客戶感知發(fā)現(xiàn)面臨的挑戰(zhàn)
滿意度調查難發(fā)掘客戶真實心聲
? 問卷是業(yè)主思路,無法預知客戶問題
? 問卷不具強制性,無法進行特定客戶分析
? 調查為統(tǒng)計抽樣,代表性存疑
電話錄音等“數(shù)據(jù)金礦”挖掘困難
? 來電原因等分類目錄更新滯后,點選準確率低
? 傳統(tǒng)周報月報時效性低
? 電話錄音挖掘需要大數(shù)據(jù)與AI分析,技術難度高
感知提升涉及眾多環(huán)節(jié)優(yōu)化困難
? 各環(huán)節(jié)均可能出現(xiàn)響應慢等典型感知問題
? 定位具體環(huán)節(jié)需要更深入的問題挖掘
? 確認優(yōu)化環(huán)節(jié)欠缺影響比對機制
典型應用場景
客戶感知定責
細分感知標簽設置,關聯(lián)組織機構,方便感知問題定責。
感知問題激增預警
設置持續(xù)多日的某類感知問題標簽同環(huán)比閾值,用于監(jiān)測感知問題激增。
感知問題壓降
設置某類感知問題月度累計的目標閾值,用于監(jiān)測感知問題壓降達標。
感知問題管控進程
設置某類感知問題月度累計量閾值,用于監(jiān)測感知問題管控進程。
方案優(yōu)勢
真實感知精準識別
從客戶原始數(shù)據(jù)入手,通過一系列解析技術, 保障真實客戶感知精準識別
AI技術普及化
場景化AI應用,屏蔽復雜性,允許用戶上手模型管理,推進AI普及
感知評價實用化
應用智能AI分析,關聯(lián)服務流程與節(jié)點,推進感知評價落地應用