对于客户服务涉及的大数据，我们参照大数据的4V价值体系进行数据的处理并结合客户服务运营的实际情况创造性地提出一体化客户服务运营的5V数据价值体系，以期能够充分挖掘客户服务涉及到的数据价值，为一体化客户服务运营管理提供良好的信息支撑。
图3：客户服务大数据价值体系
在整个客户服务大数据价值体系中首先采集全量数据，不断扩充数据容量（做大Volume），然后通告分析聚类，实现对于数据的分类存储（做好Variety），接着通过对数据的深入挖掘，并运用可视化的展示（挖掘Value，Visualization展示）实现数据价值的及时分享（Velocity响应），使得企业组织能够对客户服务的需求和市场动态及时获悉、深入根源和整体的快速响应，从而实现客户服务的大数据价值。
3.以目标驱动，促进部门协作
在实际工作中对于客户服务质量的要求往往只是客服中心的职责和目标，但从实际情况来看服务质量的好不单单是客服中心一个部门努力的结果，更多情况下也需要其他部门的有效配合。要使得其他部门能够更好地融入到客户服务的业务中去，使其能够更快响应各种动态，就需要为其设置目标，通过对目标的不断监控使得各部门能够自觉地发现自己工作中存在的问题并自动改进，从而为客户服务质量的提升贡献出自己的力量。
在客户服务一体化运营管理过程中以呼叫中心高绩效运营标准为标杆，首先关注反映客户服务整体运营的重要指标，即KPI指标；然后通过对KPI指标进行KMI关联分析，将反映整体运营指标的KPI指标分解成对于各个业务部门有指导和监督意义的KMI指标；例如我们通过关联分解将30秒感知接通率这个KPI指标分解成完成量和需求量，从而对现有资源的使用情况和各项业务引发的话务需求进行监控，有效监控了每个部门的业务运营情况；并在最后通过对整个业务流程的固化形成自动化的出来机制，最终实现从发现问题到分析问题、到最佳实践固化的递进过程。
图4：一体化客户服务运营管理业务实现理念
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