客户感知发现面临的挑战
满意度调查难发掘客户真实心声
• 问卷是业主思路，无法预知客户问题
• 问卷不具强制性，无法进行特定客户分析
• 调查为统计抽样，代表性存疑
电话录音等“数据金矿”挖掘困难
• 来电原因等分类目录更新滞后，点选准确率低
• 传统周报月报时效性低
• 电话录音挖掘需要大数据与AI分析，技术难度高
感知提升涉及众多环节优化困难
• 各环节均可能出现响应慢等典型感知问题
• 定位具体环节需要更深入的问题挖掘
• 确认优化环节欠缺影响比对机制
方案概述
支撑企业自助挖掘感知问题，设置预警，持续监测感知变化
全链路流程，数据化管理
- 服务大数据解析
- 感知侦测体系搭建
- 自由监测预警
- 自定义报表生成
典型应用场景
客户感知定责
细分感知标签设置，关联组织机构，方便感知问题定责。
感知问题激增预警
设置持续多日的某类感知问题标签同环比阈值，用于监测感知问题激增。
感知问题压降
设置某类感知问题月度累计的目标阈值，用于监测感知问题压降达标。
感知问题管控进程
设置某类感知问题月度累计量阈值，用于监测感知问题管控进程。
方案优势
真实感知精准识别
从客户原始数据入手，通过一系列解析技术， 保障真实客户感知精准识别
AI技术普及化
场景化AI应用，屏蔽复杂性，允许用户上手模型管理，推进AI普及
感知评价实用化
应用智能AI分析，关联服务流程与节点，推进感知评价落地应用
行业内的优秀企业都在使用
北京联通
北京联通推进客户感知智能吹哨多年，感知问题自动派发工单到部门，限期整改，效果显著，年均投诉降低超过20%，客户感知持续大幅改善。
中国移动集团
移动集团客服部针对携号转网等9项重点业务采集全量工单、热线、舆情数据构建详细的感知问题监测报表，用于总部统一的服务管控。
某市12345
某市12345推进热线大数据舆情监测，基于全量工单（案件）数据构建舆情感知监测体系，市民感知对齐到各委办局，关联工单督办，全面提升政务便民服务体验。