淺談客戶聲音數據的管理與應用
專欄
作者：史雁軍
為什麼要研究客戶聲音
1、全渠道服務的趨勢。企業提供了多個渠道向客戶提供服務，但是他們之間往往沒有關聯。現在情況變了，幾乎每一個年輕消費者都裝備了智能移動設備，在這樣的客戶交互場景下，客戶的體驗已經從企業主導的多渠道服務向客戶主導的全渠道體驗進行轉變。
2、用戶購買行為變化。現在當你想購買一個產品時，隻需要在手機上打開應用方便地搜索就可以做出選擇，甚至有時隻需要在朋友圈裏看到一個推薦就可以直接選擇，在整個購買過程中最關注的可能是朋友圈裏的評價，如果這些評價對你產生了正麵的影響，直接就可點擊下單。在這一過程中，甚至你都不需要打開企業的網頁來了解信息，不需要向打電話向企業的客戶聯絡中心來了解情況，社交媒體的聲音就影響了你的選擇和購買行為。
3、大數據應用驅動力。根據IBM的研究，世界上90%的數據產生於最近兩年，這標誌著大數據時代的真正到來。客戶聲音本身就是一種大數據，海量的客戶不斷產生海量的聲音，能否對客戶聲音數據進行有效管理將會成為在大數據時代生存和參與競爭的一項基本能力。
客戶聲音並不一定要來自於客戶
我們總是習慣性地以為客戶聲音的數據要來自客戶，其實不然，隻要能夠反映客戶的行為和傾向，客戶聲音可以有不同的來源。打開數據來源的多樣性思維有助於獲取和利用更具價值和可行性的客戶聲音數據來源。客戶聲音可以來自於客戶的輸入和反饋，也可以來自於業務運營中的交易記錄，以及來自於員工的輸入記錄。
全麵理解客戶聲音數據的來源
理解客戶聲音數據的來源是有效應用的基礎。客戶聲音的數據來源主要包括內部運營數據、質量監控數據、客戶谘詢投訴、聯絡話務數據、客戶調研數據以及來自社會化媒體上的反饋信息等。
1、內部業務運營數據。設計合理的指向性運營指標能夠有效反映出公司采取的業務行動和客戶響應行為之間的關係，這類代表性的業務運營數據包括被退回的信函、被掛斷的外呼電話、無效的信用卡交易行為、不同客戶多次提及的問題、頻繁的網頁重複登錄、多次錯誤的信息輸入等。體係化設計的內部運營指標往往能夠在客戶意識到問題之前就告訴你發生了什麼，從而指導你及時采取最恰當的改進措施。內部業務運營數據是高層管理者最希望應用的客戶聲音數據來源。內部運營指標的設計需要更多體係化的專業技巧，我們另行討論指標設計這一話題。
2、內部質量監控數據。企業內部質量管理過程中產生的監控信息能夠很好地反映客戶的聲音，這類數據主要包括對產品質量和服務質量的內部監測信息以及對內部服務過程和服務交付過程的測量評價信息。比如營業網點的客戶服務等待時間可以用來很好地量化評估客戶在服務現場的體驗感知水平；對於物流配送交付過程的抽樣質檢數據可以用來評價一線配送人員是否遵守了規定的操作過程規範和交付體驗標準；對客戶經理與客戶電話互動的過程抽樣檢查不僅可以評價客戶經理的業務能力和服務規範性，而且可以據此評價客戶的體驗感知。
3、客戶谘詢投訴數據。在實際項目分析中，盡管大多數公司將客戶聯絡類型劃分為投訴或谘詢，但我們一直建議企業將投訴和谘詢的信息放在一起來分析。進入服務成長期的企業非常重視客戶投訴，往往采用獨立的編碼和處理機製，並且在管理上給出比谘詢高得多的權重，但事實上，投訴和谘詢有著相近的內容，一般意義上的投訴隻是客戶在表達方式上稍微嚴厲一些而已。從另一個方麵來講，由於對投訴的過度重視，客戶提出的問題常常沒有被當成投訴那樣來重視，在管理上經常被忽略。比如一個信用卡客戶提出關於逾期費率高的問題，你會把這當成谘詢還是投訴？許多客戶聯絡中心在設計不當的投訴管理指標麵前常常以將可能的投訴劃歸為谘詢，藉此來逃避對問題的跟進處理。
4、客戶聯絡交互數據。企業在與客戶接觸的交互過程中積累了大量的聯絡記錄，包括客戶聯絡中心記錄了來自客戶的語音交互以及以電子郵件和移動方式發起的客戶交互。幾乎每一位管理者都對移動交互的增長表示擔憂，不知道在管理上如何有效地應對。事實上，微博、微信等都可以看成是企業客戶服務號碼的另一種形式。在實際應用中，這些聯絡交互數據在分析應用上具有相當大的難度。一方麵這些數據的質量密度較低，應用大數據分析的難度也很大；另一方麵原因在於這些話務聯絡數據往往僅代表了一部分遇到問題的客戶，有大量存在的問題並沒有被提及，而且那些被提及的問題常常是一些為什麼沒有收到贈品之類的次要性問題。