用户调查曾经是公司收集客户反馈并根据反馈结果改进企业业务的主要方法。但是近年来，由于用户调查的回复率大幅下降，企业管理层用于衡量和推动企业改进计划所依据的数据变得不那么可靠。因此，越来越多企业开始挖掘客服中心的数据作为用户洞察的来源。

通过分析客服中心后台数据——客户与客服之间真实的互动交流，公司可以获得关于客户体验方面有价值的洞察。根据洞察结果改进企业业务，提高客户忠诚度，减少无效工作与生产，增加销售机会，最终推动企业营收并降低呼叫中心的运营成本。

公司可以从客服中心的数据中了解到什么？管理层如何收集并根据呼叫中心的数据结果做出更明智的决策

一、客服中心：洞察客户体验的数据金矿

如果你能将客服中心客户互动数据的价值进行最大化的挖掘，它将成为一座非常有价值的信息宝库。

过去，企业衡量客户体验口碑很大程度上依赖于问卷调研结果。然而，大部分客户通常是在已经产生了许多负面的体验之后，才会去填写意见调研问卷。到那时，客服再试图提供服务、解决问题和挽留客户就太晚了。

客户与客户服务团队的每次互动都会留下数据记录。随着客户从自助服务通道转向呼叫中心的在线互动，客户在语音或文本中表达的情绪也会发生变化。当糟糕的体验不断累积，客户花费了大量精力解决问题，一开始理性、中性的语气会变得更加情绪化和消极。

如果你能分析客户旅程中，客户情绪和行为的变化，你就能发现客户满意度低的根本原因，并找出可以提高客户留存率的改进方向。深入挖掘客服中心的互动交流数据，你可以获得最佳客户体验的核心洞察力。

二、服务中心数据挖掘技巧

客户互动交流的过程复杂，包含多种数据类型。虽然一开始可能有些难以应付，但本文将为你介绍4种方法帮助你收集信息，为深入分析做准备。

1、捕捉并分析各渠道客户互动数据

企业的服务中心互动渠道不仅仅只有电话录音，还有许多更低成本的沟通方式——电子邮件、在线聊天、微信和社交媒体帖子都包含有价值的数据。

企业不仅可以通过语音分析来评估企业的服务和运营指标，还可以进一步扩大数据收集与分析渠道的范围，将所有的数字化客户互动渠道也一并纳入。更丰富的数据来源可以为客服中心提供更精细的客户洞察力。

为此，你需要一个能够大规模处理大量文字数据的企业级文本分析平台。仅仅是将客户交流记录按话题分类是不够的，为了从跨渠道的客户体验分析中获得最大的价值，你将需要额外的自然语言理解技术（NLP）来获得对客户情感、行为、意图和情绪的洞察，而这些洞察结果将成为改进企业业务的指导意见。

2、关注“以客户为中心”的运营指标

客服中心通常非常关注过程方面的运营指标，比如：平均处理时长(AHT)、声音质量或语音分辨率。虽然糟糕的音质、低分辨率的通话或不断等待受理的时长会导致客户满意度降低，但通过倾听客户自己对体验的描述，可以获得更具体的见解。

将服务中心关注的客户体验指标与客户的“行为、情感、情绪、意图”相结合，可以更完整地描述客户旅程，并且能让企业更准确地预判客户对公司服务的感觉变化。

3、增加客户数据样本量

我们对多家服务中心机构进行调查，发现仅有26%的服务中心在服务解释后收到客户填写调研反馈，12%的机构则完全没有收到任何客户反馈。

由于通过客户填写问卷得到的反馈非常有限，企业将很难得出有足够数据支撑的结论来制定管理决策，提升客户体验。

客服中心的数据分析可以帮助企业扩大客户数据样本量的规模，更全面地掌握所有客户对企业产品服务的真实感受。客户体验分析解决方案中的文本数据处理能力还将使企业收集更丰富的客户情感数据与体验数据，持续推动业务改进。

4、提高企业的营收增长

一旦你通过客服中心的互动数据分析发现企业存在的问题，你就可以通过优先级排序来进一步落实解决。例如，客户的负面情绪指数直接影响客户忠诚度，企业便能优先考虑有哪些因素会带来客户负面情绪，并着手改进。

客服中心数据分析结果能揭示企业产品、客户服务的哪个环节存在“摩擦点”，企业可以此决定下一步行动的优先级。

客户互动数据分析不仅可以改善客户体验，同时可以帮助企业快速发现哪些产品特性最常让客户感产生负面情绪。这些反馈对于企业产品开发团队改进产品有非常重要的参考作用。更好的产品和服务可以提高客户满意度和客户留存率，促进企业收入增长，减少呼叫中心面临的问题。

小结

客服中心是一座未被挖掘的数据金矿。通过倾听客户在与公司每一次交流互动中表达的想法，跟踪客户情绪变化与摩擦发生后影响客户行动的驱动因素，企业可以将这些因素列进企业优先改进的计划当中，持续提高客户体验口碑，最终实现企业营收增长。

END

原文作者：CEM | 云听小秘书 

原文链接： 客户体验管理 | 除了问卷调研，还有什么数据可以洞察客户体验？

公众号：CJM Studio

本文由 @CJM Studio 整理发布于UI中国，未经作者许可，禁止转载。

本文稿图片及相关资料均来自原文，若有影响请联系修改。

Powered by Froala Editor