说起客户之声(Voice of Customer,简称VOC),最兴奋的莫过于客服同学们了,能将客户反馈具象化,为满意度提升指明方向,这谁家客服看了不“迷糊”啊

不过,要说最迟疑、最担心的也是客服同学们了。被寄予厚望的VOC是否能行之有效、事半功倍,解决客服人的困境?今天我们就由浅到深的细细拆解,VOC能在哪些客服场景大放异彩、发挥惊人价值;又有哪些企业已经初见成效,靠VOC步入Next Level。

网易云商VOC已帮助卡西欧、中免日上、大润发、波司登、理想汽车、奥乐齐、老凤祥、毛戈平等头部企业赋能团队协作,改善服务体验,提升营销效率。

服务体验提升

一直以来,客服工作都以“为客户提供优质的服务体验”为核心目标,而客服工作的优劣却只能依靠用户打分得出的满意度来衡量。

用户单向的评价中,其实包含着对客服工作、产品使用、品牌印象、物流发货等多个维度。用满意度等单一量化指标来衡量客服工作,存在不合理性;而数据庞杂并分散,也导致客服在体验改善工作上,缺少可量化、高质量、有效的管理抓手。

举个例子——

6月份恰逢新品上市和618大促,客服团队在复盘6月份的工作中发现,客户满意度下降10%,问题解决率下降6%,客户投诉也增加了不少;为了归因分析,客服团队手动找到了一些会话,想证明解决率下降是因为新品上市后,咨询新品问题增多;而客诉增加则是因为618大促期间部分商品不参与活动导致。但这些“不完全统计”的数据说服力不够,分析结论也有点“以偏概全”。

这种情况相信大家也司空见惯了,那么如何解呢?不妨来试试VOC。

网易云商VOC能够将客服会话、工单数据等客服数据,通过大模型进行聚合-分类-汇总,形成带有情绪标签、热词、结构化反馈的用户洞察,通过数据的交叉分析不仅可以归因问题,还能识别出问题具体是什么。

比如通过高频场景 TOP10 榜单的全部信息,可以很清晰的看到,在统计周期内用户最频繁提出的问题或观点;

(网易云商VOC后台数据看板)

分别点击【正向情绪】和【负向情绪】也可以发现,正向情绪中排名TOP3的观点分别是:夸奖(无提及具体内容)、感谢客服、品牌/店铺体验佳/推荐购买;正向观点TOP10中也有明显表达对客服人员服务态度、服务体验的夸赞。

而在负向情绪排名TOP10中则可以看出,观点多为商品本身或售后问题,有关服务体验本身的负向观点仅有一个且排在No.9。由此可说明,统计周期内如有满意度下降,问题更多出现在商品和售后上,客服本身提供的服务体验是没有问题甚至是优质的。

(网易云商VOC后台数据正向观点展示)

(网易云商VOC后台数据负向观点展示)

如果这还不够,还无法说明客服工作质量怎么办?或者是,商品、售后等不认为问题出在自身怎么办呢?

我们可以帮商品部门找出问题,通过下钻能力,拆解问题结构,看看到底是哪款产品出现问题。比如,点击负向情绪中排名TOP1的问题,可以看到是这些商品出现了商品腐败/胀包/发霉/异味。

(点击标签查看分布商品)

我们也可以帮助售后“诊断症结”,排查用户在商品售后环节中的问题反馈。通过下钻发现,商品售后中的质量问题、使用感受、包装问题最多;而下钻质量问题可以看到包括商品腐败/胀包/发霉/异味、不新鲜、商品标签等问题,其中反馈最多的商品腐败/胀包/发霉/异味与商品问题TOP1的问题正好吻合!

(用户反馈结构化下钻展示)

如此,通过用户反馈的聚合排名、问题结构下钻、用户情绪识别能力,客服可以清晰的定位出问题并提出明确、可执行、有依据的改善建议。

案例时刻——

某电子消费与时尚配饰行业头部品牌,上市在售产品型号超过10000种,极其考验机器人应答能力,及客服专业能力;庞大的商品基数导致客户咨询量多而杂,不仅无法聚类客户情绪,咨询热点也不能洞察获悉。

通过网易云商客户之声+AIGC智能辅助,该品牌找到了破局之法:通过VOC将客服会话、商品评论等数据进行聚类分析,洞察客户情绪走向,获悉商品咨询热点,让客服工作有的放矢,事半功倍;明确方向后,将网易云商商和大模型能力贯穿售后工作,在智能辅助、服务小记等场景加持效率提升。经过网易云商在业务优化与产品落地上的支持,该品牌客服团队人效提升超过20%,机器人解决率超过85%,客户满意度高达97%。

门店服务管理

除了上述的进线咨询场景,门店也是客户服务非常重要的阵地。

像鞋服珠宝、快餐茶饮行业,企业门店、分销渠道数量非常多,少则数十,多则数千上万。而线下门店的服务不像线上可以完全通过数字化监督,导致缺少监管抓手,无法对服务体验质量进行有效管理,放大了品牌口碑受损的潜在风险。

针对这样的情况,可以利用网易云商VOC分别通过企微、社交媒体平台进行监管+拦截,实现门店服务的质量管控。

企微服务监管

现在去线下门店购买商品,导购出于会员运营、复购转化等目的都会提出与顾客添加企微,后续增购、退换货、使用咨询等服务也在企微上进行。使用网易云商VOC,可以将企微数据导入或直接接入企微,对企微会话进行聚类分析——具象到场景,可以得出客户是否出现负面情绪?负面情绪的原因是什么?客服人员做了哪些动作、说了什么?客户希望的处理措施是什么?整体看数据,则可以通过客户的情绪占比、高频出现的问题、客户的反馈对门店服务进行监管、评定和改善。

社媒抓取拦截

对于少量可能发生在售前、不在企微服务链路内,或者是零星溢出到公域社媒的负面帖子,网易云商VOC可以介入微博、小红书、微信、抖音、豆瓣、知乎等全媒介平台数据,并实时识别监控。一旦识别到用户发布的负面帖子和内容,即可触发内部工单或邮件,提醒企业相关人员处理,避免舆情发酵损害品牌影响。

(网易云商VOC接入数据示意)

案例时刻——

某金饰头部企业下属经营门店超过5000家,希望对门店服务体验进行统一化管理并对品牌进行管理维护。金饰珠宝行业本身客单高、社交媒体关注度高、用户群体活跃,社交媒体舆情是品牌形象的重要风向标之一。因此,该品牌利用网易云商VOC,接入了微博、微信、小红书、知乎、抖音等10多个平台的数据并进行实时监控。识别到负面消息马上触发客服工单,一方面通知品牌或服务相关人员联系用户沟通处理措施,另一方面通知渠道管理人员联系相关门店了解前因后果,便于提供最合适的服务处理方案。

以上,就是网易云商VOC聚集到客户服务过程中,最常见、最哇噻的两个场景。下一篇我们将基于客服职能,进一步讲讲在网易云商VOC的加持下,客服能在企业中有哪些跨部门赋能?提供哪些企业级的策略输出?建立哪些横向影响力?

敬请期待吧~~