◆陳根華 / 文
目前,各大電信運營商在產品、渠道、服務等方面形成了多維競爭態勢,急需一個“以客戶為中心”、實現采集、匯聚、差距分析的用戶主客觀感知數據整合載體。只有抓住客戶的痛點和訴求,才能抓住業務管理方向。為此,在這個數據為王的時代,我們創新性地提出利用大數據技術,通過科學的數據清洗和挖掘,構建服務感知因子關聯模型,以客戶訴求為中心,全面量化客戶對服務的感知滿意程度,由此發掘公司實際服務的品質與客戶感知之間的差距,并找到服務品質提升的方向。降低客戶投訴率的上海電信“服務感知差距平臺”應運而生。
抓住隱藏在大數據背后的客戶需求,就等于抓住了企業發展的未來。科學地利用大數據技術,通過構建一個用戶感知差距平臺,對客戶主觀的服務體驗進行量化處理,讓客服部門及時掌握服務質量并發現差距,進而明確服務改進方向、優化服務流程。平臺以客戶期望和客戶視角為立足點,以“整合大數據源+構建指標體系+智能化數據分析+可視化輸出”為設計思路,通過數據同步、接口對接、互聯網爬蟲等方法進行數據采集,匯聚了NPS、滿意度、投訴、觸點及場景化體驗五大類客戶主觀感知數據,經過科學數據清洗,深度挖掘衍生關鍵詞、預測詞語指數、用戶衍生需求,構建了一套完整的指標體系和服務品質數據畫像,實現了業務智能化、數據管理精細化,助力解決服務趨勢著力點的捕捉和服務管控焦點趨勢預判。
平臺攻堅克難,形成了多個實際應用場景的質量提升決策模型,重點構建并固化了渠道服務投訴畫像、網絡裝維投訴畫像、關鍵服務指標視圖、渠道服務稽查視圖4個關鍵分析視圖和75個指標元素。
我們始終貫徹“以客戶為中心”的服務理念,和“以問題為導向”的服務策略,探索了滿意度和用戶投訴之間的關聯因子,利用因子分析法構建服務感知因子關聯模型,讓平臺不僅可以量化用戶的服務感知,還可以精準定位影響用戶服務感知的具體問題,使基層單位可以針對性地解決問題,優化服務措施,降低客戶抱怨度,實現客服管理的“抓大放小”。
所謂因子,即那些影響客戶滿意度的變量。因子分析法的主要目的,是用來描述隱藏在一組測量到的變量中的一些更基本但又無法直接測量到的隱性變量,在服務質量調查方面具有廣泛的應用。而我們在利用該方法時又創新地將包括營業廳滿意度、掌網廳滿意度、微信微博滿意度、裝維滿意度等數據接入模型,構建了更多的因子維度,包括套餐、行為、渠道等。通過更多的因子維度以及更豐富的滿意度數據,優化了因子分析模型,增強了對客戶滿意與投訴產生原因的預測能力,實現了對服務問題的預警,精準定位服務投訴,降低了客戶投訴發生率。
此外,為了靈活適用于各業務單位關切的服務短板,平臺還形成了視圖個性化配置功能,從而實現感知差距展現“千人千面”的管理訴求。平臺在2018年獲得了軟件著作權,以及公司的年度科技進步獎,并且在績效管理上也有明顯的提升。
雖然上海電信的公客綜合滿意度較有優勢,但通過平臺的感知差距分析和趨勢化預判,特別是對滿意度因子的拆解和用戶(投訴)痛點的擬合關聯分析后,我們發現用戶對于渠道服務、裝維服務的抱怨相對集中。因此,結合平臺趨勢化預判和線下管理手段的齊抓共管,我們針對營業廳狠抓渠道服務規范,強化了服務稽查力度。這些舉措讓2019年渠道服務類投訴相比2018年下降了34.7%,渠道滿意度上升了4.4%。同樣,針對寬帶裝維業務,平臺幫助客服加強了裝維滿意度針對性的回訪,通過服務小循環,助力一線降低裝維投訴的比值,2019年12月相比2018年降幅達到24.8%,從而在總體表現上助力上海電信2019年的公眾滿意度相比2018年整體提升5%,持續保持行業領先。

圖1 滿意度和投訴的關聯因子模型示意圖

圖2 (公眾移動)投訴對滿意度-影響系數示例圖
隨著“服務感知差距平臺”的推廣與運營,上海電信服務整體質量得到了全面提升,助力上海電信的服務優勢進一步鞏固,對于用戶保有和激增也將起到積極作用,從而實現服務管理的雙提升。這些都歸功于感知差距平臺獨特性地集成了問卷、投訴、即時滿意度等主觀數據和腳本測試客觀數據,與現在普遍使用的用戶滿意度調查和服務調研相比具有滿意度精準度更高、報表維度顆粒度更細的特點。平臺還創新性地融入預警能力,根據指標預警規則,將痛點問題精準定位到區局維度,并進行消息預警推送。同時,提供督辦單創建、工單狀態查詢、工單完結等操作,形成可視化監督視圖,實現督辦工作在線閉環管理。從了解用戶體驗到實現服務品質提升,平臺都做了極大的改進和創新。
未來,上海電信“服務感知差距平臺”將利用大數據、AI等領域的最新技術,朝著在線化、自主化與智能化的方向持續迭代,實現從感知服務差距、發現服務問題到主動服務改善的進化。通過實現基于數據智能的服務改善決策及主動的服務改善督辦流程,進一步提高客服工作效能、提升服務品質,并驅動上海電信的客服工作持續向數字化、在線化、精細化與智能化的方向轉型升級。