1. 定期分析了解客戶來電原因，努力促進根源消除。先從每個月來電原因TOP3開始，逐條問自己對客服運營影響有多大，是否能改善或根除，困難是什么，需要哪些資源和支持，誰來推動。 2. 分析監控自助渠道的服務效率與質量，降低人工回流量。分析每個自助渠道的業務承載量、業務承載類型分布、客戶問題處理效率、客戶需求滿足率、總體使用滿意率以及中途人工回流率等指標。 3. 嘗試利用大數據預測客戶行為，并主動做出響應。利用數據分析手段分析客戶的行為模式和規律，提前“預知”客戶需求，并進行有效預防和分流。 4. 定期傾聽一線員工的聲音，他們是最了解客戶為什么頻繁來電的一群人。每天跟100~200個客戶的直接溝通交流使一線坐席積累了寶貴的一手資料和感知。通過他們了解客戶的近期來電原因及細節、有哪些問題暫時不能給客戶滿意的答復、哪些流程或系統節點應該改進、需要改進成什么樣子等等。 5. 提升并保持較高的接聽率和首解率，降低重復來電數量。對于人工服務來講，兩個節點會產生重復來電，一個是隊列等待放棄，另一個是接聽了但沒解決問題。因此，努力提升接聽率和接聽速度，并致力于提升首解率可以有效降低因放棄或未解決導致的重播話務。 6. 在客戶隊列等待時間告知其它可替代手段。這個不用多解釋了，一方面可以宣傳自助渠道，另一方面也給了著急的客戶另外的選擇。 7. 給客戶一個自助查詢編號或網頁鏈接，讓客戶能夠隨時了解進展情況。在一些客服中心，尤其是IT支持中心，內外部客戶的來電被接聽后會自動生成個案編號（CASE），便于對客戶歷史聯絡信息的全景追蹤。同時也方便客戶自助查詢處理進度。而唯一網址鏈接更方便了客戶對處理進展的實時了解，避免了咨詢來電。 8. 加強部門協作與監督，降低本來可以避免的來電。每一天客服中心所接到的來電里面都有很多本來可以避免的電話。往往就是一句話沒說清楚、有歧義、一個細節沒考慮周到等原因造成了客戶因疑惑或不解而來電。通過加強部門協助溝通或者流程制約，做到面向客戶的信息（短信、文案、海報、解釋口徑等等）正式公布前需要客服部門的簽字同意就更好了。 9.分析總結產品生命周期不同階段客戶遇到的典型問題，變被動為主動服務。充分利用數據支撐，匯總分析客戶在不同的產品使用階段、甚至在產品購買決策過程中最常關心或遇到的問題及痛點，然后做成標準的FAQ供客戶自助查詢并同時更新到一線員工知識庫，提高問題的解決效率。而如果能夠更進一步，在這些典型問題發生前主動對客戶進行關懷、提醒或指導的話，客戶體驗會更上一層樓。
