四、用戶(hù)信息的收集及傳遞流程
基于下一業(yè)務(wù)環(huán)節的需求，確立用戶(hù)信息收集的維度，通過(guò)API或數據導入的方式，實(shí)現各業(yè)務(wù)環(huán)節間所需的用戶(hù)信息流轉流程。
以官網(wǎng)至呼叫中心為例，如下圖所示：
- 定期收集網(wǎng)絡(luò )日志到系統
- 系統提取瀏覽歷史、合作渠道、設備信息
- 系統分析瀏覽興趣并更新至客戶(hù)畫(huà)像
- 系統根據初步畫(huà)像和需求定位，計算成單概率，分配給座席
- 座席呼叫客戶(hù)，收集進(jìn)一步信息，更新至CRM
- 系統從CRM里采集信息變化，更新至客戶(hù)畫(huà)像，并重新計算成單概率，
- 座席再呼叫客戶(hù)時(shí)，使用最新客戶(hù)畫(huà)像并繼續收集（可重復）
在座席預約試聽(tīng)以后，可延續統一的數據交互流程擴展業(yè)務(wù)，如下圖所示。
- 門(mén)店迎接客戶(hù)，使用系統+座席收集的最新信息與需求興趣，讓客戶(hù)擁有良好體驗，加速成單。
- 教師歡迎學(xué)生，使用系統+座席收集的需求興趣，無(wú)需重新收集就可以為為客戶(hù)設計適合的需求。
- 教師與學(xué)生的交流中，發(fā)現更多信息，重新跟新至用戶(hù)畫(huà)像。
- 系統為學(xué)生計算類(lèi)似學(xué)生還會(huì )上的課程（類(lèi)似電商的”買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品的人還買(mǎi)了xx“的功能），更新用戶(hù)畫(huà)像。
- 門(mén)店使用系統推薦的為學(xué)生推薦更多課程，更新交叉銷(xiāo)售成單。
- 系統重新計算客戶(hù)生命周期價(jià)值，重新更新客戶(hù)畫(huà)像以便未來(lái)預測。
（圖4-2）
如上圖所示，通過(guò)銷(xiāo)售和服務(wù)環(huán)節各個(gè)維度信息的完善，在每一個(gè)環(huán)節調用統一標準的API，采集最新的數據和更新最新的資料，配合數據分析及標簽功能，逐步實(shí)現對用戶(hù)信息的豐滿(mǎn)和多元化展示，實(shí)現針對本行業(yè)更有效的用戶(hù)畫(huà)像，
五、坐席評價(jià)及潛客匹配
建立用戶(hù)評價(jià)體系，對潛在客戶(hù)進(jìn)行標簽，如下圖所示。
- 在CRM呼叫中心系統建立坐席評價(jià)體系，按照技能和歷史潛客成單率進(jìn)行標簽。
- 在BI系統建立潛客分配試用規則A、B、C
- 將潛客信息和匹配坐席信息傳遞給CRM呼叫中心系統進(jìn)行leads分配。
- 跟蹤測試不同分配規則下的產(chǎn)出效率并優(yōu)化分配方案。
- 通過(guò)坐席與潛客的規則匹配，使坐席效能最大化，提高邀約率。
（圖5-1）
針對個(gè)人座席，跟蹤成單率vs客戶(hù)成單概率，提供包括呼叫時(shí)長(cháng)、呼叫成本、成單率/客戶(hù)成單概率、成單價(jià)值等反應客觀(guān)效率的分析，并提供周、月、年趨勢的對比。
六、智能Dashboard
通過(guò)時(shí)間、地域、渠道、客戶(hù)性別、客戶(hù)年齡段、客戶(hù)工作類(lèi)型、瀏覽產(chǎn)品、成單產(chǎn)品、價(jià)值層次等維度，對企業(yè)英語(yǔ)的業(yè)務(wù)成單屬性、渠道接觸行為屬性、客戶(hù)業(yè)務(wù)量和收入進(jìn)行多維分析，形成企業(yè)英語(yǔ)的智能洞察指數。
通過(guò)對客戶(hù)業(yè)務(wù)成單的分析和成單概率，為潛客的精準分配和座席的效率提升提供支撐。展現座席營(yíng)銷(xiāo)的明細數據，支持通過(guò)呼叫時(shí)間、客戶(hù)區域、成單產(chǎn)品、人群屬性等條件進(jìn)行靈活組合查詢(xún)；支持按照呼叫周期查詢(xún)；可對指標進(jìn)行升、降序排序；支持通過(guò)時(shí)間、區域、產(chǎn)品、人群屬性等條件進(jìn)行靈活組合查詢(xún)。
通過(guò)日期、地域、客戶(hù)成單率等維度的靈活組合，對渠道客戶(hù)獲得數量、平均獲得成本、平均成單金額，平均客戶(hù)凈價(jià)值等指標來(lái)行多維分析，識別渠道的收益成效。
智能洞察指數主要用于，如下圖所示：
- 熱門(mén)產(chǎn)品排行、地域分布、客戶(hù)群分布；
- 座席效率排行；
- 成單趨勢分析；
- 各渠道分析；
- 瀏覽成單路徑分析；
（圖6-1）
（完結）
