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        1. 客戶感知發現面臨的挑戰

          滿意度調查難發掘客戶真實心聲

          ? 問卷是業主思路,無法預知客戶問題
          ? 問卷不具強制性,無法進行特定客戶分析
          ? 調查為統計抽樣,代表性存疑

          電話錄音等“數據金礦”挖掘困難

          ? 來電原因等分類目錄更新滯后,點選準確率低
          ? 傳統周報月報時效性低
          ? 電話錄音挖掘需要大數據與AI分析,技術難度高

          感知提升涉及眾多環節優化困難

          ? 各環節均可能出現響應慢等典型感知問題
          ? 定位具體環節需要更深入的問題挖掘
          ? 確認優化環節欠缺影響比對機制

          方案概述

          支撐企業自助挖掘感知問題,設置預警,持續監測感知變化

          全鏈路流程,數據化管理

          • 服務大數據解析
          • 感知偵測體系搭建
          • 自由監測預警
          • 自定義報表生成

          億級記錄在線分析,高性能科學運算

          支持億級記錄的明細篩選與實時統計

          支持對數值數據的量化分析與回歸預測運算

          支持對文本數據的實時搜索和各類NLP解析

          生成感知標簽,構建感知評價體系

          支持文本分類/相似度/詞頻/抽取式模型運算

          支持數值回歸預測運算

          支持其他類型篩選與統計類運算,允許用戶自設各類運算模型

          自定義規則,自動觸發感知預警

          支持標簽樹批量設置,可擴展支持各類復雜的監控模式,偵測感知問題同時抽取問題涉及的服務部門和環節,使服務優化有的放矢

          自定義模版,自動生成感知報表

          支持生成日周月報

          支持可視化圖表模板版配置

          支持客戶級別、區域分布等各維度信息配置形成一維/二維等可視化圖表

          典型應用場景

          客戶感知定責

          細分感知標簽設置,關聯組織機構,方便感知問題定責。

          感知問題激增預警

          設置持續多日的某類感知問題標簽同環比閾值,用于監測感知問題激增。

          感知問題壓降

          設置某類感知問題月度累計的目標閾值,用于監測感知問題壓降達標。

          感知問題管控進程

          設置某類感知問題月度累計量閾值,用于監測感知問題管控進程。

          方案優勢

          真實感知精準識別

          從客戶原始數據入手,通過一系列解析技術, 保障真實客戶感知精準識別

          AI技術普及化

          場景化AI應用,屏蔽復雜性,允許用戶上手模型管理,推進AI普及

          感知評價實用化

          應用智能AI分析,關聯服務流程與節點,推進感知評價落地應用

          行業內的優秀企業都在使用

          北京聯通

          北京聯通推進客戶感知智能吹哨多年,感知問題自動派發工單到部門,限期整改,效果顯著,年均投訴降低超過20%,客戶感知持續大幅改善。

          中國移動集團

          移動集團客服部針對攜號轉網等9項重點業務采集全量工單、熱線、輿情數據構建詳細的感知問題監測報表,用于總部統一的服務管控。

          某市12345

          某市12345推進熱線大數據輿情監測,基于全量工單(案件)數據構建輿情感知監測體系,市民感知對齊到各委辦局,關聯工單督辦,全面提升政務便民服務體驗。

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