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枫影:数字化转型下的客户服务

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课程概要

培训时长 : 2天

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课程分类 : 客户服务

课程编号 : 16333

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适用对象

数字化转型骨干、客服部门相关成员

课程介绍

【课题背景】

传统概念对“客服”的定义主要集中在客户满意以及如何降低客户投诉率。常规的运营思想认知下,会把更多的工作放在“知识库话术”、“客服质检”以及客服的能力建设等。数字化时代,则更需要客服部门以更高的站位、更深度的理解以大数据和AI驱动客户服务,实现在服务效率和服务满意甚至客户价值运营的角度去思考如何做好客户服务。

本节课,将从数字技术对传统客服工作的冲击和影响出发,带领学员深刻理解数字化客服的内涵和外延,借助常见的一些应用,加深对客户服务数字化的理解,最后从组织、人才、技术等多面帮助学员如何实践!

【参与人员】

本课程适宜于:数字化转型骨干、客服部门相关成员

【培训时长】2-3天

【学员收获】

  1. 了解数字经济、数字技术对当前客服工作的影响
  2. 明确数字化时代客户服务的内涵和外延
  3. 了解数字技术在整个客户服务生命周期中的不同阶段、不同场景中的应用
  4. 掌握数字化客服的实践路径、落地要素及保障措施

【课程大纲】

数字经济、数字技术对传统客服体系的影响

数字经济及数字经济提出的大背景

  1. 数字经济的通俗化解释
  2. 从经济发展模式探数字经济发展的必要性
  3. “十四五”与“二十大”关于数字经济的相关描述
  4. 高质量发展与科技创新

数字经济的范畴:数字技术产业、实体产业的数字化、数字化城市与数字乡村

  1. 数字技术产业:5G+云大物数智链下的信息软件服务业
  2. 产业数字化:实体产业+数字技术下的融合性发展
  3. 数字城市与数字乡村

企业数字化转型的目标:提升运营效率,拉升客户体验

  1. 重新定义效率
  2. 迈向和谐与客户体验的升级
  3. 科学数字技术驱动创新实现效率、体验升级

数字技术驱动整体效率和客户体验提升的原理

(1)5G+,实现一体化服务能力提升

  1. 大数据+云计算+AI,大幅度提升工作效率
  2. AI+,以智慧化的方式带给客户体验的升级

当下传统客服体系存在的问题

  1. 客服市场口碑不佳
  2. 传统人工效率低下
  3. 客服质量检测模型有待提升
  4. 客户满意度不稳定
  5. 企业经营客户价值难
  6. 营销过度,导致客户体验差

数字化转型背景下对客服体系提出的新要求——高质量发展

  1. 满足个性化、多元化、场景化的需求——体验升级
  2. 以最小的投入,实现客户服务的目标——效率提升

数字化客服的内涵和外延

客服工作的方向和目标是什么?

  1. 回溯:当下客服工作在整体公司经营中的价值是什么?
  2. 客户工作的方向:追求客户满意
  3. 结构客户满意,明确客户服务的方向
  4. 回溯:为什么我们很难做到客户全满意

再次定义客户服务

  1. 客户满意,是全生命周期的客户超预期体验
  2. 客户服务,是以全生命周期客户需求为主线的
  3. 客户服务的要求
  • 全生命周期
  • 客户需求洞察
  • 个性化、场景化、多元化认知
  • 即时、敏捷性响应

内涵:数字化+客服,以数字化工具驱动效率提升和客服体验提升

外延:以数据作为生产资料,以AI实现对客户价值的智能化运营

  1. 客户价值运营的智能化、智慧化
  2. 客户体验的升级
  3. 客户满意的效率升级

数字化客户总模型架构

数字化客服的主要应用场景

围绕客户生命周期价值经营的客户运营体系

  1. 客户生命周期(LTV)价值ARPU值的经营
  2. 基于客户大数据画像下的AI自动化精细化运营
  3. 基于客户大数据画像需求数据洞察分析

以实现客户留存、复购的客户体验体系

  1. 基于大数据洞察下的MOT客户极致体验
  2. 基于RPA实现的流程自动化
  3. 基于大数据+权益设计下的客户权益可视化

以提升满意度为核心的主动告知和被动相应型的客户满意体系

  1. 基于大数据+内容+网络分发的主动告知,拉升效率
  2. 基于大数据+AI的自主化服务实现效率、客满的提升
  • 客服短视频
  • 客户数字人助理机器人
  • 基于ChatGPT下的自主问答系统
  1. 基于大数据+AI的坐席辅助系统拉升效率和客满
  2. 基于大数据+AI的智能客服系统拉升效率和客满
  3. 基于产品-营销一体化大数据的协同效率提升

