作為一個消費者,當你打電話去企業(yè)的客戶服務電話,或者用電子郵件、網絡聊天跟企業(yè)聯系,你一定希望他們可以問一答十,輕而易舉地解決你所面臨的問題。然而,你是不是越來越容易失望?這種時候,請先不要抱怨企業(yè)客服人員無能,因為你自己不知不覺已經跨入新一代消費者的行列,你獲取產品知識和經驗的渠道無形中早已今非昔比??头藛T如果覺得無辜、冤枉,其實是企業(yè)應該升級他們的客戶聯絡中心了!
聯絡中心必須適應大數據
以往,與企業(yè)相比,消費者所掌握的商品信息是比較少的?,F在可不同了,智能手機隨時可以為消費者提供豐富的信息,從產品知識到其他消費者的經驗一應俱全。消費者在打電話給企業(yè)的客戶聯絡中心時,他可能早已搜集好了完整的產品資料,讓企業(yè)客戶聯絡中的座席人員原本所擁有的信息優(yōu)勢幾乎不存在了。所以,企業(yè)必須意識到,當消費者找上自己的聯絡中心的時候,他所具備的知識,特別是他所掌握的其他消費者的評價和體驗知識,很可能已經遠遠超過自己的客服人員。
面對大數據環(huán)境,聯絡中心座席人員究竟需要多少數據才能給客戶提供足夠好的體驗?其實,這個問題的答案本身就是個問題。例如,先進的聯絡中心可以對座席人員與客戶的互動進行全程錄音,可是究竟哪些錄音數據應該被關注呢?在大數據環(huán)境中,能夠提取出有價值的、關鍵性的那部分數據,這是新一代聯絡中心必然面臨的一大挑戰(zhàn)。
例如,微博是典型的海量數據。如果企業(yè)的微博監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現,某個客戶在他的微博中提到自己最近買了一樣東西,同時也發(fā)現這個客戶有個朋友的生日臨近了,就可以提醒他順便給朋友買個生日禮物,同時送上一些推薦禮物和優(yōu)惠券的超鏈接。能夠適應大數據環(huán)境的聯絡中心平臺就會具備類似的功能。
掘金大數據,提升客戶體驗
實際上,新一代聯絡中心已經在回應大數據需求。相應的技術和支持能力已經越來越成熟。這是因為,各方面的需求壓力早就接踵而來。企業(yè)管理人士要求以更低的投資獲得更高的回報。客戶要求企業(yè)提供更好的互動體驗。座席人員也要求提供更靈活的排版選擇。
所有這些要求都是合理的,但也帶來了新挑戰(zhàn)。其中許多新挑戰(zhàn)都能隨著大數據概念和技術的引入而迎刃而解。只要能夠在適當的時間獲得適當的數據,就可以支持座席人員和企業(yè)高層做出質量更高的決策,特別是對于交叉銷售、催收催繳這里業(yè)務更是如此。把人員、軟件應用和業(yè)務流程統(tǒng)合起來考慮,企業(yè)就可以在降低人力成本、提高服務水平和客戶忠誠度等方面取得顯著的效益。
例如,聯絡中心產生的數據可以用來對座席人員進行培訓,評估他們的績效,并且以更快的速度提供更豐富的信息給座席人員。
但是,更重要的是,在大數據環(huán)境中,企業(yè)可以把聯絡中心與其他業(yè)務應用系統(tǒng)更緊密的整合起來,更好地服務于戰(zhàn)略目標。
互動管理和勞動力優(yōu)化將是兩大主題
為了適應新的需求,在全球聯絡中心積累了30多年歷史的老牌提供商Aspect最近也做出了重大調整,把所有的產品規(guī)劃為兩大門類:互動管理(InteractionManagement)和勞動力優(yōu)化(WorkforceOptimization)。
Aspect已經是勞動力優(yōu)化市場的主導者,但還是會采取更大的行動來積極進取。目前,Aspect大部分業(yè)務收入來自互動管理,但在未來勞動力優(yōu)化將會占有越來越大的比例。事實上,Aspect最近還專門成立了一個部門致力于面向MicrosoftLync平臺的勞動力優(yōu)化產品。
Aspect剛剛推出的勞動力管理軟件WorkforceManagement7跟云計算的關系極為緊密。虛擬聯絡中心是當今云計算最為成熟的應用之一,而勞動力管理作為聯絡中心的重要組成部分,能夠支持虛擬聯絡中心是對云計算整體方案的重大提升。
Aspect?UnifiedIP?7.1 Tiger Shark以及Workforce Management這些產品的應用實踐證明,從系統(tǒng)的開銷來看可以節(jié)省50%的維護成本和將近80%的軟硬件投資,從而可以顯著提高工作效率、降低成本。
目前,Aspect在全球有超過7000家企業(yè)客戶,在過去的10個季度了增加了250個客戶。特別是在金融服務、醫(yī)療健康、保險和電信等行業(yè),Aspect積累了豐富的經驗。從商業(yè)模式上看,客戶可以直接購買軟件許可,也可以選擇訂閱式購買(basedonsubscription)或者混合模式。無論如何,Aspect在行業(yè)市場都以獨特優(yōu)勢的產品、豐富的服務經驗都讓新客戶對他們充滿信心。
來源:CCTIME飛象網
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