电信企业投诉客户的分层差异化管理

    |     2015年7月12日   |   2008年   |     评论已关闭   |    2190

客户世界|崔鑫|2008-10-06

电信业属于服务行业,服务是行业发展永恒的主题。随着重组后各运营商向客户提供业务产品的趋同,服务将逐步成为重组稳定后各运营商竞争的主要手段。客户投诉管理作为衔接客服部门与企业产品部门和专业技术部门的桥梁和纽带,是客户服务工作的基础,也是提升客户服务能力的关键。但是随着近年来我国电信事业的快速发展,一方面客户服务的需求量及期望值均在不断提升,客户投诉量也水涨船高,成为困扰电信企业的一大难题;另一方面,资本市场和国资考核对电信企业盈利能力的要求不断提升,使得企业运营成本压力不断增大,服务资源投入的增长速度开始远低于业务的发展速度。因此在面对服务需求不断增长和服务资源压力不断增大的情况下,如何做好大量投诉客户的分层差异化的高效管理成为目前电信企业投诉管理面临的主要挑战。

一、构建投诉客户细分指标体系

投诉客户细分是实现分层差异化管理的基础。目前电信企业对于投诉客户的细分及管理多是基于客户品牌、消费金额或服务渠道,如中国移动将客户分为全球通、动感地带和神州行,中国电信将客户分为大客户、商业客户、公众客户和流动客户,整个服务流程(包括投诉处理流程)的建立基本上都是基于以上的客户分类。应该说以上分类对于电信企业实现差异化的客户服务提供了较好的基础,也确实取得了很好的成效。但是,由于投诉客户在问题需求、性格特征、情绪思维等方面更趋复杂化和个性化,投诉问题的处理对于服务人员也有着更高的综合知识和技巧能力要求,因此我们需要把投诉客户看作是一个更趋复杂的群体,在投诉客户的细分上,除了客户品牌、消费金额、服务渠道等因素外,需要引入更多的投诉特性的指标来进行综合评价与分析。

1、指标体系构建的原则

结合电信行业的现状和投诉客户管理的特性,投诉客户细分综合评价指标体系的构建应考虑如下原则:

(1)系统性。将投诉客户视为一个整体,运用系统的理论和方法,分析投诉客户的主要特征和行为,并以这些主要因素作为评价标准。

(2)全面性。保证客户特征的选择、信息内容的分类齐全完整,尽量覆盖影响投诉客户细分管理的各个方面。

(3)代表性。要力求以最少的指标来反应投诉客户的情况,同时尽可能地减少指标之间的相关程度,避免重复和交叉。

(4)标准性。明确规定客户信息的层次和分类标准,对不同客户、不同时间的信息进行数据处理和分析比较,得出科学的结论。

(5)实用性。有关数据易于获取;评价指标具有中长期的实用性,能够方便有效地对投诉客户进行分层管理。

2、指标的筛选

根据以上原则,收集影响投诉客户综合管理的各方面指标,对所收集的指标进行指标预选,首先尽量满足全面性原则,再将候选指标群用聚类方法划分成若干类,通常包括如下几个方面:

(1)投诉客户的背景情况。包括客户性别、年龄、在网时长、从事职业、价值取向等。

(2)投诉客户的价值信息。包括客户的级别、品牌、ARPU值、消费习惯、使用的业务套餐、新业务的消费占比等

(3)投诉客户的信用情况。包括客户的缴费渠道、是否有欠费记录、欠费的次数等。

(4)投诉客户的行为特征。包括一段时期内客户投诉的次数及频率、投诉的问题类型、投诉的目的、提出的解决方式要求、要求是否合理、是否有升级投诉的记录等。

(5)投诉处理的相关信息。包括对该客户投诉问题处理的时长、投诉问题的解决方式、该客户的接受程度、客户是否满意等。

在全面考虑和聚类分析的基础上,再采用相关系数法,根据数据资料判断多个变量的相关性,通过筛选、组合,再从每一类中选择若干有代表性、实用性的指标,这样就兼顾了以上所有原则,最终得出投诉客户细分的综合评价指标体系。

二、建立投诉客户分层管理模型

在影响投诉客户细分评价的指标中,有些指标如消费金额、投诉次数、投诉频率等可以进行定量分析,而有些指标如客户的性别、品牌、价值取向等只能进行定性分析评价,因此对于投诉客户细分综合评价这样一个既含有定量因素、又包括定性因素的评价问题,需要运用传统数学方法来建立标准的切实可行的综合评价模型,尽量使定性评价数量化。

目前综合评价的方法有很多种,根据各评价方法所依据的理论基础,通常可分为如下几类:1)专家评价法,如:专家评分法、优序法、综合评分法等;2)运筹学方法,如:多目标决策方法、数据包络分析法、专家最优综合评价模型等;3)其它数学方法,如:层次分析法、模糊综合评价、可能—满意度模型、数理统计方法、灰色评价方法等;4)混合方法。这是几种方法混合使用的情况,如主成分加权线性分析方法、FHW方法、模糊聚类分析方法等。

