從客戶的角度來說，互聯網思維帶給客戶服務中心這個傳統行業的變革是什么？是基于大數據的、高度個性化的極致用戶體驗。而這種體驗也深刻地詮釋了Customer Engagement的含義，代表了與客戶的動態的、深度的溝通與互動。
互聯網思維有一個特質就是做客戶個性化，這意味著每個人都應該擁有獨有的，定制化的服務流程。
互聯網時代的高度個性和定制化服務
定制化服務體驗意味著什么呢？
我們來舉一個例子：客戶A在某銀行現金存款八百萬人民幣，很顯然，他是一位VIP客戶。如果他打電話進銀行的客戶服務中心會是什么場景呢？
傳統情況是，我們根據來電號碼知道他是一位VIP客戶了，所以我們可能會給他優先的進線策略，然后會有一位VIP專屬坐席去服務他。
VIP客戶B存款也是八百萬，第二個打進客服中心，我們也是如此這般，請第二位VIP專屬坐席去服務他……
我們再來看看互聯網時代的客戶服務策略應該是怎么做的。
客戶A，其實除了現金存款有八百萬以外，我們還知道他是一位私營企業主，40歲，廈門本地人，本次電話他在IVR里選擇的是個人理財產品菜單而轉人工；根據之前他和我們的20次聯絡歷史，我們還知道他是個沒什么耐心的人，因為有5次的轉接坐席等待時長（聽音樂）超過30秒，他都反應強烈地投訴了。
因此：我們會請一位能聽懂福建方言的坐席，個人理財產品單項技能分值在9.5以上；27歲至32歲的女話務員來接聽這位客戶的電話。
為什么有上述的策略呢？
首先：根據客戶的年齡和職業判斷他不很擅長普通話，所以我們需要一位合適方言標簽的坐席；
其次，客戶這次是來咨詢個人理財這個業務的，所以盡管這位坐席的其他技能服務評分不是最高（大多數坐席都是多項技能的，但并不意味著每個技能都是專長），但這項業務技能卻是所有VIP坐席中最高的；
第三，根據科學研究表明，此年齡段年輕媽媽坐席的耐心和說服力對于安撫急躁的男性客戶情緒有非常正面的幫助……
基于大數據和全媒體的客戶和坐席的精準匹配
上面的例子就是一個典型的互聯網時代的極致客戶體驗過程。在傳統聯絡中心中，客戶對于我們而言，只有來電號碼，客戶級別幾個少數的參數，我們很難建立一個完整的客戶形象。
但在互聯網時代，大數據應用無處不在，當然也會被使用到聯絡中心來，我們可以充分的使用每一個客戶的每一次聯絡交互的所有數據，如客戶習慣的IVR操作記錄，最長排隊忍耐時間，習慣的聯系時間，常用的聯絡方式（手機？辦公電話？家庭電話？網頁？移動Apps?）來決定與客戶的溝通模型，
甚至可以從CRM或是ERP系統中根據客戶的情緒類型，語言傾向、性別、流失風險、貢獻度、潛在價值等等參數去決定客戶聯絡的路由和分配策略。
移動互聯網時代，移動坐席、全員服務是未來
小米公司在其口碑營銷手冊《參與感》中的對移動互聯網時代的客戶服務的定位所說：讓所有的員工全員客服，鼓勵與用戶做朋友。
隨著移動互聯網時代的爆發，服務的時效性和專業性越來越成為用戶體驗的重要因素。你們除了會說對不起，還能做什么？這是在傳統客服中心時代，我們常常聽到客戶憤怒的抱怨聲。原因就在于很多專業知識，專業技能并不是記錄工單的坐席所能掌握的，而客戶確確實實是要找到一個直接能幫他解決問題的人。比如說，復雜的金融理財服務，家電或是手機的故障排查，或是汽車的修理進程……
現在，她們只能是記錄下客戶的問題，填寫工單，然后再由其他相關部門處理工單，再填寫結果，最后再去做客戶回訪。移動互聯網時代，要的是什么？是快！這樣的服務效率怎么能跟上節奏呢？
所以，為什么坐席一定是坐席呢？
沿用上面的例子，如果客戶A選擇的是個人金融服務，那么電話無需再由客服中心的坐席去處理，而是會直接轉到一位熟知金融理財業務的場外客戶經理的辦公電話桌上，或是手機上，客戶A的個人信息會直接彈屏在客戶經理的終端上（當然系統會預先偵測客戶經理目前是否正在上班狀態中，是否Ready接電話），客戶經理在回答咨詢的同時，會立即著手安排他的拜訪計劃，以期與你的面談……
