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    語音分析應用場景——投訴發(fā)現(xiàn)與分析

    2017-01-06 13:36:00   作者:李春花   來源:易谷體驗云研究院   評論:0  點擊:


      “投訴”是客戶最直接表達不滿的途徑和方法,投訴不是壞事,相反應該真心誠意的感謝每一位投訴的客戶,因為他們是在給我們改進的機會。那么沒有給我們“改進機會”的客戶呢,這些客戶往往會最先流失,如何減少這些流失,在客戶產(chǎn)生不滿前做出預判,發(fā)現(xiàn)客戶的投訴根源?
      在呼叫中心行業(yè),往往一個完整的客戶體驗,會經(jīng)歷很多環(huán)節(jié),例如我之前服務的企業(yè),客戶針對酒店預訂需求就要經(jīng)過如下環(huán)節(jié):
    語音分析應用場景——投訴發(fā)現(xiàn)與分析
      每個環(huán)節(jié)都有可能出現(xiàn)問題導致客戶投訴,如何精準確認是什么問題,哪個流程導致的投訴?才能給出合理的解決方案讓客戶滿意。
      我們來回顧以上兩個疑問
      1.如何在客戶不滿并要投訴前,及時做出預判。
      2.如何確認產(chǎn)生投訴的具體原因,給出合理的解決方案。
      近幾年,智能語音分析技術(shù)越來越受到大家的關(guān)注,在投訴發(fā)現(xiàn)與分析方面,智能語音系統(tǒng)也體現(xiàn)了它強大的優(yōu)勢。我們對多個企業(yè)進行咨詢,運用智能語音系統(tǒng),對投訴進行了深度分析。進入企業(yè)后,首先我們聽取大量的錄音,了解客戶業(yè)務,發(fā)現(xiàn)錄音中客戶表達不滿的關(guān)鍵詞。(不僅僅是投訴這個關(guān)鍵詞,客戶前期表達的不滿很可能會導致客戶最終投訴)
      以近期我們服務過的客戶為例:
      通過對這些關(guān)鍵詞的確認,建立相應模型后我們把模型進行了分類,分為:員工層面問題,流程層面問題,產(chǎn)品層面問題。這樣在通過分類對不滿和投訴錄音進行交叉分析,可以分析出哪類問題占比最高,是導致客戶投訴和不滿的重要原因。
    語音分析應用場景——投訴發(fā)現(xiàn)與分析
      在分析過程中我們發(fā)現(xiàn)流程問題是不滿和投訴占比最高的原因,占全部不滿和投訴錄音的40%左右,且通話時長很長,往往會是正常通話時長的2倍,甚至更高。在深度鉆取進行分析,流程問題中涉及到后臺或者其他業(yè)務部門配合的占比通常最高,且通話時長也很高,甚至有的達到500s以上。
      員工層面問題“員工權(quán)限問題”占比最高,占所有不滿和投訴錄音的20%左右,通過對錄音的驗證,可以發(fā)現(xiàn):所有員工無法確認或無法承諾的問題,員工唯一的解決方式都是進行記錄反饋,且大部分員工都會重復致歉,這樣的重復致歉讓客戶感受不到任何的誠意,反而適得其反讓客戶非常不滿。
      這樣我們從流程層面和員工層面都找到了根本原因,且給出相應的改進建議:
      流程層面---優(yōu)化后臺處理流程,與后臺部門討論明確的服務時限,以及可以直接回復用戶的解決方案。
      員工層面---在流程上進行完善,提供一線員工更多可參考信息,及時培訓員工溝通技巧
      在分析中過程中大家也發(fā)現(xiàn)了不滿和投訴錄音的平均通話時長都很長,是不是普遍現(xiàn)象呢,還是個別員工導致的問題?通過平均通話時長的分布分析,我們定位到具體的日期與重點員工。
    語音分析應用場景——投訴發(fā)現(xiàn)與分析

    語音分析應用場景——投訴發(fā)現(xiàn)與分析
      通過層層剝離的分析方法,我們就可以清晰準確的得到影響客戶不滿意的根本原因,就可以對投訴做出預判,制定合理的改進方案,從而降低產(chǎn)生投訴的可能性。
     

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