行信用卡業(yè)務(wù)的電話量 進行關(guān)聯(lián)算 法應(yīng)用 , 也以信用卡業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為例 , 對 客戶需求數(shù)據(jù)的獲取、 數(shù)據(jù)選擇與分析、 數(shù)據(jù) 預(yù)處理、 數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建、 結(jié)果的展現(xiàn)與分析 進行了具體 研究 , 基于數(shù)據(jù)挖掘結(jié) 果 , 分析 出 客戶真實致電需求并細分類型 , 最終 鎖定可被分流的熱點業(yè)務(wù)。 然后以銀 行信用卡熱點業(yè)務(wù)為 實 例 , 介紹以多種渠道協(xié) 同的方式進行分流 , 將客服中心的話務(wù) 北京理 工大 學(xué)工 商管 理碩 士 (MBA ) 學(xué)位 論文 引導(dǎo)至合適的電子渠道 ,從源頭總量上分流話務(wù) 。 為 深 入 進 行 話 務(wù) 分 流 的 實 施 , 提 出 配 套 的 流 程 優(yōu) 化 和 措 施 建 議 。 論 文 最 后 對 主 要研究內(nèi)容進行了總結(jié) , 指出論文的特色與創(chuàng)新之處 , 同時提出了 對下一步研究的展 望。 關(guān) 鍵詞 : 光大銀行 客服 中心 。購物籃分析 。 數(shù)據(jù)挖掘 。渠道協(xié)同 。 話務(wù)分流 北京理 工大 學(xué)工 商管 理碩 士 (MBA ) 學(xué)位 論文 Abstract Banking industry belongs to the modern service industry, in business innovation, product innovation, at the same time to carry out the services innovation, improve the quality of service, is to promote the core petitiveness of the top priority. Banking customer service center is the mercial bank39。s strategic transformation and the development important constituent, is both a transfer bank as the important carrier of basic service functions, and because of its properties, cost centers are often the bottleneck and breakthrough of Banks to raise service quality. With telephone customer base growing, the bank call center traffic development faces enormous pressure, the connection reflect the basic indicators of the service quality cannot be guaranteed, serious impact on the customer39。s feeling and ability of the enterprise service. How to solve the high traffic and service capabilities do not match, lead to the service quality is difficult to guarantee the key problems restricting the development of customer service center, the manager of customer service center has the reality guiding senseFocusing on the analysis of the current situation and existing problems for the system does not distinguish between customers and business characteristics. Using data mining, classification of customers and business characteristics, and the biggest screen switching speed hot spot of business. Contrast other electronic service channels may be used under the existing technical conditions, lead customers to use selfservice and reduce the amount of calling with the Channel coordination this way, Improve service ability of the customer service centerBased on the research of the subject based on learning theory and practice, of industry and the bank39。s development present situation and the problems which need to make an indepth analysis. In chapter 3, first of all, this article introduces the everbright bank service channels。 electronic channels and customer service center their relationship and their respective characteristicsCustomer demand analysis is the premise of study of this thesis, this paper puts forward using basket analysis in chapter 4 the exploratory data mining technology as the method, correlation algorithm for the telephone business is calculated, to customer demand data selection and analysis, data acquisition, data preprocessing, data mining, model 北京理 工大 學(xué)工 商管 理碩 士 (MBA ) 學(xué)位 論文 building, gives a detailed