在客户服务领域，数据的力量正变得日益显著。客服数据模型，作为理解和优化客服流程的基石，已经成为企业提升服务质量、增强客户满意度和优化资源配置的重要工具。


客服数据分析


1. 概念


客服数据模型是一种对客服相关数据进行结构化组织和抽象表示的工具。它通过定义数据元素之间的关系、规则和约束，将客服业务中的客户信息、咨询问题、客服响应、满意度评价等各种数据整合在一起，以便于存储、管理、分析和利用这些数据来支持客服决策和服务质量提升。


从技术角度看，客服数据模型可以是基于数据库管理系统（如关系型数据库中的表结构和关联关系）构建的，也可以是在数据仓库或数据湖中通过数据建模工具和技术（如星型模型、雪花模型等）来定义的。其目的是为了让企业能够更好地理解客服数据的内在结构和逻辑，从而挖掘出有价值的信息。


2. 特点


多源性


客服数据模型涵盖的数据来源广泛。包括来自客服系统本身的客户咨询记录（如通过在线聊天、电子邮件、电话等渠道）、客服人员的操作记录（如问题转接、备注添加等），还包括从其他业务系统获取的数据，如客户的购买记录、产品使用数据、会员信息等。这些不同来源的数据相互补充，为全面了解客户和客服业务提供了基础。


例如，在电商企业中，客服数据模型需要整合来自电商平台的订单系统（获取订单金额、购买时间等）、产品管理系统（获取产品特性、库存等）以及客服聊天记录等数据，才能完整地描绘客户的购物体验和可能出现的问题。


动态性


客服数据是不断变化的。客户的需求和问题会随着时间、产品更新、市场环境变化等因素而改变，客服人员的服务策略和业务流程也可能会调整。因此，客服数据模型需要能够适应这种动态变化。


例如，当企业推出新产品或新服务时，客服数据模型要能够及时纳入新的产品信息和相关问题类型，以便准确地处理客户关于新产品的咨询。同时，对客服绩效评估等数据的更新也应该是实时或定期的，以反映客服团队的最新工作状态。


关联性


客服数据模型中的数据元素之间存在着多种关联关系。例如，客户的咨询问题与客服人员的回答相关联，客户的满意度评价与问题解决情况相关联，客户的多次咨询记录之间也可能存在关联（如一个问题的多次询问或一系列相关问题）。这些关联关系有助于深入分析客服业务中的因果关系和客户行为模式。


比如，通过分析客户投诉问题和相应的解决方案之间的关联，可以找出最有效的问题解决方式；通过研究客户多次咨询与购买行为之间的关联，可以发现潜在的销售机会或客户流失风险。


层次性


客服数据模型可以有层次结构。从宏观层面，可以将数据分为客户层（包括客户基本信息、分类等）、咨询层（问题类型、咨询时间等）、服务层（客服人员信息、服务方式等）和评价层（满意度评分、反馈内容等）。在每个层次内部，又可以进一步细分数据元素。


例如，在咨询层，可以按照问题的紧急程度、复杂程度等进行细分；在服务层，可以根据客服人员的技能等级、服务渠道等进行划分。这种层次性有助于对客服数据进行分类管理和分层分析。


目标导向性


客服数据模型的构建是为了实现特定的业务目标。这些目标可能包括提高客户满意度、降低客户流失率、优化客服资源配置、提升问题解决效率等。因此，数据模型的设计和数据的选取、组织都是围绕这些目标进行的。


例如，如果目标是提高客户满意度，那么客服数据模型会重点关注客户满意度评价数据以及与之相关的客服响应时间、问题解决程度等数据元素，通过分析这些数据之间的关系来找出提升满意度的策略。