基于通信产品生命周期投诉预防的探索与研究
内容提要:
随着通信技术的发展,产品的创新与进步也不断加速,产品迭代加剧。但由此引发的客户预期上升和产品体验感知下降的矛盾也越来越突出。以移动通信技术迭代为例,从2G到3G,3G到4G技术演进中,客户对通信产品的投诉量均以倍数速度增长。5G技术投入应用后,基于5G技术的通信产品必然更加丰富。被动解决客户问题的投诉处理和管理方式显然已经不能适应通信技术和业务产品的发展。
本文试图通过对处于产品生命周期不同阶段通信产品的特征及投诉问题倾向性研究,探索形成基于通信产品生命周期的投诉预防体系。
一、产品生命周期的理论
产品生命周期理论是美国哈佛大学教授雷蒙德·弗农(Raymond Vernon)1966年在《产品周期中的国际投资与国际贸易》一文中首次提出的。产品生命周期(product life cycle)简称PLC,是产品的市场寿命,即一种新产品从开始进入市场到被市场淘汰的整个过程。
弗农认为,产品生命是指市场上的营销生命,产品和人的生命一样,要经历形成、成长、成熟、衰退这样的周期。就产品而言,也就是要经历一个开发、引进、成长、成熟、衰退的阶段(图1)。而这个周期在不同技术水平的国家里,发生的时间和过程是不一样的,期间存在一个较大的差距和时差,正是这一时差,表现为不同国家在技术上的差距,它反映了同一产品在不同国家市场上竞争地位的差异,从而决定了国际贸易和国际投资的变化。
图1:产品生命周期曲线图
而通信产品从其进入市场到退出市场的历程,也必然地经历着开发、形成、成长、成熟、衰退这样的周期。分析通信产品的市场属性、价值属性等基本特征,由于其在形成、成长、成熟、衰退四个阶段产品的成熟度、成本、销量、价格、利润等方面差异,也必然导致产品在生命周期的不同阶段,对客户带来的使用便捷性、价值等方面存在差异。将产品生命周期理论应用到投诉管理当中,对于投诉趋势判断和投诉管理工作具有针对性的指导作用。
二、产品在生命周期不同阶段客户投诉特征
分析产品在生命周期不同阶段客户投诉特征,有助于更加深刻地了解产品在生命周期不同阶段投诉问题的基本特征,有利于进行投诉与产品生命周期不同阶段的关联性分析。
(一)产品形成期
产品形成期是产品完成开发正式导入市场时期,是进行新产品市场验证的初始阶段。这个阶段新产品在市场表现中很大程度上体现的是设计理念,而非市场消费需求,故需要通过观察分析新产品在市场验证中的表现,不断修正设计理念,以实现设计理念与市场需求的高度契合。
在这个时期客户投诉的主要特征是,新产品容易因客户使用习惯尚未养成、或存在使用感知缺陷等客观问题以及未知的客户需求等,导致客户对产品产生不满而投诉率较高。但因该阶段客户群体量不大,投诉总量也较小,对市场造成的影响也较小。
在实际的市场实践中,企业或采取以客户免费体验的方式,完成新产品形成阶段的大部分市场行为,以减少客户对产品的投诉。比如通信运营商在3G试商用过程中,征集规模高达几十万的体验客户,以业务体验的方式完善产品。
(二)产品成长期
产品成长期是新产品市场的快速扩展期,这个阶段产品在市场中表现出的特点是产品销售高增幅和规模的快速扩张。这个阶段,由于客户对导入市场的新产品存在认知上的盲区和新产品在规模快速扩张中的技术、应用、管理等方面预期与市场实际不相符的情况,必然导致客户投诉。并且由于这一阶段客户基数较大,客户投诉量也较大。
因此,这一阶段是投诉增长最快的阶段。但随着产品通过市场验证和改进进一步成熟和客户对产品认知的提高,投诉会快速下降。
(三)产品成熟期
经过导入期和成长期两个阶段对产品性能、市场定位、产品管理等方面的修正,以及产品市场认知度的提高,产品基本完全适应市场,进入成熟发展期。,客户投诉也处于一个相对稳定的时期,这个时期客户投诉比也处于相对较低阶段。
(四)产品衰退期
