“以客戶為中心”的管理理念正在逐步得到企業的重視和認可，作為從事服務性行業的企業，為了提高工作效率，提高客戶服務質量，滿足客戶、留住客戶的目標。一個基于呼叫
中心的CRM應運而生。
呼叫中心是企業和外部的聯系通道。使用呼叫中心后，服務中心的咨詢人員就可根據主叫號碼到CRM的客戶數據中提取客戶的基本信息和以往電話記錄，很快進入問題的核心；或將
呼叫轉接到相關專業人員的坐席，使客戶可以馬上得到專業人員的幫助。
同時呼叫中心記錄下了企業的呼叫次數、CRM是基于大型數據倉庫的客戶資料管理系統。服務中心的咨詢人員記錄下客戶的來電問題，形成定單，給出是否解決的標記；處理人員就
那些尚未解決的問題進行處理，并反饋客戶，也可安排上門服務；質檢人員對上門服務的情況進行客戶回訪，對上門質量進行檢查。
查詢分析正是就呼叫中心里記錄的那些企業來電情況、CRM里定單管理流程數據進行數據挖掘，給企業管理者直觀的獲悉服務中心運轉狀況，為優化人員配置、業務流程重組，人員
資源管理、維護客戶關系提供分析數據。以指導基層人員的業務行為、更好的關懷客戶。
1 需求
如何使企業管理者更直觀的了解服務中心當前運轉情況，是查詢分析需要考慮去實現的。基于服務中心現有職能部門設置，給出以下主要數據展示內容：
1.1 服務中心的呼叫電話量
結合我們所服務行業的多樣性，呼叫中心共分設了申報、稅控、出口退稅和自主產品4大工作組。根據CTI系統的數據可以給出每個工作組按月、按日、按時段不問時間域上的呼叫
電話量；同時也可按客服人員的工號給出其不同時間域上的工作量。有了這些表格數據，服務中心的管理人員就可對呼叫電話的話務分布情況、話務趨勢、每人的話務量都有預先
了解和合理、有效判斷。提前做好人員安排，保證咨詢線路暢通，服務質量優質。
1.2 服務定單的類別情況
不同工作組的客服人員就所服務電話生成的服務定單也是由行業業務不同而設置為不同的定單類別，那么根據服務中心每天所生成的不同定單類別數，管理人員就能及時安排不同
處理人員專管不同定單類別的未處理定單，做到“專人專用”，以加快未處理定單的處理速度。因為未處理定單通常都足咨詢人員一時無法解決而遺留下來需要處理人員進行特殊
處理的。而這些往往是影響服務質量的業務，如最近心須要回復客戶而沒有得到及時處理的，最近待處理業務，最近處理失敗業務，最近遺漏處理業務等，這些將大大影響服務質
量.通過咨詢處理查詢界面，管理人員能及時安排處理，從而提高服務質量，提高企業滿意度。
1.3 來電咨詢的企業情況
根據CTI系統的電話號碼匹配客戶數據庫，將獲得來電咨詢的企業信息，不同企業類型、企業規模、企業地域的企業所咨詢的問題、生成的定單類別往往是各異的。管理人員通過這
些分布數據。可以在培訓企業業務知識、如何操作使用軟件方面應人而異。使培訓人員在對企業進行培訓時有的放矢，有一定針對性，既方便企業更快、更好、更熟練地使用軟件
，也減輕呼叫中心的電話量，更降低上門人員上門服務次數，做到精益求精。這樣使企業也充分滿意公司的服務，認可培訓效果。
2 設計
根據需求。結合呼叫中心和CRM定單管理的數據，整個數據挖掘的系統結構見圖1所示。
圖1 企業細分變量
在系統結構中。底層為數據源，包括企業數據庫、定單數據庫、CTI數據庫及其他外部數據，通過ETL工具提取數據形成數據倉庫。以形成面向傘局的數據視圖，從而形成整個系統
的數據基礎。在此基礎上通過OLAP和OLAM服務器支持數據分析處理(主要是查詢，報表)，將數據挖掘分析結果用于操作型CRM以網頁形式展示，為服務中心的管理者提供支持。
企業數據庫中將企業類型、企業員工數、企業地址、企業稅號、企業電話等表針企業屬性的字段數據進行提取，最終形成客戶數據集市。定單數據庫中將定單企業稅號、定單類別
、定單狀態等表針定單屬性的字段數據進行提取，最終形成定單數據集市。CTI數據庫中將來電號碼、來電事件類型、來電接聽人、來電日期、來電時間、來電組號等表針CTI屬性
的字段數據進行提取，最終形成CTI數據集市。各集市間通過企業稅號、來電號碼、定單號獲取相應關聯。
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3 應用
3.1 數據分類
CRM中的定單處理流程能較好的表現當前服務中心服務客戶的質疑情況，如哪些是客戶急需解決的疑難問題，哪些是回訪企業沒有成功需繼續跟蹤的服務，哪些是機房人員要快速驗
證的客戶。
表1 因素變量
1)我們根據定單類別、定單狀態可將定單進行細分，針對不同分類結果，采取不同應對方法去處理、解決。
定單細分滿足以下2條件：
(1)完整性，定單數據庫中的每一張定單都屬于一個細分群。
(2)互斥性，由于一家企業每日來電都一個定單流水號，確保一家企業在定單數據庫中每日都不會同屬于多個細分群。
如表1所示。
2)在CRM中，咨詢定單是咨詢處理的主要業務定單。為了有效、及時的獲取咨詢定單的處理情況，需要對定單屬性模式進行分析，從數據挖掘技術可以認為是分類問題，可以用組合
分類方法處理，具體分析過程如下：
