北京移动不满意客户管理及服务价值提升研究.ppt

不满意客户管理及服务价值提升研究 上报公司 北京公司上报日期 2010年10月 项目成效 项目背景 项目总结 目录 项目实施 为什么进行不满意客户管理 凡是抱怨被满意地解决的客户平均会把他们所受到的对待告诉5个人 平均来说 一个企业无法听到它的96 的不满意客户的声音 每收到一次抱怨 就意味着实际上有26个顾客也有同样的问题 平均来说 一个有问题的人会告诉9 10个人 有13 的客户将会告诉20个以上的人 数据摘自 KarlAlbrechtandRonZemke ServiceAmericaDoingBusinessintheNewEconomy Homewood IL BusinessOneIrwin 1985 p 6 安抚客户不满情绪避免客户大量流失 发掘客户服务短板持续提升服务水平 不满意客户管理 提升企业服务形象建立优质服务口碑 平均来说 一个不满意客户会将他的不满意经历告诉9 10个人 造成负面情绪的快速扩散 影响其他客户满意度有效的不满意客户管理 可及时安抚不满意客户情绪 提升服务水平 树立企业优质服务形象 达到事半功倍效果 在不满意管理工作中 各管理环节存在脱节甚至缺失问题 管理质量难以把控 管理效率亟需提升 当前北京移动不满意客户管理存在如下困惑 如何从北京公司两千万客户中 准确找到不满意目标客户 多种来源不满意客户来源如何统一管理 找到不满意客户后 如何分析客户 客户为什么不满意 优先解决那些客户的不满意 客户还有什么期望 在客户分析的基础上 设计的服务产品 以及服务活动的实施 客户参与了吗 客户满意了吗 如何找 该怎么做 效果如何 有经验吗 以不满意客户管理四大关键环节优化为指引 在服务产品设计和服务活动策划时 有没有历史经验可以借鉴 每次活动的宝贵经验如何分享 项目成效 项目背景 项目总结 目录 项目实施 项目核心思路 建立从不满意客户定位 客户深度分析 客户关怀 效果评估的闭环管理流程 从而实现异常监控常态化 客户管理精细化 关怀管理规范化 经验知识共享化 精细化服务管理 构建不满意客户闭环管理机制 不满意客户闭环管理机制 通过对服务活动和关怀策略的执行效果评估 形成知识沉淀指导未来服务提升服务活动效果评估客户偏好特征积累关怀知识沉淀 科学界定研究范畴 准确定位关怀目标客户群 引入客户预期 服务匹配模型建立不满意客户池不满意客户常态化监控 通过立体化分析模型 多重角度深入分析不满意 不满意客户分层管理客户不满意原因分析客户特征分析 丰富不满意关怀手段 设计差异化关怀策略回访关怀主动出击守株待兔对症下药 1 2 3 4 1 准确定位不满意客户 常态化不满意监控 从不满意来源 客户分布品牌 区域 渠道及不满意次数等多维度监控各触点不满意客户变化情况 实现对不满意客户发展的整体把控 多渠道获取明确不满意客户 结合业务特征识别潜在不满意客户 建立不满意客户管理池 实现不满意客户的集中化管理 引入客户预期 服务匹配分析模型 当客户服务感受值小于适当服务时 客户就会不满意 是不满意客户分析的关键点 通过对不满意客户的活跃度分层管理 客户特征研究 不满意原因分析 三重维度建立立体化分析模型 形成不满意客户全方位剖析视图 为关怀策略的设计 执行奠定基础 2 深化不满意客户分析 实现不满意客户深层认知 3 丰富不满意客户服务手段 差异化关怀策略 回访关怀 针对不同用户群体 制定差异化关怀策略 开展精细化关怀活动 策略一 策略二 策略三 策略四 针对沉默的不满意客户 开展互动式服务产品推介 习惯培养提升客户服务感知 针对有触点接触的不满意客户 依据客户偏好 建立渠道接触点关怀 资源整合提升客户关怀效率 针对不明诱因的不满意客户 开展调研深访等挖掘客户服务期望创新关怀手段 优化服务内容 针对热线 短信评价等明确不满意客户 实施回访关怀机制 了解客户诉求一对一彻底解决客户不满意问题 