李斐
摘要:在5G时代,尤其是5G业务的成熟时期,在电信企业客户服务操作时出现了许多新的情况和问题。电信企业如何解决服务疼痛点,提高客户感知,加强服务的智能操作,提高企业价值,已成为当前电信企业面临的一个重要问题。本文论述了电信企业智慧客服服务提升整体思路,分析了电信企业客户服务智慧化运营的具体应用措施。
关键词:智慧客服;电信企业;智慧化运营
引言:随着移动互联网技术的升级和商业模式的创新,电信运营商正在逐步进行互联网转型。同时,也对直接面向终端用户的客户服务提出了新的挑战。无论从用户需求的多样性角度、用户需求信息的差异化,都对客户服务的及时性、准确性和完整性提出更高的要求。智慧客服服务管理如何跟上客户需求的发展,提供更高质量的客服服务运营管理,从而保障客服服务质量的提高。
一、电信企业智慧客服服务的重要性
(一)客服服务速度快
电信企业智慧客服服务速度快,可以快速解决客户的问题更传统的查询系统更多地将页面作为关键解决方案,先后开发了在线“一键诊断”、“一键预测”等功能,在第一次接触时就有效地解决了客户的问题,以达到更好地客服服务效果。
(二)客服服务有温度
电信企业智慧客服服务有温度,提前解决客户问题。在客户察觉到痛点之前,应在客户发现痛点之前进行现场主动护理。通过互联网、IVR、手工协同等方式实现“主动服务”,重点关注高收费、实时捕捉场景信息,准确匹配服务策略,提前发现并解决客户问题。
(三)客服服务有深度
电信企业智慧客服服务深入系统,解决客户的问题。早期预警的来源是主动控制,并基于客户感知的关键过程建立一个端到端的操作监控系统;通过投诉客户、评价、体验访问等分析确定客户的核心需求。建立服务操作的关键指标体系,如联系服务商,业务支持和网络操作;设置阈值,进行积极的早期预警和监控;明确主要职责,对不同领域、不同层次进行管理和控制。通过对关键运营指标的改进,引导运营主要负责单位持续推进服务改进。
二、电信企业客户服务智慧化运营的具体应用
电信企业制定了全面的改进方案,通过应用服务智能进行实践。
2.1“一键式”为一线注入智慧赋权,支持一线提高效率,确保服务速度。
(一)一键诊断
从客户和一线的诉求,驱动需求的产生:首先根据话务数据分析,从客户投诉的热难点问题入手,将专家经验与系统能力进行封装和固化。重点针对资费类、故障类、咨询类三大类诊断域进行梳理,每个诊断域再细分为不同的诊断场景,如资费类细分为:手机上网、分月返还、增值业务、高额费用、异常停开机等;障碍类细分成四大场景:宽带、iTV、移动网、固话故障等;咨询类细分成三大场景:国际漫游、4G升 5G、套餐协议期查询等。
设计诊断模型,支撑场景的快速加载和调优:其次将诊断场景抽象为诊断流程、诊断因子、元数据、诊断规则,通过流程平台、规则平台实现流程、环节、规则及关联操作的快速调整,以满足业务规则变化带来的诊断场景快速调优要求。
界面设计互联网化,操作便捷:系统整体页面风格设计运用互联网思维,参考 360 安全卫士一键诊断模式,实现一键式诊断服务。话务员只需一键启动,即可完成诊断流程。页面最上方清晰展现自然语言化的诊断报告,页面中部是诊断详情分类,分别为正常、异常、关注、失败等,设计为流程式滚动展示,各状态用醒目的图标标识。同时提供关联操作和快捷派单按钮,方便话务一键操作,每个环节响应时间原则上不超过 2 秒。
在内部渠道应用的同时,将成熟场景进行客户化转换和封装,嵌入网厅、掌厅、微信、机器人等渠道,最终引导客户自助诊断问题,分流人工话务量。
(二)一键预判
