CTI論壇(ctiforum.com) （編譯/老秦）： callcentrehelper請專家小組就如何監(jiān)控客戶服務提供最佳建議，以提供卓越的客戶體驗。
這些是他們監(jiān)控客戶服務的重要技巧：
1、尋求客戶反饋
了解客戶如何看待您的業(yè)務是您成功的關鍵。但這并不總是像發(fā)送一個 10 分制的量表和評論框那么簡單。
是的，這可以成為衡量客戶滿意度的強大工具，但前提是它以正確的方式完成，并且前提是您還關注自己遺漏的內容。
為了充分利用您的調查，您的客戶需要知道他們的回答不僅僅是您月度報告中的數字。
您應該與經常花時間告訴您您做得如何的客戶互動，并迅速對有價值的見解做出回應--無論是正面的還是負面的。
除此之外，您還應該尋找那些不告訴您您做得如何的客戶。哪些客戶不跟你說話？花時間與客戶溝通，他們的意見可能會影響您的業(yè)務運營方式，并尋找與他們互動的機會。
感謝MaxContact的 Bram Borne
2、確定什么對客戶很重要
過去兩年中，在家辦公、數字渠道的加速增長和更高的客戶期望等諸多變化都影響了客戶服務以及座席的幸福感。
雖然后者需要密切關注，但它并沒有改變應該跟蹤的核心內容，以保持正確的客戶服務水平。仍然需要首先關注對客戶重要的事情：
- 他們可以自助服務多少
- 他們必須等待座席多久
- 他們是否第一次聯絡就能得到答案
- 座席的幫助程度
這些是由幾個因素驅動的，例如：
- 座席培訓/動機
- 資源水平/占用率
- 輕松完成自助服務旅程
- 路由到座席的準確性
因此，需要結合客戶、座席和運營指標來全面了解并確定改進機會。
3、有一系列基于結果的指標
要全面了解客戶服務，需要一系列基于結果的指標和對影響他們的驅動因素的可見性。
例如，解決不斷增加的平均應答速度 (ASA) 意味著必須了解根本原因：高于預期的呼叫量、路由到未經培訓的座席或糟糕的自助服務體驗，這意味著客戶決定要與座席交談。
這些因素的全部或組合很可能同時產生影響。因此，解開高 ASA 需要額外的信息：呼叫量、呼叫處理時間、轉接、非自助交易等等。
此外，解決具體問題需要深入挖掘的能力，這意味著按客戶類型、客戶意圖、渠道、座席團隊、座席技能、隊列等進行衡量。
4、使用數據來識別問題和根本原因
系統(tǒng)應該在最低級別捕獲客戶交互元數據，以幫助評估性能和識別問題。組織通常擁有實時或接近實時的儀表板，但還需要分析能力來發(fā)現趨勢、發(fā)現相關性并提高績效。
不過，內部數據并不是萬能的。還有有用的外部基準測試數據。也不應該忘記客戶調查數據，或者任何影響社交媒體和評論網站（Trustpilot、谷歌評論等）品牌認知的東西--盡管這些數據可能存在偏差，并且可能只涵蓋客戶互動總量的一小部分。
一旦數據幫助確定了問題和根本原因，關鍵是要制定一個糾正這些問題的計劃。這可能包括多個方面--人員、流程、系統(tǒng)--但這是另一個討論！
感謝Odigo的 Steven Harris
5、實施穩(wěn)健的分析策略
組織可以訪問客戶成功和座席生產力數據。然而，許多客戶體驗領導者并沒有制定如何利用和應用這些數據的策略。
根據Metrigy最近的 CX 指標差距報告，組織應該使用這兩個領域的數據來成功監(jiān)控客戶服務。
例如，如果呼叫處理時間下降，但客戶滿意度也下降，這意味著您應該讓您的座席花更多時間與客戶一起解決他們的問題。
該報告顯示，大多數公司對保持較高的客戶滿意度更感興趣，即使這會導致更高的成本。因此，分析相互關聯的客戶成功和座席生產力數據非常重要。
感謝 Five9 的 Jason Griffin
