從數據中獲取利潤
數據分析在電話(huà)銷(xiāo)售項目中的應用
客戶(hù)世界研究院顧問(wèn)專(zhuān)家 余騰云
2005/04/21
有人說(shuō)，呼叫中心管理是在進(jìn)行一場(chǎng)數字游戲！其實(shí)在呼叫中心的運營(yíng)管理中，是否善于利用數據將是決定管理水準的重要因素之一！目前電話(huà)銷(xiāo)售已經(jīng)成為呼叫中心應用中的一個(gè)熱點(diǎn)，本文將就電話(huà)銷(xiāo)售項目中的數據分析應用進(jìn)行一些探討：
數據分析在整個(gè)電話(huà)銷(xiāo)售項目中是貫穿始末的，但主要集中在以下三個(gè)方面：
- 數據清單的提取
- 現場(chǎng)活動(dòng)的監控
- 項目活動(dòng)的總結
數據清單的提取
電話(huà)銷(xiāo)售的一個(gè)前提條件是擁有大量的呼叫清單（CALL LIST），呼叫清單就意味著(zhù)潛在客戶(hù)，因此為了尋找合適的清單不少企業(yè)甚至寧愿花費巨額代價(jià)去第三方公司購買(mǎi)。而在某些企業(yè)的合作案例中我們也看到，客戶(hù)資源竟作為重要的參股條件為企業(yè)獲得股權上的利益。但另一方面我們也注意到，在擁有大量終端客戶(hù)資源的電信及銀行等行業(yè)，在實(shí)施電話(huà)銷(xiāo)售項目時(shí)對數據的濫用令人痛心！
客戶(hù)世界研究院顧問(wèn)專(zhuān)家案例1：某電信公司在推廣新業(yè)務(wù)的時(shí)候，對所有的用戶(hù)進(jìn)行地毯式的外呼，耗時(shí)之長(cháng)、影響之大令人嘆為觀(guān)止。但實(shí)際結果是新增市場(chǎng)份額的目的是達到了，但作為一個(gè)商業(yè)項目來(lái)核算的話(huà)，收益卻是負值。用戶(hù)的滿(mǎn)意度及忠誠度也會(huì )因為這個(gè)不合時(shí)宜的電銷(xiāo)活動(dòng)受到影響，對今后其他電話(huà)銷(xiāo)售活動(dòng)的開(kāi)展埋下了隱患。
以上是一個(gè)沒(méi)有經(jīng)過(guò)數據分析就貿然進(jìn)行電話(huà)銷(xiāo)售活動(dòng)的典型案例，在電信或銀行等擁有大量客戶(hù)數據的企業(yè)，在進(jìn)行電話(huà)銷(xiāo)售活動(dòng)前需要思索的是：究竟哪些客戶(hù)是我們的目標用戶(hù)呢？或許有些項目會(huì )有很明顯的客戶(hù)群體特征，例如我們要做一個(gè)客戶(hù)挽留，那流失的客戶(hù)就是一個(gè)很明顯的目標群體。但深層次思考，在這些流失的用戶(hù)中100%都是會(huì )成功的嗎？又或者100％都是我們應該去挽留的嗎？答案是否定的！因此在正式開(kāi)始項目前，我們必須對這些數據進(jìn)行有效的分析，并提煉出最合適的目標用戶(hù)群體。
Mr. Arthur M Hughes曾經(jīng)提出過(guò)一個(gè)著(zhù)名的RFM模式來(lái)進(jìn)行銷(xiāo)售前的目標用戶(hù)提取，所謂的RFM是指根據客戶(hù)的最近購買(mǎi)情況、購買(mǎi)頻率、消費金額將用戶(hù)群切割成不同的細分群體。之所以根據這三個(gè)方面進(jìn)行分割，是因為根據研究，客戶(hù)的購買(mǎi)行為絕大部分都基于這三種行為之上。我們按不同的程度將每種行為劃成五個(gè)緯度，因此我們用這種辦法可以將客戶(hù)分割成5×5×5＝125個(gè)細分群體，每個(gè)細分群體用一個(gè)代碼來(lái)表示，例如112等。在進(jìn)行某個(gè)產(chǎn)品銷(xiāo)售之前，我們可以按照樣本提取的原則從每個(gè)群體中提取部分數據進(jìn)行測試，結果你會(huì )發(fā)現以下的情況：
案例2：
根據上面的圖表顯示，并不是每個(gè)細分群體的客戶(hù)都是能獲得利潤，在125個(gè)群體中可能只有21個(gè)群體在盈虧平衡點(diǎn)之上，其他卻都是虧損的。如果我們對所有的群體進(jìn)行外呼，其收益可能是負數。盈利的那部分群體的收益會(huì )被其他虧損的群體所消耗掉。因此在進(jìn)行大規模的正式外呼前，如果我們只提取符合獲利群體代碼的數據，你就會(huì )發(fā)現最終的結果會(huì )比你撒網(wǎng)式的外呼效果好的多！
現場(chǎng)活動(dòng)的監控
接下來(lái)我們看看數據分析能在一個(gè)項目開(kāi)始后幫到我們什么？在現場(chǎng)活動(dòng)的監控中數據分析主要是幫助我們對呼叫清單的合理利用及對人員績(jì)效提升。
在清單的合理利用上，除了上述方法進(jìn)行數據提取外，我們在進(jìn)行一個(gè)外呼項目的時(shí)候還可以按照客戶(hù)的以下特征將呼叫清單拆分成不同的子清單：
- 客戶(hù)性別
- 客戶(hù)年齡
- 消費值
- 地理區域
- 使用的產(chǎn)品類(lèi)型
拆分后在同一個(gè)項目里可能擁有若干個(gè)呼叫子清單，之所以這樣做是你會(huì )發(fā)現在不同的呼叫時(shí)段/不同的技能組/不同性別的電話(huà)銷(xiāo)售代表/不同的排序方式下，不同的呼叫子清單會(huì )有著(zhù)不同的績(jì)效表現。這個(gè)時(shí)候我們要做的只是根據數據分析的結果相應的去調整各個(gè)子清單，與其最適合的要素進(jìn)行搭配就可以了!
