呼叫中心几乎存在于所有的商业组织中，它们可以被看作是商业的数据神经中心。呼叫中心每天都会生成大量的数据，这些数据可以提供有价值的见解。因此，公司正尝试在这些数据（只是大数据）之上建立分析应用程序。由此，其结果可以对客户行为有更深入的了解，从而使公司能够采取适当的措施来增加更多的业务。

我们来谈谈新趋势：我们通过调研现有运营的呼叫中心和同行业交流，发现两个有意思的趋势。首先，我们可以看到的是新技术的普遍应用正在深刻改变呼叫中心业态。大数据、云计算、人工智能被广泛应用于呼叫中心的方方面面。大数据能基于用户当前遗留信息，实现用户精准画像、用户消费喜好分析；云计算也就是基于SASS技术的呼叫中心系统很好的解决了中小企业标准化需求、上线速度快、投入小的三大需求；人工智能现在更多被用在智能质检、智能IVR和基于封闭或者说线性环境的人机智能交互。

“辅助决策中心”说的是所有的呼叫中心其实都在系统留存着大量用户数据，以往最大的用处就是作为解决客户争端的证据，并不能为企业提供其他任何帮助。有了大数据以后，可以将这些数据进行清洗和建模，同时对相同特征的问题进行归类和规律总结，进而实现服务高峰预测和投诉高发群体预警，帮助企业提供基于真实客户情形的活动或者战略决策。“价值创造中心”也是从事呼叫中心的专业人士最愿意看到也是平时和客户交流最多的，我们的客户都愿意，不再将我们的客户中心单纯的看做一个“成本中心”，而是希望通过为用户提供其他增值服务，实现成本到利润中心的转型，进而达到价值创造中心的目的。

1) 目标管理

根据所采集的数据，对呼叫中心的运营工作进行目标设定或者是目标调整，并对目标完成情况进行统一监管和分析管理。

根据阶段性运营数据完成情况，及时调整并下发下阶段目标值，须在数据采集分析平台增加目标调整功能模块，用于对呼叫中心运营目标的调整管理。

2) 结果管理

对日常运营数据及结果进行分析监控，并设定相应告警机制，以及结果的传达机制，督促呼叫中心管理人员及时采取措施。

根据所采集的数据，建立起对日常运营结果的分析机制，对运营结果实施精细化管理，确保呼叫中心持续提升运营品质和服务水平。

3) 预测管理

根据所采集的数据，建立起数据分析预测机制，分析预测未来某阶段的趋势数据，从而确保未来的运营轨迹处在可监控、可预知态势中。

根据包括"客户基础属性指标"和"客户投诉根因指标"在内的完整"业务特征指标"，提取历史投诉数据（包括：投诉工单、投诉录音），通过数据分析技术，以时段、地域、品牌、业务为维度预测出投诉群体（数量）。

对于不同类型的潜在投诉，呼叫中心可在投诉发生之前，提前制定统一的服务策略，包括：统一应答口径、统一处理流程、统一服务补救，以及加强品质管理、适当调整绩效策略等措施。

4) 指标管理

根据所采集的数据，建立起服务分析机制，提升综合服务水平。

须在数据采集分析平台增加对各项服务数据的监控和分析功能，以便于锁定服务问题并指导管理人员有针对性的改进。

5) 相关部门及合作伙伴管理

根据所采集的数据，对除呼叫中心之外的内部相关部门/合作伙伴实施监控管理，以确保对外服务的一致性、及时性和规范性。