这个阶段的产品,由于新技术、新产品的迭代逐步被客户放弃,投诉也随客户数的减少而减少。这个阶段投诉的难点在于迭代产品出现后,对原产品客户的迁移或引导客户退出产品服务方面。
三、基于产品生命周期投诉预防的研究
(一)基本思路
1、以客户投诉数据为基础,定量分析产品对客户投诉的影响路径及强度,找到影响客户投诉的关键因素;
2、依据影响客户投诉的关键因素,对产品导致投诉的影响因素做出综合评价,搭建基于通信产品的客户投诉的预测模型;
3、利用模型推测各产品投诉量、投诉率等管理容忍区间。以容忍区间值为参考,对实际的投诉情况和未来投诉的趋势进行综合评断,以此完成对通信产品投诉的平衡管理、临界预警,越界报警,实现基于实时投诉数据和投诉趋势判断的实时监控与预警。
(二)研究的路径和方法
1、分析确认产品生命周期与客户投诉的关系
(1)为确保产品生命周期内所有阶段有足够的、分布均匀的产品样本,在本项研究中,提取了当前通信业务产品中已经退出市场和正在进行市场推广的业务产品投诉量作为样本。
(2)同时对样本数据按产品适用范围进行了多维分类。按业务属地划分全网类产品137款、本地类产品29款。按产品功能属性划分数据产品38款、语音产品91款、流量产品33款、通信功能产品4款。
(3)对产品所产生的投诉进行生命周期内不同阶段的定位,按产品在生命周期不同阶段分类后,对投诉量和客户数进行关联性分析,结论如图2所示。
图2:产品生命周期不同阶段投诉量和客户数关联性分析
图2分析结果表明,按此分析方法,产品发生的投诉在其生命周期内不同阶段有不同的表现,不同的产品在同一生命周期阶段内投诉表现趋同。
以上样本为例,在导入期:投诉比最低值0.23%,最高值3.79%,曲线呈波动增长;在成长期:投诉比最低值0.25%,最高值3.46%,曲线呈波动下降;成熟期:投诉比最低值0.05%,最高值0.01%,投诉比月均值0.07%,曲线呈缓慢下降;衰落期:最高值0.05%,投诉比均值0.03%,曲线呈快速下降,接近于0投诉比。
2、进一步进行投诉数据的聚类分析
(1)通过产品上线时间、产品客户规模、产品的市场推广情况以及投诉专家的经验研判,进行产品生命周期阶段的划分(图3)。
图3:产品生命周期阶段的划分标准
(2)以关键字筛选的方式对客户投诉诉求进行细分,掌握不同问题对应的投诉客户数、投诉量及投诉客户属性等。
(3)对数据类、语音类和流量类三种与产品生命周期各阶段契合度较高的业务进行进一步分析,验证产品生命周期与客户投诉的相关关系。
(4)验证结果显示,不同类型的通信业务在产品生命周期的框架内,具有趋同性。即导入期、成长期为投诉高峰期;成熟期和衰退期投诉下降。存有的差异,与产品属性有强相关(图4)。
图4:不同产品的趋同性
(5)对投诉内容进行分析,对应产品生命周期阶段,进一步清晰地了解客户不同阶段客户诉求,以此为依据,确定产品在生命周期不同阶段的投诉风险。
以数据类业务为例,不同的阶段投诉风险存在明显的差异。
产品导入期:投诉风险主要在产品质量缺陷、使用异常、资费宣传与实际资费不符、业务办理不成功方面。
产品成长期:投诉风险主要在营销活动推广、批量开通、诱导定制、承诺的条件未及时实现、电子钱包未到账、过度营销、业务捆绑方面。
产品成熟期:投诉风险主要在业务使用异常、业务规则流程、业务退订后收费。
产品衰退期:投诉风险主要在业务未按流程下线、解释差错、强制关闭、业务迁移投诉、数据不一致、业务功能不满足客户需求。
进一步分析语音类业务和流量类业务,亦有同样的规律。
(6)对其他类型的业务进行聚类分析,虽不同类型业务投诉原因、投诉数量有差异,但与产品生命周期曲线均具有趋同性,能够实现聚类矩阵分析,具备了模型分析和管理的条件。
(三)模型搭建
模型搭建的目的在于实现对投诉的预警和预防管理。即:
——建立投诉的关键因素数据库,进行通信产品在生命周期不同阶段对客户投诉产生的影响分析。
