客户服务中心如何成为企业的价值中心.ppt

L/O/G/O 客服中心如何成 为企业的价值中心 目录 一、“数据”—客服中心的杀手锏 二、“价值中心”—客服中心的战略定位 三、“价值评估模型”—打造客服中心价 值体系 “数据”-客服中心的杀手锏 1 2 3 数据集中 分析常规化 分析人员 专职化 为什么要实现数据集中？ 数据不集中首先会给座席带来工作的不便；其次，势必增加操作时长；第三，也是最重要的，由于不同的渠道，对客户行为记录不能进行集中管理，交叉借鉴，使得客户多渠道获得的服务不能统一标准。第四，由于各系统是不同的开发商开发的，而提出需求的部门没有统一的系统需求管理，使得在不同的时间不同开发商开发的系统，对同一字段的定义是不一样，甚至同一开发商，不同的人在不同时期开发的，也会不一样。 数据统一是客户服务中心想要体现价值的第一步，也是最基础的一步。只有我们的客户行为系统与后台的客户基础数据系统能够协调一致，我们才有可能对客户行为进行综合分析。 如何做好数据集中工作 1 2 3 4 建立完善的报表体系，把需要分析的内容提前设计好，逐步让后台提取数据，并将提取常规化。这样做第一次会很艰苦，花费很长时间，一旦形成规律，就变得容易了； 对于同一数据在不同系统的不同数值，所有提取以一个系统数据为依据； 逐步有体系的提出系统改进需求，不要零散的提需求，这样既浪费时间，又会出现不同人提出需求，造成对字段定义不一样，前后不一致的现象。 客服中心要把所有字段定义统一，并且留存，以后再提任何需求，都要按照统一的字段定义提出 如何做好分析集中化 1、把运营分析和客户行为分析常规化，而不是想起来什么，就临时决定分析什么 2、分析常规化需要建立在一个完善的指标体系和报表体系上。 在运营分析中重复拨打是最容易被临时分析的，而重复拨打是非常重要的指标，虽然我们所有客服中心都不考核这个指标。在服务型客服中心，重复拨打会严重影响接通率，我们曾经在一个平均月话务量70万的客服中心分析发现重复拨打率居然在40%，这意味着100通电话中居然有40通是重复拨打的，很可怕的数字！在外呼型呼叫中心，重复拨打依然很重要，它可以衡量座席的营销水平，也可以衡量客户对产品的接受习惯等等 很多分析不是为了绩效，那么怎么统一分析内容，避免受一些即兴或经验因素的影响，就需要有个完善的体系规范整个分析内容。指标体系只解决了服务于指标的数据，而很多不直接服务于指标的数据，就需要报表体系来规范。 分析人员专职化 在很多客服中心，我们发现数据分析是分散在各个部门的。比如热线室专门分析员工接续和即时话务，质检分析质检，投诉分析投诉，我常问的一个问题是：“谁会统一分析全中心数据？谁会对全中心数据负责？”。实际上不但没有统一的数据分析部门，还没有专门的数据分析人员，几乎每个人都懂那么一点点分析，但又都不是很深入。这样的危害是无法进行全局的数据关联，于是会遗漏很多问题，而不专业的分析人员也难以从专业的角度进行分析，依然会遗漏很多问题。所以一个大型的客服中心必须有专门的数据分析部门，用专业的人来进行分析。 目录 一、“数据”—客服中心的杀手锏 二、“价值中心”—客服中心的战略定位 三、“价值评估模型”—打造客服中心价 值体系 客服中心的价值来源 客服中心的价值体现 文化 1、服务平台 咨询 投诉 主动服务及客户关怀 2、业务办理平台 业务受理 业务办理 3、信息平台 海量的、最全面的客户接触数据 数据分析与挖掘 客户关系管理CRM 4、营销平台 营销渠道 主动营销 交叉销售 多媒体营销以及销售 业务 运营 组织架构 系统支撑 客服中心的价值体现 三、 四、 二、 一、 作为服务平台的价值 作为业务办理平台的价值 作为信息平台的价值 作为营销平台的价值 这是我们客服中心的基石，无论企业中的一个客服中心想往哪个方向发展，都要先立足于做好服务，然后才能谈到其他。好的服务带来满意的客户，不但为企业带来盈利还建立了客户对客服中心这个渠道的信任。信任是营销的基础。 很多客服中心在做服务之外，都在开展一些业务办理，比如通信运营商可以通过客服中心办理开通一些业务，银行也可以通过远程电话支持办理一些理财产品或者小额贷款等等。这些业务的特点是业务复杂度低，客户非常容易理解，并且办理过程不需要复杂的身份确认手续 最广泛的客户接触点，最密集的客户数据，这些数据的深入挖掘，可以带给后台部门很多价值，不但可用于改善问题，还可以对于客户分层管理带来直接支持。客户行为分析的最大价值在于为产品决策带来帮助，什么群落的客户喜欢什么渠道？