任何组织的命脉，无论是否面向服务，都是需要为客户提供良好的服务。组织如何与其客户进行互动，会影响他们如何看待组织，除了组织最忠实的客户之外，客户服务影响潜在客户。客户服务行业一直依靠数据来提高客户满意度。大数据的进步使他们比以往更容易为他们的客户收集信息。大数据将在未来几年继续改变客户服务。组织正在依靠数据来了解客户需求，并提供他们所需的解决方案。客户服务通常被认为是一种义务，有些公司将会极力隐藏用户可以与他们联系的选项。这是一个错误。糟糕的客户服务将会让组织最忠实的客户直接转向组织的竞争对手的怀抱。理想的情况下，良好的客户服务响应敏捷迅速。幸运的是，更好的客户关系管理（CRM）集成可以减少客户遇到相同事件的次数，从而使企业对自己的需求做出更多的反应。如今的客户服务代表经常感到应该在最初的联系点解决问题。而大数据改变客户服务的五种方法你真的知道嘛？ 1访问资源内部知识库通常具备常见查询的解决方案，可以为通过手机查询的人员提供极好的资源。通过提供客户可能会询问的所有最基本的问题，使客户可以使用这些资源中，并能够帮助减少手机拥塞。支持工作人员访问特定帐户的注释也可以更好地准备应对重复的问题，使整个组织看起来像是在不断的沟通。2提供帮助的辅助功能组织不要隐藏联系电话和电子邮件地址。隐藏联系人按钮实际上与组织可能想要的结果相反，而不是降低客户服务的成本，组织可能会因为缺乏服务而厌...
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2018
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作为一名客户服务人员，在呼叫中心每天工作的几小时里，面对各式各样的客户和种种的投诉，难免情绪会有所波动，不但会造成服务亲和力不足，工作效率下降。所以，呼叫中心座席人员面临的压力不仅是业务学习方面，更大是情绪控制难题。搞好情绪管理，可以从以下几个方式着手： 一有效利用会议时间一般的呼叫中心都会有班前会班后会制度，其实会议时段是给坐席解压放松的好时间，尤其是早会时段，过多的数据分析只会让坐席神经更加紧绷，而在会议时段有意放松节奏。或者可以专门设置每周一会时段，可以有效激发座席人员的积极心态和创造快乐的心情，同时帮助座席人员疏导积压了数个小时的郁闷和烦躁的心情。二六字诀做好“情绪预处理”情绪预处理，即在情绪变化没有显著表现之前，提前把导致负面情绪的诱因排除掉或在负面情绪初期直接引导为正面情绪。负面情绪是可以预防的，呼叫主管不要因小而不为，细节做的好，不仅可以避免产生负面情绪，在负面情绪初显时也较容易引导和消化掉。以下这三方面是呼叫主管需要注意的： 1、敏感呼叫主管要敏感，从细微之处观察，发觉情绪不对的苗头，马上处理。①监听时，发现某个员工刚刚接到令他情绪受到影响的电话，在情绪还没明显变化的时候，就先行处理。如：走过去，告诉他“没什么大不了”，“还好吧”，“需要我做什么”等，给予关心或解决方法。②平时哪怕只在走廊里擦身而过，发现情绪低落或非正面情绪，也要及时处理。可以拍...
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精准营销更是一个伪命题。真正的精准只有两种情况：一种是把你的用户卖给你，另外一种是把你的竞争对手的用户卖给你。那么大数据是怎么跟精准营销挂上钩的呢？基本的逻辑是，我有大量的数据，可以对用户做精准的画像，然后用DMP把这些数据管理起来，最终帮广告主找到精准用户达到精准营销。 这个逻辑整个就是错误的。大数据不等于用户画像。做用户画像需要数据，不仅需要大数据也需要小数据。大数据所代表的实际行为可以在一定程度上刻画用户的意图，小数据（通常是问卷或者焦点小组面谈的定性数据）可以从心智上对一个用户做感性的评估。二者结合在一起，并且对长期变化趋势做追踪，才可以说对用户有了比较全面的画像。 就跟不同的土地上果实的种类跟种在土地上的农作物有关，大数据作为一种类似土地的生产资料，根据不同的业务逻辑会产生不同的类型的数据。这些数据的商业价值大不一样。从大体的数据类型上来讲，不同数据类型的数据价值的高低依次如下：交易搜索部分垂直行业上下文用户点击等。有了大数据确实是可以做好的营销好的营销就是把合适的商品/信息在合适的时间推给了合适的用户。好的营销方案中，时间、地点、状态、人四元素缺一不可。大数据是用来对这四类元素进行描述的资料，也就是我们经常提到的用户标签，也叫用户画像。为了尽可能做一个好的营销方案，广告主需要尽可能多的了解她的潜在客户——CRM的定量数据，问卷调研的定性数据甚至投放中...