(1)定義企業特征模式，選擇分析粒度(企業類型、員工數、分管分局等)。可對一天內，來電企業的特征模式進行分類歸納；也可就生成定單的特征模式進行分類總結。
(2)選擇數據源，進行數據準備。
(3)選擇及轉換變量。
(4)通過組合分類方法處理數據，建立分類定位模型。
(5)利用分類定位模型將定單列表中的定單按最近處理響應時間排序，同時根據最近處理響應時間與當前時間的時間間隔為分段依據進行不同顏色、字體大小的設置。以便一目了然
地看出服務中心的咨詢處理近況。
3)有了這些定單數據，中心負責人就可以指派專人對問題比較集中、類似的定單進行特殊、專項處理，避免定單積壓。同時由于企業一時得到問題的解決，會不停的撥打咨詢電話
詢問處理進展，有專人定向服務后。也可減輕咨詢人員的話務壓力。根據企業數量的大小，結合所咨詢的問題內容給出相應的解決、處理方法，查找企業培訓工作中的不足之處。
總結經驗，提高企業培訓質量，咨詢人員解決問題的應變能力。
3.2 面向OLAP分析的CTI工作組話務分析
OLAP(聯機分析處理)分析是基于多維數據模型進行的多維數據分析。通過呼叫中心的通話記錄和客服人員所在工作組安排記錄，構建一個UML星系模式，以便為服務中心的管理人員
能對每個呼叫工作組的人員進行配備分析，合理分配每個工作組、每位客服人員的話務餐。
這個UML星系模式構建自3個關系數據庫，包括CTI父系數據、員個關系數據和工作組關系數據。分析主題是個作組內各客服人員的通話量。
3.2.1 數據源
1) CTI關系數據庫
呼叫中心系統把每個來電信息存儲在一個關系數據庫中。對于每個來電號碼。存儲的數據說明了該來電的來電號碼、來電類型、來電通話開始時間、來電接聽人工號、來電通話結
束時間、來電日期。表屬性如下所示：
CallRecord(tel_num，event_type，starttime，emp_l，endtime，day)這個關系的一個記錄如下所示：
(32345126,咨詢來電通話,9:10:03,108,9:13:21,2008-6-4)
2)員工關系數據
CRM定單管理系統把每個咨詢人員信息都存儲在一個關系數據表中。號、姓名、工作組。表屬性如下所示：
Yonghb(daim，xingm，bum)
這個關系的一個記錄如下所示：
(108,彭霄,1)
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3)工作組關系數據
呼叫中心系統按被撥打的咨詢熱線號碼不同，設置了多個工作組來接人電話工作組的沒置信息存儲在一個關系數據表中。對于每個工作組，存儲的數據說明了該工作組的組號、組
名、優先級(對于咨詢熱線號碼常用的幾個，又按優先級接入到同類型的工作組中，有效分流同類咨詢電話的接聽、處理量)。表屬性如下所示：
Dm_bum(daim，neir,jib)
這個關系的一個記錄如下所示：
(j,咨詢,1)
3.2.2 UML diagram的生成
1)由關系數據轉換的CTI來電的UML diagram如圖2所示。
介紹性文字
圖2 CTI來電的UML diagram
2)由關系數據轉換的員工的UML diagram如圖3所示。
介紹性文字
圖3 員工的UML diagfam
3)由關系數據轉換的工作組的UML diagram如圖4所示。
介紹性文字
圖4 工作組的UML diagram
3.2.3 UML星系模式
通過CTI的來電號碼、來電事件類型、來電日期、來電時間、來電接聽人和來電組號，構建一個UML星系模式，以便為服務中心的管理人員能對CTI話務有全方位的預測。
這個UML星系模式的分析主題是服務中心CTI的話務量。
這個UML星系模式如圖5所示，有2個事實類和4個共享維。2個事實類為co_fact和qy_fact。
介紹性文字
圖5 UML星系模式
Ce_fact事實類的內容由CTI關系數據以及經過計算的數據產生。Qy_fact事實類的內容中客戶關系數據以及經過計算的數據產生。4個共享維為員工維、工作組維、來電事件維和時
間維。員工維來自員工關系數據表的內容，有“gongh”類。工作組維來自工作組關系數據表，有“group”類。來電事件維來自來電事件關系數據表，有“event_type”類。時間
維包含3個類“month”、“day”、“time”，有兩個概念分層。一個是“day”—“month”，另一個是“day”—“time”。這樣，這個UML星系模式就構成了一個面向CTI的話務
量主題的多維數據概念模型，從而可進行面向這個主題的OLAP多維數據分析，通過上卷、下切、鉆取等實現如：“各工作組的話務量”、“每月每日的話務量”、“各企業的話務
量”、“每日分時段的話務量”、“各來電事件的話務量”等查詢分析。
4 結束語
本文所述的查詢分析是一個實際應用，該應用成功地使管理人員及時獲悉服務中心各職能邪門的工作質量，并指定有效的咨詢人員排班機制。運行結果表明該應用確實提高了管理
者效率，并對服務中心的管理基本做到實時、量化的水平，大幅提高了服務質量和管理水平。使客戶的滿意率穩步上升。
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