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。現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、Power BI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。