主动出击 守株待兔 对症下药 4 开展客户服务活动后评估 关怀知识沉淀 服务活动投入产出评估 服务活动价值产出 服务活动投入成本 客户偏好特征 积累客户的渠道 业务 使用习惯等偏好特征 服务活动经验积累 服务活动方案服务产品积累服务时机经验积累 CRM咨询量评估 服务活动启动后的日咨询量进行跟踪评估 满意度提升评估 对活动后连续三个月客户满意度进行跟踪评估 效果评估 经验沉淀 依托BI系统部署服务活动管理平台 实现服务活动效益评估和活动知识积累 项目成效 项目背景 项目总结 目录 项目实施 从满意度的传统定义出发 引入客户预期 服务匹配分析模型 客户期望的服务分为理想的服务和适当的服务两类 当客户服务感受值小于适当服务时 客户就会不满意 是不满意客户分析的关键点 客户满意度 服务感受值 服务期望值 成果一 准确定位识别不满意客户1 引入客户预期 服务匹配分析模型 科学界定不满意范畴 不满意分析关键点 客户预期 客户满意度 适当服务是最小的宽容期望值 它反映顾客期望接受的基本服务水平 如基本通话顺畅 服务人员业务熟练 客户想要什么样的服务 依据研究范畴定义 分别定位明确不满意和潜在不满意目标客户 建立不满意客户管理池 实现不满意客户的集中化管理 成果一 准确定位识别不满意客户2 基于不满意客户研究范畴界定 建立不满意客户池 不满意客户池 明确不满意客户识别 潜在不满意客户识别 投诉客户 37 63 营业厅短信评价不满意客户 热线短信评价不满意客户 调研不满意客户 未接触类潜在不满意客户 事件影响类潜在不满意客户 不明诱因潜在不满意客户 在对不满意客户科学界定的基础上 根据不满意客户分类 进一步将明确不满意客户锁定在各渠道已发生不满意的客户群 投诉客户 调研不满意客户 营业厅短信评价不满意客户 热线短信评价不满意客户 明确不满意客户定位 明确不满意度客户累计 明确不满意客户发展趋势 成果一 准确定位识别不满意客户2 1 从四个渠道精准定位明确不满意客户 基于客户预期 服务匹配分析模型 潜在不满意客户 服务感受值 适当服务值 0 因此 假设三种情况会降低客户服务感受值 通过对三种假设条件下客户满意度的深度研究与验证 创新性的形成3种潜在不满意客户识别方法 沉默客户 无心伤害客户 隐性伤害客户 基于以下假设条件 潜在不满意客户识别 假设二 假设三 假设一 客户长期未与服务渠道接触 适当服务 无从谈起几乎无服务感受 受到突发事件或特定场景影响而导致感受到的服务出现瑕疵服务感受值低 在日常服务过程中因各类细节因素影响 累积的服务感知较差服务感受值低 1 锁定未接触客户2 数据分析勾勒客户业务特征3 客户调研了解满意度情况 1 梳理影响客户满意度数据2 识别指标有效性评估3 建立潜在不满意客户常态化识别监控 1 定位满意度影响关键因素2 构建潜在不满意客户识别模型3 抽样验证模型准确性 成果一 准确定位识别不满意客户2 2 形成三种潜在不满意客户识别方法 沉默 客户 STEP1 锁定渠道接触沉默客户 STEP2 数据分析勾勒客户业务特征 STEP3 客户调研了解满意度情况 锁定在6个月内未接触过4类渠道的 四无 客户 通过数据分析提炼总结该类客户的业务使用特征 通过对沉默客户进行抽样外呼调研 验证其满意度水平比普通客户低10个点以上 剔除专属服务渠道的VIP客户 集团客户联系人等特殊群体后 锁定半年内的渠道接触 沉默 客户该类客户属于正常消费客户 平均网龄在3年以上 80 以上的客户月均消费在10元以上 且四分之一为消费80元以上的中高端客户 成果一 准确定位识别不满意客户2 2 1 沉默客户识别 结合业务特征识别渠道接触沉默客户 通过对满意度商业过程的梳理 提炼出不满意诱因并进行指标量化 并根据指标影响客户的可获取性和影响程度进行筛选 现阶段已经在经分系统中 实现7项影响客户满意度指标的监控 无心伤害客户 STEP1 