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如何使用AI、機(jī)器人和大數(shù)據(jù)增加FCR

931T_ctiforumne ? 來(lái)源:cg ? 2019-01-08 15:35 ? 次閱讀
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基于筆者在2018年4月的專欄“使用人工智能,機(jī)器人,大數(shù)據(jù)和分析來(lái)減少對(duì)支持的需求,作為客戶體驗(yàn)(CX)領(lǐng)導(dǎo)者面臨的七大挑戰(zhàn)之一,今天我將討論如何面對(duì)第二個(gè)挑戰(zhàn),即提高首次聯(lián)絡(luò)解決率(FCR)。

人工智能,機(jī)器人,大數(shù)據(jù)和分析的強(qiáng)大功能現(xiàn)在使我們能夠?qū)崿F(xiàn)“我們?nèi)绾卧诙鄠€(gè)渠道和接觸點(diǎn)創(chuàng)建和維持一致且令人敬畏的客戶體驗(yàn)”這一整體目標(biāo),從而提高可持續(xù)收入,實(shí)現(xiàn)更高利潤(rùn)率,并維持更高水平的客戶滿意度和忠誠(chéng)度。

讓我們深入探討第二個(gè)挑戰(zhàn),即提高FCR。

經(jīng)過(guò)研究證實(shí),聯(lián)絡(luò)中心和其他支持功能的首次聯(lián)絡(luò)解決率(FCR)是客戶滿意度的最大驅(qū)動(dòng)因素。然而,大多數(shù)公司過(guò)分依賴平均FCR等點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì),他們忽略了今天客戶開(kāi)始查詢或在線搜索支持的事實(shí),在IVR系統(tǒng)中失敗的事實(shí),然后他們才會(huì)通過(guò)電話、電子郵件或聊天來(lái)聯(lián)系客戶服務(wù)代表。想一想:如果客戶無(wú)法在網(wǎng)上得到他們想要的東西,并且在IVR遭到挫折,那么他們與座席的互動(dòng)是第三次接觸=非常不滿意,而且代價(jià)高昂!

客戶在座席級(jí)別了解FCR會(huì)不會(huì)更好,更令客戶滿意(哪些座席比其他座席有更高的解決率,哪些座席不會(huì)產(chǎn)生重復(fù)聯(lián)絡(luò))?并找出第一次難以解決哪些問(wèn)題,產(chǎn)生重復(fù)聯(lián)絡(luò)?并分析客戶在網(wǎng)站上啟動(dòng)的FCR,并盡可能多地解決這些交互?最后一點(diǎn)還涉及我之前關(guān)于減少對(duì)聯(lián)絡(luò)中心需求的專欄,并在我的第一本書(shū)“最佳服務(wù)是無(wú)服務(wù)”和我的第二本書(shū)“客戶規(guī)則”的關(guān)鍵部分中整齊地聯(lián)系起來(lái)!

在這篇文章中,我將不討論如何定義和改進(jìn)IVR遏制,因?yàn)檫€有很多其他的地方可以找到方法。為什么增加FCR如此困難的一些原因,特別是在我提出的全渠道基礎(chǔ)上,包括:

(1) 渠道通常由不同的團(tuán)體或職能部門(mén)“擁有”;

(2) 渠道發(fā)展不協(xié)調(diào);

(3) 渠道報(bào)告同樣不協(xié)調(diào),存放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中;

(4) FCR沒(méi)有單一的定義;

(5) 我們經(jīng)常依賴FCR的“平均值”,就像處理時(shí)間(AHT)等許多其他指標(biāo)一樣,而不是深入到座席級(jí)別或問(wèn)題級(jí)別上。

最后一條是因?yàn)槿狈ψ銐蚓_的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)績(jī)效,因?yàn)樽尤?,被培?xùn)或離職,并且使問(wèn)題或原因或多或少地變得復(fù)雜。

然而,通過(guò)使用AI,機(jī)器人,大數(shù)據(jù)和分析,解決這五個(gè)原因并跟蹤FCR的持續(xù)增長(zhǎng)變得更加容易。我將回顧解決這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題的五個(gè)步驟:“我們?nèi)绾晤A(yù)測(cè)重復(fù)接觸;第一次完全解決它們;并專注于開(kāi)始重復(fù)接觸過(guò)程的問(wèn)題,原因代碼和座席(或創(chuàng)建滾下山的”雪球“),以及能夠解決重復(fù)接觸的過(guò)程和座席(或”融化雪球““)?”

