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枫影:客服服务中心智能化工具应用与数智管理方法

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 16332

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适用对象

客户服务中心成员

课程介绍

 

【课题背景】

基于业务运营的数智化工具的出现,可以通过“连接+数据+算法”实现业务运营的高效和准确。在实际客服服务过程中,无论是基于客户的基础服务、还是精准化营销都可以借助数智化工具实现整体效率和客户体验的提升。所以在客户服务时,我们有必要对相关业务所对应的数字化工具进行深度的研究和分析,并把工具应用到管理工作中。本次课程将围绕客户服务中心的核心工作,从数智化工具入手,帮助学员了解客户服务中心涉及到的数智化工具及工具的应用。

【参与人员】

本课程适宜于:客户服务中心成员

【培训时长】1天

【学员收获】

  1. 了解客户服务中心的主要业务场景所对应的数智化工具
  2. 掌握借助数智化工具展开的数智化运营策略和技巧

【课程大纲】

  1. 客户服务中心的核心工作场景及涉及到的主要数智化工具
  2. 围绕客户满意的全渠道客服工作

(1)初期标配:在线客服、工单系统、云客服、云呼叫中心

(2)普及配置:文本机器人与语音机器人

(3)专业配置:智能质检与坐席辅助

(4)创新配置:培训机器人与数字人

2.基于客户价值ARPU值运营的客户运营

(1)SCRM:围绕客户画像的社会化客户关系管理系统和精准营销系统

(2)CDP:基于客户行为数据构建的客户数据平台

(3)ERP:围绕产品-渠道协同的资源管理系统

(4)电商:线上+线下的交易系统

【案例】基于企业微信的智能客服系统和客户运营管理系统

二.基于用户满意的数智化智能客服管理方法

1.智能客服体系的搭建

(1)多渠道客服构建=呼叫中心+微信+微博+抖音+...

(2)全渠道智能工单:计划工单、批量建单与自定义SLA

(3)SCRM系统,搭建客户标签画像、业务订单、历史会话消息等

(4)坐席辅助,辅助人工呼叫和坐席客服,实现高效服务

(5)智能质检,借助AI技术实现人工客服的智能质检

(6)机器人客服,人机交互技术,大幅度提升服务效率,降低企业运营成本

【案例】企业微信SCRM系统,打通全渠道客服实现精细化客户服务

2.人工客服的运营管理=流程设计+知识库+客服团队配置+绩效管理

(1)人工客服的运营流程:全渠道-云客服-智能质检-数据分析-指导业务

(2)场景(FAQ)知识库建设:借助坐席辅助系统为呼叫中心、文本客服提供话术支撑

  • 知识库的建设:架构形式、权限控制、优化使用
  • 知识库建设的误区和注意事项

(3)智能质检:关键词与NLP自然语言处理

(4)人才梯队建设

3.客服机器人=流程设计+算法设计+场景问题+知识库+人工智能训练师

(1)客服机器人流程:全渠道-机器人客服-(人工)-数据分析-指导业务

(2)客服机器人核心要素搭建:

  • 算法设计:流程结构树设计与行业语料场景性解决方案
  • 场景问题搜集:用于机器人识别问题
  • 知识库:用于机器人搜索出答案

(3)机器人客服的考核指标

(4)搭建客服机器人的三大核心组织

(5)智能客服机器人的落地方案解析:云部署、数字化产品、组织与人才

【案例】百度智能客服体系的架设

三.基于用户ARPU值运营的数智化管理方法

  1. 以“用户思维”为中心,制定基于用户ARPU值的精细化运营策略
  2. 以用户为中心展开服务、营销运营工作
  3. 洞察用户场景,深度挖掘需求
  4. 基于用户需求,构建复合型供给侧
  5. 利用数智化系统,精细化服务用户,提升用户价值

 

  1. 借助SCRM系统,构建全渠道、全周期、全域的动态用户数据
  2. 搭建SCRM系统,比如使用企业微信或自己开发的app或其他
  3. 搭建CDP平台,实现用户数据的沉淀
  4. 定义用户数据的种类:会员等级、标签、RFM、区域分布、终端分布等
  5. 搭建DMP,打通全渠道,完成与用户的链接与内容的分发
  6. 设计动作,实现用户数据的捕获

