CTI論壇(ctiforum.com) （編譯/老秦）： callcentrehelper請專(zhuān)家小組就如何監控客戶(hù)服務(wù)提供最佳建議，以提供卓越的客戶(hù)體驗。

　　這些是他們監控客戶(hù)服務(wù)的重要技巧：

　　了解客戶(hù)如何看待您的業(yè)務(wù)是您成功的關(guān)鍵。但這并不總是像發(fā)送一個(gè) 10 分制的量表和評論框那么簡(jiǎn)單。

　　是的，這可以成為衡量客戶(hù)滿(mǎn)意度的強大工具，但前提是它以正確的方式完成，并且前提是您還關(guān)注自己遺漏的內容。

　　為了充分利用您的調查，您的客戶(hù)需要知道他們的回答不僅僅是您月度報告中的數字。

　　您應該與經(jīng)常花時(shí)間告訴您您做得如何的客戶(hù)互動(dòng)，并迅速對有價(jià)值的見(jiàn)解做出回應--無(wú)論是正面的還是負面的。

　　除此之外，您還應該尋找那些不告訴您您做得如何的客戶(hù)。哪些客戶(hù)不跟你說(shuō)話(huà)？花時(shí)間與客戶(hù)溝通，他們的意見(jiàn)可能會(huì )影響您的業(yè)務(wù)運營(yíng)方式，并尋找與他們互動(dòng)的機會(huì )。

　　感謝MaxContact的 Bram Borne

　　過(guò)去兩年中，在家辦公、數字渠道的加速增長(cháng)和更高的客戶(hù)期望等諸多變化都影響了客戶(hù)服務(wù)以及座席的幸福感。

　　雖然后者需要密切關(guān)注，但它并沒(méi)有改變應該跟蹤的核心內容，以保持正確的客戶(hù)服務(wù)水平。仍然需要首先關(guān)注對客戶(hù)重要的事情：

　　這些是由幾個(gè)因素驅動(dòng)的，例如：

　　因此，需要結合客戶(hù)、座席和運營(yíng)指標來(lái)全面了解并確定改進(jìn)機會(huì )。

　　要全面了解客戶(hù)服務(wù)，需要一系列基于結果的指標和對影響他們的驅動(dòng)因素的可見(jiàn)性。

　　例如，解決不斷增加的平均應答速度 (ASA) 意味著(zhù)必須了解根本原因：高于預期的呼叫量、路由到未經(jīng)培訓的座席或糟糕的自助服務(wù)體驗，這意味著(zhù)客戶(hù)決定要與座席交談。

　　這些因素的全部或組合很可能同時(shí)產(chǎn)生影響。因此，解開(kāi)高 ASA 需要額外的信息：呼叫量、呼叫處理時(shí)間、轉接、非自助交易等等。

　　此外，解決具體問(wèn)題需要深入挖掘的能力，這意味著(zhù)按客戶(hù)類(lèi)型、客戶(hù)意圖、渠道、座席團隊、座席技能、隊列等進(jìn)行衡量。

　　系統應該在最低級別捕獲客戶(hù)交互元數據，以幫助評估性能和識別問(wèn)題。組織通常擁有實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的儀表板，但還需要分析能力來(lái)發(fā)現趨勢、發(fā)現相關(guān)性并提高績(jì)效。

　　不過(guò)，內部數據并不是萬(wàn)能的。還有有用的外部基準測試數據。也不應該忘記客戶(hù)調查數據，或者任何影響社交媒體和評論網(wǎng)站（Trustpilot、谷歌評論等）品牌認知的東西--盡管這些數據可能存在偏差，并且可能只涵蓋客戶(hù)互動(dòng)總量的一小部分。

　　一旦數據幫助確定了問(wèn)題和根本原因，關(guān)鍵是要制定一個(gè)糾正這些問(wèn)題的計劃。這可能包括多個(gè)方面--人員、流程、系統--但這是另一個(gè)討論！

　　感謝Odigo的 Steven Harris

　　組織可以訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)成功和座席生產(chǎn)力數據。然而，許多客戶(hù)體驗領(lǐng)導者并沒(méi)有制定如何利用和應用這些數據的策略。

　　根據Metrigy最近的 CX 指標差距報告，組織應該使用這兩個(gè)領(lǐng)域的數據來(lái)成功監控客戶(hù)服務(wù)。

　　例如，如果呼叫處理時(shí)間下降，但客戶(hù)滿(mǎn)意度也下降，這意味著(zhù)您應該讓您的座席花更多時(shí)間與客戶(hù)一起解決他們的問(wèn)題。

　　該報告顯示，大多數公司對保持較高的客戶(hù)滿(mǎn)意度更感興趣，即使這會(huì )導致更高的成本。因此，分析相互關(guān)聯(lián)的客戶(hù)成功和座席生產(chǎn)力數據非常重要。

