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客户投诉质量管理的大数据应用

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  大数据一个看似通俗直白、简单朴实的名词,却无疑在全球引起了又一轮的数据技术革命浪潮。根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计,2010年全球数字世界的规模首次达到ZB(1ZB=1万亿GB)级别,即1.227ZB;而2005年这个数字只有130EB,相当于5年增长10倍。这种爆炸式增长,意味着到2020年我们的数据世界规模将达到40ZB,相当于地球上所有海滩上沙粒数量的57倍。毫无疑问,我们已经进入了大数据时代。

  企业正在意识到他们能收集到的数据是多么的有价值,并开展建立专门的机构来研究和运用大数据。从大数据中挖掘价值,无疑给企业带来巨大的机遇。激烈的商业世界迎来了一场由数据驱动的大变革,而这一场革命和人类经历过的若干次产业革命最大的区别在于:它产生得悄无声息。

  一位愤怒的父亲跑到美国Target超市投诉他近期收到超市寄给他女儿大量婴儿用品广告,而他的女儿还不过是个高中生。一周以后这位愤怒的父亲再次光临并向超市道歉,因为Target发来的婴儿用品促销广告并不是误发,他女儿的确怀孕了。纽约时报的这则故事让很多人第一次感受到了这场变革。京东商城利用客户的访问记录探索客户兴趣,并在客户登录时个性化生成产品推荐目录及适时向客户发送产品宣传信息;阿里巴巴通过研究客户的信用记录,利用庞大的现金,向中小卖家开展小额贷款业务,迈出了互联网金融的重要一步…… 大数据时代的商业革命风气云涌,如何善用大数据作为杠杆来驱动市场营销、成本控制、客户管理、产品创新和企业决策,进而激励新的商业模式和创造新的商业价值,是这个时代给予我们的机遇也是挑战。

  大数据使得商业应用领域有了改变游戏规则的能力,支持了新的业务应用。那么在通信运营企业客户投诉质量管理方面,大数据如何发挥其作用呢?

  1、基于地理的应用

  客户投诉区域管理:识别客户的投诉地点,将客户投诉按地域进行管理,用红黄绿等颜色建立投诉量和投诉满意度、解决率的热力图,有针对性的提升数量大、指标低地域的投诉服务质量和客户口碑。

  2、基于建议的应用

  客户需求挖掘:针对客户的诉求,利用文本挖掘技术,提取客户反馈的需求信息,并进行时序关联性分析,可挖掘出客户隐藏的需求,从而可设计新产品去满足需求,不断提升公司产品和客户需求的吻合度,提升客户粘性和维持良好的客户口碑,真正发挥投诉数据金矿的作用。

  客户情感分析:针对客户的诉求,利用文本挖掘技术,并通过情感分析库来分析客户的情感,获取客户性格特征和对投诉的情感紧急度,有利于制定根据客户情感的投诉运营策略(例如对急性子的客户采取耐心聆听、快速解决策略;对自我意识强的客户采用适当赞扬、贴心秘书服务策略等),提升公司个性化服务水平。

  3、基于预测的应用

  客户投诉来电预测:根据客户的投诉时间、投诉问题、投诉频次,分析客户来电规律,在客户来电前主动致电客户告知投诉进展情况,而不是根据自身空闲情况致电客户,提升客户投诉服务感知。

  客户投诉周期预测:根据营销案规则建立投诉影响因子,结合公司营销案上线情况和客户投诉特征,预测投诉发生的高峰,提前安排业务培训、人员接线,避免出现工单大量积压的情况,提升移动运营商的投诉承接能力。

  4、基于洞察的应用

  升级投诉客户识别:通过对客户性别、投诉特征、通话情况等进行分析,构建升级投诉客户特征模型,根据此模型监控当前投诉客户,识别出可能出现升级投诉、媒体投诉的客户,并采取有针对性的应对措施,防范事件扩大,保持公司信誉。

  5、基于基准的应用

  质量指标实时动态监控:利用互联网上的数据对同行业内的公司质量指标进行口碑分析,将公司的质量指标与竞争对手群体或行业平均值进行比较,实时获取客户对公司的评价,指定相关策略。

  以上只是抛砖引玉指出大数据在通信运营企业客户投诉质量管理方面的一些应用,还有其他很多信息可以从数据中挖掘并应用。世界已经发生了变化,不少企业制定了大数据应用战略并投入人力、物力、财力去运用大数据,而不少企业固步不前,也有些企业虽然表面上有规划但实际落地效果很差。未来如何发展尚不能定论,但明末清末的闭关锁国导致朝代衰落、不求改变导致柯达和诺基亚没落,可以确定的是固步自封的企业终会被市场抛弃。

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