小靈呼LCall呼叫中心系統(tǒng)是隨需而呼的全功能智能呼叫中心產品。
隨客戶需求而呼，貼身為客戶個性化需求而設計?？蛻舻臉I(yè)務總是在發(fā)展的，所以他們的需求總是會變化發(fā)展的，小靈呼從最早推出的1.0到目前的4.0以及即將推出的5.0多是為客戶需求發(fā)展而設計的。我們承諾，客戶的需求就是小靈呼的產品發(fā)展需求，我們之間的業(yè)務合作不是一次性的。隨著客戶的成長，我們會不斷推出新的產品及服務協助他們。
小靈呼LCall從功能上來說，它完全可以實現我們平常所接觸的電話銀行或者移動公司10086客服熱線所能實現的所有功能。從應用需求上來說，某些客戶的需求會很簡單，而有些客戶的需求會很復雜很專業(yè)，因此，我們分別推出了普及版、標準版、企業(yè)版產品。這些版本是我們根據大多數客戶的需求分類提煉而成的商業(yè)實踐結晶。尤其是企業(yè)版，其功能幾乎覆蓋呼叫中心所有的功能，比如：IVR、ACD、錄音、傳真、電話會議、E-IVR、三方通話、自動外呼等。
因此，我們堅信，從低端到高端，總有一款適合您。
小靈呼呼叫中心LCall是產品化的呼叫中心，它有以下智能化的技術特點：“簡單安裝，方便使用，靈活配置，易于擴展”,同時這也是本產品有別于其它同類產品的顯著特點。
簡單安裝:
只需普通PC機即可立即安裝使用，哪怕在家里也可以讓它裝起來。整個安裝過程用戶無需單獨安裝配置硬件驅動,小靈呼智能安裝程序為客戶一氣呵成，省卻配置硬件中斷、查找驅動程序及配置型號等各種瑣事。
方便使用:
小靈呼呼叫中心LCall利用基于Web方式瀏覽器的B/S架構，每次只要一次安裝服務器程序，無需單獨安裝客戶端軟件?？蛻舳俗恍枳詭E即可訪問本系統(tǒng)。為系統(tǒng)管理員省卻了管理維護眾多客戶端程序的工作量，小靈呼各項產品操作使用界面均最大化地考慮了人性化設計，始終以最佳客戶體驗作為我們的目標。
比如仔細詳盡的系統(tǒng)管理手冊和用戶操作手冊分別為系統(tǒng)管理人員和日常操作人員精心設計，使他們無師自通，快捷上手，全圖形式化的操作管理界面，為系統(tǒng)管理員省卻了手工編輯修改的眾多配置參數文件的麻煩。各類功能tooltip為操作員提供及時的操作提示。
靈活配置:
為適應各行業(yè)客戶個性化需求，產品化的小靈呼提供了靈活的參數配置功能。用戶可根據自身行業(yè)特點自定義適合自身需求的業(yè)務代碼，真正實現呼叫中心DIY (do it by yourself)。您在我們的軟件界面上看到的所有漢字多可以自定義。（比如客戶資料中的：卡號，你可以自己改成另外一種叫法：設備號）。
易于擴展:
小靈呼產品系列的DNA均為本公司自主研發(fā)的核心平臺產品：通用數據分析處理引擎LQuery ，因為其基于Java/J2EE 構架，支持分布式開發(fā)，支持HTTP/SOA/WEB 協議，所以為本產品和其它外圍系統(tǒng)互聯互通提供了堅實的技術理論基礎和現實基礎。同時基于目前互聯網WEB技術的發(fā)展，也為本產品和INTERNET無縫連接提供了基礎，本公司的產品網站回呼LCallback呼叫中心版的即為本產品和Internet互聯互通的最佳證明。
LQuery 最顯著的功能是，用戶無需寫程序代碼（比如訪問數據庫的代碼），只需編寫配置文件就可定制開發(fā)所需要的擴展功能。這為客戶自己進行二次開發(fā)最大程度地降低了成本和提高了工作效率。
另一個智能化的特點是，我們在小靈呼產品中盡最大可能集成了當下最流行的商業(yè)智能(BI)技術
商業(yè)智能技術（Business Intelligence，簡稱BI）的概念最早是Gartner?Group于1996年提出來的。當時將商業(yè)智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、多維或聯機數據分析、數據挖掘、數據預測、數據備份和恢復等部分組成的技術及應用。其主要目的即將企業(yè)的業(yè)務數據轉化為知識，并為管理層進行決策提供支持。
小靈呼認為融合商務智能（BI）數據倉庫技術的呼叫中心是未來呼叫中心發(fā)展趨勢之一，而小靈呼呼叫中心LCall本身就基于本公司的商業(yè)智能引擎LQuery。它除了能滿足日常呼叫中心數據處理功能外，還能提供強大的數據分析功能，比如：
多角度分析：可以同時按多個角度對數據進行統(tǒng)計分析，比如可以同時按時間、呼叫類型、客戶區(qū)域等角度分析呼叫流量等。
趨勢分析：也叫基比分析，比如在確定時間、呼叫類型、客戶區(qū)域等任意條件的前提下，可以分析同一月（或年）內按天匯總的話務數據，也可以分析同一年內按月匯總的話務數據。
對比分析：也叫同比分析，比如分析某一個分析指標（如客戶數、呼叫數）在同一日但不同月份的數量變化，或者分析某個指標同一個月但不同年份的數量變化。
8020分析：比如80％的銷售收入是由于20％的產品貢獻的。
數據挖掘預測技術，在對已有的歷史數據的分析基礎上，利用規(guī)則歸納、回歸分析、移動平均等預測技術，發(fā)現數據之間的關系，通過大量的已經發(fā)生的歷史數據來預測將來會發(fā)生什么，比如可以預測未來幾個月的數據量。
豐富多樣的展現方式：系統(tǒng)除了提供表格方式的查詢結果外，還提供了各種圖形的展現方式，比如：線圖、三維餅圖、柱狀圖等。同時還能提供對數據鉆取功能（實時對某個分析角度的大范圍和小范圍的匯總查詢）。