很难说某一种方法就一定是最优的选择。在一般情况下,人们也难以追求到一个最优的方法,但求得一个满意的方法完全是值得倡导的。为了周全起见,采用角度不同的几种方法对同一组资料同时进行评价,或者是在指标和方法都改变的情况下进行评价,再将这些评价结果加以比较、分析,以至于将几种评价结果组合起来进行组合评价,这都是值得探讨的。如果几种方法得出的排序结果大致相同,那么对评价结果就有了更大的把握程度。

在确定了投诉客户的分层评价模型后,即可在客服系统中建设投诉客户评价资料的数据库,这里有别于客户投诉的数据库,可能需要从多个与投诉客户相关的数据库中抽取有价值的指标信息,包括投诉客户的背景信息、消费信息、投诉行为、投诉处理的过程和结果信息等,通过综合评价模型的计算,根据实际需要,将投诉客户划分为多个层级,并分别在系统中设置总体评价和分层评价结果标识,以便于在客户投诉时实施差异化的服务管理。

三、制定投诉客户差异化管理策略

根据投诉客户的分层评价结果,可制定差异化的管理策略,精简优化服务流程,降低人员和成本压力,提升投诉处理效率,提高整体服务水平。

1、基于投诉客户的背景情况。比如根据客户的性别差异,对于男性客户,在投诉处理时更加注重倾听关心和情绪安抚,多采取道歉的方式,让他们感受到被重视和尊重;对于女性客户,在投诉处理时更加注重态度真诚和经济补偿,让她们获得心理上的满足。根据投诉客户的在网时长情况,分析客户所处生命周期阶段,对于识别期、成长期、稳定期和预警期的客户,利用投诉处理的机会分别开展个性化机会营销、客户体验、客户关怀、客户挽留等,延长客户在网的生命周期,提升投诉客户的价值。

2、基于投诉客户的价值信息。根据客户的品牌等级、ARPU值等的价值高低采取差异化的投诉处理方式,对于高价值的VIP客户,可考虑在客服中心人工电话排队时优先接入,开辟投诉处理的“绿色通道”,对于投诉问题优先处理、优先解决,并考虑适当放大各层级投诉处理人员的退费、赠送、特殊临时业务开通办理等操作权限,减少投诉处理的流转环节。同时,根据投诉客户的消费特征,在投诉处理过程中可适时考虑结合机会营销。比如对于数据业务消费占比较高的客户,在投诉处理中可多采用赠送其它新业务的经济补偿方式,给客户免费体验的机会,增加客户的粘性;对于话音业务消费占比较高的客户,在投诉处理中可多采用赠送实用增值业务的补偿方式,提升客户的消费层次。

3、基于投诉客户的信用情况。根据客户的及时缴费及欠费记录等情况,确定客户信用度的高低,对于信用较高的客户,在客户欠费时,可考虑进行适当延迟停机,当客户被停机后不方便立即缴纳话费而要求重开时,可进行特殊开机一段时间;对于信用较差的客户,可考虑加强对客户的高额消费监控,在客户要求开通国际漫游时考虑更严格的办理条件,防止客户逃逸话费。

4、基于投诉客户的行为特征。通过分析投诉客户的行为特征,采取针对性的投诉处理方案。比如对于首次投诉的善意客户,考虑赋予一线投诉处理人员特殊权限,在一定金额范围内可无需查证直接进行退费处理等操作;对于经常无聊骚扰、无理投诉、高频次投诉恶意索赔的客户,在投诉处理时严格查证、规范处理;对于情绪激动、问题紧急的投诉客户,要做好情绪安抚和认真倾听,并迅速反应,快速解决客户的问题。

5、基于投诉处理的相关信息。通过分析该客户及同类客户之前的投诉记录、采取的解决方案、投诉处理效果情况等,来确定投诉处理的方案。比如,对于同一类型的客户之前投诉某一问题时,可分析采取不同方式来解决客户问题得到的客户接受程度、客户最终满意度情况等,来确定最有效的处理方式。

当然,在实际的投诉处理工作中,对于每一个投诉客户,都具有多个维度的复杂特征,要真正做好投诉客户的分层差异化管理,我们需要一个强大的投诉管理平台来做好投诉客户的细分和多个维度的细分评价及综合评价,在未来的方向上,投诉管理平台的建设可以考虑借鉴人工智能专家系统的原理,帮助投诉处理人员快速准确判断客户投诉的问题及其原因,并提供全面的解决方案指引。

本文刊载于《客户世界》2008年9月刊;作者单位:中国移动广东公司客户服务(广州)中心。

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