机器人呼叫中心系统是企业与客户之间进行通信的枢纽，并承载大量数据信息，例如通信分类信息，客户属性等。尽管呼叫中心的这些数据大量存储在云中，但是各种数据类型分散并且没有引起注意和有效使用。企业通常仅在某些特殊情况下才调用数据。例如，在对客户服务工作进行质量检查时，这些数据的价值远不止于此。如今，数据驱动的机器人呼叫中心系统运营已成为大势所趋。如何使用呼叫中心数据来调整运营策略并指导业务发展已成为企业建立呼叫中心的重点。
只有做好数据基础架构的建设，机器人呼叫中心系统数据的应用才能发挥作用，挖掘呼叫中心数据的价值。总体布局应从数据收集，处理和应用三个层面进行。以下将为您分析如何实现这三个方面。可以激发呼叫中心系统的数据价值。
1.数据收集
机器人呼叫中心系统的数据主要分为两个方面，一是管理客户服务数据，二是运营客户数据。客户服务端的数据收集可以集中在系统是否可以支持客户服务工作量和工作质量的数据统计上。对于客户数据，公司应关注收集渠道的粒度和数据统计是否全面，例如收集的数据是否可以通过不同的渠道实现，来自不同渠道的数据是否可以交互集成，是否批量导入和 支持导出。而且，数据统计的粒度越细，越有利于数据分析和利用。
2.数据处理
收集数据后，必须对数据进行处理和分析。企业对机器人呼叫中心系统数据的管理和处理级别在很大程度上决定了是否可以应用该数据。以客户数据为例，呼叫中心系统应提供相应的客户数据分析工具，以实现对客户的分类管理，并根据呼叫中心系统的客户行为轨迹数据，包括页面停留时间，生成多维客户画像。以及跳跃路径，访问深度等，公司可以挖掘客户的更深层次需求并开展有针对性的营销工作。
3.数据应用
目前，机器人呼叫中心系统数据的应用有两个主要方向，运营优化支持和精准营销支持。
呼叫中心数据在运营优化支持中的主要功能是提高客户服务效率，优化客户体验并通过数据监控提供风险警告。 例如，客户访问系统后，呼叫中心系统可以弹出客户标签信息，服务指导词以及跳转相关知识库的链接，从而使客户代表可以提高服务效率。
人机集成需要合理的分层计划服务，即，将人和机器智能地划分为服务场景，并且人和机器在后台交互以提供客户服务。挑战在于如何使客户意识到人与机器之间的差异。例如，机器人呼叫中心系统人可以高度模仿人类交互，实现多轮对话，还可以从一个主要业务流程遍历到另一种业务场景。 当前，多机交互仍处于起步阶段，要获得完美的客户体验还需要时间。
未来，大数据，人工智能等技术将变得更加成熟，算法和深度学习技术的突破将促进智能客户服务系统的交互和学习能力的不断提升，企业提供的客户服务将不断发展。更智能，更高效。
