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淺談如何提升客戶滿意度

作為主觀衡量客戶滿意程度的指標，高水平的客戶滿意度是所有服務型中心追求的目標。當然客戶的滿意程度不僅僅取決于員工本身，也包括客戶對企業的認可，對產品、對流程、對系統、對制度的外部預期。眾所周知開發一個新客戶的成本是維護好一個老客戶的5至7倍，所以分析并且幫助員工提升客戶滿意度是中心管理的重中之重，那么如何有效消除不滿意？

筆者認為可以結合外部客戶聲音與內部運營管理進行滿意度提升。

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基于外部聲音-提升客戶滿意度
通常情況下客服中心質檢人員會調聽全量不滿意電話，對所有未明確表示不滿意原因的客戶進行回訪、了解客戶真實想法，當然這種傳統的解決方案也存在兩個痛點，一是事后處理只能是頭疼醫頭、腳疼醫腳，對于解決源頭問題針對性不強；二是對于業務量較高的中心來講，往往“不滿意”數量會比較高，如果每個都去分析需要消耗較高的運營成本。

作為基層管理人員，我們不可能、也無法完全消除“所有不滿意”，只要我們確保不滿意出現率維持在四個西格瑪水平，就能夠達到我們管理預期（滿意度99.4%）。根據數據的可追溯性，集中出現的問題在沒有干預的情況下往往會歷史復現，所以我們可以采集一定量的連續數據進行分析，利用二八原則解決關鍵少數，事前把控滿意度水平。

舉例如下，我調取了某年連續三個月的不滿意錄音，根據不滿意發生的原因進行數據分類，其中業務流程占比58.31%、制度問題占比16.12%、異常電話占比9.61%，那么解決上述問題后客戶滿意度將會穩步提升（圖1）。

圖1：不滿意發生的原因數據分類

不滿意數量（個）不滿意類型占比（%）
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基于外部聲音-提升客戶滿意度
（一）相關性分析在滿意度指標的應用

客服中心指標管理是“混沌”的，單一指標的達成往往是多種因素相互作用的結果，不能因為追求某一指標就要犧牲其他指標，我們在分析滿意度的時候往往會產生疑問：參評率會不會影響滿意度？通時長是不是滿意度就會高？接通率和滿意度有沒有內在聯系？

對于滿意度來講，一次服務的交互再到客戶最后的選擇，中間有多個環節會影響到最終評定，那么從客戶接觸點出發分析不滿意可能產生的原因，并且歸類到不同運營指標，進而分析不同指標的關聯程度對于實現運營最優解非常重要（表1）。

表1：客戶滿意度的類型和影響因素

這里引入了“正常人滿意假設”的概念，即客戶隨時能夠用最短的時間聯系到客服人員，并且得到標準、正確的解決方案，而不由電話銀行服務以外的因素干擾就叫滿意。如表1所示，影響不滿意的因子選項非常多，具體影響權重這里不做贅述。

除了聯合質檢、培訓、系統、知識庫等條線進行定向改善以外，筆者針對某月每日客戶滿意度、接通率、服務水平、平均排隊時長、呼入通話時長、首次解決率和參評率數據開展相關性分析（表2）得出，上述指標中只有首次解決率才與客戶滿意度呈正相關，也就是說客服中心對于首次解決率的管控非常有必要（相關系數T值＞0.3，P值＜0.05）。

表2：某月每日客戶滿意度相關性分析

（二）峰終定律在滿意度指標的應用

在大多數客服中心里面總會有這么一類員工，質檢成績并不高、業務解答也不夠標準，但是客戶總會給予好評，這種現象就是“峰終定律”的體現。

因為客戶對服務的認知往往帶有個人色彩的“偏見”，其中特別好的或是特別糟糕的環節，乃至結束時刻發生的事情很容易被人記住，而超出客戶預期的服務最能打動人，比如說客戶遇到自助機具故障問題，員工除了解決機器故障以外如果還提供其他不出戶方案，我相信對于客戶來講一定是個“驚喜”。

在標準化服務的今天，客戶對于開頭語、結束語等話術已經越來越無感，如何在中規中舉的服務中讓客戶非常滿意，就需要我們培養員工在電話里“制造驚喜”的能力，員工培訓體系不能僅僅停留在業務層面，未來更需要深耕溝通技巧。

標簽：黔西鞍山撫順商洛咸寧眉山許昌烏蘭察布

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