IBM大数据系统：使得呼叫中心更加智能

 呼叫公司的客户服务部门可能是一个令人沮丧的体验。您可能需要等待20分钟，你可能与一个或多个坐席代表进行交谈，然后最终挂断电话，也许您的问题得到解决，或者问题没有得到解决。如果有一种方法，使每个参与的人有一个积极的体验—-客户和公司——甚至节省大家一些时间和金钱。IBM大数据系统可能会驱动这个时代的到来。

　　IBM公司预测分析副总裁Deepak Advani最近解释这样的远景。基本上利用分析工具来为坐席代表工作，他们不需要学习有关数据分析的事情。在这种情况下，在试图发现一个解决方案的同时，坐席代表不会潜在地引起客户的不安，因为分析系统已经做了许多前期的跑腿工作。

　　了解你已经做了什么，预测你会做什么

　　一旦产生呼叫，在坐席代表屏幕上将有图表和仪表板，显示客户的历史、偏好和倾向，这个系统能够确定以前的呼叫和其账户上的一般活动。根据呼叫原因，系统可能会针对该客户提供各种专门解决方案。顾客可能取消服务，或可能升级到更昂贵的计划，不管他们做什么，这个系统会使他们愉快。

　　但预先确定倾向并提供信息只是开始，Advani表示：“实时分析是非常可能实现的。鉴于坐席代表在接听呼叫之前的信息是建立在经过分析的历史数据基础上，坐席代表可以实际键入客户正在说什么，这将让大数据系统进行实时的情绪分析并做出相应的调整。这样系统可以自学，可以不断地学习关键字与什么样的行动相关，不断调整客户的倾向模型。

　　更好地分析是对企业有利

　　Advani认为无线服务供应商可能首先要建立这样的数据驱动的客户服务模式，因为他们终于意识到留住自己的客户，可能会比从竞争对手偷猎客户更有利可图。此外，客户行为的准确模型，将让供应商更准确地定位广告的时间和特殊行为。

　　然而，呼叫中心的例子解释了这样一个系统如何运营才可能获益，它远离可能的限制。Advani说，IBM已经在这方面做了大量的工作，他说，下一步是启动时间和空间数据连接这种预测模型。除了确定什么人会做，将预测分析和数据流捆绑的能力可以产生深远的影响。