電信呼叫中心教程下冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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北京應大信息産業研究院著 著

圖書標籤:

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• 培訓
• 實戰
• 技巧
• 通信
• 運營

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 外語教學與研究齣版社

ISBN：9787513516310

商品編碼：29692212324

包裝：平裝

齣版時間：2012-01-01

基本信息

書名:電信呼叫中心教程下冊

：30.80元

售價：20.9元,便宜9.9元,摺扣67

作者:北京應大信息産業研究院著

齣版社：外語教學與研究齣版社

齣版日期：2012-01-01

ISBN：9787513516310

字數：

頁碼：259

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.558kg

編輯推薦

內容提要

　　《電信呼叫中心教程》分為上、下兩冊。上冊簡要介紹瞭我國電信行業的發展曆程及現狀、現代電信業務種類、電信網與電信技術，並對電信呼叫中心所涉及的主要業務內容進行瞭詳細介紹，包括本地通話業務、長途電話業務等。下冊對無綫通信業務、智能網業務、電信數據通信業務、多媒體通信業務進行瞭介紹，並闡釋瞭多媒體呼叫中心的價值和功能，以及呼叫中心在電信業中的重要作用。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《通信行業數字化轉型與客戶體驗升級指南》 引言 當前，通信行業正經曆前所未有的變革浪潮。技術的飛速發展，如5G、人工智能、大數據、雲計算等，不僅重塑瞭通信服務的供給方式，更深刻影響著用戶與服務提供商的互動模式。在此背景下，通信企業要想在激烈的市場競爭中脫穎而齣，贏得客戶，實現可持續發展，就必須抓住數字化轉型的機遇，將提升客戶體驗作為核心戰略。本書旨在為通信行業的從業者提供一個全麵的、實踐性的指南，深入探討數字化轉型如何驅動客戶體驗的重塑與升級，並輔以豐富的案例分析和 actionable 的策略建議。 第一部分：通信行業數字化轉型的宏觀視角與驅動力 1. 行業現狀與挑戰分析 傳統服務模式的局限性： 傳統的電信服務往往以標準化、被動響應為主，難以滿足用戶日益個性化、即時化的需求。渠道單一、響應速度慢、信息不對稱等問題普遍存在。 用戶期望的演進： 隨著互聯網和移動互聯網的發展，用戶習慣瞭高效、便捷、個性化的數字服務。他們期待在與通信服務商互動的過程中，能夠獲得無縫、一緻、貼心的體驗，而非僅僅是問題解決。 市場競爭格局的變化： 虛擬運營商的興起，OTT（Over-The-Top）服務的衝擊，以及跨界競爭者的湧入，都迫使傳統通信企業必須尋找新的增長點和競爭優勢。 技術革新帶來的機遇與壓力： 新技術帶來瞭前所未有的可能性，但也對企業的技術能力、組織架構、人纔儲備提齣瞭更高的要求。如何有效引入和應用新技術，是能否成功轉型的關鍵。 2. 數字化轉型的戰略意義與核心目標 提升運營效率： 通過自動化、智能化工具，優化流程，降低人工成本，提高服務效率。 創造新的商業模式： 利用數據和技術，開發新的産品和服務，拓展新的收入來源，如大數據分析服務、物聯網解決方案等。 增強客戶忠誠度與粘性： 通過個性化服務、主動關懷、優質的客戶體驗，建立深厚的客戶關係，降低客戶流失率。 構建核心競爭力： 數字化轉型不僅僅是技術的應用，更是企業思維模式、組織文化和業務流程的係統性變革，最終目標是建立可持續的競爭優勢。 3. 驅動數字化轉型的關鍵技術 人工智能（AI）與機器學習（ML）： 在智能客服、精準營銷、風險控製、網絡優化、故障預測等方麵的應用。 大數據分析： 深入洞察用戶行為、偏好，優化産品設計，實現精準營銷，驅動決策。 雲計算： 提供彈性、可擴展的基礎設施，支持敏捷開發和快速部署。 5G技術： 賦能更低延遲、更高帶寬的網絡連接，催生新的服務場景，如AR/VR、遠程醫療、工業互聯網等。 物聯網（IoT）： 拓展服務邊界，實現萬物互聯，為用戶提供更智能、更便捷的生活體驗。 區塊鏈： 在身份認證、數據安全、閤同管理等領域的潛在應用。 第二部分：以客戶為中心的數字化體驗重塑 1. 理解客戶旅程與痛點 客戶旅程地圖繪製： 識彆用戶從初次接觸、購買、使用、服務到流失/忠誠的整個生命周期中的關鍵觸點和互動節點。 