潜在不满意诱因梳理 STEP2 识别指标有效性评估 STEP3 建立潜在不满意客户常态化识别监控 结合不满意客户客户原因分析结果 整理构成不满意客户诱因列表 从数据获取有效性和外呼调研 双管齐下总结识别指标 锁定7项影响客户满意度指标 依托经分系统实现对潜在不满意客户的常态化监控 数据有效性评估识别指标数据获取渠道指标数据是否准确 指标满意度影响评估外呼调研诱因识别潜在不满意客户实际满意度水平经验证 识别的客户标满低于普通客户近10分 成果一 准确定位识别不满意客户2 2 2 无心伤害客户识别 通过业务场景梳理 提炼识别指标 以客户满意度考核商业过程为基础 通过 贝叶斯因果网 分析模型 挖掘各商业过程满意度与标准满意度的影响关系实现潜在不满意客户查全率与查准率60 以上 与随机抽样20 的识别率相比 模型的不满意客户识别率提升了3倍以上 隐性伤害客户 STEP1 定位满意度影响关键因素 STEP2 基于客户通信消费特征建模 STEP3 模型识别率效果验证 网络服务和新业务服务满意度直接影响整体满意度水平 提取近百余项通信特征指标 构建标准满意度 网络 新业务满意度潜在不满意客户识别模型 三个潜在不满意客户识别模型的查全率及查准率均在60 以上 成果一 准确定位识别不满意客户2 2 3 隐性伤害客户识别 构建基于通信特征的挖掘识别模型 通过不满意客户常态化监控 从不满意来源 客户品牌分布 所属分公司及不满意次数等多维度监控不满意客户变化情况 实现对不满意客户管理的整体把控 形成满意度提升的有效抓手 成果一 准确定位识别不满意客户3 常态化监控不满意客户动态 不满意客户品牌分布分析 各分公司不满意客户对比分析 不满意次数分档分布情况 成果二 制定差异化关怀策略1 回访关怀策略及应用效果 营业厅短信评价提示 x月x日xx时xx分 139xxxxxxxx客户营业厅短信评价回复 一般 差 办理厅台xxxxxx 营业员工号xxxxx 系统捕获不满意客户 自动触发短信提醒 回访过程全记录 回访效果分析 通过将系统与营业厅 热线管理人员以及VIP客户经理手机关联 将短信评价不满意客户信息第一时间推送至相关人员手机上 实现不满意信息短信提醒直达一线 实时解决客户不满意问题 依托BI系统对录入的客户回访结果明细的多维度统计分析 从客户回访参与情况及回访后满意度改善情况两方面对不满意客户回访效果进行评估 为服务质量提升提供重要参考 平均参与率 50 客户回访月均参与率情况 成果二 制定差异化关怀策略1 回访关怀策略及应用效果 续 成果二 制定差异化关怀策略2 主动出击策略及应用效果 19 7 3万 客户参与调研互动 套餐余量提醒产品的办理率提升46个百分点 主动出击策略就是将北京公司好的服务内容及服务产品 主动推荐给客户 提升客户服务感知 针对长期未接触的潜在不满意客户进行分析 有38 5万客户为资费敏感客户 通过开展互动关怀活动 主动调研客户对话费信息类服务产品的偏好程度 并对高偏好客户开展针对性推荐 活动后套餐余量提醒产品的办理率由之前的12 提升至58 全球通客户将于每月月初 月中 月底收到10086下发的三次提醒短信 动感 神州行客户将于每月月中 月底收到10086下发的两次提醒短信 提醒客户所使用套餐的剩余资源信息 客户发送KTYL至10086即可办理 当月办理 下月生效 成果二 制定差异化关怀策略3 守株待兔策略及应用效果 对于有渠道接触的不满意客户 通过守株待兔的方式 针对客户的不同渠道偏好 当客户主动与服务渠道接触时 即触发服务关怀举措 不但有效利用客户接触时机 更可节约客户沟通成本 客户渠道偏好细分组 服务渠道 关怀措施 服务产品推荐 优惠资讯推荐 不满意客户拨打人工热线 热线接通后 系统为客服人员提示关怀内容 客服人员对目标客户进行关怀 提升客户满意度 人工热线接触点主动关怀服务场景 目前 北京移动依托电子渠道服务营销能力提升专题建设成果 