客服中心-数据工作的价值思考
来源： 时间：2025-12-03
1为什么必须讲清楚数据工作价值
因此，当我经历了团队0-1的组建后，我更清楚地意识到：
（1）如果价值不被看见，资源就会受限业务部门会不断质疑"数据团队到底做了什么？"、"这些分析对业务有什么实际帮助？"，甚至会在晋升和HC名额上设限制和障碍。
（2）如果定位不清楚，团队就会很被动长期陷于"接需求、做报表"的循环，不仅团队成就感低，也很难留住优秀的人才（也终不能高标准高薪资招个数据，然后天天让他困在需求里吧）
（3）如果价值不彰显，个人发展就会遇阻碍在晋升、跨部门协作时，如果无法说清楚数据工作的价值意义，很容易被边缘化（但换了环境，可能也会面临同样的困境）
因此，讲清楚数据的价值，不是为了炫耀，而是为了生存与发展，为了让数据团队从"支持角色"真正成长为"驱动力量"。
相同点：从0到1，数据团队的三个阶段
无论是前端产运还是客服数据，一个数据团队从成立到成熟，往往会经历三个阶段：
（1）基础支撑阶段第一阶段，核心目标就是让业务有数可用，提升业务的工作效率。因此，我们要围绕着业务和战略去梳理指标体系，再进一步搭建报表体系，从底层到表层一层层打点加工，尽量去满足业务合理的需求，从业务视角去了解业务需要什么。因此，第一阶段，更关注的是提效。
（2）价值说明阶段第二阶段，核心目标是让业务有数可依，帮业务发现业务问题、寻找机会点，甚至数据团队能独立开展业务优化项目，即证明数据能直接带来业务价值。这个阶段，考验的是数据团队能否找到工作方向、能否主动开展工作、能否有理有据地找到业务的问题和机会点，甚至能否推动完成相关优化。总之，第二个阶段，就是不断地让给数据团队去说明价值，是最重要的阶段。
（3）策略运营阶段第三阶段，核心目标是让业务有数可循，让数据团队成为服务策略的"大脑"。官方一点叫前瞻洞察，驱动战略，俗话一点叫"指哪打哪"。可能这个比较理想化（大家会认为大部分团队都长期停留在第2阶段），但也可能是大家的视野接触不到这样的人。
不同点：目标不同，价值逻辑不同
看如上表，我们至少知道客服中心的数据工作与前端我们通常所知的数据工作有很大区别。
因此我们的招聘通常会有点艰难，尤其是想要招聘到一个有能力有想法有经验的数据分析同学。因为这种差别，会让原本经验丰富的数据同学，面对客服中心，无法直接套用之前的项目经历和方法论，会让他一切的工作开展都显得迷茫且无助。因此，我们在招聘的时候，也会反复跟求职者说明这一点，ViVi还会单独强调：如果你来了客服中心，可能会让你感觉你在分析上的沉淀像是重新开始。
正是因为上述的不同，让客服中心的数据工作更隐性，更难体现工作价值，更容易被业务挑战。
3如何讲清数据工作的价值
在这一阶段，数据团队的工作主要就是搭报表、做需求，我们之前也提到过：这个阶段核心目标是让业务有数可用，提升业务的工作效率。但这个阶段的工作价值，我们又不能直接说我们搭建了xx张报表、完成了xx个需求，而是要将这些工作转换为业务可以感知的效率和确定性价值。
（1）价值量化：用业务逻辑包装技术工作不说：我们搭建了20张报表要说：我们通过自动化报表体系，替代了原先需要3个人力每日手动处理4小时的数据整理工作，每年节省约XX人力成本关键：将数据建设与人力节省/工时释放直接挂钩，使用具体的时间、人数、错误率降低等数据（2）价值显化：需求的时效和差错记录要说：数据需求响应时长从过去的2天缩短至2小时；报表准确性从90%提升至99.9%，因数据准确率提升，避免了哪些历史上的决策误判（可举1-2个案例）（3）价值捆绑：与业务核心痛点绑定当业务抱怨“处理投诉慢”时，不只说"我们提供了数据"，而说："我们上线的投诉工单实时追踪看板，让一线主管能即刻定位卡点环节，平均投诉处理时长已从24小时缩短至18小时。"核心话术：我们的数据基建，让您关注的【业务核心指标】 变得更可看见、可管理、可优化。