为了有效缩短客户问题识别与服务时长,智慧诊断系统结合大数据客户画像、客户接触轨迹信息在话务产生时就后台启动通用预判流程进行客户问题的智能预判。其中客户标签包括客户类型(政企、公众,服务敏感客户等),客户特征属性(渠道偏好、个性特征)等,业务特征包括业务订购、业务使用(终端、账务、流量使用)等,接触轨迹信息包括客户营销、服务过程中各类主动、被动接触数据,涉及掌厅、网厅、微信厅、短厅、热线人工和自助渠道,最好扩展至IM等其他渠道。智慧诊断系统根据来电号码识别客户(本网、他网),实时进行通用诊断、个性化诊断,预测用户来电服务诉求,从而为客户提供个性化主动服务,提升客户感知。
(三)主动服务,在客户面前找到痛点,确保服务有温度
围绕客户痛点,构建以客户行为数据为驱动的客户服务肖像标签系统,实时捕捉客户关键场景,准确匹配服务策略,基于智能服务营销平台实时加载客户联系人。对外,要把服务放在前面,提高客户满意度;对内,要给联系点“智能预警”,化解客户服务和操作风险。
1.分析话务、投诉热点难点,生成活跃的业务场景
重点关注在线处理时间长、一次性解决率低、重复投诉和投诉率高的场景。通过对不同场景的录音分析和工单分析,把握关键问题,进行主动预警护理,一键诊断处理,并分析事件发生后的原因。从主动服务开始,最终确定成本、本地流量、国际漫游等服务问题。
2.抽象场景,刻画目标用户,实现自动触发流程,提升数据精准度
抽象场景,描绘目标用户。通过分析主动服务场景的特点,发现其中涉及的源數据系统很多,包括服务计费管理系统、服务安全保障系统、信令管理系统、移动端和互联网以及恶意软件安全监控系统防范管理系统等,从数据时效性和专业跨域分析数据之间关联的可能存在性两个不同维度进行抽象并提出其应用模式。
3.人工试呼评估,精准推送
成立现役人工试运行专家组,提取目标客户,制定并优化脚本,差异化回访,回访制表,并对提出的现役场景提供试运行评估结果。
4.监督渠道执行,评估管控成效
首先,基于服务营销策略平台,实现对客户联系频率的整体控制,避免干扰客户。其次,每月进行效果评估管控:转化率+认知度。
5.丰富和完善服务标签库,支持主动服务快速建模
将消费、沟通行为、渠道联系、DPI等客户行为数据与知识库等业务数据进行整合,通过挖掘分析,构建基于客户服务的用户标签系统,为精细服务提供客户数据支持。
三、围绕服务提供的全过程,开展端到端监控预警,确保服务有深度
在整个过程中梳理客户的核心需求,建立服务运营的监控指标体系。为了实现目标的“全流程、全渠道和全面服务”,电信企业要关注当前服务理念,整理客户的核心需求,设置相应的业务操作的监控指标,同时满足业务的端到端监控要求,使用业务流程进行处理。
明确责任承担主体,建立风险分级管控责任体系。实施电信企业运行风险控制,明确协调工作要求,建立企业联合技术改进管理体系。建立信息运营保障机制,提高从终端至中端信息服务运营能力。建立端到端业务运行监控系统,支持日常监控;使得端到端服务运营监控系统具有客户感知关键指标系统化、数据呈现可视化、预警实时监控、预警全过程闭环控制等特点。
四、发展方向及展望
时代在变,人工智能技术也在不断发展,如何不断引进新技术在服务客户方面进行持续创新成为各大电信运营商共同使命。电信企业应继续研究持续打造智能客服系统,让广大客户享受到人工智能技术所带来的便捷服务,让我们的智慧客服系统具备人机交互、未问先知的能力,实现千人千面的差异化客户服务,全面提升企业效率和客户感知。
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