公司使用大数据改善呼叫中心运营的案例研究可以聚焦于那些成功利用大数据技术优化服务流程、提升客户满意度和运营效率的企业。以下是一个基于多个实际案例综合而成的案例研究概要：

案例背景

公司名称：大辛辛那提水务集团（GCWW, Greater Cincinnati Water Works）

行业背景：GCWW是一家提供供水服务的企业，日均供水约1.33亿加仑，服务俄亥俄州及肯塔基州逾100万人口。随着客户需求的增长和服务要求的提高，GCWW传统的呼叫中心系统面临效率低下、响应速度慢等问题。

问题与挑战

1. 服务响应时间长：客户等待时间过长，影响满意度。
2. 服务质量参差不齐：坐席人员处理问题的能力不一，导致服务质量不稳定。
3. 资源分配不合理：无法准确预测话务量，导致人力资源浪费或不足。
4. 客户反馈处理不及时：客户反馈和投诉处理流程繁琐，响应速度慢。

解决方案

GCWW决定引入大数据分析技术，并选择Aspect的Analytics for Speech and Text解决方案来优化其呼叫中心运营。

1. 数据收集与整合：
• 采集来自多个渠道的数据，包括客户来电记录、在线客服聊天记录、社交媒体反馈等。
• 实现数据的实时采集和同步更新，确保数据的准确性和实时性。
2. 数据存储：
• 采用云存储技术，实现数据的高效存储和快速访问。
• 确保数据的安全性和隐私保护，遵守相关法律法规。
3. 数据分析与应用：
• 客户画像分析：构建详细的客户画像，包括年龄、性别、职业、地域等基本信息，以及消费习惯、兴趣爱好等深层次信息。
• 服务质量评估：通过客户反馈和满意度调查数据，评估服务过程中存在的问题和不足，及时采取改进措施。
• 智能路由：根据客户画像和来电信息，自动将来电分配给最合适的坐席人员处理，提高处理效率和客户满意度。
• 自动化服务：结合自然语言处理和语音识别技术，实现自动化服务，自动识别客户需求并提供解答。
• 实时监控与预警：对系统运行数据进行实时监控和分析，发现潜在问题并自动触发预警机制。

实施效果

1. 服务响应时间缩短：在35秒或更短时间内获得应答的呼叫数量提高了15%。
2. 服务质量提升：通过数据分析发现服务过程中的问题并及时改进，客户满意度显著提高。
3. 资源优化：根据历史话务量数据预测未来趋势，合理安排人力和资源，确保服务响应速度和效率。
4. 客户反馈处理及时：利用大数据分析技术，快速识别和处理客户反馈和投诉，提升客户体验。

结论

大辛辛那提水务集团通过引入大数据分析技术，成功优化了呼叫中心的运营流程，提升了服务质量和客户满意度。这一案例表明，大数据在呼叫中心运营中具有巨大的潜力和价值，能够帮助企业实现智能化转型和高效运营。其他企业也可以借鉴这一经验，根据自身实际情况引入大数据技术，提升呼叫中心的服务水平和竞争力。