呼叫中心的新趨勢和新定位究竟應該是什麼？ 文章作者就自己的經驗和學習分享了自己的一些認識。
筆者由於工作原因16年正式入坑呼叫中心外包業務。 之前一直從事有關大數據、物聯網等新型業務產品管理，自身對於呼叫中心外包的印像也頗為陳舊，覺得這是日薄西山的業務，再也宕不起半點波瀾。
初到部門報導也與同事私下溝通，覺得此類產品有如下問題，導致不能出現新的增長，只能日漸枯萎，這使筆者原本稍有不安的心迅速變得涼涼。
- 日落西山近黃昏，英雄遲暮卸甲歸。 此業務已面世近20年，業務模式已固定僵化，無非就是將別的企業不需要的非核心部分進行承接，做一個“包工頭”的活，同時由於人力、場地資源投入量巨大，所剩 利潤也變得極為有限。
- 城頭插遍大王旗，奈何無處是我家。 市場蛋糕以被幾家大型的競爭企業瓜分完畢，加上企業固有利益捆綁，我們想要改變格局難之又難。
世事就是那麼難於預料，當我們在深淵中苦苦掙扎的時候，轉機卻在一瞬間出現。
16-17年隨著服務型政府號召的提出，日漸成熟的互聯網創業型企業對客戶服務的重視（筆者認為互聯網創業企業一直以來都非常重視獲客這一拉網打魚的工作，往往忽視日常 補網曬網的過程，這我也能理解，畢竟對於他們來說，有了魚才會有出海的故事，才會有天使投資漁船和物料），外加大數據、雲計算、人工智能技術在 客服行業的初步運用，你會發現之前被我們判定已經毫無生機的整個客服行業好像重新煥發新生一般，迅速進入快速發展的新階段。
那麼在新的發展階段，呼叫中心的新趨勢和新定位究竟應該是什麼？ 在這裡筆者就自己的經驗和學習談下自己的認識。
第一步，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、雲計算、人工智能被廣泛應用於呼叫中心的方方面面。 大數據能基於用戶當前遺留信息，實現用戶精準畫像、用戶消費喜好分析；雲計算也就是基於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和基於封閉或者說線性環境的人機智能交互。
這裡面其實有兩個部分值得深講，一個是基於人工智能的場景化人機交互，一個是基於大數據的精準營銷，做好其中的一點，你所在的企業可在至少最近1-2年 收穫頗豐，由於篇幅原因這裡就不細講，有機會下次具體講此部分。
其次，你會發現服務渠道從單一的語音熱線渠道向微信、微博等多媒體全渠道方向轉變，並且服務需求穿插在企業的各個渠道和流程中，舉個例子：有個客戶對每月電費費用 有疑問，他會通過電網服務熱線進行處理，如果這個時候服務人員處理的不好，他可能會去微博@電網官博，最後仍得不到有效解決，他會在微信朋友圈進行吐槽。
這個時候你會發現，你單一渠道的服務應對策略完全不能滿足客戶需求，特別是90、00後客戶需求。 這個時候要怎麼辦，這裡有個原則叫“服務隨客戶走”，你要深入調研現有客戶問題的渠道訴求現狀、需要和未來發展方向，並重點佈局與企業戰略目標一致的渠道。
第二步，基於第一步的呼叫中心發展趨勢
其實我們已經可以開始重新定位呼叫中心。 在這裡我們團隊一直有一個“四個中心”的提法或者叫認識，即：“問題解決中心”、“渠道協同中心”、“輔助決策中心”、“價值創造中心”。
“問題解決中心” 這個任何一個呼叫中心的最基本職能，也是呼叫中心賴以存在的基礎，一切的一切都是為了幫助客戶解決問題。
“渠道協同中心” 說的是所有的呼叫中心其實都是連接客戶和公司後台之間的橋樑和中台，如何將客戶的訴求，通過工單形式派送到後台，迅速解決客戶問題，是提升客戶感知的關鍵環節， 也是後台業務部門了解客戶需求的良機。
“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，並不能為企業提供其他任何幫助。 有了大數據以後，可以將這些數據進行清洗和建模，同時對相同特徵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，幫助企業提供基於真實客戶情形的活動或者 戰略決策。
“價值創造中心” 也是筆者從事呼叫中心最願意看到也是平時和客戶交流最多的，我們的客戶都願意，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。
借曹丞相一首詩“老驥伏櫪，志在千里；烈士暮年，壯心不已”，來祝愿呼叫中心所有從業者也和這個行業一樣能隨風起舞，踏波斬浪。
如此文章對各位小有啟發，乃是鄙人最大榮幸。
本文由 @雄州穀雨忙 原創發佈於人人都是產品經理。 未經許可，禁止轉載。
題圖來自PEXELS，基於CC0協議
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