案例3：
| 清單 |
時(shí)段a |
時(shí)段b |
時(shí)段c |
時(shí)段d |
| A |
10.05% |
11.28% |
9.53% |
6.56% |
| B |
13.25% |
13.86% |
10.56% |
11.68% |
| C |
8.32% |
9.65% |
10.23% |
11.36% |
| D |
9.07% |
8.62% |
8.69% |
8.21% |
根據上述圖表中經(jīng)過(guò)分析，我們會(huì )得出以下結論：
- 清單A和清單B在時(shí)段a和時(shí)段b的成功率是較其他時(shí)段要高的，因此我們可以將這二個(gè)清單集中在a和b時(shí)段外呼。
- 而清單C明顯看出在時(shí)段c和時(shí)段d的成功率要相對較高，因此可以安排在這二個(gè)時(shí)段進(jìn)行外呼。
- 清單D則變化不太明顯，可以根據人力資源的變化靈活進(jìn)行安排。
我們再來(lái)看看下面一張有關(guān)人員績(jì)效的圖表：
案例4：XX指標分析表
| TSR |
Week 1 |
Week 2 |
Week 3 |
Week 4 |
Target |
| Jack |
108 |
120 |
135 |
142 |
120 |
| Eva |
98 |
102 |
108 |
115 |
120 |
| Susan |
124 |
118 |
110 |
125 |
120 |
| Peter |
102 |
125 |
98 |
115 |
120 |
從上述圖表中我們至少可以得出以下幾個(gè)結論：
- 四個(gè)同事中有二位在最后一周達到了預期目標。
- Jack的業(yè)績(jì)穩定上升，在全體同事中表現最為優(yōu)異，應該去提取他的經(jīng)驗和所有同事去分享，提升團隊績(jì)效。
- Eva雖然在四周內都沒(méi)有達到業(yè)績(jì)目標，但看的出她一直在努力，對于這位同事應該給予更多的鼓勵和幫助，而不是訓斥和批評。
- Peter的業(yè)績(jì)呈現較大波動(dòng)，管理人員應該去了解原因，并做相應的輔導。
- Susan的表現居中，沒(méi)有什么特別需要注意的地方，但應鼓勵她學(xué)習Jack的優(yōu)點(diǎn)，將Jack鎖定為自己的競爭目標，達到目標應給予獎勵。
類(lèi)似于上述數據的分析我們在實(shí)際操作中還有很多，關(guān)鍵是要鎖定關(guān)鍵績(jì)效指標去進(jìn)行分析，而不要讓自己淹沒(méi)在數字的海洋中！
項目活動(dòng)的總結
關(guān)于項目活動(dòng)總結的分析根據項目的不同類(lèi)型，分析的側重點(diǎn)也不一樣。在本文中就不一一贅述了，總的來(lái)說(shuō)項目活動(dòng)總結分析至少要達到以下的效果：
- 對項目總體績(jì)效目標達成情況的分析
- 對清單利用情況的分析
- 對員工績(jì)效的分析
- 對拒絕銷(xiāo)售客戶(hù)的分析
- 對本次銷(xiāo)售活動(dòng)的經(jīng)驗總結分析
數據分析的目的是為了管理決策提供依據，并在運營(yíng)中不斷發(fā)現問(wèn)題及解決問(wèn)題。當沉浸其中的時(shí)候，當績(jì)效不斷提升的時(shí)候，我們會(huì )發(fā)現工作原來(lái)是快樂(lè )的！
作者供稿 CTI論壇編輯
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