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1、呼叫中心由高成本地区向低成本地区转移中投顾问发布的《2016-2020年中国呼叫中心产业投资分析及前景预测报告》指出，有两个原因造成呼叫中心由高成本地区向低成本地区转移，首先是运营成本的压力，包括办公场所、人力等成本，然后是业务拓展的需要。这会导致行业由发达地区向不发达地区扩散，产生新的行业发展机会。所以这样的转移有两个方向：由发达国家向发展中国家发展，由沿海向内地发展。尽管呼叫中心跨国外包业务非常活跃，但是呼叫中心提供的面对国际市场的多语言服务总是与本国语言相联系的。所以很多呼叫中心提供的国际服务其实依托于其地理或语言上的优势，比如现在跨国外包最大的两个国家，印度和加拿大。但是即使是有这样的优势，在跨国外包方面还是遇到了许多问题，比如口音的问题导致客户满意的的下降，比如远程监控和质检的困难带来的管理成本增加等。所以随着呼叫中心技术的普及，本地话服务将是主流，而新兴市场将是呼叫中心行业最肥沃的土壤。另外技术的发展也使得呼叫中心能够分散建设，管理更加灵活，使得呼叫中心能够建立或搬迁到低劳动力成本或劳动力更丰富的的地区以节省费用。 2、呼叫中心向专业化发展随着竞争的深入，呼叫中心正在由以技术（设备）为核心，向管理为核心转变。越来越多的呼叫中心管理者逐步意识到要降低营运成本，提高竞争能力必须建立起科学化的质量管理体系。但是管理能力的提升不像升级设备那么简单，愿意投入资源即可...
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客户是市场中最根本、最积极、最活跃的因素，以客户为导向，其实就是以市场为导向。抓住了客户，就占据了市场；顺应了客户，就适应了市场；发展了客户，就开拓了市场。客户既是企业生存之基，也是企业生长之源。客户服务(Customer service)，作为市场营销第五个因素的服务，从产品的整体概念中延伸出来，服务的对象及内容出现了新的变化。它不仅包括对现实客户的服务，而且也包括对潜在客户的服务；不仅要提高客户的现实的(售后的)满意程度，还要提高预期的(售前的)满意程度。把服务作为第五个因素，进一步体现了市场营销的核心思想，即以消费者为中心。服务可以使企业创立个性，增加竞争优势，有效地增加企业的新销售和再销售的实现机率。 客户服务的展开要求企业能充分发挥其机能，只有客户服务的机能充分发挥出来了，客户服务的目的才能达到。客户服务的7大法则：1、沟通 用客户能够理解与接受的方法，及时向客户提供信息，同时收集客户的要求与反应。在企业和客户之间进行有效的沟通。实践表明，在企业和客户之间进行及时、畅通的信息传递，就能使双方建立起友好和牢固的互相信赖关系。沟通机能的发挥，能为企业开发新产品及进行有效的促销活动等提供了依据。 2、可靠通过提供客户服务的品质标准，保持客户服务的内容连贯性和固有的特征即稳定性，从而使客户对企业产生强烈的信赖感，这就是客户服务...
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随着通过移动应用程序、移动聊天和社交网络提供服务高峰的到来，今天的客户需要各种设备和渠道上的无缝的、个性化的对接服务。传统的电话加电脑的客户服务方式已经无法满足当下企业和客户的需求。反应速度慢、工作效率低，企业成本高，客户体验差等诸多痛点暴露无遗。企业急切的希望改变现有的糟糕的服务状况。 多渠道覆盖促成移动化转型电子商务以及O2O服务行业的发展，智能手机的普及移动端网民的日益增多，如何做好客户服务，成为企业当下最关心的问题。目前，优秀的企业客户服务团队都在从客户服务渠道、客户满意度、社交网络、以及多渠道整合等方面竭尽全力地满足客户随时随地的个性化需求。比如某客户A他第一次通过微信或者网页联系全渠道客服，沟通中留下了电话号码，那么下次客户A再打电话过来时，系统就可以自动匹配弹出历史记录的客户资料了。而在多渠道客服平台中，虽然可以一套系统接入不同渠道的客户，但不同渠道之间很多时候是相互隔离的，这对企业的客户资料管理来说增加了很大的难度，也会影响企业整体服务质量。 服务驱动产品体验今天的消费者期望企业提供更贴心的客户服务，不能提供的企业将面临一个非常高的客户流失率。一项调查显示，71%的消费者由于糟糕的客户服务已经结束他们与相关企业的关系。在往年的消费者体验调查中，超过四分之三的(76%)的消费者表示，企业对于客户的价值是基于企业所提供的客户服务的。效率为王的时代，客...
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随着云计算、大数据、机器学习、深度学习等技术的不断发展进步，基于人工智能的虚拟机器人崭露头角，如苹果的Siri、微软的小冰、百度的度秘等陪聊型机器人都曾风靡，聚焦万千关注。但对于企业来说，智能客服机器人不等于“卖萌耍贱”，陪聊型机器人显然不是智能客服的最佳选择。时代诉求：智能客服机器人加速服务智变所谓智能客服机器人，其实是一种能够使用自然语言与用户进行交流的人工智能信息系统，它采用包括自然语言理解、机器学习技术在内的多项智能人机交互技术，能够识别并理解用户以文字或语音形式提出的问题，通过语义分析理解用户意图，并以人性化的方式与用户沟通，向用户提供信息咨询等相关服务。因此，有业内人士预言： 智能客服将逐步取代传统人工客服，在不久的将来，机器人客服都将站在客户服务的第一线，成为用户和企业接触沟通的第一代表“人”。 顺势而为：智能客服机器人发展成必然人工智能发展至今，历经了技术驱动阶段、数据驱动阶段以及情景驱动阶段。作为人工智能场景深度应用领域，人工智能客服也正在快速迭代创新。目前的智能服务机器人已经出现了两代区隔：第一代智能客服机器人，主要扮演简单信息咨询窗口的角色，表现为信息问答式，即机器人通过语义理解实现基于知识库内容的一问一答，它的发展也历经了单一关键词精准匹配阶段、多关键词模糊匹配阶段、自然语言模型应用阶段、深度学习阶段。第二代客服机器人刚刚萌芽，它以问题解...
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