【案例】某款SCRM和企业微信SCRM后台数字化系统

构建全方位立体动态用户画像标签体系

  1. 数据分类:会员体系、标签体系、RFM体系
  2. 用户画像数据:六大维度的用户数据获取
  3. 标签数据:自动标签与手动标签
  4. 会员数据:会员等级、积分体系与权益体系
  5. RFM模型数据

对存量数据展开用户的精细化分类、分层、分群

  1. 用户价值分层-不同等级分类
  2. 基于RFM的分层
  3. 基于消费动机的分类
  4. 基于业务场景的分类
  5. 基于标签画像的自定义分群
  6. 基于用户动态标签下的算法
  7. 基于产品-用户对照的分群
  8. 基于渠道的分群

【案例】

  • 广发银行的RFM模型分层精准服务
  • 幸福西饼,针对不同的城市群体,策划不同的活动,实现精细化运营

洞察相关群体的场景化需求,展开精准的服务和营销设计

  1. 对相关分层、分类、分群的群体展开数据的洞察

【任务】针对5星级用户的需求场景洞察

  1. 以权益体验为驱动的价值提升路径
  • 会员等级与权益服务
  • 打造用户的极致体验
  • 以权益服务体验驱动用户价值升级
  1. 基于相关群体的场景化需求,设计场景化服务内容
  • 产品类内容:围绕特定用户群体场景挖掘

【案例】联通看家的场景化思考

  • 活动类内容:围绕节假日展开的活动策划类

【案例】“517”电信日活动、“38妇女节”活动

  • 会员类内容:基于会员权益的服务内容

【案例】悦客会VIP服务专享权益福利

  • RFM内容:根据RFM价值分层展开的内容设计

【案例】汽车4S店的RFM汽车保养提醒服务

  1. 做好场景化营销服务内容的创作
  • 图文、海报、短视频、直播
  • 如何高效生成内容
  1. 借助SCRM+触达渠道实现精准触达
  • 公众号触达
  • 社群触达
  • 短信触达
  • Apppush
  • 短视频直播平台触达
  • 终端触达