6、建立最終目標
收集數據然后讓它塵埃落定是沒有意義的。在開始監(jiān)控客戶服務之前，您需要確定最終目標是什么，以了解需要提取和監(jiān)控哪些數據。
例如，如果您以前遇到過響應時間問題，那么可能值得關注這一點，或者如果您想識別面向客戶的瓶頸和團隊流程的初期問題，您最好收集有關這些特定障礙的信息。
這樣，您從一開始就知道您將擁有正確的數據，而不是在您已經擁有的數據的行之間進行讀取。
Costa Express 通過這種方法看到了真正的成功。通過引入一種衡量客戶體驗的新方法，他們能夠明確識別客戶聯系的最常見原因，從而提高座席生產力并簡化流程。
7、整理所有渠道的綜合數據
在監(jiān)控您的客戶服務績效的全貌之前，確定您的客戶用來與您聯系的所有渠道。
這將有助于涵蓋所有基礎。可能很容易忘記您的客戶不經常使用的渠道或現在看起來有點過時的渠道。
通過從所有客戶聯系渠道中提取數據，您將能夠保證在所有聯系渠道中提供關鍵的一致性，并建立強大的全渠道策略。
感謝 RingCentral 的 Louise Newbury-Smith
8、不要將分析局限在一個領域
NPS 和 CSAT 是廣為人知的工具，已使用多年。接受和利用從中獲得的見解對于理解流程中的瓶頸以及客戶體驗的挫折/快樂領域至關重要。
將語音分析等技術解決方案與 NPS/CSAT 洞察相結合可以產生令人信服的結果，因為您可以了解全局。
然而，需要注意的是確保整體關注，而不是限制一個領域的分析--例如，不僅僅是 NPS 量表上的批評者。
如果你沒有看到全貌--服務交付方面的表現，以及改進的機會--那么你只了解了一半。
感謝MaxContact的 Sean McIver
9、主動負載、可用性和功能測試
我的建議是在您的客戶與座席交談之前監(jiān)控并消除客戶服務故障。主動負載、可用性和功能測試可防止客戶陷入無休止的 IVR 循環(huán)，從而讓他們感到沮喪和憤怒。
它還可以避免客戶在電話線突然斷線之前排隊等待數小時。它阻止了客戶最終與無法幫助解決他們的詢問的座席聯系，因為"今天的系統(tǒng)很慢"。
獨立和自動化的測試和監(jiān)控技術經常被忽視，但它可以改變您的聯絡中心。它可以準確地告訴您在典型的小時、一天或一周內您的網絡掉線了多少電話。
它可以在您的 IVR 更新上線之前測試數以千計的 IVR 旅程，并以人類團隊無法比擬的速度和準確性查明故障原因！還有很多很多。
感謝 Hammer 的 Sandie Simms
10、使用實時和通話后分析
通過人工智能功能增強的分析可以通過兩種方式部署，以支持組織提供出色的客戶服務。
它可以實時執(zhí)行，允許系統(tǒng)向座席提供通話指導，也可以在通話后執(zhí)行，通常作為座席輔導和發(fā)展會議的一部分。
實時交互指導在交互過程中監(jiān)控交互，并可以通過提供專注于改進所提供服務的上下文相關信息來幫助座席。
該指南通常由 AI 模型觸發(fā)，該模型監(jiān)控和測量座席行為或脆弱性跡象等項目。
在電話后的世界中，座席可以進行自我輔導，也可以進行主管指導的輔導課程。他們的所有交互都將被分析，簡單的儀表板可以顯示提供良好客戶服務的呼叫示例，以及需要額外指導的呼叫示例。
這些示例不僅可以來自實時系統(tǒng)中使用的相同 AI 模型，還可以來自分析呼叫以符合所有內部（和外部）客戶服務標準。
這兩種互補的方法意味著組織正在創(chuàng)建一個分析解決方案支持所有座席提供最佳客戶服務的工作環(huán)境。
感謝 NICE 的 Andy Traba
