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Edit ttle style,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,挖掘内在关联规律，差异化提升投诉处理水平,广义投诉项目成果汇报,中国移动河北公司,2011,年,10,月,项目成效,项目背景与思路,项目总结,目录,项目实施,项目意义,:,广义投诉更多的搜集到客户信息，可以帮助企业更好的管理及诊断自身问题,广义投诉的价值：,投诉是镜,:,防患于未然，实现抱怨与投诉的,预警和预处理,投诉是金：,以投诉和抱怨为契机，,实现满意度和忠诚度的提升,研究发现：,客户流失率降低上升,5%,，行业平均利润率增加幅度在,25%-85%,之间,对投诉处理结果感到完全满意的投诉者中有再次购买不同种类产品意图的占,69,80,，而投诉没有得到很完满解决的投诉者中只有,17,32,狭义投诉,广义投诉,抱怨信息,投诉信息,预警空间,广义投诉的优点：,拥有更大的预警空间,能得到到更多有价值的信息,能更多的为决策提供依据,存在问题,:,常规投诉存在诸多问题，,已经不能满足企业发展所需信息需要,投诉现有问题,信息收集单一,狭义投诉,信息损失严重,缺乏预警机制,大约,95%,的客户抱怨信息不会产生投诉，但是这些抱怨信息里面含有的极大的信息量,目前绝大部分投诉信息来源，均属于狭义投诉，均上升到了，客户非常不满的高度,普通狭义信息中，得到的信息仅仅反映问题的本身，对于一些关联问题并没有得到会很好的反应。,对于客户投诉而言，目前没有很好的手段进行预先知道，没有建立合理和客户投诉预警机制,思考问题：,如何更好的了解企业存在的问题？,如何很好的加强企业对客户的管控力度？,针对客户投诉，如何建立有效的预警？,如何尽可能多的了解客户对企业的看法？,广义投诉,对平日忽略的信息进行收集,建立强大的数据库,充分利用数据库进行信息研究,精细化管理，提升客户满意度,建立强大的信息库，通过信息库数据进行挖掘，精细化区分客户管理的各环节步骤，将资源进行合理的调配，有针对信息的进行服务改善，最终达到客户满意。,问题把握,:,广义投诉研究更加有利于客户满意度的修复，,对客户投诉进行预防与管控,不满意,抱怨点,投诉点,客户,期望,移动,服务,A.,广义投诉研究结构图,B.,广义投诉工作改进点,突破狭义投诉的关注点，将信息收集的范围进一步扩大,清晰明确了，,客户满意度,、,抱怨点,及,投诉点,的关联规律,实现抱怨和投诉的有效预警，准确系统地追溯抱怨投诉点的起源、实现客户满意忠诚度的提升,接触点,低于期望,高于期望,满意,妥善处理,抱怨升级,不满意但没抱怨,抱怨客户满意度已经很低了，有部分抱怨客户会有潜在投诉倾向,普通投诉，抱怨点没有得到很好的利用，大量信息浪费,本项目研究点,研究思路,:,搭建广义投诉的研究框架，差异化进行推进,抱怨,投诉,抱怨级别,1,抱怨级别,3,抱怨级别,2,抱怨级别,4,客户群,1,客户群,2,客户群,3,客户群,4,抱怨及潜在投诉点,满意度,测评项,E1.,差异化的客户期望,管理，提升满意忠诚度,差异化,投诉处理,满意度跟踪测评及反馈,数据管控,背景信息,月均消费,在网时长,套餐类型,完善数据系统的,录入与筛查功能,B.,消费行为,与价值细分,C.,结合满意度测评，明确抱怨与投诉关联规则，,实现投诉预警和关键抱怨点挖掘,D.,根据与投诉关联强度，对抱怨类型,进行分级管理，把控抱怨风险，挖掘抱怨价值,抱怨但未投诉,已抱怨、已投诉,E2.,以细分客户群为基础、,变被动为主动，实现投诉处,理的,”,口碑价值,”,差异化：主要区分用户的价值和行为，对于不同价值与行为的用户的，处理的方法会有差异，进行差异化的管理。