阶段二：价值说明--三步阶梯，从现状到改变
这个阶段的目标是让数据团队一步步说明价值，逐步建立信任与影响力。当然，分三步走，也是因为客服中心的业务太复杂，一上来想就想通过一次分析解决业务的问题，是一步登天，挑战非常大，如果做不到，很可能让整个数据团队都垂头丧气，影响团队士气。数据工作并不需要你一蹴而就，你可以先让业务看到各种他们不曾关注的现状，再帮他们通过现状发现问题和机会点，再尝试去推动业务解决优化。
第一步：现状分析--成为业务的"全景地图"
【目的】让业务看到他们不曾探究过的业务现状，让他们自己从中发现问题和机会点【方向】用户行为研究（下单、取消、进线、评价、投诉等）、重复进线、进线后工单的流转等等【价值】表面的业务现状探究，能让业务从全局看到很多不曾关注到的内容，在一层层数据逻辑上，业务能用他们自己的经验和理解发现问题和机会点【难度】相较于业务团队自己做现状分析，数据团队需要有更清晰合理的逻辑，借助各种分析方法梳理出现状，且不能只是数字罗列，要有逻辑有思考
第二步：发现问题--成为业务的"预警雷达"
【目的】通过现状分析和监控下钻，主动帮助业务发现问题和机会点【方向】除了第一步提到的方向，还可以搭建业务的隐性风险监控，都可以让我们主动发现问题，而且隐性风险监控相较业务现状分析更容易看出问题【价值】从业务自己干到数据团队帮他们干，主动发现问题和机会点已经是数据团队非常大的跨越了，问题越大影响越大，数据工作价值就越大【难度】较大，需要有较为深入的业务思考和数据理解，对主动性要求高
第三步：推动改善--成为业务并肩伙伴
【目的】这一步强调的是数据团队解决问题的能力【价值】已经让数据分析工作形成了闭环，不仅能主动发现问题还能推动解决，对业务来说，数据团队已经是可以并肩作战的可靠伙伴了【难度】最难，需要数据团队有话语权，能驱动业务团队配合改善。对数据团队负责人的项目管理能力和调动资源能力要求高
补充--当业务优化空间有限时，数据工作要如何开展？
当关键测量指标已快达到业务天花板时，数据工作很难再从中找到业务问题了，或者说找到非常明显的业务问题。业务团队自己会关注到非常小的维度去找细节优化，但数据团队没办法这样，我们需要关注的是业务大盘，如果不是明显的共性问题，数据团队是很难发现的。
因此，当关键测量指标已经快没有优化空间时，数据团队还想要讲清楚价值，就要围绕业务着业务重新找工作方向，凡是业务关注不到，或者一旦发生影响就很大的，都可以是数据团队新的工作方向。
比如：对数据团队的工作方向定义为四面包围业务，向上做用户行为研究（优先关注现状）、向下兜底监控业务的各种隐性风险（为业务托底）、向左继续数据支撑（关注数据质量的治理）、向右关注绩效的驱动效果（绩效方案是否符合战略方向、现有考核是否能驱动员工）。
可能很多客服中心当前还没有这个烦恼，但如果你所在的业务真的遇到了，不妨同逻辑去思考一下，想一想：怎么"农村包围城市？"。
因此，当我经历了团队0-1的组建后，我更清楚地意识到：