数字化客服的实践路径、落地要素及保障措施

客服数字化整体实践路径

  1. 场景数字化
  • 客户满意的效率数字化
  • 客户满意的体验数字化
  • 客户体验的数字化
  • 客户价值运营的数字化
  1. 数据协同,实现协同效率的提升
  • 以客户运营为纲的客户体验和客服满意打造
  • 构建强大的CRM数据共享中心实现数据共享
  • 以用户为中心的内部和内外部协同
  1. 整体智能化、智慧化
  • 以AI驱动的智能化判断阶段
  • 以AI大模型+大数据驱动的自主服务阶段

落地要素

  1. 整体经营理念的转变
  2. 新价值链流程的创造
  3. 人才能力重塑
  4. 数字化系统的搭建

保障措施

  1. 公司文化制度的保障,鼓励创新
  2. 人才培养与培训体系组建
  3. 适当的资金投入
  4. 优质的内控机制

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【课题背景】数据发生价值的前提是数据自身本身的真实性、可靠性,即数据本身有价值。我们把数据自身如何产生价值性的过程,成为数据治理。一般通常包括了定义数据、数据采集、数据存储、数据清洗、数据整合、数据分析等全流程。在整个过程中,一切数据的动作都受到业务的约束,如何定义主数据、采集哪些数据、如何封装数据等整体来看都与业务有关。本节课,将在系统性分析数据治理内容的基础上,聚焦主数据管理,站在数据和业务两个视角帮助学员如何做好协同性认知,提升主数据管理维护的效率。【参与人员】本课程适宜于:数据部门和业务部门【学员收获】了解数据治理的价值、流程和内容了解主数据的价值、管理的流程理解数据管理与业务之间的关系【课程时长】1天【课程大纲】数字化转型、数据分析、数据治理的逻辑关系数字化转型核心是依托数据分析来实现科学决策,从而提效降本数据分析的前提是数据治理数据治理首要工作是主数据管理数据治理的价值、流程和内容数据发挥价值的前期是数据本身得有价值如何定义数据自身有价值——时效性、客观、真实、一致、完整、准确数据治理的内涵数据治理的流程明确业务数字化转型的模块定义主数据:对应业务模块明确业务判断的模型指标实现数据采集与数据清洗数据资产管理数据安全完成对数据治理的评估主数据的价值和管理的流程回溯日常工作中数据使用的常见问题数据混乱、质量差系统使用效率低及时性差统计口径不一致找数据完全对不上号为什么我们现在到了不得不去管理维护主数据的时间了?——系统太多了重新定义主数据主数据的价值——跨部门、跨业务协同的必须项对主数据的要求——唯一、稳定、准确主数据的特点——权威性、全局性、共享性、扩展性、关键性、稳定性、跨部门、跨系统、跨技术、跨主题主数据管理初步认知什么叫主数据管理做好主数据管理的意义:业务协同、便于展开数据治理工作、数字化转型的需求主数据管理的目标——提供一个准确、及时、完整、相应的主数据来源,以支持业务包括的内容:治理政策、处理流程、工具、最佳业务实践主数据管理不仅仅是技术问题,需要业务对整个运营模型、流程进行提炼主数据维护是个动态的过程,包括了创建和维护,随着业务变化要更新、扩展。主数据与其他数据之间的关系交易数据元数据参照数据分析数据如何做好主数据管理主数据管理的主要流程:立数据:关键主数据的管理制度化、数据标准化通数据:依托统一的数据标准,和对接规范,实现各系统间实现数据互联互通挖价值:用于业务部门实践应用实施的关键要点管理问题:主数据是超越业务、管理的一把手工程持续性认知:是个持续性、长期性、不断优化的过程靠企业自身:企业自身需要具备强的数据思维,全员都需要IT技术增强:增强IT架构的灵活性,能够适应后期的不断扩展性需要赋予数据部门一定的权利和资源【案例】存量数据的迁移、清理-数据多(7个核心系统)、月结时间点-协同性认知(0点到2点之间)数据治理与业务之间的关系立数据:要由业务部门清晰明确业务模型、业务流程通数据:需要业务部门配合,完成数据的整理、清晰和导入工作挖数据:基于业务变革转型,即时反馈,对主数据展开维护、不断优化整体认知:业务是数据的来源,一切都源自于业务如何定义数据

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