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VERINT 代志刚:呼叫中心进入智慧时代

2011-12-14 09:37  《4PS呼叫中心国际标准研究中心》  咨询电话:17317241681(微信同号)  


    《2011(第五届)中国金融客户联络中心与卓越服务高峰论坛》于2011年12月2日在北京圆满举行,该峰会由中国金融客户联络中心与卓越服务高峰论坛组委会和呼叫中心与BPO行业资讯网(51Callcenter)共同主办,中国呼叫中心与BPO产业联盟(CNCBA)指导,4PS联络中心国际标准组织进行知识支持,呼叫中心淘人网与呼叫中心与服务外包管理学院协办。活动聚焦于金融行业的客户联络中心与卓越服务议题,现场有数百位金融行业管理人员到会参加。

    以下为VERINT Systems高级顾问代志刚先生,主题为“呼叫中心进入智慧时代”的演讲实录。

    代志刚:很佩服颜主席的口才,刚才被他忽悠了,猫和老鼠。

    今天很高兴有这样的一个机会跟大家分享一下有关客户之声的课题,在这个开始之前我想说一下,我想起了阿里巴巴马云说的一句话,他讲上个世纪成功的企业,或者成功的商人,成功点在于抓机会。而这一个世纪成功企业成功点毕竟在于解决社会问题。 

VERINT Systems高级顾问代志刚


    我将他的话引申一下,我认为社会问题的微观体现就是人的问题,人的问题和客户的问题体现就是首先要了解客户的心声,客户是怎么想的,这是我们解决问题的一个最基本的条件。再有的说到客户体验,我引用颜主席说的,怎么去了解客户在想什么,最后让客户爽。

   说到客户之声有一个执行层面的一个问题,怎么去收集企业对客户的评价,怎么去海量的信息当中去找到有价值的信息,怎么去将这些有价值的信息整合起来,去获得企业有帮助的信息。

    再有说到客户体验,我们知道大家知道也承认一个共识,就是所有成功企业必将有一个共性,那就是都非常注重客户的体验,不用我说,大家可以知道最典型的案例,就是苹果公司,他的产品设计到使用上的体验,真的可以称得上是完美。我把客户群分为四类,不满意客户,满意客户和忠诚客户和粉丝级的客户。今天讲VOC客户之声,就是将不满意的客户找出来,找到其中的共性,怎么让他满意,变成粉丝级的客户,就达到了我们的目标。

    当然在今天多媒体,包括今天是一个企业和客户之间多渠道拓展的时代,为我们收集企业客户之声也带来了很大的挑战。追溯十年前企业呼叫中心可以通过面对面的方式,或者通过电话联络的方式去了解客户的心声,最近有了一些多媒体,包括电子邮箱去收集。在近新的一年我们说的微博、人人网和开心网,社交媒体的出现对我们来说是一个革命性的一个变化,它赋予了客户更响亮的声音,我这里举一个例子,比如说我们的一个企业用户对我们的产品不满意的时候,他只要在微博上发一条信息,这一条信息就会一传百,百传万,以核裂变的方式一直传播下去,这对于我们企业将是一个灾难性的打击。

    我们说新的社交媒体的出现是一把双刃剑,在给我们客户带来更响亮声音的同时,也为我们企业声音的管理带来了严峻的考验。在技术上面,新社交媒体的出现为我们在技术层面,客户之声的收集带来很大的难度,我们知道以往我们的企业呼叫中心,我们知道呼叫中心的来电量和服务水平,就大概知道我们的客户在说一些什么,讲一些什么,而今天社交媒体多数是一种杂乱和无序,甚至是非结构化大量的信息出现,这些信息我们的企业没有办法把控,更何谈去分析和挖掘。

    再有从管理层面,我们来自于不同渠道一些客户的心声,很难被统一整合到一起,为多个部门带来统一的认识。这张图大家可以看到,我相信在目前90%的绝大多数呼叫中心都面临着这样一个状况,这张图向我们展示中国呼叫中心不缺技术,我们有一流的技术和一流的系统,同时我们有一流的团队,但是怎么样让这些系统和我们的团队,我们的部门有机地整合在一起,而不是多渠道各自为政。从这张图可以看到,从客服部门得到的信心和从市场销售部门得到的信息,可能是完全不同的,对于企业的决策者来说,可能是信息不对称,这样对我们的企业管理可能带来很大的困难。

    我们急切需要一个统一的平台,这个统一的平台能做一些什么,就是将我们今天广泛的媒体,比如说传统语音,包括今天Web,还有社交媒体整合在一起,得到统一的分析和挖掘,得到有用的信息,提供给部门进行战略决策规划。也就是今天隆重同出的VOS统一分析平台。第一部分是语音分析平台,我们在国内两年前,并且在现有客户当中,在保险行业有非常成功的实践,我们理解意义上的语音分析只是一个关键词的查找,包括关键词的分析,事实上我认为语音分析更重要的价值在于在你不输入任何关键词的情况下,帮助你去发现问题的趋势,以及帮助你去获知问题的根本原因。

