让大数据成为提升客户服务质量的引擎

通过采集和积累大量客户服务数据,发现并解决客户服务问题,提升客户满意度。

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助力客户服务部门用数据解决实际问题

客户服务部门在工作中,会产生很多客户数据,也会访问到很多企业数据。如何将这些数据有效的集成和利用起来,用以优化客户服务工作的效率、发现客户不满意的点,以及更好的留存客户,都是客户服务部门需要解决的实际问题。

监测各项客户服务指标 为提升客户服务质量,建立基础规范

没有度量就没有管理。为提升客户服务质量,客户服务部门需要搭建好各方面的基线平台,并通过量化的目标管理进行规范化约束。

呼叫中心的效率:呼叫信息的监控及过程分析,判定服务质量标准,警示不正常现象,避免人力成本的浪费和无效增加。

帮助桌面的效率:通过分析关键指标和基线及目标的差距,提高代理的工作效率,另外还可以分析客户工单来发现产品改进点。

客户整体满意度:通过采集客户对产品、服务、价格以及其他方面的满意度数据,优化服务质量,提高客户留存和复购率。

服务质量改进的分析 服务质量改进的分析

客户对服务质量的抱怨,可能来源于服务过程,也可能来源于产品本身。只有找到根本原因并有效解决,才能提升客户满意度。

NPS分析:NPS被定义为客户向朋友或同事推荐公司/产品/服务的可能性有多大,这个指标被广泛用于客户满意度关联。

服务分析:通过指标的上钻下钻,以及服务信息的详细分析,来发现服务过程中的问题,通过服务内容分析和关联来发现产品或者相关问题。

比较分析:可以通过客户服务团队内部之间的比较分析,找到服务质量改进的关键点所在,比较可以在度量、时间和空间多个角度展开。

提前发现业务风险 提前发现业务风险

一般情况下,公司业务出现重大隐患,往往有迹可循。如何在客户服务阶段,就能察觉出苗头,控制风险,需要经验的累积与传递。

异常分析:对核心KPI的监控,帮助发现重大问题隐患,进一步可以通过机器学习算法来找到难以发现的一场实现深度分析。

关联分析:将客户服务阶段的指标和企业其他阶段的指标进行关联分析有时候可以找到互相之间的影响,也为发现重大问题提供了可能。

预测分析:预测分析是更高级的一些技术,通过机器学习算法或者行业算法可以对重大风险可能进行推演,以提前做好准备。

使用来自数睿数据和合作伙伴的应用程序,加速客户服务应用

如今,客户服务团队可以访问比以往更多的数据,通过配备预设的客户服务应用,将使他们拥有更多的时间去监测、分析、跟客户互动、优化服务,而不是花大量时间开发工具或者报表和仪表盘。

客户服务:以数据驱动,提升客户满意度的改进工程

面向客户服务过程中常见的场景、问题以及最佳实践,而组织的预置的客户服务应用,以及为加速数据获取和流程处理,而增加的数据填报和流程审批等,使得处于信息化发展不同阶段的组织,都可以找到心仪的客户服务工具。

开箱即用:把客户服务过程中的各种能力内置在应用中,即刻可以配置并使用这些应用解决客户服务问题。

全面定制性:通过各种扩展和应用的配置能力为企业设计个性化的流程界面和交互响应。

数据和应用共享:利用数睿商超应用开放平台,访问各种应用扩展组件,能快速实现与现有系统的集成,搜集更多的数据用于客户服务分析。

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“中国移动面向企业提供服务,通过使用数睿数据大数据分析平台,能够为客户管理客户服务过程中的效率、客户满意度等问题,提升了客户满意度。”



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