「洞见」:消费金融业务的服务场景下如何降低客诉?

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在客户服务领域,降低投诉率和提升客户满意度是企业持续追求的目标。本文深入探讨了如何通过设计思维和客户体验管理策略,系统性地解决客户服务中的痛点和断层,从而提高服务质量和效率。

最近跟几家企业都在沟通客户服务部如何降低客诉的法子,发现无论是大型的互联网金融公司,还是电商/物流公司,或者是银行等,消费金融的业务场景下,客诉的内容基本覆盖消费明细不清楚、积分兑换有问题、权益不能使用、还款能力有问题、审批不过、服务态度差、业务办理慢、业务办理不详细、暴力催收、退款退货效率慢、活动参与不了等内容,那么作为在客户服务部门任职的服务体验策略岗,我们如何提升品质才能保证体验呢?

不难发现,引发客诉的根本原因是客户不满意,客户有自己明确的诉求,那么我们需要提升的是客户满意度;

一、提供服务前

基础服务保障:【基本体验保障70%+】

1. 服务全景的痛点/断层解决

  • 服务痛点:基于服务的全旅程梳理各个客户行为/触点等的痛点进行体验优化和服务提升;
  • 服务断层:识别各个服务的链接是不是顺畅,填平断层,进行提升;
  • 全渠道/全角色/全链路/全场景:服务体验中的渠道是否打通,涉及把所有角色都放进去,链路是否完整,所有的场景是不是覆盖,交叉/复杂场景是否考虑到;

2. 服务效率和品质保障

  • 服务效率的要求:服务时长,服务深度,服务均时,服务精准性,
  • 服务标准化:服务流程的标准化,员工行为的标准化,话术标准化,合规,情绪标准化;流程透明化(确保服务流程对客户是透明的,让他们知道每一步会发生什么,如果有延迟或变更,及时通知客户);

3. 建立VOC体系

客户声音反馈体系,定期调研,及时跟进;挖掘及优化改善。集成所有的问题进行体验数据分析改善服务;

  • 反馈提案:鼓励员工提供反馈,根据问题及解决方案/落地等情况进行排名奖励(反馈采纳版,部门响应版,个人响应版)
  • 金牌体验官:设立金牌体验官,进行各个产品/服务的体验测评,评选内部最佳项目/服务,最佳体验测评官(最好建议/最多建议的员工)
  • 全角色评价:上下游360度评价,上下级360度评价,跨岗360度评价,客户360度评价,基于评价挖掘体验优化及检验指标情况;
  • 收集声音:全渠道声音采集(客户电话/app/小程序评价,投诉,体验使用数据,)
  • 挖掘声音:综合质性分析‍‍

4. 预防措施(预警/预测/预判机制)

1)客户层面的识别:

  • 分析客户投诉行为的生命周期,识别客户在投诉产生之前的迹象,如问题产生、困惑质疑、情绪激化等阶段。
  • 跟踪客户的投诉信息并及时处理,特别是那些长时间未解决的投诉,以避免问题堆积引发进一步的投诉。
  • 识别和挖掘潜在或隐性的不满客户,对这些客户进行前向关怀,减少投诉行为的发生。

2)业务及流程层面的识别:

  • 梳理业务层面的投诉风险点,关注那些容易引发客户不满的业务、流程节点或产品。
  • 同类型问题避免:之前出现问题的地方,再次出现的概率和频次,根据不同投诉类型产生的原因,建立起相应的预防措施,及时识别和发现引起客户投诉的潜在因素,并采取迅速有效的预防及应急措施,防止或减少新的投诉发生。
  • 建立公司层面的投诉协同机制,明确协同流程和责任分工,优化可能导致客户不满的流程与环节。
  • 客服参与各类产品/服务/活动等上线前的评审,反馈给业务:客服定期召开双周/月度评审机制,定期进行讨论;
  • 流程医生:客服使用/试用评审产品/流程,挖掘问题提出改进;客户反馈问题,客服提出反馈,进行改进;

3)人员层面的识别:

  • 建立投诉预防机制,前向介入客户投诉环节,减少客户投诉行为的发生。
  • 对员工进行专业技能培训,提升他们处理客户投诉的能力。

4)数据分析与预测:

  • 利用CRM系统和数据挖掘技术,如聚类分析模型,对客户数据进行分析,识别投诉风险点。
  • 建立客户流失倾向预警模型,确定客户流失警戒点,并制定挽回策略。

5)投诉记录与持续改进:

  • 记录每一次客户投诉和纠纷,通过系统化的记录分析问题根源,制定改进措施。
  • 定期分析投诉记录,总结常见问题和薄弱环节,提前采取预防措施。

6)投诉预测模型:

  • 构建大数据驱动的投诉预测模型,利用多源、高维度的特征来训练模型,提高预测精度。
  • 客户投诉预测模型:利用机器学习模型来预测客户是否会提出投诉。关键特征和权重组合,如退款金额和赔偿金额,优化模型的性能及对客户行为背后原因的洞察。提前采取安抚措施,降低用户投诉率。
  • 用户行为数据的投诉预测模型:通过用户行为数据探索性分析、数据预处理、变量筛选以及基于SMOTE算法的不平衡样本处理,建立投诉倾向预测模型,并进行效果展示和对比分析。

二、服务中

1. 提升服务质量与效率

通过提升客诉服务处理的速度和效率,减少客户等待时间,降低因效率低下引发的客户不满和再次投诉;

规范话术/规范时间/规范处理的流程/语气语调语速的规范;

2. 数据采集并分析

日/周/月/年均进线量,日/周/月/年均投诉量,日/周/月/年投诉人数,投诉频次(一个人多次投诉/一人一次),投诉原因,投诉类别,投诉话术,投诉时间,客户情绪,投诉解决率,客户诉求(需要的解决方案),客户接受情况,未解决率,赔偿情况,折损等;

3. 分析投诉问题分布情况

具体在哪些人群上(什么特征的人群容易投诉做分析),哪些类型的问题,什么时候高发,问题规模,服务水平指标,客户需求类别,是否有解决方案,接受情况如何,必须赔偿的情况分布在哪些问题上;

4. 因素分析

影响客户体验的因子拆解,找出影响服务体验提升的因素,拆倒各个因子,进行权重分析;

5. 服务提升建议/策略

针对数据情况/因子进行适合当下企业发展阶段,人力配置的长中短期解决方案/策略梳理;

三、服务后(投诉事后改善)

1. 建立分析机制

根据全面关注和专题分析相结合的方式,寻找客户投诉的热点疑点,挖掘投诉管理和投诉处理的薄弱环节,并进行重点有针对性的改善。同时,建立问责机制,对于因工作过错疏忽造成客户大批量投诉以及升级投诉的情况下,查证清楚之后,对于相关部门直接责任人和主管领导给予过问或追究相应责任,从而来提升企业各相关部门对客户投诉问题的重视。

2. 跟进机制

解决/未解决的满意度调研;跟踪结果进行改善;

3. 服务标准与客户需求一致

定期检查和更新服务标准,定期调研客户需求,争取保持一致,不过度承诺;

4. 员工培训和发展

对员工进行客户服务技能的培训,包括沟通技巧、问题解决和冲突管理。定期进行角色扮演和模拟训练,以提高应对复杂情况的能力。

5. 客户关系管理(CRM)/用户运营

客户投诉背后是客户的流失,因此良好的客户关系经营,用户活跃度运营是非常必要的;

写在最后

无论指标是客户满意度还是客诉率的下降,我们都需要不论的提升服务体验,才能更好的为企业增长,降本增效,有效经营助力;

作者:陈果说体验,公众号:Design Thinker

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