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
全鏈路流程，數據化管理
- 服務大數據解析
- 感知偵測體系搭建
- 自由監測預警
- 自定義報表生成
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
行業內的優秀企業都在使用
北京聯通
北京聯通推進客戶感知智能吹哨多年，感知問題自動派發工單到部門，限期整改，效果顯著，年均投訴降低超過20%，客戶感知持續大幅改善。
中國移動集團
移動集團客服部針對攜號轉網等9項重點業務采集全量工單、熱線、輿情數據構建詳細的感知問題監測報表，用于總部統一的服務管控。
某市12345
某市12345推進熱線大數據輿情監測，基于全量工單（案件）數據構建輿情感知監測體系，市民感知對齊到各委辦局，關聯工單督辦，全面提升政務便民服務體驗。