干物！カスタマーサービスの管理はどれぐらい重要ですか？新しい時代の商店はどうやってカスタマーサービスを管理しますか？

そんなに多くの店舗の干物を扱うかを見ましたが、やはり疑問が多いと思います。今日は違う干物を持ってきます。

経営の目的は何ですか？消費者から利益を得るためには、商品がよく売れているかどうか、お客様のニーズが一番重要です。消費者は製品販売の貢献者であり、製品問題の効果的なフィードバック者でもあります。消費者から問題を探すのは問題解決の重要な一環です。

多くの商店達は店舗を経営する時、多くの問題に出会います。しかし、多くはこれらの問題を解決し始めます。あるいはすでにこれらの問題を解決している商店達は普通このような問題を見落とします。

一部の商店達はカスタマーサービスは販売前のアフターサービス問題を処理して消費者と雑談するだけだと思います。多すぎる技術量の持ち場がありません。しかし、実際には、顧客サービスは毎日異なる需要の買い手に接触し、消費者のグループに最も近いのも消費者を最もよく知るサービス側です。

販売の問題が発生した時に、店舗のページを再装飾する必要があるかどうか、商品の包装は消費者を引き付けるのではないか、直通車の力を高めるべきかどうか、ダイヤモンドブースを買うべきかどうかなどを考えるのが普通ですが、消費者から利益を得るべきです。自分の店舗だけでなく、向こうの消費者のカスタマーサービスに配慮しなければなりません。

消費者が商品に対して問題が発生したら、顧客サービスと相談する前に、実際には消費者たちはすでに製品を見て、製品に対して一定の理解と購買意欲があると思います。では、この時に消費者が相談する時に気になるのは何ですか？商品ではなく、顧客サービスのサービス態度と顧客サービスの問題を解決するために製品についての専門性を理解している可能性が高いです。

よくこの時消費者たちは問い合わせの際に、問い合わせを通じて情報を得て注文するかどうかを決めたいです。この時、顧客サービスが製品に対して専門的な答えが足りない、応答が足りない、あるいはカスタマーサービスが情緒変動応答の言語に攻撃があるなどの間違いがあれば、このシングルは涼しくなるかもしれません。単品になる確率も低くなるかもしれません。

アンケート転化率の高低はカスタマーサービスの回復速度、サービス態度、専門知識、販売技術などと関係があります。もし顧客サービスチームが管理とサービスでばらばらになったら、販売量はもちろん上にも行かないし、解決しにくいボトルネックにもカードがかかります。

顧客サービスの問題は簡単に解決されるように見えますが、実際には、商人たちはこの点では手がつけられません。今は顧客サービスと消費者の歴史的な通話記録から問題を探すかもしれません。通話数が少ない店舗に対しては、このような歴史的な調査をするのが比較的直接的な方法です。しかし、もしあなたの店舗の注目度が高くて、販売量がよくて、後ほどお客さんが多くて、一日に百数千件の対話が生まれます。このように後ほど調べてみると、あなたは大損です。

私たちはお客様のニーズと製品の改善に時間を費やすべきです。また、多量の会話については、非常に詳しく調べることはできません。時間を浪費するだけでなく、多くの人が必要です。このような伝統的な検出方式は現在の科学技術の発展にとって、効率的な働き方です。

この時、一部の商店が焦り始めます。どうすればいいですか？伝統的な検査方法が難しい以上、科学技術の分野に目を向けてもいいですか？科学技術という言葉は私達の商店から遠いと思わないでください。実は多くの科学技術の製品が私達の身の回りで使われています。顧客サービスの品質検査と管理を難しくすることはない。

一体どんな知能化なのか、これから簡単に科学普及させます。

近代化技術に合わせた品質検査のプラットフォームは何ですか？人工知能自然言語処理技術に基づいて開発されたスマートカスタマーサービス品質検査と管理のサービスプラットフォームです。

人工知能はみんな聞いたことがあるかもしれませんが、人工知能についてはそれほど深く理解していないかもしれません。人工知能は自動的に私達のために決定して、いくつかの仕事を完成するプログラムやロボットです。自然言語処理は聞いたことがある企業がもっと少なくなります。自然言語処理はコンピュータに私達の人間言語を理解させ、最終的に人間と自然コミュニケーションを行う人工知能技術に専念します。顧客サービスのインテリジェント品質検査と管理の実現において、自然言語処理技術は核心的な技術点を演じていると言えます。

前に述べたように、多量の歴史対話については難しい問題を追究し、次世代のカスタマーサービスの知能管理にはすでにその対処方法があります。なぜ「次の世代」なのかというと、問題を解決する上で、人工知能の中のいくつかの処理方法が追加されているからです。（ここでまず関所を売ってください。）