步驟1=在每個(gè)渠道和跨渠道定義FCR

正如所指出的那樣,對(duì)于FCR沒(méi)有一致的定義,并且周?chē)膬?nèi)容被稱為渠道不同的東西(網(wǎng)絡(luò)支持和IVR支持的“遏制”,聯(lián)絡(luò)中心的FCR平均值)。讓我們首先使用相同的術(shù)語(yǔ)來(lái)表示重復(fù)的,未解決的聯(lián)系人(“雪球”);在網(wǎng)站上開(kāi)始客戶啟動(dòng)的地方;并發(fā)送平均值以達(dá)到座席和問(wèn)題級(jí)別。我們可以通過(guò)多種方式定義FCR,最受歡迎的是“同一個(gè)客戶在7天內(nèi)沒(méi)有再次與我們聯(lián)系”;然而,通常引用的“聯(lián)系人”是在聯(lián)絡(luò)中心,而不是在所有渠道上,也不是從網(wǎng)絡(luò)上開(kāi)始。因此,讓我們將FCR定義為“同一客戶沒(méi)有因?yàn)槿魏吻乐械耐粏?wèn)題在4天內(nèi)再與我們聯(lián)系,”,更嚴(yán)格的時(shí)間表等同于客戶更大程度的不耐煩。

步驟2=在座席和問(wèn)題級(jí)別收集FCR數(shù)據(jù)點(diǎn)

這一步驟大大提升了大數(shù)據(jù)的力量,以“混搭”無(wú)數(shù)的數(shù)據(jù)源,并整理出具有最高預(yù)測(cè)價(jià)值的數(shù)據(jù)源。這是我們?cè)谒袉?wèn)題上擊倒“平均”FCR和整體FCR的地方;相反,我們需要收集所有渠道,座席和問(wèn)題的數(shù)據(jù)點(diǎn),問(wèn)題=客戶語(yǔ)言中的一組有限的“原因代碼”,例如“我的退款在哪里?”或“我如何獲得另一個(gè)過(guò)濾器?”您會(huì)發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)站的FCR非常低(我們經(jīng)??吹狡骄W(wǎng)絡(luò)支持FCR約為30%?。?,值得密切關(guān)注,使網(wǎng)絡(luò)支持變得簡(jiǎn)單。您會(huì)發(fā)現(xiàn)某些問(wèn)題的FCR非常低,可能是因?yàn)檎呋靵y(參見(jiàn)步驟4),有些問(wèn)題可能接近100%FCR,因此不太注意修復(fù)。

通過(guò)構(gòu)建一個(gè)輸入--輸出表來(lái)顯示哪些座席解決問(wèn)題,哪些不解決問(wèn)題,您最終可以超越平均值并將座席匯總到他們的團(tuán)隊(duì)中以生成基于管理員的FCR結(jié)果。在這里你會(huì)看到一些座席的FCR低于50%,拉低了整體平均FCR,可能是因?yàn)榕嘤?xùn)不足(參見(jiàn)步驟4),有些幾乎是完美的100%,值得你持續(xù)保持對(duì)他們的關(guān)注。

步驟3=在座席和問(wèn)題級(jí)別可視化FCR數(shù)據(jù)

現(xiàn)在是有趣的部分......將粒狀FCR數(shù)據(jù)點(diǎn)加載到清晰且可操作的模型中。幾年來(lái),我的團(tuán)隊(duì)一直在使用Microsoft PowerB I,Qlik或Tableau等工具構(gòu)建這些模型,還有其他可用的可視化工具。最好將輸入,趨勢(shì)視圖和“所有者”顯示與所有者=負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)或改進(jìn)影響FCR的流程和系統(tǒng)的高管結(jié)合起來(lái)。

步驟4=測(cè)試預(yù)測(cè)模型以增加FCR

通過(guò)步驟2中發(fā)現(xiàn)的一些假設(shè),使用AI,您可以找到FCR可能驅(qū)動(dòng)程序的原因和結(jié)果,例如重新設(shè)計(jì)的Web支持頁(yè)面,新培訓(xùn),簡(jiǎn)化的知識(shí)共享頁(yè)面以及對(duì)座席的反饋(以便每個(gè)人都可以看看他們的工作如何影響客戶滿意度)。您還可以開(kāi)始預(yù)測(cè)哪些客戶和問(wèn)題可能是雪球,使勞動(dòng)力管理能夠?qū)⑺麄兟酚傻礁鼘I(yè)的座席那里,這些座席具有融合雪球的成熟技能。

第5步=慶祝成功(并推下加速器)!

在最后一步中,您將能夠識(shí)別能夠解決更多聯(lián)系人的座席,而不是送雪球下坡,開(kāi)發(fā)人員能夠增加WebFCR,以及可視化專家能夠?qū)⑺羞@些都集中在一起。然后,您可以從這些成功中學(xué)習(xí),并建立在它們之上,進(jìn)入持續(xù)改進(jìn)的良性循環(huán)當(dāng)中。

通過(guò)遵循這五個(gè)步驟并使用AI,機(jī)器人,大數(shù)據(jù)和分析,您將增加FCR并提高客戶滿意度。你還會(huì):

避免在座席和問(wèn)題級(jí)別使用更精確的數(shù)據(jù)點(diǎn)的“平均值”瘟疫;

降低客戶支持成本;

讓導(dǎo)致問(wèn)題的“所有者”深入了解解決方法并采取最佳行動(dòng)。

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原文標(biāo)題:如何使用AI,機(jī)器人和大數(shù)據(jù)提高首次聯(lián)絡(luò)解決率

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