,抱怨分级,客服部,市场部,网络部,集客部,其他部门,解决方案一,解决方案二,解决方案三,解决方案四,.,客服代表,F.,针对抱怨级别整合公司各部门资源，细分解决办法，由客服代表出面解决：,项目落实规划：建立一套基于广义投诉信息收集，,分析处理的闭环工作环节,信息收集,信息分析,管理传递,问题解决,客服部,市场部,网络部,集团客户部,客户属性,客户价值,客户行为,客户群,1,客户群,2,客户群,3,客户群,4,低满意触点,抱怨点,投诉点,广泛收集原则,收集标准确定,信息归类标准,抱怨,投诉,抱怨级别,1,抱怨级别,2,抱怨级别,3,抱怨级别,4,基础通信,市场营销,信息安全,业务支撑,.,细分客户群,抱怨,投诉,处理,1,处理,1,处理,2,处理,2,处理,N,处理,n,1,2,3,4,1,、信息收集：制定信息收集标准，广泛搜集的原则做到每诉必录，并将收集到的信息进行归类。,2,、信息分析：根据客户属性、客户价值、客户行为进行分析，聚类不同的客户群体，研究不同细分趋同客户的诉求，制定想相应的解决方案。,3,、管理传递：投诉问题往往是多部门联合处理的结果，因此需要建立相关投诉的处理流程，建立压力传递机制，整合各个部门的力量解决问题。,4,、问题解决：不同细分客户群需要解决的问题不同，处理方式及处理部门不同，因此最后形成一套问题协调解决机制，划定明确的问题归属部门，分级别制定相应投诉处理建议。,项目成效,项目背景和创新思路,项目总结,目录,项目实施,研究方案拟定,2011,年,5,月,数据提取、处理和分析,2011,年,6,月,投诉处理和满意度提升,2011,年,7-9,月,项目报告总结,2011,年,10,月,项目实施规划：样本抽取及工作计划安排,组别,数据样本量,样本量要求,应用目的,应用策略,控制组,22000,名,抱怨,=13615,抱怨兼投诉,=8385,2011,年,1-5,月间有通过,10086,进行过抱怨、投诉的客户,不应用广义投诉创新模型，用于与模型结果作比对分析,按照常规做法来维系客户。这组主要用作对比用，不做过多变化,实验组,22000,名,抱怨,=12487,抱怨兼投诉,=9513,2011,年,1-5,月间有通过,10086,进行过抱怨、投诉的客户,应用广义投诉模型，并查验效果,根据感知模型分析结果，进行客户细分管理,两组客户,的基本背景,信息和消费,特征一致，,以便比较,A.,分析数据说明,B.,工作日程,注：抽样的时候，我们会注意,2,组被检信息的抽样一致，才不会导致结果的偏差。,由于两大呼叫中心人员工作标准的差异、个人主观感知的差异等原因，需要统一标准，,推进广义投诉判定的标准化工作,广义投诉及抱怨的判定应尽可能标准化、简单化、易操作化，不能让话务员利用过多时间在判定上,考虑接通率及话务员的流动性、培训工作难度，操作容易且简单最重要,判断原则,1,、简单原则，容易操作，不影响接通率,1,、,操作容易简单最重要,2,、广泛收集信息是前提,3,、投诉工单一致有保障,4,、全省统一原则应提倡,判断口决,具体内容,2,、广泛收集原则,3,、与投诉工单一致,4,、全省统一原则,只要是客户有疑问或不满情绪，无论是否我公司责任、是否是我公司业务，都应先记录为抱怨,与投诉工单保持类型一致，将抱怨和投诉对比，进行更深入、更详实的分析应用,全省判断原则和口径应保持一致,第一阶段,-,规范标准,(1/2),：,确定广义投诉定义及标准,系统功能完善：,广泛信息收集原则：广泛收集信息的前提是每诉必录，在线抱怨信息也需录入。,确保投诉工单（非在线解决）和直接答复投诉（在线解决）分类体系一致，同时梳理抱怨投诉与满意度测评对应项，明确对应关系,保证投诉类服务与投诉工单的分类一致，在后期统计客户投诉量时无需再做任何细化或归类工单，直接可以使用。