通过对客户业务使用偏好 渠道使用偏好的挖掘与应用 已针对人工热线偏好和网站渠道偏好客户开展接触点主动关怀服务 成果二 制定差异化关怀策略3 守株待兔策略及应用效果 续1 通过上述服务策略的实施 对18 3万人工热线偏好潜在不满意客户 30万网站渠道偏好客户开展服务关怀 平均响应率由原来的8 提升至33 同时该部分客户标准满意度平均成绩由原来的70 6分提升至77 5分 满意度提升10 成果二 制定差异化关怀策略3 守株待兔策略及应用效果 续2 关怀覆盖率 标准满意度 通过对新业务和网络不满意客户深访 发现手机上网是新业务及网络服务的共同短板 而 手机上网速度慢 没信号 流量扣费不清楚 等是造成不满意的主要原因因此 向35万手机上网活跃的潜在不满意客户推荐数据流量使用查询 数据套餐用尽提醒等服务产品 有效改善手机上网服务体验 活动成功参与率达到24 标准满意度由原来的69 3分提升至76 8分 成果二 制定差异化关怀策略4 对症下药策略及应用效果 成果三 服务活动后评估及知识沉淀1 活动后评估 投入产出评估 CRM咨询量评估 满意度提升评估 客户收益价值对比参与客户与未参与客户的ARPU 对比参与客户在活动参与前后的ARPU 客户粘性价值计算参与客户实际离网率与全网平均离网率的对比 以及响应客户的平均ARPU 满意度调研结果业务人员定期将服务活动参与客户的满意度调研结果上传 跟踪对比满意度对活动后连续三个月客户满意度进行跟踪评估 了解客户满意度提升情况 CRM日咨询量跟踪根据服务活动基础信息管理中对服务活动对应的CRM业务分类记录结果 对服务活动开始后的日咨询量进行跟踪评估 服务活动后评估 通过投入产出评估对服务活动为公司创造的价值进行分析 实现服务活动管理的价值显性化同时 通过对服务活动带来的满意度提升评估 有助于服务产品 活动的优化改善借助CRM咨询量评估 掌控服务活动给一线客服人员带来的工作压力 及时调控活动节奏 成果三 服务活动后评估及知识沉淀2 活动知识积累 依托服务活动管理平台 积累服务活动成功经验 形成服务活动知识库 对未来服务活动的策划 执行 评估等有借鉴指导意义 短信渠道反馈 彩信渠道反馈 网站渠道反馈 外呼渠道反馈 营业厅反馈 经分基础信息 活动基本信息活动策划信息客户接触信息客户偏好信息客户响应信息客户满意度信息 数据抽取 成果三 服务活动后评估及知识沉淀3 客户偏好特征积累 通过历史服务活动数据积累 提炼出6大类共38种客户活动偏好 为后续服务活动开展的目标客户选取与活动内容设计提供重要参考 客户偏好特征属性 业务偏好特征 营销渠道偏好 参与方式偏好 促销形式偏好 营销时机偏好 礼品喜好特征 提醒类服务产品喜好度预存回馈类产品喜好度特约商户喜好度VIP俱乐部喜好度积分促销喜好度移动商城使用偏好 短信渠道营销偏好度彩信渠道营销偏好度外呼渠道营销偏好度交叉营销偏好度互联网渠道偏好度营业厅渠道偏好度 一次性办理类持续使用类互动答题类SNS推荐类 普奖促销喜好度抽奖促销喜好度排名促销喜好度先到先得喜好度评选促销喜好度 日常营销喜好度热点营销喜好度节日营销喜好度 消费卡类影音娱乐类亲子类体育类购物类资讯服务类餐饮类礼品类积分类话费类业务流量类知识讲座类 项目成效 项目背景 项目总结 目录 项目实施 管理效能全面提升 丰富的信息来源 1 准确的客户定位 高效的管理机制 3 差异化关怀策略 4 价值经验分享 5 不满意客户是了解当前业务短板的最佳信息来源 从多个维度为服务 业务改进提供丰富的数据分析依据 通过多渠道锁定明确不满意客户和模型识别潜在不满意客户 构建不满意客户池 完善的不满意客户数据分析 实现目标客户的高效准确定位 基于不满意客户管理闭环机制 为服务部门提供服务目标选取 业务优改 服务产品推出 服务活动效率提升的有效工具 根据客户分析结论 制定差异化关怀策略 通过关怀策略分类实施 达