（1）如果价值不被看见，资源就会受限业务部门会不断质疑"数据团队到底做了什么？"、"这些分析对业务有什么实际帮助？"，甚至会在晋升和HC名额上设限制和障碍。
（2）如果定位不清楚，团队就会很被动长期陷于"接需求、做报表"的循环，不仅团队成就感低，也很难留住优秀的人才（也终不能高标准高薪资招个数据，然后天天让他困在需求里吧）
（3）如果价值不彰显，个人发展就会遇阻碍在晋升、跨部门协作时，如果无法说清楚数据工作的价值意义，很容易被边缘化（但换了环境，可能也会面临同样的困境）
因此，讲清楚数据的价值，不是为了炫耀，而是为了生存与发展，为了让数据团队从"支持角色"真正成长为"驱动力量"。
2客服中心的数据工作，大为不同
相同点：从0到1，数据团队的三个阶段
无论是前端产运还是客服数据，一个数据团队从成立到成熟，往往会经历三个阶段：
（1）基础支撑阶段第一阶段，核心目标就是让业务有数可用，提升业务的工作效率。因此，我们要围绕着业务和战略去梳理指标体系，再进一步搭建报表体系，从底层到表层一层层打点加工，尽量去满足业务合理的需求，从业务视角去了解业务需要什么。因此，第一阶段，更关注的是提效。
（2）价值说明阶段第二阶段，核心目标是让业务有数可依，帮业务发现业务问题、寻找机会点，甚至数据团队能独立开展业务优化项目，即证明数据能直接带来业务价值。这个阶段，考验的是数据团队能否找到工作方向、能否主动开展工作、能否有理有据地找到业务的问题和机会点，甚至能否推动完成相关优化。总之，第二个阶段，就是不断地让给数据团队去说明价值，是最重要的阶段。
（3）策略运营阶段第三阶段，核心目标是让业务有数可循，让数据团队成为服务策略的"大脑"。官方一点叫前瞻洞察，驱动战略，俗话一点叫"指哪打哪"。可能这个比较理想化（大家会认为大部分团队都长期停留在第2阶段），但也可能是大家的视野接触不到这样的人。
不同点：目标不同，价值逻辑不同
看如上表，我们至少知道客服中心的数据工作与前端我们通常所知的数据工作有很大区别。
因此我们的招聘通常会有点艰难，尤其是想要招聘到一个有能力有想法有经验的数据分析同学。因为这种差别，会让原本经验丰富的数据同学，面对客服中心，无法直接套用之前的项目经历和方法论，会让他一切的工作开展都显得迷茫且无助。因此，我们在招聘的时候，也会反复跟求职者说明这一点，ViVi还会单独强调：如果你来了客服中心，可能会让你感觉你在分析上的沉淀像是重新开始。
正是因为上述的不同，让客服中心的数据工作更隐性，更难体现工作价值，更容易被业务挑战。
3如何讲清数据工作的价值
在这一阶段，数据团队的工作主要就是搭报表、做需求，我们之前也提到过：这个阶段核心目标是让业务有数可用，提升业务的工作效率。但这个阶段的工作价值，我们又不能直接说我们搭建了xx张报表、完成了xx个需求，而是要将这些工作转换为业务可以感知的效率和确定性价值。
（1）价值量化：用业务逻辑包装技术工作不说：我们搭建了20张报表要说：我们通过自动化报表体系，替代了原先需要3个人力每日手动处理4小时的数据整理工作，每年节省约XX人力成本关键：将数据建设与人力节省/工时释放直接挂钩，使用具体的时间、人数、错误率降低等数据（2）价值显化：需求的时效和差错记录要说：数据需求响应时长从过去的2天缩短至2小时；报表准确性从90%提升至99.9%，因数据准确率提升，避免了哪些历史上的决策误判（可举1-2个案例）（3）价值捆绑：与业务核心痛点绑定当业务抱怨“处理投诉慢”时，不只说"我们提供了数据"，而说："我们上线的投诉工单实时追踪看板，让一线主管能即刻定位卡点环节，平均投诉处理时长已从24小时缩短至18小时。"核心话术：我们的数据基建，让您关注的【业务核心指标】 变得更可看见、可管理、可优化。