11、使用社交媒體工具
社交媒體現在是大多數客戶看到的第一件事，也是最容易訪問的。就大多數客戶而言，社交不僅是面孔，而且是您業(yè)務的指揮和消息傳遞中心。
監(jiān)控和保持社交活動對成功的 CX 至關重要。最初創(chuàng)建的目的是在一個地方簡單地管理多個社交媒體平臺，監(jiān)控工具、集線器和平臺具有遠遠超過原始管理需求的價值。
由于大多數公司將大量營銷重點和資金投入到社交媒體上，這是跟蹤對話和關注趨勢的最簡單但也是最耗時的方式。一些值得關注的事情：
- 主題標簽（有機和用戶生成的，以及行業(yè)、會議和聚會主題標簽）
- 您的 C 級主管和高級職員
- 您的推廣者和影響者
- 視頻和操作方法
- 產品提及和使用
- 競爭對手
12、收集客戶反饋
你怎么知道客戶的想法？給你的最終用戶一個出口，他們會告訴你的。除了理解客戶可以提升、降級、羞辱和擁護一個品牌之外，客戶還知道并利用他們可以在企業(yè)或行業(yè)內實現變革的想法。
客戶反饋比以往任何時候都更有價值。隨著可供客戶響應的渠道、平臺和工具越來越多，他們重視評價和推薦體驗的能力。
調查對此非常有用。但是您有多種機會來構建一個用戶界面，鼓勵您的客戶通過多渠道留下反饋。
無論是簡單的啟動頁面、文本調查還是語音備忘錄，重要的是設計這些反饋機制不僅要捕捉您想知道的內容，還要讓客戶告訴您他們想讓您知道的內容。
13、連接客戶數據點
客戶體驗由跨各種渠道和接觸點的所有客戶交互定義。快樂的粉絲很棒，但如果粉絲、追隨者、聲音和趨勢不能直接連接到客戶數據點，則影響不大。
借助多渠道和無限接觸點，很容易將噪聲與信號混淆。 Analytics（分析）在不抑制聲音的情況下消除噪音。
行為、銷售、市場和搜索分析只是幫助您確定客戶體驗的哪些部分得到加強以及哪些部分在云中丟失的幾個軌道。
收集客戶的點必須導致實際行為、花費的金錢、市場需求和市場指標之間的點之間的聯系。
14、充分利用您的 CRM
您的 CRM 管理您的公司與客戶之間的關系。這是一種簡單而有效的方法，可以確保您的每個客戶都有發(fā)言權。
CRM 旨在為整體評估提取大量數據或為活動提取大量數據點，因此了解 CRM 還能夠維護單個客戶的詳細信息以跟蹤、記錄和提供一些歷史背景。
有這么多可用的訪問路徑和接觸點，跟蹤 CX 和監(jiān)控滿意度水平可能會很棘手。
通過有效和周到地使用您的工具和平臺，您不僅能夠在任何時間和時間拍攝客戶體驗的快照，還能夠講述故事并控制 CX 敘述，目標是獲得可操作的見解和持續(xù)不斷的客戶滿意度。
感謝Alvaria的 Kaye Rickards
15、使用客戶之聲 (VoC) 數據
VOC 洞察力無處不在。對話數據、社交媒體、第三方評論網站、客戶調查--不勝枚舉。然而，無法提煉這些反饋、識別突出趨勢并建立豐富的可操作見解庫，通常會阻礙聯絡中心團隊獲得準確的客戶服務體驗觀點。
幸運的是，人工智能的進步正在為VoC解決方案鋪平道路，該解決方案在轉換、分析和可視化數據之前收集數據。因此，公司可以挖掘趨勢、發(fā)現痛點并預測客戶需求。
也許最重要的是，這些可視化使企業(yè)能夠看到數據講述的故事，識別改進機會并識別系統(tǒng)和流程中的挑戰(zhàn)。
憑借這種強大的客戶洞察力視圖，公司可以圍繞數字和挑戰(zhàn)偏見進行背景分析。這樣做至關重要，因為分析師必須保持開放的心態(tài)，避免將數字與先入為主的想法相吻合。畢竟，講故事不能代替分析。
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