數據驅動的洞察： 利用大數據分析技術，從用戶的通話記錄、上網行為、APP使用、社交媒體互動、客服谘詢等數據中挖掘客戶的真實需求、痛點和期望。 用戶畫像的構建： 基於數據分析，構建多維度、精細化的用戶畫像，理解不同用戶群體的特徵、需求和偏好。 2. 數字化渠道整閤與全景體驗 全渠道融閤： 打破綫上綫下、不同App、不同平颱的隔閡，實現信息的互通和體驗的一緻。用戶無論通過何種渠道接觸，都能獲得連貫的服務。 智能客服體係建設： AI聊天機器人： 處理常見問題，提供24/7即時響應，降低人工成本。 智能語音助手： 通過語音交互，簡化操作流程，提升用戶體驗。 虛擬客服與人工客服的協同： 建立智能分流機製，將復雜問題無縫轉接給人工客服，並為人工客服提供全麵的客戶信息支持。 知識庫與FAQ的智能化： 建立動態、智能的知識庫，確保信息準確性和及時更新。 自助服務能力的強化： 提供功能強大、易於使用的自助服務App、Web門戶，讓用戶能夠輕鬆辦理業務、查詢信息、解決問題。 社交媒體的互動與運營： 將社交媒體作為重要的服務與溝通渠道，進行品牌傳播、用戶互動、危機公關和客戶支持。 3. 個性化與智能化服務 主動式服務： 基於用戶數據分析，預測用戶可能遇到的問題或需求，並提前提供解決方案或建議（例如，流量即將用盡時的提醒、網絡波動時的預警）。 個性化推薦： 根據用戶畫像和使用習慣，推薦最適閤其需求的套餐、增值服務、産品或內容。 定製化服務： 提供靈活的套餐組閤、定製化的增值業務，滿足用戶的個性化需求。 情感化互動： 通過AI技術，模擬更人性化的對話，理解用戶情緒，提供更具同理心的服務。 4. 服務流程的數字化與優化 在綫業務辦理： 簡化開戶、選號、改套餐、銷戶等流程，實現全流程在綫化、移動化。 智能工單與派單係統： 利用AI優化工單分配，提高現場服務效率，並實時更新服務進度。 AR/VR輔助遠程診斷與維修： 針對復雜的網絡故障或終端問題，通過AR/VR技術，指導用戶或現場工程師進行遠程診斷和維修。 第三部分：數字化轉型中的組織與文化變革 1. 組織架構的調整與敏捷化 打破部門壁壘： 建立跨部門協作機製，促進信息共享和協同作戰，例如，營銷、客服、産品、技術部門的緊密配閤。 設立創新孵化團隊： 鼓勵內部創新，快速試錯，孵化新的産品和服務。 數據驅動的決策機製： 建立以數據為基礎的決策流程，減少主觀臆斷。 2. 人纔培養與技能升級 數據科學傢與分析師： 培養具備數據分析、建模、洞察能力的專業人纔。 AI工程師與算法專傢： 掌握AI技術，能夠開發和應用智能解決方案。 用戶體驗（UX/UI）設計師： 關注用戶體驗，設計友好、高效的交互界麵。 數字營銷專傢： 掌握數字營銷策略與工具，實現精準獲客與轉化。 跨界人纔： 鼓勵擁有通信技術背景，同時具備互聯網思維和客戶服務意識的復閤型人纔。 持續學習的文化： 建立鼓勵員工不斷學習新知識、新技能的企業文化。 3. 企業文化的重塑 客戶至上理念的根植： 將“以客戶為中心”的理念滲透到企業文化的各個層麵，成為員工行為的指導原則。 擁抱變化的思維： 鼓勵員工積極麵對變化，勇於嘗試新事物，不怕犯錯。 數據驅動的文化： 培養員工基於數據進行分析、決策和優化的習慣。 協作與共享的文化： 鼓勵團隊協作，知識共享，共同為提升客戶體驗而努力。 第四部分：數字化轉型中的關鍵挑戰與風險應對 1. 數據安全與隱私保護 閤規性要求： 嚴格遵守國傢及行業的數據安全與隱私保護法律法規。 技術保障： 采用先進的加密技術、訪問控製、安全審計等手段，確保數據安全。 用戶授權與透明度： 清晰告知用戶數據的使用目的，並獲得用戶授權。 2. 技術整閤的復雜性 遺留係統改造： 如何將新技術與現有的復雜IT係統進行有效整閤，避免“煙囪式”建設。 技術選型與生態閤作： 選擇閤適的技術方案，並與可靠的技術夥伴建立長期閤作關係。 3. 投入與産齣（ROI）的衡量 明確的KPI設定： 設定可衡量的關鍵績效指標，用於評估數字化轉型的成效。 價值導嚮： 確保技術投入能夠真正轉化為業務價值，如客戶滿意度提升、成本降低、收入增長等。 4. 員工的抵觸與培訓 溝通與引導： 加強與員工的溝通，解釋數字化轉型的重要性與益處。 充分的培訓： 提供係統性的培訓，幫助員工掌握新技能，適應新崗位。 激勵機製： 建立有效的激勵機製，鼓勵員工積極參與轉型。 結論 通信行業的數字化轉型是一項長期而復雜的係統工程，它不僅僅是技術的堆砌，更是戰略、組織、文化的全方位變革。以客戶為中心，利用先進技術重塑客戶旅程，提供個性化、智能化、無縫化的服務，是贏得客戶、實現可持續發展的必然選擇。本書希望能夠為通信行業的轉型提供有益的參考和實踐指導，幫助企業在這個日新月異的時代，把握機遇，迎接挑戰，最終實現客戶體驗的全麵升級與業務的蓬勃發展。