【案例】

  • 针对有收藏、加购行为的用户定期发送优惠券
  • 针对“已报名+有过咨询行为”的家长,某培训机构定向推送“家长课堂”服务

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• 枫影:企业的数字化转型
【课程背景】在经历了ICT后,数字化时代,迎来了DICT技术,DICT技术的发展不仅仅是技术的更新换代,更重要的是基于云服务下的数据价值创造逐渐渗透到社会的各个层面。依托DICT技术,赋能企事业单位,帮助其实现从信息化走向数字化、智慧化,是当前通讯运营服务商在传统个人、家庭市场基础上新的市场突破。 本节课,主要从产业数字化出发,从相关技术、行业和市场营销等层面,全面阐述产业数字化转型的趋势背景、以及对应市场需求的产品和市场营销内容,帮助学员系统性掌握相关内容。【课程收获】了解数字化转型的大背景、技术和核心逻辑了解通讯运营服务商在产业数字化中扮演的角色了解数字化转型在业务和商业模式创新及在营销、客服环节中的应用了解数字化转型的落地要素【参与人员】本课程适宜于:通讯运营服务商【课程纲要】一、数字经济与数字化转型1.国家“十四五”规划与数字经济2.数字化产业、产业数字化与数字社会3.产业数字化机遇与企业的数字化转型(1)5G+云大物智等数字化技术数字化技术与企业数字化转型的关系数字化系统(产品)4.数字化产品(1)前台、中台与后台(2)数字化产品的分类:2B、2B2C(3)数字化产品的部署:私有化部署、运化部署与混合云部署(4)私有化或混合云部署产品的运营:从需求分析到产品开发到产品交付和客户成功5.国内主流云服务商和垂类行业的数字化服务商介绍(1)数据中心(2)云服务:Iaas、Paas和Saas(3)行业云:金融云、工业云、建筑云、零售云(4)主流云服务商介绍:阿里云、华为云、腾讯云、移动云、天翼云、亚马逊云、百度智能云、金山云、浪潮云、京东云、UCloud 、Azure6.云服务赛道(1)云服务行业级应用解决方案:零售、政务、金融、医疗、教育等(2)政企采购平台建设【案例】行业级解决方案云服务政企采购平台整体架构解析移动云平台介绍二、数字化转型对业务创新和商业模式的改造1.洞察客户场景,构建差异化价值主张,占领客户独特性认知(1)借助大数据,洞察客户实际业务场景和内在价值诉求,提炼价值点位(2)研究竞争对手,横向比较价值点布局,找到突破机会(3)跨界寻求合作伙伴,探寻差异化价值点实现的路径(4)定义价值主张,传递价值理念,占领客户心智2.六大利益相关方,构建新型业务结构(1)供应商:从产业钳制者到围绕客户为中心与合作伙伴构建环状供给侧(2)渠道商:线上+线下融合,围绕客户个性化需求,效率与体验并重(3)交付商:与供应商一道,提供满足不同层级客户需求的解决方案(4)政府:响应政府政策,共建区域产业绿色发展和提升民生福祉(5)客户:建立客户直连,鼓励客户参与,形成共同体式新交易机制(6)员工:每一个员工都是一个节点,鼓励内部项目制创新发展3. 三类五种盈利模式解析(1)价值颠覆型—创新价值主张,多渠道、多产品组合、多频次创收(2)链接型平台—链接供需两侧,通过价值匹配,实现坑位费、过路费和广告费收益(3)赋能型平台—赋能渠道端,实现价值传递过程中的多产品、多频次创收(4)生态型平台—打造技术数字化生态式平台,跨界合作,全链条盈利(5)通证共同体—借助区块链通证经济,实现价值内部流转,共同富裕【案例】中国移动生态型平台战略解读 三、数字化转型在产品研发、营销、客服中的应用 1.借助数字化端到端的C2M的链接,对用户数据进行分析,开发新业务产品(1)C2M,洞察用户场景,提炼用户需求,设计产品(2)端到端,通过数字化链接,打通品牌-渠道-用户之间的链接(3)数据分析,依托用户数据分析,发现新商机(4)围绕用户需求,制定新的解决方案和产品【案例】中国移动围绕CHBN市场开发新业务、新产品2.数字化营销,全渠道+全媒体,辅助企业高效率拓客成交(1)数字化营销的本质:拉升拓客效率和降低客户获客成本(2)数字化营销的主要表现方式:数字门店、新零售(渠道数字化)、电商、新媒体、私域运营(3)数字化营销的支撑要素:数字化系统(产品)、业务内容数字化、运营团队专业化(4)数字化营销常见误区:软件思维(增长靠产品)、业务思维(按照实际情况来)、运营思维(一切靠内容)【案例】内蒙移动借助直播实现全员数字化营销赋能3、数字化转型在营销中的应用(1)新零售,开发app/小程序,一体化管理运营,实现整体数字化运营效率提升(2)数字门店,为门店开发门店自有小程序,培训赋能,实现门店/网格长自主线上运营(3)电商,借助电商平台,快速开掘新客户(4)新媒体,短视频直播,借助兴趣电商快速拓客(5)私域,挖掘存量用户需求,实现存量私域用户的价值提升【案例】小移严选新零售应用,实现体系内拓客营销效率升级4.数字化客服,搭建智能客服体系,提升客户体验(1)全渠道,打通前台所有渠道,降本提效(2)全链条,从渠道-客服-CRM全链条,提升客服系统的协同性(3)数据化,SCRM(来源、标签、画像、交易)构建标签用户画像,让服务更精准(4)集成化,人工坐席+机器人客服+工单+SRCM+质检+培训,一体化提升服务体验【案例】中国移动智能客服系统5.数字化客户运营,基于ARPU值提升私域客户价值(1)客户运营,基于客户生命周期的用户ARPU值运营(2)精细化运营,分层分类管理用户,实现整体用户价值提升(3)数智化运营,借助数字化技术,提升客户运营效率【案例】联通会员,私域客户价值Arpu值管理运营四、数字化转型的落地1.“新商业+数字化系统+项目运营”,构建数字化转型落地三部曲(1)架构新商业模式和业务战略,做好顶层设计,设计新增长和核心竞争力(2)围绕商业模式和业务战略,设计开发产品,以数字技术实现商业通路(3)搭建项目运营团队,深挖用户价值,以内容驱动业绩增长【解析&案例】中国移动生态型商业体系和合作伙伴2 围绕业务实现组织协同新商业下的新组织构建组织团队与组织协同实现组织内的价值共赢培养数字化人才梯队搭建数字化系统数字化系统的开发与云服务数字化系统搭建的原则目前中国移动的数字化产品介绍【案例】中国移动的数字化营销系统解析
• 枫影:数据治理与主数据管理
【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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