　　感謝 Five9 的 Jason Griffin

　　收集數據然后讓它塵埃落定是沒(méi)有意義的。在開(kāi)始監控客戶(hù)服務(wù)之前，您需要確定最終目標是什么，以了解需要提取和監控哪些數據。

　　例如，如果您以前遇到過(guò)響應時(shí)間問(wèn)題，那么可能值得關(guān)注這一點(diǎn)，或者如果您想識別面向客戶(hù)的瓶頸和團隊流程的初期問(wèn)題，您最好收集有關(guān)這些特定障礙的信息。

　　這樣，您從一開(kāi)始就知道您將擁有正確的數據，而不是在您已經(jīng)擁有的數據的行之間進(jìn)行讀取。

　　Costa Express 通過(guò)這種方法看到了真正的成功。通過(guò)引入一種衡量客戶(hù)體驗的新方法，他們能夠明確識別客戶(hù)聯(lián)系的最常見(jiàn)原因，從而提高座席生產(chǎn)力并簡(jiǎn)化流程。

　　在監控您的客戶(hù)服務(wù)績(jì)效的全貌之前，確定您的客戶(hù)用來(lái)與您聯(lián)系的所有渠道。

　　這將有助于涵蓋所有基礎。可能很容易忘記您的客戶(hù)不經(jīng)常使用的渠道或現在看起來(lái)有點(diǎn)過(guò)時(shí)的渠道。

　　通過(guò)從所有客戶(hù)聯(lián)系渠道中提取數據，您將能夠保證在所有聯(lián)系渠道中提供關(guān)鍵的一致性，并建立強大的全渠道策略。

　　感謝 RingCentral 的 Louise Newbury-Smith

　　NPS 和 CSAT 是廣為人知的工具，已使用多年。接受和利用從中獲得的見(jiàn)解對于理解流程中的瓶頸以及客戶(hù)體驗的挫折/快樂(lè )領(lǐng)域至關(guān)重要。

　　將語(yǔ)音分析等技術(shù)解決方案與 NPS/CSAT 洞察相結合可以產(chǎn)生令人信服的結果，因為您可以了解全局。

　　然而，需要注意的是確保整體關(guān)注，而不是限制一個(gè)領(lǐng)域的分析--例如，不僅僅是 NPS 量表上的批評者。

　　如果你沒(méi)有看到全貌--服務(wù)交付方面的表現，以及改進(jìn)的機會(huì )--那么你只了解了一半。

　　感謝MaxContact的 Sean McIver

　　我的建議是在您的客戶(hù)與座席交談之前監控并消除客戶(hù)服務(wù)故障。主動(dòng)負載、可用性和功能測試可防止客戶(hù)陷入無(wú)休止的 IVR 循環(huán)，從而讓他們感到沮喪和憤怒。

　　它還可以避免客戶(hù)在電話(huà)線(xiàn)突然斷線(xiàn)之前排隊等待數小時(shí)。它阻止了客戶(hù)最終與無(wú)法幫助解決他們的詢(xún)問(wèn)的座席聯(lián)系，因為"今天的系統很慢"。

　　獨立和自動(dòng)化的測試和監控技術(shù)經(jīng)常被忽視，但它可以改變您的聯(lián)絡(luò )中心。它可以準確地告訴您在典型的小時(shí)、一天或一周內您的網(wǎng)絡(luò )掉線(xiàn)了多少電話(huà)。

　　它可以在您的 IVR 更新上線(xiàn)之前測試數以千計的 IVR 旅程，并以人類(lèi)團隊無(wú)法比擬的速度和準確性查明故障原因！還有很多很多。

　　感謝 Hammer 的 Sandie Simms

　　通過(guò)人工智能功能增強的分析可以通過(guò)兩種方式部署，以支持組織提供出色的客戶(hù)服務(wù)。

　　它可以實(shí)時(shí)執行，允許系統向座席提供通話(huà)指導，也可以在通話(huà)后執行，通常作為座席輔導和發(fā)展會(huì )議的一部分。

　　實(shí)時(shí)交互指導在交互過(guò)程中監控交互，并可以通過(guò)提供專(zhuān)注于改進(jìn)所提供服務(wù)的上下文相關(guān)信息來(lái)幫助座席。

　　該指南通常由 AI 模型觸發(fā)，該模型監控和測量座席行為或脆弱性跡象等項目。

　　在電話(huà)后的世界中，座席可以進(jìn)行自我輔導，也可以進(jìn)行主管指導的輔導課程。他們的所有交互都將被分析，簡(jiǎn)單的儀表板可以顯示提供良好客戶(hù)服務(wù)的呼叫示例，以及需要額外指導的呼叫示例。

　　這些示例不僅可以來(lái)自實(shí)時(shí)系統中使用的相同 AI 模型，還可以來(lái)自分析呼叫以符合所有內部（和外部）客戶(hù)服務(wù)標準。

　　這兩種互補的方法意味著(zhù)組織正在創(chuàng )建一個(gè)分析解決方案支持所有座席提供最佳客戶(hù)服務(wù)的工作環(huán)境。

　　感謝 NICE 的 Andy Traba

　　社交媒體現在是大多數客戶(hù)看到的第一件事，也是最容易訪(fǎng)問(wèn)的。就大多數客戶(hù)而言，社交不僅是面孔，而且是您業(yè)務(wù)的指揮和消息傳遞中心。