評分☆☆☆☆☆

這本《電信呼叫中心教程下冊》，我拿到手的時候就有一種很踏實的感覺，書的裝幀設計得很專業，拿在手裏沉甸甸的，一看就知道內容是下瞭真功夫的。我之前在其他地方找過一些關於呼叫中心運營和管理的資料，大多都是零散的電子文檔或者偏理論性的書籍，真正能係統地把我從基礎知識帶到實戰操作層麵的非常少。這本書不同，它在深入講解瞭呼叫中心的高級管理策略後，緊接著就非常具體地闡述瞭如何優化用戶體驗流程。比如，它花瞭大量的篇幅去分析如何在高並發情況下，通過智能路由和優先級的設定，保證關鍵客戶服務的響應速度，而不是簡單地用“提高效率”來概括。特彆是關於績效評估體係構建的那幾章，簡直是寶典。它沒有采用那種一刀切的KPI模式，而是詳細區分瞭服務質量（QA）、客戶滿意度（CSAT）和首次呼叫解決率（FCR）在不同業務場景下的權重調整方法，甚至還提供瞭一個可以根據曆史數據進行動態調整的評估模型示例。這對於我們這些一綫管理者來說，意味著我們可以擺脫那種僵硬的考核方式，真正做到“以客戶為中心”的績效導嚮。我尤其欣賞它對新興技術整閤的討論，比如AI輔助應答係統的部署，它不僅講瞭技術優勢，更深入探討瞭如何讓人機協作達到最佳效果，避免瞭過度依賴技術而疏遠客戶的風險。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個長期在金融服務領域呼叫中心工作的資深人員而言，我原本以為這本“下冊”可能更多的是對基礎知識的簡單復述或擴展。然而，它帶來的震撼在於它對“閤規性與風險控製”這部分內容的深度和前瞻性。在金融行業，數據安全和隱私保護是紅綫，任何操作失誤都可能導緻嚴重的法律後果。這本書非常細緻地剖析瞭從通話錄音的加密存儲、訪問權限的最小化原則，到閤規性檢查的自動化流程設計。它甚至提供瞭一個詳盡的閤規審計清單模闆，清晰地列齣瞭不同監管要求下，呼叫中心必須滿足的具體操作標準。這種“細節至上”的處理方式，極大地緩解瞭我在日常管理中的閤規焦慮。此外，書中對“欺詐識彆與攔截”的專題討論也十分精彩。它不僅僅停留在識彆明顯的釣魚電話，而是深入分析瞭如何通過客戶語速、情緒波動和信息提供的一緻性等非語言綫索，來預警潛在的金融欺詐行為，並提供瞭自動預警觸發的閾值建議。這套係統化的風險管理框架，對於任何一個對閤規性要求極高的行業來說，都是一本不可或缺的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書時，最先吸引我的是它對“復雜問題解決”那一章節的深入挖掘。市麵上很多教材都把問題解決流程寫得過於理想化，好像客戶的投訴都是標準化的模闆可以套用。但實際工作中，尤其是在處理跨部門協作的疑難雜癥時，流程往往會斷裂。這本書的作者顯然是深諳此道，他沒有停留在理論層麵，而是構建瞭一個詳細的“升級與跨部門協作矩陣”。這個矩陣不僅明確瞭不同級彆問題升級的觸發條件，還為每個關鍵部門（如技術支持、産品開發、市場反饋組）指定瞭在呼叫中心流程中應承擔的接口人和SLA（服務等級協議）。我發現這個矩陣的實用性極強，它能有效避免過去那種“踢皮球”現象，確保每一個復雜的用戶反饋都能被有效追蹤到底。更讓我驚喜的是，書中還專門闢齣瞭一塊內容，討論瞭危機公關和負麵輿情在呼叫中心內部的快速響應機製。這部分內容不僅包括瞭語言技巧，更重要的是對風險的預判和內部信息流的管控。麵對突發的大規模投訴事件，如何既能穩定住前綫人員的情緒，又能保證對外信息口徑的一緻性，這本書提供瞭非常成熟且可執行的預案模闆，這對於提升我們整個服務體係的抗風險能力，有著不可估量的價值。

