呼叫中心應該算是企業中最敗家的部門了，他們所丟棄的有用數據簡直不計其數。任何一位聯系人都會在這里留下個人信息、聯系方式、業務資料等多種信息，就連接待人員的服務情況也會被記錄在案，”資源分析企業HfS研究公司執行副總裁Tony Filippone指出。如此海量的寶貴信息一直令其它關鍵性業務部門羨慕不已，尤其是財務、會計以及商業糾紛人員，他們迫切希望自己也能擁有這么多第一手資料。”

縱觀呼叫中心的整個發展史，對于數據的分析基本上始終停留在相當膚淺的層面上——已接電話、平均等候時長、通話時長以及問題解決比例。這一切對于現代業務信息采集需求而言顯然是遠遠不夠的。

隨著時間的推移，企業不斷引入更新、更強大的勞動力管理工具（包括全局調度信息），希望借此幫助網絡呼叫處理、調度以及實時配合業務能夠更上一層樓。然而數據收集效果卻始終取決于接待人員的表現及處理效率，”外包及管理咨詢企業ISG公司呼叫中心首席顧問John Magliocca評價道。

但事情正在起變化。企業呼叫中心以及呼叫中心服務供應商都已經開始將新型分析工具引入業務，旨在從服務產生的大數據中挖掘出能夠促進公司運營狀態的有價值信息。Filippone認為，這種變化的出現是由于多種業務因素的推動。如今呼叫中心里的業務代表們常常需要處理來自不同渠道的多種問題，而這類問題中所蘊含的信息比社交媒體以及網上論壇更廣泛、更準確、也更有針對性。

這要求代表們具備更強的職業技能、更好的業務培訓以及更及時的技術指導，”Filippone總結道。與此同時，那些對第三方呼叫中心服務感到失望的企業，現在也開始將目光轉向點對點CRM工具，希望以這種替代方案降低運營成本。

非結構化數據分析

目前這類軟件的發展趨勢相當有趣，其中最令人印象深刻的莫過于將非結構化數據以音頻形式保存下來，并利用識別工具對內容及情緒要素進行分析。技術人員一直在努力，希望通過工具分析并理解客戶當前的情況及其它信息，進而幫接待人員制定出合適的處理策略與服務方式，”Magilocca告訴我們。不過到目前為止，這套系統還遠遠不夠健全，所能提供的信息也無法滿足實際需求。”雖然問題多多，但該系統似乎前景光明。據說它甚至能在客戶開口之前，就基本判斷出令對方煩惱的主要問題。

很多企業都在對非結構化數據進行文本內容歸納及情緒分析，并希望從中尋找可資借鑒的客戶服務模式及發展趨勢，”IBM公司預測分析部門副總裁Deepek Advani表示。藍色巨人在這方面已經投入了不少精力，他們打造的文本分析及信息挖掘（簡稱TAKMI）工具已經在多家呼叫中心進入實際應用階段。他們的目標是通過這套工具記錄接待人員表現、確認客戶關心的問題、突出服務趨勢及模式并提供預先提示功能。