ところで、多量の歴史対話をどうやって解決しますか？管理者（事業者）は、カスタマーサービスのインテリジェント管理プラットフォームに登録することによって、顧客サービス同士の対話活動をリアルタイムで確認することができます。また、任意のカスタマーサービスの座席の歴史通話記録をシステム的に確認することができます。

管理人が疑問を持ちますが、このように簡単ですか？もちろんそうではありません。記録を見ることは問題を解決するのに必要な前提です。これらの大量の難しい対話の中で問題を発見する方法が問題解決の出発点です。

サービスの設定については、管理者がプラットフォームに登録すると、プラットフォーム上で顧客サービスのために不正な配置を設定することができます。顧客サービスは消費者と対話する前に、管理者が基本的な違反項目を設定します。例えば、平均応答文字数、反則閾値の遅い応答、平均応答が長い場合、初応答が長い場合などがある。顧客サービスが違反配置の中の任意項目を犯した場合、品質検査プラットフォームは警告を呼びます。管理人は最初の時間でミスをしたばかりのカスタマーサービスが消費者と対話している時の対話状態を確認できます。今後の業績審査に根拠を提供することもできます。

もちろん、プラットフォームはこれらの設定だけではなく、必要なのは「新」というのが唯一無二です。

気分が警告する。私たち人は話や動作や表現に未知の要素が影響します。プラットフォームは人工知能情緒分析技術に基づいて、リアルタイム通話における消費者の情緒値を自動的に分析することができる。例えば、消費者がカスタマーサービスに問い合わせた際、カスタマーサービスが提供されていない、または他の原因で消費者が満足できない場合、消費者は次の図のような言葉で過激な行動をすることがあります。

感情分析のメリットは、プラットフォームが消費者やカスタマーサービスの話をする時の感情状態を自動的に分析でき、消費者が感情を持って出発すると、プラットフォームが自動的にポップアップして警告し、管理者は警告の提示によって直ちに当時の会話シーンを確認することができます。このように、どのような問題が消費者をこのように過激な言語に導くのかを素早く確認するだけでなく、次の問題の再発を防ぐために、あるいは顧客サービスに直ちに連絡して、消費者の情緒に対応する一番満足できる解決方法を提供します。

キーワード警告。情緒警告と似ていますが、また違っています。違いは、管理者はキーワード警告配置において、キーワードをカスタマイズできます。例えば、好評、告発、クレーム、態度が悪い、あなた達が遅すぎるなどです。同じように、カスタマーサービスが消費者と対話する時、消費者が配置された警告キーワードに触れると、プラットフォームは直ちにメッセージ警告ダイアログを呼び出す。

概況統計毎日のカスタマーサービスの座席と消費者との対話による警告に基づいて、プラットフォームはこれらの統計しにくいデータに基づいて一種類の定量化の可視化形式で展示しています。概況統計では、管理者はアラーム統計、情緒統計、キーワード統計などの数の具体的な統計を確認できます。また、時間の間隔を指定して、顧客サービスの座席を指定することもできます。

最後に、大データ解析。ビッグデータの分析には三つの特色があります。消費者感情の帰属、サービス痛点の分析、消費者意見レーダー。焦らないでください。紹介します。

消費者の感情は帰属する。ここの情緒は前に紹介した情緒分析と同じです。システムは自動的に消費者が通話中に提示したキーワードに含まれている感情表現を認識し、消費者の好み傾向を見抜くだけでなく、管理者が的確に業務または製品センターを調整し、改善するのに役立つ。

サービスポイントの分析。選択された時間帯と予め設定されたすべてのキーワードによって、プラットフォームはキーワードの出現頻度とリアルタイムの対話に現れるキーワード警告時の情緒濃度によって、プラットフォームはこれらのデータの相関に基づいて二次元のグラフを作成することができます。座標軸機能により、管理者は以前の問題を分析する時、サービス痛点分析を通して、いくつかの隠れた問題を発見し、問題に応じて対応案を作成することができます。

消費者意見レーダー管理者は意見レーダーのページで知りたい情報（例えば、あるブランド、ある種類など）を入力して、プラットフォームはすべての消費者の通話の中で自動的に関連性の最も強い連想語とそのくわえた消費者の情緒を探します。消費者意見レーダーは、消費者の言葉から自社製品以外の情報を管理者に伝えることができる。

ビッグデータの分析は、警告配置を出発した上で、より人間的な方法でこれらの警告を分析し整理し、それによってもっと限度のある補助管理者が問題を発見し、問題を解決します。私は電気商の夢追い人です。私に関心を持っています。分からないことがあっても、WeChat tbmm 99を探してくれます。