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使用呼叫中心来帮助建立品牌忠诚度

发布时间:2020-01-12 14:13:18 所属栏目:动态 来源:站长网
导读:据《全球网络零售支出报告》显示,2018年,全球8.8%的零售销售额来自网络,总额超过2万亿美元。随着网上购物的总数量持续增长,一个令人信服的理由是,电子商务客户期望得到的支持与那些在商店购买相同产品的客户一样好,甚至更好。 亲自验证正确的设置和

积极主动的互动使解决问题的速度加快,从而产生积极的呼叫中心体验,提高客户满意度和品牌忠诚度。从一开始就为代理提供可操作的上下文,这就消除了客户反复解释他们的情况的需要。通过更好地了解客户的情况和偏好,为代理提供可操作的上下文可以增强和个性化客户体验。

在第一次调用时快速解决问题还有另一个好处:它大大提高了代理的工作效率。一个客户支持平台可以做更多来优化整个呼叫中心的运作。

例如,一个仪表板可以为管理人员提供当前呼叫量和代理活动的实时视图,它提供了在高峰时期进行调整以避免严重问题的机会。或者,关于每个代理的表现的信息,结合实际的电话录音,为有针对性的指导提供了机会。值得注意的是,效率更高的员工往往对工作更满意,这有助于减少人员流动。

目前,深度学习(DL)、机器学习(ML)和人工智能(AI)技术改善客户服务的潜力仅受到想象力的限制。虽然这些术语被越来越多地使用,但往往没有明确的应用前景,每种术语的最终目标都是所谓的“智能自动化”。

除了主要通过提供更好的上下文来提高呼叫中心的效率之外,这些技术还提供了通过更智能地应用自动化来引导用户尽可能快地解决常见问题来改进自助服务支持选项的机会。

自动化支持服务方面的这些改进,最大限度地减少了代理人处理日常事务的需要,使他们能够将精力集中在更具挑战性的问题、VIP客户和通常需要亲自接触的战略场景上。

成功地使用智能自动化可以使客户能够更快、更有效地处理常见的任务。例如,被引导到正确的自助服务选项(它提供了易于遵循的说明),与使用代理的类似体验一样令人愉快(如果不是更愉快的话)。

智能手机的强大功能与智能自动化的潜力相结合,为增强呼叫中心的交互提供了几乎无限的机会。一些例子:

ML和AI模式匹配也可用于微调客户细分,包括更新特定客户遇到特定问题的概率。这种形式的智能自动化可以用于增强上下文,以便在入站会话期间提供更有意义的选项,也可以用于主动启动出站通知,并提供一个方便的自助解决方案。

最终,智能自动化将超越聊天机器人,创造出所谓的“人工智能”。例如,一个航班被取消,所有的乘客都会接到电话,让他们选择是否预订另一个航班。

大多数人可能会选择自助服务,在智能手机浏览器上显示可用航班列表。其他人可能需要与人工或实际代理人交谈,因为他们目前正在开车去机场。无论如何,将客户支持平台的智能自动化与智能手机的能力相结合,都将为呼叫中心带来光明的未来。

继续把呼叫中心当作成本中心是在浪费公司的钱。使用一个可以提高呼叫中心效率的客户支持平台,可以从两个方面为自己带来好处,甚至更多。第一种是通过提高客户满意度和品牌忠诚度,从而降低客户流失率和提高客户终身价值。第二种是通过增加代理生产力来降低成本,尽可能减少呼叫转移,以及呼叫中心作为一种服务提供所带来的规模经济效益。

这些和其他潜在的改进已经促使更多的公司将他们的呼叫中心从一个成本中心转变为一个能够创造竞争优势的战略资产。

对于那些此时不愿意进行此更改的公司,请考虑以下情况:随着公司开始利用客户数据来增强和简化支持体验,客户将开始期待它,并且他们将对那些没有利用其现有数据的公司感到越来越失望。

从评估当前的呼叫中心运作开始,发现需要改进的地方。评估应该寻找现有过程中的差距,并确定如何用现有的实践和技术或新技术来最好地消除这些差距。在此过程中,请评估所有当前系统的能力和可扩展性,并研究进行增强的可用选项。

例如,您现有的系统能否有效地利用可用数据来提供有意义的上下文,或者利用智能手机的强大功能?否则,您当前的系统将限制您提供世界级客户支持的能力。最后,评估各种改进可能如何提高客户满意度和收入。

至少,确定您现在可以改进的客户支持体验的一个方面,以及可以减少的代理工作负载的一个方面。您可能会惊讶于开始采用数据驱动的、上下文相关的客户支持方法是多么容易。

Joerg Habermeier是UJET的产品主管,他的重点是通过灵活的SaaS平台提供超现代的客户支持解决方案。Joerg有超过20年的经验,为Facebook、Pypestream和StrongView等公司指导、设计、实施和发布产品和功能。他拥有耶鲁大学环境科学与管理硕士学位和塔夫茨大学水资源系统工程硕士学位。

(编辑:威海站长网)

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