客戶感知發現面臨的挑戰
滿意度調查難發掘客戶真實心聲
? 問卷是業主思路,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
? 調查為統計抽樣,代表性存疑
電話錄音等“數據金礦”挖掘困難
? 來電原因等分類目錄更新滯后,點選準確率低
? 傳統周報月報時效性低
? 電話錄音挖掘需要大數據與AI分析,技術難度高
感知提升涉及眾多環節優化困難
? 各環節均可能出現響應慢等典型感知問題
? 定位具體環節需要更深入的問題挖掘
? 確認優化環節欠缺影響比對機制
方案概述
支撐企業自助挖掘感知問題,設置預警,持續監測感知變化
典型應用場景
客戶感知定責
細分感知標簽設置,關聯組織機構,方便感知問題定責。
感知問題激增預警
設置持續多日的某類感知問題標簽同環比閾值,用于監測感知問題激增。
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,用于監測感知問題管控進程。
方案優勢
真實感知精準識別
從客戶原始數據入手,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,關聯服務流程與節點,推進感知評價落地應用