A记达人说 | 解密客户满意度

解密客户满意度

今天的企业想要十全十美，既要提供优秀的产品，更要保证不管客户青睐哪种平台，选择哪种形式，客户交互都完全轻松、智能、个性化，并且所有交互保持一致。 

这些因素强调的是客户体验（CX）和满意度，通常用净推荐值分数（NPS）来衡量。  

NPS是各类公司在跟踪客户体验和忠诚度时最常用的KPI，但它也自有其局限性。最明显的限制是，NPS只是客户服务过程中各个不同阶段的客户打分，这意味着它代表的是特定时刻下客户对公司产品或服务的满意度水平。 

作为其结果，决定客户体验和忠诚度的前因、后果及其关联性无从呈现，而这些往往要比数字和百分比更重要。这也导致了一些人甚至认为 NPS应该被淘汰。 

我们需要改进它，让它能纵览客户交互的完整生命周期，解释清楚客户为什么会做出这样的反馈。

“为保证服务质量和培训，本次电话将被录音。”当我们打电话给联络中心时，总会听到这样的话。 

然而在这些通话中，只有极小的一部分会用在保证监管合规、提供入职和争端解决培训以外的地方。 

这对联络中心没什么好处，因为客户会话无疑是洞察客户体验、情绪和认知的最佳信息来源之一。事实上，要想了解客户在评价公司的服务互动时为什么会做出这样的反馈，找出背后的原因和驱动力，这些信息可能最为关键。 

问题是，访问这类信息意味着要指派客服代表或其他员工，手动筛选成千上万个小时的通话录音和好几GB的记录文本。这根本无法实现，即便可以，也是在无谓消耗这些本可以用于客户服务的庞大生产力。 

虽然联络中心已经习惯于依靠自动化来处理客户服务过程和坐席工作流程的各个环节，但在调整自动化来分析客户情绪方面，却仍需要更多进步。 

像对待任何其它大数据一样，分析功能只需要几分钟时间，就能把这些来自联络中心客户会话的海量数据集合转换成一点一滴的、有价值的情报。然后，这些“小数据”可以用于制定战略决策，解决客户服务工作流程中的问题，调整优化客户和员工体验。  

这使公司能收获一致的情报，了解客户满意度背后的真正原因，深挖NPS得分的更广泛背景情境，最终改善客户体验。此外，沟通分析也有利于判断各种内部政策和行为实践的好坏，标示用户体验（UX）设计中的不足，并为管理团队提供简单易懂的指导，协助优化现有流程。 

跨越NPS和相关调查的传统局限，不断改进客户满意度的衡量基准，正是构筑全体验的根本基石。它让联络中心和客服代表不再受限于一个数字，帮助他们克服简单调查打分的复杂性和不确定性，打造独具特色的客户体验，以此吸引更多的回头客。 

当然，企业能否做到以客户为中心去支持自己的产品和服务，利用技术实现期望中的客户旅程，才是这一切的根基。对来自各个客户接触点的丰富信息加以分析，利用它们不断改善客户旅程，您做得如何呢？欢迎点击这里联系Avaya ，开始您的客户体验变革之旅。