客服中心不缺數據，缺的是對數據的充分及有效應用。
無論是聯絡處理數據，還是客戶交互內容數據，大部分客服中心每天都會有幾千、幾萬甚至幾十萬條。再加上企業數據平臺的支撐，客服中心可以獲取的數據其實是非常多的，也可以說是海量的。但與此形成鮮明對比的是，大多數客服中心對于數據的分析與應用仍然停留在比較低的層次上，基本以日常運營報表以及一些專項運營分析為主，缺乏系統性、全方位的數據化運營支撐與服務增值拓展。
客服數據的應用可以主要從三個層次上來展開。第一個層次是對精益化、智能化運營的支撐。利用每天積累的日常運營數據觀察運營現狀，發現運營差距，探索規律、模式、場景、細節瓶頸與問題根源，預測發展趨勢，進而給出預防與矯正建議。AI服務的應用本質上也離不開數據的支撐。第二個層次是對精準化營銷以及客戶增值經營的支撐。通過客戶標簽、畫像與分群，客戶需求探索，目標客戶定位，關聯及交叉營銷設計，呼出與呼入營銷監測與評估等，使營銷更加精準、收益比更高、客戶感知與粘性更好。第三個層次是對企業整體的決策支撐。每一次客戶投訴與抱怨都是真實的VOC，每一通客戶聯絡中也都含有VOC的成分。根據結構化的顯性聯絡處理數據，把企業在品牌、產品、運營、營銷、市場等各個方面的所暴露出的問題進行歸納和整理；根據錄音、文本、視頻、圖片等非結構化聯絡數據，歸納和挖掘客戶顯性及隱性的問題、意見、建議、偏好、傾向、情感、意愿等信息；然后推動企業內部整體運營循環的持續改進與提升，贏得客戶的持續認可與忠誠。
客服數據應用仍然存在不少障礙。第一是人才的匱乏。應用型數據人才是復合型人才，既要懂業務又要懂數據。由于客服行業的自身人才特點以及企業地位，往往會出現復合型數據人才培養難、吸引難、留不住的困境。第二是數據治理機制及數據質量的問題?，F實中觀察到很多客服中心的數據崗位員工要花費大量的時間來整理、清洗和轉換不規范的數據，只有很少的時間可以真正用在數據背后的業務洞察上。第三是數據工具的使用問題。時至今日，仍然有少數客服中心的EXCEL版本停留在2003版。對于除了EXCEL之外的其它更加高效便捷的諸如SPSS、JMP、R、SAS、Tableau、PowerBI等數據分析與挖掘工具了解很少。而即便在功能已經非常強大的EXCEL面前，大多數人也仍然只是會用最基本的幾個功能而已。
總之，客服中心的數據運營前景光明，但仍需打好基礎，緊扣運營，次第提升