客戶來電咨詢汽車的修理過程，我們根據來電判斷：這是他的第二次來電，前一次來電他登記了保養服務，并且當前維護業務記錄里查到車正在由工程師A負責保養，那么這通電話無需轉至坐席，而直接轉接到工程師A的移動分機上，工程師A的移動分機應答的同時，客戶資料信息也在移動終端上彈屏顯示。
如上的服務流程和專業坐席所能帶給用戶的服務體驗當然會遠勝前代。
挖掘聯絡中心的服務數據寶藏
還是上面這個例子，通過數據收集積累，我們可以得知客戶A在最近20次聯絡的記錄中，有18次使用手機呼入，且集中于上午的10點到12點的時段；而客戶B在最近的20次聯絡中，有17次使用的移動APP，且集中于晚上10點到11點時段；那么我們如果有新的業務提醒或推廣，就可以采取不同的主動聯絡策略：
比如對A客戶采用上午時間段的手機語音呼叫，而對B客戶使用手機APP消息推送的方式。
如上圖所示，客戶在經典呼入模型的三個階段中的行為數據都會被記錄下來，并且這些交互數據可以貢獻給主動聯絡策略。我們可以做到對客戶的最佳聯絡時間，最佳聯絡方式作出預測，改進無效聯絡，極大增強聯絡命中率。
這種方式，對于銷售、外包類企業帶來的效率提升是革命性的。
多媒體和跨平臺整合很關鍵
互聯網時代，聯絡中心開放的是客戶交互行為數據之源，而這些數據是跨越多種平臺和渠道的。在客戶與企業的交互過程中，大多是橫跨多個渠道的接觸之后才會做出最終的購買決定。如下圖所示，客戶可能會歷經Web查詢，移動Apps數次訪問，呼叫中心數次電話溝通后才最終做出了購買決定。
但在目前，客戶進入不同渠道的時候，現在的企業是無從得知該客戶在上一個渠道的聯絡記錄和溝通情況的。我們的企業看到的并不是One Customer：客戶A從網頁訪問時，企業知道了一個客戶A，但同一個客戶從Apps進來，企業看到的不是客戶A，而是另一個新客戶B，再一下次客戶打電話從呼叫中心進來，企業又看到了一個客戶C……
反之，我們的客戶A與企業的三個渠道交互，都不得不再次把自己的服務要求重復一遍，對于客戶而言，他面對也不是One Company。
這是為什么呢？在當前，對大多數企業而言，網頁、呼叫中心、移動Apps實際上市各自獨立，各自服務，并未形成統一數據采集，數據分析，數據決策和數據應用。
特別是在傳統CTI技術下的呼叫中心，客戶在語音渠道的交互行為數據是封閉和獨立的。它無法提供給企業的其它各關聯系統，包括大數據平臺所應用。
而互聯網時代，聯絡中心可以收集并存儲全方位細節數據，包括客戶等待忍受度、呼叫來源、喜好流程、偏好聯絡類型等等。同時將這些全部細節數據分享給企業的其他各個業務和應用系統。
如上圖所示，當 呼叫中心黑盒子數據全部開放出來給所有的業務平臺和數據平臺共同使用后，既方便了企業采集完整的全渠道客戶交互數據，也方便各個業務系統基于數據做進一步的統一交互決策。
比如客戶A在通過某保險公司的掌上App查過三次某個壽險產品，又在網站上該壽險介紹專區訪問過兩次，總計停留十五分鐘。作為非常強烈的購買信號，這些信息將觸發企業內部的一個主動聯絡事件，通過完整的客戶交互行為數據歷史分析，我們在中午的十一點半到一點半撥打他的手機命中率會達到75%……
結語：互聯網時代的聯絡中心是多媒體客戶交互行為的數據整合平臺
互聯網時代的聯絡中心是一個全渠道、全行為視圖的體驗中心，我們要做到在正確的時間，使用正確的媒體，個性化每一類客戶的交互渠道組合，個性化每一個客戶的服務流程，甚至個性化定制每一次通話的服務流程。
構建互聯網時代的全媒體聯絡中心的核心是充分發掘和利用客戶交互行為數據，提供全觸點的極致的用戶體驗。