　　監控和保持社交活動(dòng)對成功的 CX 至關(guān)重要。最初創(chuàng )建的目的是在一個(gè)地方簡(jiǎn)單地管理多個(gè)社交媒體平臺，監控工具、集線(xiàn)器和平臺具有遠遠超過(guò)原始管理需求的價(jià)值。

　　由于大多數公司將大量營(yíng)銷(xiāo)重點(diǎn)和資金投入到社交媒體上，這是跟蹤對話(huà)和關(guān)注趨勢的最簡(jiǎn)單但也是最耗時(shí)的方式。一些值得關(guān)注的事情：

　　你怎么知道客戶(hù)的想法？給你的最終用戶(hù)一個(gè)出口，他們會(huì )告訴你的。除了理解客戶(hù)可以提升、降級、羞辱和擁護一個(gè)品牌之外，客戶(hù)還知道并利用他們可以在企業(yè)或行業(yè)內實(shí)現變革的想法。

　　客戶(hù)反饋比以往任何時(shí)候都更有價(jià)值。隨著(zhù)可供客戶(hù)響應的渠道、平臺和工具越來(lái)越多，他們重視評價(jià)和推薦體驗的能力。

　　調查對此非常有用。但是您有多種機會(huì )來(lái)構建一個(gè)用戶(hù)界面，鼓勵您的客戶(hù)通過(guò)多渠道留下反饋。

　　無(wú)論是簡(jiǎn)單的啟動(dòng)頁(yè)面、文本調查還是語(yǔ)音備忘錄，重要的是設計這些反饋機制不僅要捕捉您想知道的內容，還要讓客戶(hù)告訴您他們想讓您知道的內容。

　　客戶(hù)體驗由跨各種渠道和接觸點(diǎn)的所有客戶(hù)交互定義。快樂(lè )的粉絲很棒，但如果粉絲、追隨者、聲音和趨勢不能直接連接到客戶(hù)數據點(diǎn)，則影響不大。

　　借助多渠道和無(wú)限接觸點(diǎn)，很容易將噪聲與信號混淆。 Analytics（分析）在不抑制聲音的情況下消除噪音。

　　行為、銷(xiāo)售、市場(chǎng)和搜索分析只是幫助您確定客戶(hù)體驗的哪些部分得到加強以及哪些部分在云中丟失的幾個(gè)軌道。

　　收集客戶(hù)的點(diǎn)必須導致實(shí)際行為、花費的金錢(qián)、市場(chǎng)需求和市場(chǎng)指標之間的點(diǎn)之間的聯(lián)系。

　　您的 CRM 管理您的公司與客戶(hù)之間的關(guān)系。這是一種簡(jiǎn)單而有效的方法，可以確保您的每個(gè)客戶(hù)都有發(fā)言權。

　　CRM 旨在為整體評估提取大量數據或為活動(dòng)提取大量數據點(diǎn)，因此了解 CRM 還能夠維護單個(gè)客戶(hù)的詳細信息以跟蹤、記錄和提供一些歷史背景。

　　有這么多可用的訪(fǎng)問(wèn)路徑和接觸點(diǎn)，跟蹤 CX 和監控滿(mǎn)意度水平可能會(huì )很棘手。

　　通過(guò)有效和周到地使用您的工具和平臺，您不僅能夠在任何時(shí)間和時(shí)間拍攝客戶(hù)體驗的快照，還能夠講述故事并控制 CX 敘述，目標是獲得可操作的見(jiàn)解和持續不斷的客戶(hù)滿(mǎn)意度。

　　感謝Alvaria的 Kaye Rickards

　　VOC 洞察力無(wú)處不在。對話(huà)數據、社交媒體、第三方評論網(wǎng)站、客戶(hù)調查--不勝枚舉。然而，無(wú)法提煉這些反饋、識別突出趨勢并建立豐富的可操作見(jiàn)解庫，通常會(huì )阻礙聯(lián)絡(luò )中心團隊獲得準確的客戶(hù)服務(wù)體驗觀(guān)點(diǎn)。

　　幸運的是，人工智能的進(jìn)步正在為VoC解決方案鋪平道路，該解決方案在轉換、分析和可視化數據之前收集數據。因此，公司可以挖掘趨勢、發(fā)現痛點(diǎn)并預測客戶(hù)需求。

　　也許最重要的是，這些可視化使企業(yè)能夠看到數據講述的故事，識別改進(jìn)機會(huì )并識別系統和流程中的挑戰。

　　憑借這種強大的客戶(hù)洞察力視圖，公司可以圍繞數字和挑戰偏見(jiàn)進(jìn)行背景分析。這樣做至關(guān)重要，因為分析師必須保持開(kāi)放的心態(tài)，避免將數字與先入為主的想法相吻合。畢竟，講故事不能代替分析。

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