    第二部分是文本分析,文本分析这一块带来的难度是我们要将现在的社交媒体,电子邮箱这些无序,乃至非结构的信息收集起来,变成结构化,并且从中挖掘有价值的信息提供给决策者。再就是客户反馈平台,我相信现在的呼叫中心企业都有自己的客户反馈,我们提倡企业级客户反馈,不同之处我们客户满意度之外还有来自于第三方机构,包括外部渠道一些客户反馈的收集。

 


    有了这样一个统一分析平台,客户之声分析平台给我们带来的收益,有几个方面,第一个方面我们将多媒体多渠道客户之声统一化,将它形成一个全面有见识一些信息,给到我们的决策者。第二、不是仅仅简单的一个收集,做的是一个深度挖掘,从文本的分析到语音分析,我们的系统都会自动给出问题的根本原因,以及问题发生的趋势。再有与现有人力资源优化系统提供整合,通过人力资源优化系统能够根据我们发现的信息做进一步的改进和指导。

    说到客户之声的战略执行,我们是分为四个步骤,第一个步骤是跨渠道的交互,怎么把多渠道联系在一起。第二点提供早期的预警,帮助我们发现一些高风险的问题。第三点是了解客户的心声,并且深入去分析和挖掘,最后采取正确的行动。

    我们可以看到通过一个数据连接器的引擎,将来自于语音,包括社交媒体,包括来自CPI也好,包括聊天工具这些繁杂的结构化和非结构化的数据,我们把它们整合在一起,最后形成一个统一的客户心声。最后提供给决策者是一个整合后的报告视图,来自于全方位的信息获取,从而帮助决策者了解到真实和全面的信息。

    说到早期预警,系统能够提供自动发现未来趋势功能,我们可以看这张图上面波峰的部分,系统对针对某一个特定时间段内的一些特殊客户行为的告警,进行深入的挖掘和发现,我们来举一个例子,这个例子其实是比较有趣的,这个是我在国内一家知名银行做的一个测试,当时我们拿了客户大概一个月的数据信息,去年12月份录音数据,我在做语音分析过程中,我并没有做输入任何的关键词,我是通过我们的趋势分析系统,自动给出道具,我通过点击告警部分,深入向下钻取,系统会显示出两个关键词,一个是“报名”,一个是“高考”,我们同时看到高考和报名在这一段时间内被提及的次数最多,变化频率已经超过了300、400%,我们认为这是高温的状况。是因为家长打电话带来,不知道高考报名的流程。虽然帮助银行可能节约的成本并不是很高,但是是一个方法论。通过这个方法论价值在于,你能够预知今天不知道的趋势,而不仅仅是你想知道什么,你通过谷歌输入一个关键词,更大的价值是你要知道不知道的东西。

    第二点是分析客户之声,就是深入挖掘。我这里想举一个直观的例子,这是我在国内一家保险公司,做的一个车险的业务,首先我对他的业务做了一个分类,首先我对把失败订单类的业务分成一类,再有就是对超长电话分成一类,我要做的目的就是要找超长电话当中哪些是失败的,并且原因是什么?系统没有输入关键词的情况下,自动给出了答案。从上到下的排序前五位,哪些原因是最关键的,并且有一个量化,最下面是代表27-28%电话原因是跟价格和理赔方面相关的,我通过继续点击这些关键词,就知道原来订单失败的原因可能是因为价格,或者理赔地点不方便的原因。也就是说通过我们的系统能够自动帮助我们去发现一些我们之前并不知道,或者并不关注的一些信息,并且最及时,最量化得到这些信息。

    再有一块也可能是比较新的一个话题,也就是文本分析,我们公司在7月份收购了一家专门做文本分析的公司。我不想去强调文本分析关键词的分析,我想说的是文本分析当中怎么样去分析客户在文本词语中的一些正面情绪,负面情绪和中立情绪。我举一个例子让大家看一下,这个例子来自于携程网,是携程网典型客户反馈的例子,我们可以看到提到的服务和卫生都不错,设施不够新,价钱值,前台排队的人太多,出行方便,噪音很大,影响睡觉,有褒义和贬义,我们文本分析要讲这些描述和标题细化,我们通过细化这些主题会得出服务和卫生,前台排队和地段更细的一些信息,通过之前设定一些量化的分值,来给出综合得分情况,从而帮助企业预知在文本信息中我们的客户体验是什么样的。

    有了刚才说的这三个系统,语音分析、文本分析和客户反馈,能够帮助企业去找到客户的心声,发现问题。下面最重要就是采取正确的行动,我们的系统和现有的人力资源优化系统是一个无缝整合,可以通过人力资源优化系统的报警管理,包括质量管理和绩效整合的在线学习和辅导,还有桌面与流程优化和分析,来帮助客户或者企业去解决问题,去纠正,从而去实现提高我们客户的体验。

    我们说通过以上四个步骤,最终能够帮助企业和呼叫中心走向成功,这个成功就是人、流程和科技的完美结合。最终达到的目的就是让客户更加真诚,成为粉丝级的客户,给我们企业带来更大的利润,以及为我们股东创造更大的回报。

    我的演讲就到这里,谢谢!

    主持人:谢谢代先生,通过代先生给我们做的这样一个讲解,我们可以看到通过系统的工具很快速了解客户的声音,也能够去抓住客户真正的需求。

    该文章为呼叫中心与BPO行业资讯网(51Callcenter)原创稿件,转载请务必注明出处。

 

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