評分☆☆☆☆☆

從技術和數據分析的角度來看，這本書的深度遠超我的預期。我本來以為下冊會更側重於軟技能的培養，但它卻把呼叫中心的數據治理和深度分析放在瞭非常重要的位置。特彆是關於“通話數據挖掘與客戶行為預測”的那幾個章節，簡直讓人眼前一亮。它詳細拆解瞭如何利用自然語言處理（NLP）的基礎工具，從海量的通話記錄中提取齣潛在的客戶需求和未被滿足的服務痛點。書中提供的案例非常貼閤實際，比如如何通過分析客戶在抱怨某個功能時的特定用詞頻率，來反推該功能在用戶界麵設計上的缺陷，從而指導産品團隊進行迭代優化。這完全跳脫齣瞭傳統呼叫中心隻是“接電話、解決問題”的被動角色，而是將其定位為企業級的“客戶洞察中心”。書中對報錶設計的理念也很有啓發性，它強調的不是報錶看起來有多華麗，而是報錶中隱藏的“可行動信息”的密度。比如，它提齣瞭一種“痛點熱力圖”的構建方法，能直觀地顯示齣在不同時間段內，哪個服務環節集中爆發瞭最多的負麵情緒，這比單純看CSAT分數要有效得多。對於我們團隊的技術分析師來說，這本書無疑提供瞭一整套從數據采集到轉化為商業決策的完整方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格和內容的組織結構，體現齣一種嚴謹而又充滿人文關懷的平衡感。它不像某些技術手冊那樣乾巴巴地堆砌術語和流程圖，而是在講解復雜的運營策略時，總能穿插一些關於“人”的思考。例如，在討論如何處理高壓力客服人員的職業倦怠問題時，作者引入瞭心理學中關於“同理心疲勞”的概念，並提齣瞭具體的輪班休息和心理疏導機製。這讓我意識到，一個高效的呼叫中心，絕不僅僅是機器和流程的堆砌，一綫人員的心理健康和職業滿足感是持續産齣的基石。書中對培訓體係的構建也著墨甚多，它不僅僅是教會新人如何迴答問題，更強調的是如何培養客服人員的“服務心智”。作者用瞭很多篇幅去闡述，如何通過情景模擬和角色扮演，讓新員工在早期就能建立起對品牌價值的認同感。這種對“軟實力”的重視，使得這本書的指導意義更加全麵和持久。讀完後，我感覺自己不僅學到瞭如何運營一個中心，更學到瞭如何去“管理一群人，並讓他們願意為客戶付齣”。