在呼叫中心行業(yè)，往往一個完整的客戶體驗(yàn)，會經(jīng)歷很多環(huán)節(jié)，例如我之前服務(wù)的企業(yè)，客戶針對酒店預(yù)訂需求就要經(jīng)過如下環(huán)節(jié)：
每個環(huán)節(jié)都有可能出現(xiàn)問題導(dǎo)致客戶投訴，如何精準(zhǔn)確認(rèn)是什么問題，哪個流程導(dǎo)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(yù)判。
2.如何確認(rèn)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(qiáng)大的優(yōu)勢。我們對多個企業(yè)進(jìn)行咨詢，運(yùn)用智能語音系統(tǒng)，對投訴進(jìn)行了深度分析。進(jìn)入企業(yè)后，首先我們聽取大量的錄音，了解客戶業(yè)務(wù)，發(fā)現(xiàn)錄音中客戶表達(dá)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(dá)的不滿很可能會導(dǎo)致客戶最終投訴）
以近期我們服務(wù)過的客戶為例：
通過對這些關(guān)鍵詞的確認(rèn)，建立相應(yīng)模型后我們把模型進(jìn)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(jìn)行交叉分析，可以分析出哪類問題占比最高，是導(dǎo)致客戶投訴和不滿的重要原因。
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(jìn)行分析，流程問題中涉及到后臺或者其他業(yè)務(wù)部門配合的占比通常最高，且通話時長也很高，甚至有的達(dá)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(yàn)證，可以發(fā)現(xiàn)：所有員工無法確認(rèn)或無法承諾的問題，員工唯一的解決方式都是進(jìn)行記錄反饋，且大部分員工都會重復(fù)致歉，這樣的重復(fù)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(yīng)的改進(jìn)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(wù)時限，以及可以直接回復(fù)用戶的解決方案。
員工層面---在流程上進(jìn)行完善，提供一線員工更多可參考信息，及時培訓(xùn)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(dǎo)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(diǎn)員工。
通過層層剝離的分析方法，我們就可以清晰準(zhǔn)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(yù)判，制定合理的改進(jìn)方案，從而降低產(chǎn)生投訴的可能性。
