10.2客戶中心的數據及分析
現代的客戶中心以數字化的系統作為支撐手段，在日常運作中產生著海量的數據，應用好這些數據，一方面可以促進中心的日常管理更有成效，另一方面可以深入挖掘客戶的需求，創造價值。
首先就是要確保數據是有效的。
客戶中心的數據
如何衡量客戶中心的數據是有效的呢？在COPC（Customer Operations Performance Center，是客戶中心的行業標準之一）中，有一個被稱為CUIKA的工具用於對數據進行管理。
專欄10-2：CUIKA
（1）數據得到收集(Collected)。
（2）數據是可用(Useable)的：具體而言，目標的定義必須明確，有足夠的數據來辨別趨勢。適當情況下，必須參照高績效基準設定目標。數據是可用的。
（3）具備完整性(Integrity)。所有的數據必須是：
a)相關的：符合測量規範的要求；
b)準確的：數據正確，不誤導；
c)有代表性：反映整個母本；
d)客觀的：用於收集數據的方法不帶偏見。
（4）為適當的要求所瞭解(Known)。此要求包括：使恰當的人員瞭解通過抽樣所得到的指標統計的有效性（例如：嚴重錯誤準確性、客戶和最終用戶滿意度等），該理解必須包括對於績效抽樣結果的精確度（置信區間）的認識。
（5）如結果未達標，要採取行動(Actions)。顧客服務提供商必須能夠證明他們所採取的行動帶來了績效的改善。
--COPC顧客服務提供商註冊協調員培訓教材
在CUIKA中，前三個字母CUI是對數據有效性的要求，即：可收集、可用性和完整性。
可收集。儘管今天大部分客戶中心都在使用數字化系統，有海量的數據，但在日常的分析、管理中找不到數據是常事，這就要求一方面針對選定的每個指標中的數據要有明確口徑和取數途徑；另一方面分析人員對系統的底層數據結構和含義要有足夠的瞭解，可以自行通過各種手段或通過提出具體的需求來收集到相關的數據。對常用的數據一定要通過報表提取，對分析中偶然應用的數據才可以通過臨時手段獲取。
可用性。可用性包括兩個方面，第一是與數據的定義相一致。有時數據的定義是模糊的，對同一數據的理解大相徑庭。如首次問題解決率，是在多長時間之內回撥的客戶計入沒有解決問題的話務？是一小時內？兩小時內？還是一天？如果這些具體的定義不明確，儘管大家都在說著同一個指標，但其實是“風馬牛不相及”，沒有實際意義；第二是要有足夠的數據量，一般來說要有6個月以上的數據，才能看出趨勢，才有分析的價值。
完整性。首先是要真實。這個說起來容易，做起來是有難度的。大部分客戶中心都有KPI考核體系，其中必然有一些數據是由中心自行報送的，或者在一定程度上是可以控制的。當指標沒能達標尤其是差一點兒就達標時，管理人員會有修改數據的衝動，或者直接造假或者採取一些隱蔽的策略使數據達標。這些手段就像吃春藥、吸毒品一樣會上癮，導致分析變成“假數據、真分析”，嚴重阻礙客戶中心的運營管理。這種風氣還會擴散到中心內部的考核體系中，甚至造成無法挽回的嚴重後果。
新聞：造假頻繁的日本企業
深陷篡改產品數據醜聞的“百年老店”日本神戶制鋼所12月8日發表新聞公報說，公司直屬的一家工廠以及子公司的一家工廠產品分別被暫停和吊銷日本工業標準（JIS）認證。神戶制鋼所在此次造假事件中已有4家工廠受到處罰。
神戶制鋼所上個月公開承認篡改鋁製品強度、尺寸數據。問題產品讓豐田、斯巴魯、馬自達、本田、日產等大約500家企業受到牽連。最近一段時間，日本多家知名企業接連陷入造假醜聞。日本主要汽車製造商日產和斯巴魯長期使用無資質質檢人員進行質量驗收。世界最大安全氣囊廠商高田公司更是因產品缺陷不得不破產轉讓。
日本有色金屬巨頭三菱綜合材料株式會社近日連續發佈公告，承認其子公司三菱電線工業、三菱伸銅、三菱鋁業存在篡改產品數據的造假行為，受影響的企業客戶達258家，不合格產品涉及日本自衛隊的艦船和飛機引擎。
據日本媒體報道，三菱這3家公司存在通過篡改產品數值，向客戶提供未達到合同要求產品的行為。而公司內部至少從數年前就知曉篡改數據一事。三菱電線工業社長村田博昭承認，在今年2月發現問題以後，仍持續出貨。
日本化工巨頭東麗株式會社11月下旬也承認，旗下子公司曾篡改輪胎增強材料等檢查數據。品質保證負責人未向客戶企業進行說明，而是篡改數據並瞞著客戶交貨，濫用了在獲得客戶信任的情況下提供不達標產品的名為“特別採用”的商業慣例。從2008年4月到2016年7月間，數據造假共計149例，波及13家企業客戶。輪胎行業巨頭普利司通和優科豪馬都曾使用問題產品。
--《人民網》2017年12月09日
其次是要有代表性。有些數據由於成本、系統或自身的原因不能全量採集，只能通過部分樣本來評估整體，這時要注意樣本的抽取方式和置信區間是否符合要求，並在可能的情況下進行多樣本的比較來評估，確認是否有偏差以及偏差的大小。但是，由於有些調研本身是主觀評價，也就是採樣數據本身不客觀，那麼這類主觀評價類的調研和客觀數據的置信區間應該是不一樣的，而這在調研中經常被有意或無意的忽視了。例如客戶滿意度是主觀的，那麼它與身高等客觀數據的置信區間就不應該一樣。
第三是客觀性。要儘量通過系統的方式使數據客觀化，對無法客觀的數據要有複核或稽核流程。如對CSR的質檢成績，一般是質檢員對照評分標準的主觀判斷，質檢員之間就要常態化地進行對標（包括對同一條錄音的分別打分和不同質檢員之間同一時期的質檢平均分），減少主觀因素，同時要建立申訴流程，給CSR就質檢成績進行申訴的途徑。
當明確數據有效之後，就要對數據進行分析，評估現狀並確定未來改進的方向。
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