呼叫中心幾乎存在于所有的商業組織中，它們可以被看作是商業的數據神經中心。呼叫中心每天都會生成大量的數據，這些數據可以提供有價值的見解。因此，公司正嘗試在這些數據（只是大數據）之上建立分析應用程序。由此，其結果可以對客戶行為有更深入的了解，從而使公司能夠采取適當的措施來增加更多的業務。

我們來談談新趨勢：我們通過調研現有運營的呼叫中心和同行業交流，發現兩個有意思的趨勢。首先，我們可以看到的是新技術的普遍應用正在深刻改變呼叫中心業態。大數據、云計算、人工智能被廣泛應用于呼叫中心的方方面面。大數據能基于用戶當前遺留信息，實現用戶精準畫像、用戶消費喜好分析；云計算也就是基于SASS技術的呼叫中心系統很好的解決了中小企業標準化需求、上線速度快、投入小的三大需求；人工智能現在更多被用在智能質檢、智能IVR和基于封閉或者說線性環境的人機智能交互。

“輔助決策中心”說的是所有的呼叫中心其實都在系統留存著大量用戶數據，以往最大的用處就是作為解決客戶爭端的證據，并不能為企業提供其他任何幫助。有了大數據以后，可以將這些數據進行清洗和建模，同時對相同特征的問題進行歸類和規律總結，進而實現服務高峰預測和投訴高發群體預警，幫助企業提供基于真實客戶情形的活動或者戰略決策?！皟r值創造中心”也是從事呼叫中心的專業人士最愿意看到也是平時和客戶交流最多的，我們的客戶都愿意，不再將我們的客戶中心單純的看做一個“成本中心”，而是希望通過為用戶提供其他增值服務，實現成本到利潤中心的轉型，進而達到價值創造中心的目的。

1) 目標管理

根據所采集的數據，對呼叫中心的運營工作進行目標設定或者是目標調整，并對目標完成情況進行統一監管和分析管理。

根據階段性運營數據完成情況，及時調整并下發下階段目標值，須在數據采集分析平臺增加目標調整功能模塊，用于對呼叫中心運營目標的調整管理。

2) 結果管理

對日常運營數據及結果進行分析監控，并設定相應告警機制，以及結果的傳達機制，督促呼叫中心管理人員及時采取措施。

根據所采集的數據，建立起對日常運營結果的分析機制，對運營結果實施精細化管理，確保呼叫中心持續提升運營品質和服務水平。

3) 預測管理

根據所采集的數據，建立起數據分析預測機制，分析預測未來某階段的趨勢數據，從而確保未來的運營軌跡處在可監控、可預知態勢中。

根據包括"客戶基礎屬性指標"和"客戶投訴根因指標"在內的完整"業務特征指標"，提取歷史投訴數據（包括：投訴工單、投訴錄音），通過數據分析技術，以時段、地域、品牌、業務為維度預測出投訴群體（數量）。

對于不同類型的潛在投訴，呼叫中心可在投訴發生之前，提前制定統一的服務策略，包括：統一應答口徑、統一處理流程、統一服務補救，以及加強品質管理、適當調整績效策略等措施。

4) 指標管理

根據所采集的數據，建立起服務分析機制，提升綜合服務水平。

須在數據采集分析平臺增加對各項服務數據的監控和分析功能，以便于鎖定服務問題并指導管理人員有針對性的改進。

5) 相關部門及合作伙伴管理

根據所采集的數據，對除呼叫中心之外的內部相關部門/合作伙伴實施監控管理，以確保對外服務的一致性、及時性和規范性。