——确定产品投诉的关键因素、产品所处生命周期的阶段、客户投诉量之间的影响关系。
——以此为基础,搭建基于产品生命周期的投诉预警模型。本次研究中塔建模型思路如图5所示。
图5:基于产品生命周期的投诉预警模型
1、建立评价和参考指标体系:通过梳理现有投诉数据和投诉问题的关键产品,建立投诉问题的关键指标体系。
2、设计投诉产品预警监控模型:以综合评价法作为模型理论指导;以标准方差法、趋势演绎法作为计算数学工具。
3、实行多维组合运算:采用多维混合条件预设,通过多维判断,确保模型输出结果的客观性、真实性(图6)。
图6:多维组合运算确保输出结果客观真实
4、形成预警门限阀值:以历史投诉数据为参考,确定模型中用于指标评价定位的中位值、修正系数、投诉预警下限值、投诉预警上限值、投诉预警中位值等。
5、模型基本功能
(1)动态向投诉管理人员提供应用界面和参考数据。即:投诉管理人员通过界面即能清晰了解纳入投诉监控的通信产品所处的产品生命周期阶段、投诉情况、系统预判结果等。
(2)结合单一产品的投诉比曲线,对比各类产品生命周期投诉比、投诉量预设标准趋势,由模型动态确定各单一产品的投诉比修正系数。
(3)通过各产品投诉比和投诉比修正系数,确定各单一产品投诉比、投诉量预警区间。
(4)结合投诉比预警区间确定产品投诉预警级别。
四、基于产品生命周期投诉预防研究思路的实践应用
模型的运算可采用OFFICE系统中的EXCEL功能完成,但要发挥模型设计的作用,需要对模型进行系统化改造,即:将实时的投诉数据管理系统与模型结合,实现投诉数据与模型的实时交互,使模型能够实现动态的、实时的、常态化的检测预测预警(图7)。
图7:产品生命周期投诉预警监控模型
模型对投诉管理工作的作用体现在以下几个方面:
(一)实现了投诉的预警预防
1、投诉预警功能通过模型实现。预警功能在模型应用设计上按重要程度分为1-4级,预警在1级区间内时显示为绿色,表示该业务投诉量小于合理区间下限;预警在2级区间内显示为黄色,表示需关注该业务投诉情况;预警在3级区间显示橘色,此时则需要对投诉情况进行人工干预,如进行投诉分析,找出核心问题并尽快解决;预警在4级区间内显示为红色,表示投诉量已大于合理区间的上线值,需更多的资源和更高的层级集中关注解决。
2、预防功能可应用在投诉预防和投诉管理预防。投诉预防指将模型应用在通信产品的投诉预防工作中,也就是在投诉管理实践中,针对产品在不同生命周期区间发生投诉概率及出现的问题,进行事前干预,避免投诉发生。如:针对产品成长期易出现的营销和业务办理方面的投诉,在投诉管理工作中可提醒、督促相关部门,通过强化管理或培训,避免营销活动中容易出现的问题和业务办理中容易出现的错误。
投诉管理预防则是从投诉全面管理的角度进行预防。即:依据产品所处的生命周期阶段大概率出现的投诉问题,区别高投诉风险产品、种类、问题,制定系统的、有针对性的预防措施,以降低客户的负面感知,减少客户投诉。
(二)实现了投诉预防的数据化管控,使投诉预防工作目标清晰,责任明确。运用模型,可实现投诉预防在单一产品、聚类产品的精细化管理,提供了投诉预防管理抓手。对规模大、分布区域广的企业,可实行分级管理,为不同层面市场和管理决策提供参考依据。
结束语:
基于通信产品生命周期投诉预防的探索与研究,是在实现对感性服务结果管控时,找出影响感性服务过程因素指标,将其进行量化和影响力分析,找出发生问题、产生投诉的原因和投诉可能发生的临界点,在日常管理中对投诉发生的影响因素进行有效管理,实现投诉感性指标与工作过程的有效结合,通过对工作过程的管控实现对投诉指标的管控,从而达到投诉预防的目的。
作者:王春;单位为中移在线服务有限公司新疆分公司;
本文刊载于《客户世界》2020年10月刊。
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