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一、從一個微博說起
8月2日，@高峽之數據時代的一個朋友發送了一條微博：“呼叫中心的大數據方案應該是這樣的：客戶打電話進來，并不是簡單的分配一個空閑的接線員，而是通過大數據分析，實時分配一名與該客戶好感度最高的接線員。通過這一方案，可以實現6年營業額增長190%，客戶解約阻止率提高117%，接線員離職率下降25%。 ”
可以用“一石激起千層浪”，來形容這條微博的效果。
被轉發了93次，被評論了21次，雖然這些數量都不是很大，但是，一些呼叫中心的朋友，包括一些比較有名的專業人士都做了點評，同時，其它領域的網友也想法頗多。
最初我沒有太留意，評論了一條：“根本就是‘白日夢’。很早各大國際公司就有這樣的方案。但是，做路由策略的公司搞不定大數據；做大數據的公司搞不定路由策略。很難啊。”
其他網友的評論很有意思，我分了一下類，大概有四類：
1.持懷疑、否定態度的
@張道山_2003：客戶好感度最高是在哪里如何被評價出來的？方案效果的數據來源于哪里？
@挽弓射虎：數據來自真實案例？
@下雨在家：這幾個數字咋來的？好感度高的人總占線怎么辦？
@鹽漬烏梅：這樣得需要多少坐席啊，哪家呼叫中心這么不計成本。
@黃河Tony：關鍵是在復雜模型的計算上又要效率，還要變化
@王厚東HD:對排班和路由策略挑戰不小，可以從高端小眾VVIP客戶做實驗。
@王厚東HD:來電的隨機性和匹配員工的可用性跟對運營效率的要求是相悖的。
@請問微博是什么：很難，不是技術上而是人這個動物很特殊，不是電腦能理解的
@彭旻璽：鄙人粗陋寡聞，老聽別人忽悠大數據的概念，但從來聽過，更沒見過落地實施的大數據成功案例，哪位可以幫忙告知一下？
@趙磊--前進檔：如何確定好感度？如何在短時間內快速評價客戶接受前的狀態？通過什么機制實現？是否還要考慮客戶的性別、年齡、身份、職級、戶籍、方言、學歷、經常使用的語言風格、性格特質......有沒有具體的解決方案建議？做運營的最怕忽悠。
@國旭網絡：復雜的工程。
@山煈點火把滿意度結合起來？但是需要長時間積累。。。還要提升戶均來電。否則客戶和坐席的猿糞是個問題。
@木杉hn：據我所知聯通客服所使用的華為V600系統還遠不能滿足這個大數據分析需求~
@唐川-草上飛2008：客戶好感度最高是在哪里如何被評價出來的？方案效果的數據來源于哪里？