,预设模块框架，为下一阶段客户类型和抱怨级别的自动划分做准备,第一阶段,-,规范标准,(2/2),：完善系统的录入与筛查功能,注：在狭义投诉系统的基础上进行优化，建立广义投诉的信息搜集管理机制,性别,年龄,建档时间,证件号码,缴款方式,信息费,应收金额,优惠金额,滞纳金应收,SMS,次数,国际呼叫,呼入,/,呼出比例,短消息话单类型,信息长度,月均基本通话,月均国内长途,工作日呼叫次数,工作日呼叫时间,WAP,呼叫时间,SMS,次数,WAP次数,IP,呼叫次数,模型指标选取：,投诉相关指标：,投诉原因、投诉渠道、投诉开始时间、升级前最后投诉时间、第一次回复时间、投诉次数、最近三月投诉频率、客户诉求及投诉解决方案等,抱怨指标选取：抱怨业务类型、是否存在问题、客户情绪是否不满、公司是否有责任、抱怨次数、抱怨原因、抱怨解释口径等,客户基础信息指标：客户品牌、年龄、职业、在网时长、,ARPU,、,MOU,等,客户业务使用及消费行为：业务使用类别、数据业务使用个数、欠费次数、停机次数、通话次数、漫游次数、短信次数等,第二阶段,-,客户聚类（,1/4),：客户细分模型关键指标选取,海量数据挖掘聚类结果,根据用户的不同特征，通过聚类分析进行人群细分，以实现差异化的抱怨与投诉管理,第二阶段,-,客户聚类,(2/4),：根据用户属性、价值及行为进行客户聚类分析,用户的心理诉求,用户的价值属性,性别,基本属性,年龄段,教育程度,贡献值,价值属性,套餐类型,月基本通话,增值业务费,.,56.41%,15.08%,28.51%,高价值用户,普通价值用户,低价值用户,性别,年龄段,教育程度,消费行为,使用行为,信息获取渠道,基本属性,使用属性,客户群,1,客户群,2,客户群,3,客户群,4,神州行,1,：年轻，平均年龄,25,岁左右，在网时长较低，月均费用高，优质且成长潜力大,神州行,2,：年龄较大，平均年龄在,39,岁左右，在网时长较高，月均费用低，忠诚度高，但成长潜力不大,第二阶段,-,客户聚类,(3/4),：客户价值细分聚类结果,全球通,1,：平均年龄,33,左右，在网时长很高，费用也远高于其他人群，属于优质且重要的用户,动感地带,1,：平均年龄,22,岁左右，在网时长低，费用低，有成长潜力,动感地带,2,：平均年龄,34,岁左右，在网时长高，费用略高于动感地带,1,，忠诚度高，但客户升级潜力不大,全球通,2,：平均年龄略低于全球通,1,，,31,岁左右，在网时长较高，费用较高，属于优质且具提升潜力用户,根据年龄、在网时长、月均消费和品牌,等指标对用户进行聚类，在此基础上,有针对性的实施差异化投诉处理,第二阶段,-,客户聚类,(4/4),：客户消费,/,投诉行为细分聚类结果,传统消费组神州行用户占比较高，属于低消费人群,ARPU,值低、新业务费低、人均长途次数低、点对点短信次数低。,EMAIL,帐单服务、,WAP,网站帐单查询、漫游优惠计划使用较高,全球通品牌客户较多,人均新业务费、人均长途次数、点对点短信次数较高，,IVR,话费查询、短信话费查询、套餐信使使用率较高,有较高的,ARPU,、人均新业务费较高、人均长途,/,漫游次数较高、点对点短信次数较高,GPRS,流量使用查询、,WAP,网站帐单查询、短信话费查询较高,ARPU,较高、动感地带用户占比较高,新业务费较高、点对点短信次数较 高。喜欢通过互联网或,WAP,方式进行自助缴费、账单查询等操作,使用营业厅自助终端的也较多,耐心有限型,:,要求时间内不解决,即升级,资费敏感型,涉及费用问题很快就会升级,合作现实型,会很好地配合调试,但必须解决问题,理智强势型,提出合理要求,并坚决要求执行,抱怨与投诉的关联分析：,将统计的抱怨与投诉记录按时间序列分析，寻找在时间上离投诉最近的抱怨记录，测算其对投诉影响的指标系数。,通过对抱怨与投诉的关联分析，找出不同类型投诉所对应的关键抱怨类型及其群体特征，从而明确抱怨与投诉的相互关系,抱怨,1,投诉,3,抱怨,4,抱怨,2,投诉,2,投诉,1,B.,抱怨与投诉之间的正关联和负关联,抱怨,3,第三阶段,-,数据分析,(1/4),：抱怨投诉关联度分析,抱怨,2,业务响应,抱怨,4,通话质量,抱怨,6,服务质量,抱怨,1,网络质量,抱怨,7,资费信息,抱怨,5,信息安全,抱怨,3,市场营销,A.,各细分客户群的抱怨偏好,客户群,1,客户群,2,客户群,3,客户群,4,理论基础,C.,时段关联,1Day,2Day,3Day,4D
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