阶段二：价值说明--三步阶梯，从现状到改变
这个阶段的目标是让数据团队一步步说明价值，逐步建立信任与影响力。当然，分三步走，也是因为客服中心的业务太复杂，一上来想就想通过一次分析解决业务的问题，是一步登天，挑战非常大，如果做不到，很可能让整个数据团队都垂头丧气，影响团队士气。数据工作并不需要你一蹴而就，你可以先让业务看到各种他们不曾关注的现状，再帮他们通过现状发现问题和机会点，再尝试去推动业务解决优化。
第一步：现状分析--成为业务的"全景地图"
【目的】让业务看到他们不曾探究过的业务现状，让他们自己从中发现问题和机会点【方向】用户行为研究（下单、取消、进线、评价、投诉等）、重复进线、进线后工单的流转等等【价值】表面的业务现状探究，能让业务从全局看到很多不曾关注到的内容，在一层层数据逻辑上，业务能用他们自己的经验和理解发现问题和机会点【难度】相较于业务团队自己做现状分析，数据团队需要有更清晰合理的逻辑，借助各种分析方法梳理出现状，且不能只是数字罗列，要有逻辑有思考
第二步：发现问题--成为业务的"预警雷达"
【目的】通过现状分析和监控下钻，主动帮助业务发现问题和机会点【方向】除了第一步提到的方向，还可以搭建业务的隐性风险监控，都可以让我们主动发现问题，而且隐性风险监控相较业务现状分析更容易看出问题【价值】从业务自己干到数据团队帮他们干，主动发现问题和机会点已经是数据团队非常大的跨越了，问题越大影响越大，数据工作价值就越大【难度】较大，需要有较为深入的业务思考和数据理解，对主动性要求高
第三步：推动改善--成为业务并肩伙伴
【目的】这一步强调的是数据团队解决问题的能力【价值】已经让数据分析工作形成了闭环，不仅能主动发现问题还能推动解决，对业务来说，数据团队已经是可以并肩作战的可靠伙伴了【难度】最难，需要数据团队有话语权，能驱动业务团队配合改善。对数据团队负责人的项目管理能力和调动资源能力要求高
补充--当业务优化空间有限时，数据工作要如何开展？
当关键测量指标已快达到业务天花板时，数据工作很难再从中找到业务问题了，或者说找到非常明显的业务问题。业务团队自己会关注到非常小的维度去找细节优化，但数据团队没办法这样，我们需要关注的是业务大盘，如果不是明显的共性问题，数据团队是很难发现的。
因此，当关键测量指标已经快没有优化空间时，数据团队还想要讲清楚价值，就要围绕业务着业务重新找工作方向，凡是业务关注不到，或者一旦发生影响就很大的，都可以是数据团队新的工作方向。
比如：对数据团队的工作方向定义为四面包围业务，向上做用户行为研究（优先关注现状）、向下兜底监控业务的各种隐性风险（为业务托底）、向左继续数据支撑（关注数据质量的治理）、向右关注绩效的驱动效果（绩效方案是否符合战略方向、现有考核是否能驱动员工）。
可能很多客服中心当前还没有这个烦恼，但如果你所在的业务真的遇到了，不妨同逻辑去思考一下，想一想：怎么"农村包围城市？"。
总之，数据团队不能一直讲苦劳，要讲清楚功劳，要学会反复用业务逻辑去说明工作价值。当业务团队开始主动询问我们：“数据团队怎么看？"，当数据建议被纳入项目启动的必备环节时，数据工作的价值已经不言而喻了。这条路需要耐心、智慧与一次次微小的成功积累，但每一步，都让数据团队离真的的"战略伙伴"更进一步。