行业资讯

耀世_耀世娱乐_耀世注册_耀世(中国)官方总代理平台

2022-11-26 10:57:40 yqs888 0

耀世_耀世娱乐_耀世注册_耀世(中国)官方总代理平台报道,随着中国互联网金融的不断发展,金融机构的存量客户也越来越多,这就导致客服中心每天都面对着成千上万的客户人工服务请求,但是客服中心人工服务资源总是有限;这就提出了客服中心的基本矛盾——客户多样的服务请求与有限的服务资源之间的矛盾;具体化来看可以分为以下两点:

1、哪些客户请求需要被优先满足。

2、如何分配最合适的座席满足服务。

传统解决思路及存在问题

在过去的客服中心对于客户人工服务的请求,主要可以分为以下三种方案:

1、按排队时长接待:即按照客户排队时长和座席空闲时长依次匹配,即客户排队时间越久,座席空闲时长越长,那两种就进行撮合。

2、按照客户资产等级接待:即单纯按照客户资产等级进行接待,资产越多就越先被接待。

3、先智能后人工服务:无论客户请求何种内容,全部交由智能客服优先进行解决,对于智能客服实在解决不了在交由人工解决。

这样的话,就进而产生以下问题:

1、缺乏对于客户的有效划分:只单纯从资产维度进行考虑过于片面,对于客户活跃度、消费频率等关键指标没有纳入客户等级,导致一些优质客户的服务缺失;例如一位资产不高但是活跃度极高的客户,其价值是远远大于有资产较高但是基本不活跃的客户。

2、缺乏对于客户请求场景划分:对于同样的级别客户,在请求不同类型服务时,其对于服务的期待值是不一样的;例如客户在选择投诉时,是愤怒且急迫的,然而在进行普通业务咨询是平和有耐心的。

3、缺乏对于座席等级划分:对于座席本身没有等级划分,无论其工作年限和工作经验都一视同仁;这导致服务水平和请求业务不匹配的情况。

4、“一刀切”导致客户不满:由于全部先智能后人工,导致对于客户情绪和业务的偏好的忽视,经常出现客户已经情绪激动机器人还在一个劲问。

为了解决以上问题,本文提出“客户-业务”CS服务分级模型的思路,即根据客户属性(等级)、意图、轨迹、情绪等进行场景分级,对于不同类型客户制定不同策略,匹配相应的服务模式和内容。

根据RFM模型进行客户分级

首先,我们知道即使是对于同一个业务请求由于客户等级的不同,我们需要匹配不同座席等级仅需服务。那么如何对客户等级进行划分?目前市面上有多种客户分级方案,其中RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段,也是笔者在实际中使用的理论方法,具体理论如下:

“该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

Recency(消费):最近一次消费意指上一次购买的时候

Frequency(消费频率):消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数

Monetary(消费金额):消费者的实际消费金额

RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓,这对个性化的沟通和服务提供了依据,同时,如果与该客户打交道的时间足够长,也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值),通过改善三项指标的状况,从而为更多的营销决策提供支持。

在RFM模式中,R(Recency)表示客户购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来区分客户。”(图1)

耀世娱乐


图1-RFM模型

将以上理论对应到金融公司,则RFM的具体定义可以进行以下表达:

R(最近一次入金的时间):根据入金时间远近进行划分;

F:APP登录频次):根据登录APP频次高低进行划分;

M(年日均资产):根据年日均资产多少进行划分。

那么,就可以将已有的客户群划分为下几种,如表1所示。

表1-客户等级划分

耀世娱乐


根拆分服务场景定义

其次,我们需要根据客户请求的业务进行场景细分,在同一客户对于不同业务请求时具体分配的服务任务情况,我们不能在一些基础的业务场景就大量投入高级别人力,这样对整体来说是一种资源不均衡,对于金融行业业务场景可以参考表2。

表2-业务场景划分

耀世娱乐


关注客户情绪与交互轮次

最后,我们需要关注客户在咨询时的情绪状态,对于客户在咨询不同业务时携带的情绪进行细分,当客户处于不同的情绪状态时就要考虑服务升级,例如一般客户在自助业务中出现不满的情绪时,此时就不能继续在智能客服中服务,而是立即让人工座席进行协助;

同时我们需要注意到在客户服务中,客户在进入服务时会自带情绪入场,但并不意味着客户的情绪是不变的,尤其是在服务过程中多次交互后还是没有解决客户问题和需求时,客户的情绪会发生较大的变化,最坏的情况可能出现客户情绪激动甚至愤怒(表3)。