客户感知发现面临的挑战
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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
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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
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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
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典型应用场景
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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。
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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。
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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。
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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
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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
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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
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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